CC BY
63Системный анализ в экономике-2012: сб. ст. в материалах науч.-практ. конф., секция 2. - М.: ЦЭМИ РАН, 2012. - С. 50-65.
3. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: учебник для вузов. - 4-е изд. [стер.]. - М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2004. - 495 с.
4. Инновационное развитие социально-экономических систем на основе методологий предвидения и когнитивного моделирования / Г.В. Горелова, Н.Д. Панкратова, В.Л. Бондаренко, Б.Я. Буянов и др. - Под ред. Г.В. Гореловой, Н.Д. Панкратовой. - Киев: Наукова думка, 2015. - 464 с.
5. Кацко И. А. Информационное обеспечение процесса управления социально-экономическими системами / Под ред. Г.В. Гореловой. - Краснодар: КубГАУ, 2008. -421 с.
УДК 332.145
Ткаченко Юлия Григорьевна\
доцент, канд. экон. наук, доцент, Тюшняков Виталий Николаевич2,
доцент, канд. экон. наук, доцент
КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДИСПРОПОРЦИЙ РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ
Россия, г.Таганрог, «Южный федеральный университет»,
2
Аннотация. Социально-экономическая диспропорция развития регионов России в настоящее время является серьезной проблемой. Для исследования этой проблемы в работе предлагается использовать инструментарий когнитивного моделирования сложных систем. Результаты такого исследования предназначены для разработки и обоснования программ, которые направлены на снижение диспропорций развития. В статье приведен пример когнитивного моделирования, представлена когнитивная карта, являющаяся моделью структуры системы «Социально-экономическая диспропорция развития регионов», приведен ряд результатов моделирования сценариев развития.
Ключевые слова: социально-экономические диспропорции, развитие, качество жизни, когнитивное моделирование, региональная политика
Julia G.Tkachenko1,
Associate Professor, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor,
Vitaly N. Tyushnyakov ,
Associate Professor, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor
COGNITIVE ANALYSIS OF SOCIO-ECONOMIC DISPROPORTIONS
OF DEVELOPMENT OF REGIONS
Russia, Taganrog, Southern Federal University, 1 [email protected], [email protected]
Abstract. The socio-economic imbalance in the development of Russian regions is currently a serious problem._To study this problem in the work it is proposed to use the instrument of cognitive modeling of complex systems._The results of this study are designed to develop and justify programs that are aimed at reducing developmental imbalances._The article presents an example of cognitive modeling, presents a cognitive map, which is a model of the structure of the "Socio-economic disproportion of regional development" system, and a number of simulation results of development scenarios
Keywords: socio-economic imbalances, development, quality of life, cognitive modeling, regional policy
Введение. В России проблема диспропорционального развития ее регионов существовала задолго до настоящего времени и остается ее характерной чертой сейчас. Объективными причинами этого являются не только масштабы страны, разнообразие и разная обеспеченность территорий природными ресурсами, многонациональное население, но и преобразования общественно-политического строя страны последние десятилетия, политическая обстановка в мире, умение государственных и территориальных органов власти осуществлять экономическую и социальную региональную политику.
Выявление диспропорций и их сглаживание является непростой задачей, требующей высокого профессионализма не только руководства, но и исполнителей проектов, направленных на сглаживание разного рода региональных диспропорций. Принятие обоснованных управленческих решений в этой сфере требует всестороннего анализа причин, приводящих к отставанию в развитии конкретных регионов, оценки имеющихся региональных и государственных ресурсов, которые могут быть направлены на снижение диспропорций разной природы, разработки рациональных программ и планов, устраняющих нестабильность социально-экономической среды из-за диспропорций развития. Все это требует проведения междисциплинарных исследований, новым направлением которых является цифровая экономика [2, 12]. В статье предлагается использовать инструментарий когнитивного моделирования сложных систем [1, 3-6, 9], который дает возможность исследовать слабоструктурированные проблемы сложных систем, моделировать возможные пути развития сложных систем и обосновывать проектирование стратегий их развития в желаемом направлении. Пример когнитивного моделирования сложной системы, которую назовем «Социально-экономическая диспропорция развития регионов», иллюстрирует эти возможности.
Разработка когнитивной карты «Социально-экономическая диспропорция развития регионов». Разработка когнитивной карты выполнялась с целью структурировать знания в области причин и следствий диспропорций в регионах России и использования этой модели для предвидения возможного развития ситуаций в этой системе, если имитировать различные возмущающие и управляющие воздействия на нее. Анализ теоретической, экспертной, статистической информации [7,8] об изучаемой проблеме региона позволил выделить основные концепты -множество вершин У={уг-} когнитивной карты и отношения между ними - множество Е={ву}. Множество вершин представлено в табл. 1.
