CC BY
49
АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ
О.В. ЛАПТЕВ,
д-р экон. наук, профессор Владимирского филиала АГС,
О.В. ГОЛОСОВ,
д-р экон. наук, профессор, Главныйученый секретарь Финакадемии при Правительстве РФ
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ
На основе методологических аспектов моделирования региональной экономики рассмотрим, прежде всего, наиболее распространенные научные методы, широко используемые в региональных экономических исследованиях.
> Метод таксонирования - это процесс членения территории на сопоставимые или иерархически соподчиненные таксоны. Таксоны - равнозначные или иерархически соподчиненные территориальные ячейки, к примеру, административные районы, муниципальные образования. Фактически процесс районирования на любом уровне такс о-нированный.
> Метод экономико-географического исследования, который в свою очередь подразделяется на три составные части: региональный метод (исследование путей формирования и развития территорий, изучение размещения производительных сил), отраслевой метод (исследование путей формирования и функционирования отраслей экономики в географическом аспекте, изучение развития и размещения общественного производства в отраслевом разрезе), местный метод (исследование путей формирования и развития производства отдельного города, селения, изучение развития и размещения производства по его первичным ячейкам).
> Системный анализ опирается на принцип поэтапности (постановка цели, определение задач, формулировка научной гипотезы, комплексное изучение особенностей оптимального варианта размещения отраслей); это метод научного познания, который позволяет изучать структуры отраслей хозяйства, их внутренние связи и взаимодействие.
> Метод систематизации связан с разделением изучаемых явлений (исходя из целей исследования) и избранными критериями их совокупности, характеризуемыми определенной общностью и отличительными признаками. Речь идет о таких приемах, как классификация, типология, концентрация и др.
> Балансовый метод характеризуется становлением отраслевых и региональных балансов, составле-
ние которых способствует выбору правильного, научно обоснованного соотношения между различными отраслями рыночной специализации, а также отраслями, дополняющими территориально-производственный комплекс, инфраструктуру (материальную и социальную), а также определению рационального уровня комплексного развития регионов, наличию в их развитии диспропорций.
> Метод экономико-математического моделирования (моделирование территориальных пропорций развития экономики региона, моделирование отраслей хозяйства региона, моделирование формирования хозяйственных комплексов региона) с учетом современных электронных средств позволяет с минимальными затратами труда и времени обрабатывать огромный и весьма разнообразный статистический материал, различные исходные данные, характеризующие уровень, структуру, особенности социально-экономического комплекса региона, выбирать оптимальные решения и оптимальные варианты модели в соответствии с теми целями, которые поставлены перед региональным исследованием, что особенно важно. По мнению академика H.H. Некрасова, высказанному еще в 70-е гг. XX в., основой региональных
экономико-математических моделей являются следующие положения:
- социально-экономические аспекты каждого конкретного региона рассматриваются как основная часть обшей системы регионов страны. Отсюда вывод: оценка различных вариантов эффективного формирования региона исходит и из оптимальных территориальных экономических пропорций народного хозяйства на определенный период;
- региональные территориальные модели корректируют отраслевые модели размещения экономики на основе территориальной социально-экономической информации перспективного баланса при-родно-ресурсного и трудового потенциала, сети городских и сельских поселений, транспортных связей и т.д.;
- региональные модели неразрывно «связаны с моделями территориальных пропорций, отраслевыми экономико-математическими расчетами и представляют органичную часть общего научно-методического подхода к вариантной оценке перспективного размещения производительных сил и оптимального формирования экономики всей сис-темы регионов».
> Вариантный метод размещения производительных сил региона чаще всего используется при разработке схем размещения производства на территории региона на первых этапах планирования и прогнозирования; предусматривает рас -смотрение вариантов различных уровней развития хозяйства тех или иных регионов, вариантов территориальных экономических пропорций по регионам.
> Картографический метод позволяет наглядно представлять особенности размещения.
> Геоинформационный метод - создание геоинформационных систем (банков) информации.
Назовем также и некоторые другие методы: социологических исследований; сопоставления региональных уровней жизни населения и прогнозирования развития региональной социальной инфраструк-туры; метод порядковой классификации объектов регионального анализа и др.
Чтобы найти (разработать) совокупность методов управления, адекватных изучаемому объекту, необходимо, прежде всего, уяснить его реальные особенности, т.е. правильно описать объект управления. Естественно, что в понятие «правильно описать» вкладывается определенный смысл. Имеется в виду, что нужно построить модель объекта (математическую или эвристическую), которая включала бы ос -новные характеристики объекта. Их выделение составляет существенную часть аналитической исследовательской работы и отражает степень познания объекта. Это особенно важно подчеркнуть, т.к. для подавляющего большинства более или менее сложных объектов (систем) принципиально невозможно построить модель, исчерпывающе описывающую объект. В процессе развития экономической науки было предложено значительное количество типов моделей, описывающих народное хозяйство, в том числе с использованием различного математического аппарата. Эти модели применительно к региональным системам могут быть классифицированы по различным признакам. Наиболее распространенное деление основано на вычленении (и некотором противопоставлении) двух крупных групп моделей - балансовых и экстремальных. Такая классификация удобна во многих отношениях. Во-первых, она соответствует реальному историческому процессу становления методологии модельного описания экономики - от преимущественно равновесных балансовых моделей к описанию экономики как целенаправ-ленно развивающейся системы. Во-вторых, она подчеркивает различия в использовании математического аппарата для описания экономических процессов (в одном случае преимущественно систем дифференциальных уравнений и аппарата линейной алгебры, в другом - математического программирования и тео-
рии игр). В-третьих, такая классификация удобна для выявления научной идеологии, закладываемой в ос -нову различных моделей описания экономики (либо подчеркивается отношение к экономике как к преимущественно инерционно развивающейся системе, либо на первый план выступает активный характер действий управляющих органов по перераспределению хозяйственных ресурсов в процессе принятия решений).
В то же время эта классификация страдает и определенной ограниченностью. Прежде всего, экстремальные модели - это, как правило, также и равновесные модели. Во всяком случае, очевидно, что процедура решения задач математического программирования заключается в нахождении ситуаций равновесий в определенном четко оговоренном смысле. Отличие этих моделей от балансовых лежит в иной плоскости. В экстремальных экономических задачах хозяйственные связи не задаются экзогенно на основе внешней информации, а ищутся в процессе решения, исходя из свойств целевой функции, характеристик наличия и взаимозаменяемости ресурсов и тех -нологических способов их переработки. Задача заключается также в поиске такой комбинации этих характеристик, которая обеспечила бы выход системы на режим функционирования, оптимальный с точки зрения избранного критерия.
Таким образом, в экстремальных моделях в явной форме постулируется понятие «целенаправленность системы». Если же под управлением понимать деятельность элементов системы или подсистемы по целенаправленному изменению параметров системы с целью перевода этой системы из исходного состояния в лучшее (по оценке управляющего органа), то нетрудно заключить, что экстремальные модели с четкой характеристикой критерия развития (состояния) системы более подходят для анализа проблем управления региональными системами. Критериальная, или целевая, функция описывает и, следовательно, отражает наше понимание целенаправленности системы. Именно поэтому столь быстрое развитие и признание в последнее время получили приемы и методы исследования операций. Но при этом следует иметь в виду, что облегчение решения задач управ -ления достигается за счет упрощения постановки самой задачи. Предположение об экзогенной заданной целевой функции во многих случаях (особенно для сложных экономических систем) слишком сильно.
Что касается чисто балансовых моделей (типа межотраслевого баланса), то они не содержат в явном виде формулировку понятия «целесообразность сис -темы» и представляют для управляющего органа элемент пассивной экономической информации о состоянии системы. Проблема критерия в этих моделях остается «за кадром». Но она всплывает всякий раз, когда информацию, содержащуюся в балансовых моделях, предполагается использовать для управления. Если, например, сложившиеся межотраслевые пропорции признаются оптимальными, то тем самым постулируется и некоторый критерий оптимальности. Различные предположения о динамике коэффициентов межотраслевого баланса, об изменении структу-
ры конечного спроса и т.д. являются, по сути, экзо-генно задаваемыми гипотезами о возможных изменениях состояния системы, и если они признаются желательными или отвергаются, то есть все основания говорить о наличии некоего критерия оценки состояния системы, пусть даже интуитивно формулируемого управляющим звеном.