Таблица 1
Вершины когнитивной карты G0 «Социально-экономическая диспропорция
развития регионов»
VI Общественно-социальные диспропорции региона целевая
У2 Качество жизни индикативная
Уэ ВРП базисная
У4 Социально-экономическая среда базисная
У5 Природно-ресурсные преимущества базисная
Уб Производственная база и рынки сбыта базисная
У7 Качество человеческого капитала базисная
У8 Квалификация инженерно-технического и конструкторского персонала управляемая
У9 Финансовое состояние региона возмущающая
У10 Предпринимательская активность управляющая
У11 Инвестиционная привлекательность территории базисная
У 12 Инвестиции в регион управляющая
У1Э Инновационные технологии управляющая
У14 Транспортно-логистическая структура базисная
У15 Экспорт возмущающая
У16 Импорт возмущающая
У17 Состояние областного здравоохранения базисная
У18 Доступность и качество образования базисная
У19 Неравномерность развития городских округов и муниципальных образований возмущающая
У20 Социально-экономические риски возмущающая
У21 Профессионализм управления территорией базисная
У22 Региональная политика выравнивания диспропорций управляющая
В процессе исследования первоначальная модель может корректироваться как по числу вершин и связей между ними, так и по их переименованию. Создание когнитивной карты является только первым этапом когнитивного моделирования сложных систем. Заметим, что разра-
ботка когнитивной карты и дальнейшее когнитивное моделирование производится с помощью программной системы СМББ [3, 4, 5, 9].
На рис. 1 представлена стартовая когнитивная карта О0= <У,Е>, У={УьУ2,...У22}, на которой сплошными линиями изображены положительные, а штрихпунктирными линиями - отрицательные связи между вершинами (отрицательной является связь, в которой увеличение/уменьшение сигнала в VI приводит к уменьшению/увеличению сигнала в Vj).
Со ц и ал ьуо - з но но м йчес кал
сре(
Л
VI.
0 бществ ен но- социзл ьны е >
диспропорции регионов .. N
\
Природно^песурсные \ ^ Щ" \
\ УЙ11
преиму
f \
. Неравномерность
V Я2.
Качество жизни
По
У6, Произво,
И рЫН.К!
VI6. Импорт
\
\ Гра
цая с та
развита
кругов и муниципальных упрая^ния территорией
( образований, V , \ \ \г?. Качество
/ '| чедовеческог^ капитала
\ / \ | \ л \V17- Состояние о&л
-/
V
\
I
зд ран эохра нения
1/9. Финанс^ёое состояние региона
V
ИнновэаЛ-'окКЬге .. техно ло\и|>
VII. ИнрёстиЦцонна привлекател ьность
территории N1/ \
V. /
\
1 \\V12. Инвестиции ¿регион/
/
ЯСПОрТЯ ОЛОГИСТИ Ч1СК
я инфраструктура
I
1
Г
\
Квалификация ниже нерн о-тек нич еского
конструкторского персонала
^ / /
\\ I/ „
/V 1& Доступность и 1 «аче ств о о бра з о 5 а н ия
\\ I *
VI5. Экспорт
У22. Региональная политика выравнивания диспропорций
Со циал ьно-з коном ичес кие риски
Рис. 1. Когнитивная карта О0 «Социально-экономическая диспропорция развития
регионов»
На втором этапе когнитивного моделирования производится анализ свойств когнитивной карты, основными из которых являются устойчивость модели и ее поведение (см. [11]).
Анализ свойств устойчивости показал, что по критерию I М <1 [11], где I М - это максимальное по модулю собственное число матрицы Яс0 графа О0. Так как I М =1,675>1, то это свидетельствует об импульсной неустойчивости системы.
Анализ циклов когнитивной модели может свидетельствовать о структурных свойствах системы, в том числе, о ее структурной устойчивости. На рис. 2 представлены данные определения циклов когнитивной карты и выделен в качестве примера один из отрицательных циклов. Отрицательным является цикл, в котором имеется нечетное число отрицательных дуг [Э, 11].
В анализируемой модели э5 циклов, из них 15 - отрицательных. Этот факт свидетельствует о структурной устойчивости системы [3,11].
_51_
VI.
Обществ е к м о - социальны е диспропорции регионов
политика выравнивания диспропорций
Циклы. Всего: 35. Отрицательных: 15. Положительным: 20. - (-2.0) V! V2 VI
■ (-3,01 Vt V2 V19 VI * (1.0: Vi -» V4 ■> V19 ■ > VI
■ (-5.01 VI -» Víí -» V20 -> VA VIS ■=■ VI
■ (-3.01 VI - a V22 V19 ■ > VI
(6.0) VI > VÍ2 > V1B » va > V13 - > ve -5 V9-3.VJ ■> VI
» (S.01 VI » V22 > VIS » ve ? V13 > Vb > V9 V3 .5 V2 -5. VI
<4Л) VI > V22 > V1B » va > V13 > V6 V9 ■> V3 ■» V2 -> V19 -» VI
(6.01 V! > V22 > VIS > ve i V13 3 V6 > V9 -i VI7 -1 V7 ■» V2 VI
- (5.0) VI » VÍ2 > V1B > va í VI3 ■ > ve -i V9-»V17-j VJ ■> V2 VI9 > VI
(в.0) VI > V22 > V1B :> va » VIO > V12 ■> VII V6 > V9 ■> V3 - > VI
* (7.0I VI > V72 > VI8 » VB a VIO » V12 ■> VII -» V6 V9 ■» V3 ■ > V2 > VI
(6.01 VI » Vií =■ VIS =■ va =. vio » VI2 -»Vil V6 » V9 V3 ■ > V2 > V19 =■ VI
• (B.Ol VI > V22 > vía > ve > VIO s VI2 ■> Vil -s V6 V9 ■» VI7 ■a V7 ■> V2 > VI
- (7.01 VI » Vil > vie » va > VIO- > VI2 ->V11 -» V6-> V9-» VI7 ■> V7 -=■ V2 s V19 ■> VI
(-2.0) VI V22 -> vía -a va VIO V20 Vi V19 VI
(1.01 VS > V22 vía * V7 iVI-J VI
m Л1 VI i vyy » VI Я » VI >V)o uta vi
Рис. 2. Определение циклов когнитивной карты О0
Третий этап когнитивного исследования сложных систем посвящен импульсному моделированию возмущений на когнитивной карте -сценарному анализу, результаты которого дают возможность предвидеть возможное развитие ситуаций на модели [1, 3-6]. Каждый модельный сценарий дает ответ на вопрос: «А что будет, если ... ?».
В таблице 2 приведен результат вычислительного эксперимента по сценарию, соответствующему ответу на вопрос: «Что будет, если рациональная региональная политика выравнивания диспропорций начнет реализовываться?» Приведены результаты 12 шагов моделирования, которых оказалось достаточно для выявления основных тенденций развития ситуаций в этом случае.
Таблица 2
Результаты расчета импульсов в вершинах V на 12 шагах моделирования
Шаг Вершина 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 У 1У 11.0 12.0
VI, 06цественно-социальные диспропорции регионов 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0 2,0 2,0 5.0 6,0 У 13,0 18,0 32.0
VI Качество лии 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 ■1,0 ■1,0 ■1,0 0.0 2,0 3,0 10.0
ЕВРО 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 2.0 3,0 5.0 8,0 140 22.0
V4. Социально-экономическая среда 0.0 0.0 0.0 1.0 10 3.0 5.0 и 11,0 14,0 22.0 3L0 4У
V!, Природно-ресурсные преимущества 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0.0 0,0 0.0 0,0 0,0 0,0
V6, Производственная (ша и рынки сбыта 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 2,0 3,0 5.0 8,0 140 22.0 37.0 5У
V7, Качество человеческого капитала 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0 1,0 0,0 2.0 3,0 У 8,0 140 25.0
V8, Квалификация инженерно-технического и конструкторского персонала 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0 2,0 2,0 4.0 6,0 11,0 17,0 28.0 4У
V9. Финансовое состояние региона 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 2.0 3.0 5.0 8.0 14,0 22.0 37.0
VIO, Предпринимательская активность 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0 2,0 2.0 4,0 У 11,0 17.0 2У
VII, Инвестиционная привлекательность территории 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0 2,0 3,0 6.0 ш 16,0 2У 42,0 73.0
V12. Инвестиции в регион 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 2,0 4.0 5,0 У 14,0 25.0 ЗУ
V13, Инновационные технологии 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 1,0 2,0 2.0 4,0 У 11,0 17.0 2У
V14, Транспортно-логисгическая инфраструктура 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0.0 0,0 0.0 0,0 0,0 0,0
V15,Экспорт 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 3.0 6.0 У 14,0 2L0 35.0 540 ВУ
V16, Импорт 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 -LO ■2.0 ■3.0 ■5,0 ■У -14.0 ■22.0 ■37.0
V17. Состояние областного здравоохранения 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,0 2.0 3,0 5.0 8,0 140 22.0
VIS, Доступность и качество образования 0,0 0,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1.0 3,0 3.0 6,0 11,0 1У
V19. Неравномерность развития городских округов и муниципальных образований 0,0 0,0 -1,0 -L0 -2.0 -2.0 ■3.0 ■3.0 ■5.0 ■У -12.0 ■21.0 ■30,0
V20. Социально-экономические риски 0.0 0.0 -1.0 -L0 -2.0 -3.0 ■4,0 ■У ■8.0 ■13.0 -Ш) ■30.0 -44.0
V21. Профессионализм управления территорией 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0.0 0,0 0.0 0,0 0,0 0,0
V22, Региональная политика выравнивания диспропорций 0,0 1,0 1,0 1,0 0,0 0,0 ■LO 0.0 ■2.0 ■2.0 ■3.0 ■40 ■3.0
На рис. Э изображены графики импульсного процесса, построенные по данным табл. 2. Результаты этого опыта показывают, что региональная политика выравнивания диспропорций может «запустить» развитие системы в желаемом направлении при учете всех факторов, обозначающих вершины когнитивной карты. При этом с 5 такта моделирования политика может даже ухудшаться, но положительные тенденции еще будут сохраняться: экономические риски снижаются, снижается величина импорта, но остальные показатели растут. В процессе сценарного моделирования были рассмотрены различные сценарии развития ситуаций при варьировании комбинаций управляющих и возмущающих воздействий. Все это позволило сделать основной вывод о том, что только единичного воздействия в одну из вершин для системы недостаточно. Необходим комплекс мер для формирования и реализации региональной политики, поддерживаемой государством.