При рассмотрении проблем управления важно ус -тановить, в какой мере те или иные модели описания экономики поддаются трактовке с точки зрения целенаправленного поведения, постольку это важно для оценки степени адекватности тех или иных моделей реальной системы. Анализ показывает, что большинство экономико-математических моделей прямо или опосредованно подвергает интерпретации в категориях целей и средств их достижения. Таким образом, целенаправленность как специфическое свойство управляемых систем достаточно отражено при моделировании экономических процессов.
Значительно хуже обстоит дело с анализом, а следовательно, и с моделированием процессов взаимодействия управляющих органов и управляемого объекта. При внешней простоте этого вопроса он имеет один, на наш взгляд, принципиально важный аспект, который до сих пор не получил в научной литературе освещения, соответствующего его значению.
Содержание действий управляющего органа определяется его представлениями об управляемом объекте и о глобальной целевой функции. На основе этих представлений выбирают управляющие параметры и формы воздействия на объект управления и оценивают ответные реакции на эти воздействия. В отношении экономических систем можно сказать, что сами по себе управляющие параметры известны достаточно хорошо. Распределение инвестиций пли первичных производственных ресурсов между различными сферами хозяйственной деятельности является мощным рычагом управляющего воздействия на характер и темпы экономического развития. Зависимости между приростом результатов хозяйственного процесса (например, национального дохода) и интенсивностью использования первичных производственных ресурсов описывают на макроуровне производственными функциями. На отраслевом уровне для описания зависимостей между затратами и результатами используют характеристики производственно-технологических связей (коэффициенты затрат, показатели удельной фондоемкости, трудоемкости, нормы расхода сырья и материалов и т.п.). В целом можно сказать, что в области моделирования входов и выходов хозяйственных процессов для различных уровней агрегирования экономической информации имеются весьма существенные достижения.
Экономико-математические модели, наряду с информационными и экспертно-логическими системами, представляются в настоящее время неотъемлемыми инструментами теоретической и практической экономики. При этом сама по себе сфера экономико-математических исследований весьма насыщена, разнообразна и обширна, требует знания и активного использования результатов различных разделов математики, системного анализа, теории измерений, хозяйственного права, социологии, статистики и,
конечно, экономической теории. По сути, данная сфера относится к фундаментальным основам экономических исследований, а ее развитие - необходимая предпосылка развития экономической науки в целом. В последние годы в той или иной степени и на про -тяжении всего периода развития данного направления его самостоятельность неоднократно ставилась под сомнение. Это происходило в связи с организационно-институциональными изменениями в сфере экономической науки и образования.
Развитие экономико-математического инструментария в последние годы все более и более становится чисто внутренним делом экономической науки. Что же касается внутринаучных потребностей в развитии экономико-математических методов и моделей, то необходимость повседневной заботы о текущем и перспективном финансировании экономических ис-следований отодвигает проблематику развития методологии и методики экономико-математического моделирования на периферию интересов ученых-экономистов.
Кроме того, бытует и точка зрения об избыточности «предложения» по сравнению со «спросом» в экономико-математической сфере, согласно которой в данной области накоплен уже вполне достаточный для приложений арсенал, и дело только за тем, чтобы эффективно использовать имеющиеся разработки. Наконец, известно мнение некоторых ведущих экономистов «первого эшелона» о том, что экономико-математическое моделирование является частью собственно экономической теории и не требует специального обособления от нее и, следовательно, не имеет и самостоятельных (вне экономической теории) перспектив развития.
В итоге экономико-математическое моделирование как самостоятельная дисциплина, изучающая процессы построения, интерпретации и применения математических моделей экономических объектов для решения задач анализа, синтеза и прогнозирования их деятельности, в последние годы развивается недостаточными темпами. Содержательная часть процесса моделирования (выбор показателей, факторов, зависимостей) включается в экономическую теорию, а техническая (под которой в 9 случаях из 10 понимается построение тех или иных статистических моделей) - в эконометрику. Таким образом, экономико-математическое моделирование оказывается, с одной стороны, разорванным, с другой - усеченным, а вопросы взаимосвязи всех этапов моделирования, корректности интерпретации результатов моделирования и, следовательно, ценности рекомендаций на основе моделей как бы висят в воздухе. В результате «к руководству» принимаются модели недостаточно адекватные. Иногда допускается чрезмерно расширенная интерпретация тех или иных компонент модели.