-Общественно-социальные диспропорции регионов
— Качество жизни
— Производственная база и рынки сбыта ----Качество человеческого капитала
— Квалификация инженерно-технического и конструкторского ... —■ Региональная политика выравнивания диспропорций
9—1
5
4
и £ Ч
& 3 £ £
2
1
-2
-Социально-экономические риски
— Неравномерность развития городских округов и муниципалы..
— Импорт •К" Экспорт
Инновационные технологии Инвестиционная привлекательность территории 15,0
г а
и,В
-2,5 -5,0 -7,5
«.а 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 2.0 В.О
0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 £.0 7.0 9.0
Шаги
Шаги
Рис. Э. Графики импульсного процесса
Заключение. Основной целью данной статьи было обозначить проблемы, причины и следствия диспропорций в развитии регионов
России, показать возможность имитационного когнитивного моделирования системы «Социально-экономическая диспропорция развития регионов». Полученные результаты являются базой для продолжения исследований в данном направлении
Список литературы
1. Абрамова Н.А., Авдеева З.К. Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций: проблемы методологии, теории и практики / Проблемы управления. -2008. - № 3. - С. 85-87.
2. Бабкин А.В., Буркальцева Д.Д., Костень Д.Г., Воробьев Ю.Н. Формирование цифровой экономики в России: сущность, особенности, техническая нормализация, проблемы развития // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. - 2017. - № 3. - с. 9-25.
3. Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Радченко С.А. Исследование слабоструктурированных проблем социально-экономических систем: когнитивный подход. - Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2006. - 332 с.
4. Gorelova G.V., Pankratova N.D. Scientific Foresight and Cognitive Modeling of Socio-Economic Systems /18 th IFAC Conference on Technology, Culture and International Stability, TECIS2018, IFAC Papers OnLine 51-30 (2018). - Р. 145-149.
5. Инновационное развитие социо-экономических систем на основе методологий предвидения и когнитивного моделирования. Коллективная монография / Под ред. Г.В.Гореловой, Панкратовой Н.Д. - Киев: Изд-во «Наукова Думка». - 2015. - 464 с.
6. Кульба В.В., Кононов Д.А., Ковалевский С.С., Косяченко С.А., Нежегородцев Р.М., Чернов И.В. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем (Научное издание). - М.: ИПУ РАН. - 2002. - 122 с.
7. Официальный портал Правительства Ростовской области http ://www. donland.ru.
8. Отчет «Об итогах социально-экономического развития Ростовской области за 1 полугодие 2018 года» [Электронный ресурс].
9. Программа для когнитивного моделирования и анализа социально-экономических систем регионального уровня. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2018661506 от 07.09.2018.
10. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». [Электрон. ресурс] URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pd f (дата обращения: 06.11.2018).
11. Roberts F. Graph Theory and its Applications to Problems of Society, Society for Industrial and Applied Mathematics, Philadelphia, 1978.
12. Саак А.Э., Тюшняков В.Н., Пахомов Е.В. Цифровая экономика как новое направление междисциплинарных исследований // Междисциплинарность в современном социально-гуманитарном знании - 2017. Академический мир в междисциплинарных практиках : материалы Второй ежегодной Всероссийской научной конференции (Ростов-на-Дону, 22-24 июня 2017 г.). Т. 2. Секционные доклады / Южный федеральный университет. - Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2017. - С. 305-315. https://elibrary.ru/item.asp?id=30407632.