При общем подходе объектной сферой экономико-математического моделирования является экономика, понимаемая в обоих смыслах этого слова и как народное хозяйство или его часть, и как экономическая наука или тот или иной ее фрагмент. Мы исходим из понимания экономико-математического моделирования как процесса построения, верификации,
интерпретации математических моделей для решения исследовательских или прикладных задач в области экономики. В свою очередь, под экономико-математической моделью понимается математическая конструкция, обладающая определенным сходством с объектом моделирования и предназначенная для получения новой информации о нем.
Эгу сферу в целом можно обобщенно представить в виде триады, отражающей классическое сочетание представлений, действий и их результатов. Для экономики это, соответственно, экономическая теория (т.е. совокупность научно проработанных воззрений на процессы производства, распределения, потребления, их структуру, тенденции, взаимосвязи и факторы), экономическая политика (т.е. провозглашаемые или реально принимаемые экономические решения) и хозяйственная практика (реальное функционирование и состояние народного хозяйства). Такое разбиение целесообразно, поскольку позволяет выделить наиболее существенные стороны предмета, его информационные, субъективные и объективные аспекты.
Элементы триады «экономическая теория - экономическая политика - хозяйственная практика» в общем случае относительно самостоятельны и одновременно взаимосвязаны, причем связи между ними имеют двусторонний характер. Так экономическая теория влияет не только на экономическую политику, но и непосредственно на хозяйственную практику через ожидания, оценки, реакции, мнения, традиции, поведение экономических агентов различного уровня. По словам Дж Кейнса, «практики, которые считают себя совершенно неподверженными интеллектуальным влияниям, обычно являются рабами идей какого-нибудь экономиста прошлого». В свою очередь на экономическую теорию влияет не только хозяйственная практика (через научное обобщение и стилизацию реальных экономических феноменов), но и экономическая политика - с помощью целенаправленного или неосознанного формирования спроса на те или иные теоретические системы, а также через объективный анализ процессов принятия решений и их формирование.
Все это означает, что графическое отображение данной триады вместе с взаимосвязями ее элементов должно иметь вид не линейной одномерной последовательности «экономическая теория - экономическая политика - хозяйственная практика», а двумерной фигуры - треугольника, в котором каждая пара вершин имеет относительно независимую от других двустороннюю связь. Опираясь на данную структуризацию предметной области, совокупность основных мнений по поводу причин и факторов существующего неблагоприятного положения в экономике можно разделить на три группы.
Представители одной группы утверждают, что существующая хозяйственная практика является результатом выбора неверных тактических и стратегических решений неправильно выстроенной экономической политики (типичная формулировка для результатов такого анализа: «хотели как лучше, а получилось как всегда»). Другие говорят, что настоящая экономическая ситуация возникла, потому что хозяй-
ственные и политические руководители в своей деятельности недостаточно (по незнанию или нежеланию) опираются на экономическую теорию (пример такого высказывания: «не дали до конца довести либерализацию»). Третью группу составляют мнения, согласно которым авторы экономической теории слабо учитывают реальную отечественную хозяйственную практику («западные образцы не подходят для России»), а лица, принимающие решения, пренебрегают различием между нормативным и реальным хозяйственным механизмом.
Все эти объяснения апеллируют к качеству связей между элементами указанной триады. Очевидно, что целостность и стабильность развития экономики может быть обеспечена только наличием надежных и эффективных каналов связи между вершинами треугольника, а также восприимчивостью элементов триады к поступающей через эти каналы информации.
Анализируя более подробно представленные варианты объяснений дисфункции экономики, прослеживая аргументацию и динамику оценок ситуации в экономике, выдвигаемых тем или иным специалистом, можно заметить, что приверженность экономистов тому или иному из перечне ленных объяснений (а иногда и их совокупности) не всегда обусловлена имеющимися аргументами. Часто этот выбор является следствием субъективных факторов, характеризующих индивида по его априорному отношению к важности трех указанных составляющих экономической жизни: теории, политики (принятия решений) и практики (хозяйственной реальности).
Процессы разработки и применения экономико-математических моделей должны обеспечивать ак-кумуляцию и интеграцию в моделях разнообразной и разнокачественной эмпирической, теоретической и субъективной информации, а также перемещение информации из одной сферы в другую. Подобно трубочисту, «модельер» должен «прочищать» каналы взаимоотношений между теорией, политикой и практикой, освобождая их от мифологических, артефакт-ных и субъективистских помех. Используя медицинские термины, применение экономико-математичес -ких моделей можно было бы сравнить также с ангиопластикой, суть которой заключается во введении в сосуды специальных трубочек, препятствующих чрезмерному сужению сосудов. Роль этих трубочек играют сами модели, а процессы их построения, корректировки и интерпретации выполняют функции стимулирования «кровообращения», т.е. циркуляции информации в структуре данной конфигурации.
Для того чтобы экономико-математическое моделирование могло играть такую роль, необходимо выполнение, по крайней мере, двух основных условий. Во-первых, экономико-математическое моделирование должно быть однозначно идентифицировано и институализировано как самостоятельный вид научно-прикладной деятельности, не погружаемый полностью ни в экономическую теорию (в собственном ее смысле), ни в принятие решений, ни в хозяйственную практику. Во-вторых, экономико-математичес -кие модели должны удовлетворять определенным требованиям к качеству.
Рассмотрим первое условие, сосредоточив внимание на взаимоотношениях экономико-математичес-кого моделирования и экономической теории, а также на экономической политике.
В 1998г. В.М. Полтерович в журнале «Экономическая наука современной России» опубликовал статью «Кризис экономической теории», где, в частности, ссылался на Нобелевского лауреата Р. Лукаса, который еще в 1993г. писал: «Можно ли приобрести знания о реальности с помощью пера и бумаги? Математические модели - это вымышленные миры, приду манные экономистами. Все рассмотренные мной модели могли бы быть, но не были сопоставлены с наблюдениями. Несмотря на это, я полагаю, что процесс создания моделей, в который мы вовлечены, совершенно необходим, и я не могу представить себе, как без него мы могли бы организовать и использовать массу имеющихся данных». И далее: «Таким образом, по Лукасу, теоретические модели необходимы как средство организации и использования эм-лирических данных».
Обратим внимание на некоторый «двойной сдвиг» предмета обсуждения. Во-первых, у Лукаса речь идет о «математических моделях», а у В.М. Полтеровича - о «теоретических моделях». Во-вторых, Лукас говорит об «имеющихся данных», а В.М. Полтерович -об «эмпирических». Эти замены не являются ни синонимичными, ни случайными, а выражают вполне определенную и достаточно распространенную точку зрения. Согласно первой части этой позиции экономико-математические модели - это, по сути, и есть почти экономическая теория. «Почти», потому что в то время как все экономико-математические модели являются частью экономической теории, все же вряд ли кто станет утверждать, что вся теория заключена в экономико-математических моделях. Согласно второй части позиции эмпирические данные - это и есть «почти» вся имеющаяся у исследователя информация. Рассмотрим эти позиции более детально.
Действительно, современную экономическую науку трудно представить без использования и ис-следования математических моделей. В западной экономической литературе подавляющее большинство теоретических и прикладных научных статей в области экономики содержат в качестве центральной части ту или иную математическую модель, разработанную для проверки или иллюстрации гипотез и выявления эффектов. По мнению ряда экономистов, вероятность признания практически любой новой экономической теории или концепции едва ли не в решающей степени зависит от того, в какой мере эта концепция допускает математическую формализацию, насколько интересен используемый при этом аппарат, насколько впечатляют полученные при ис -следовании модели математические результаты. Не случайно приверженцы институционального направ-ления в экономической теории, объясняя доминирование неоклассической теории в современной экономической науке и более скромное пока место инсти-туционализма, утверждают: причина кроется в том, что неоклассическая теория, оперирующая объемами ресурсов и продукции, легче поддается математизации с помощью классического математического ап-
парата (теории функций от конечного числа действительных переменных и линейной конечномерной алгебры), чем институциональная теория, оперирующая в основном качественными категориями. Собственный аппарат моделирования институциональных конструкций пока не создан, и это является одной из актуальных задач развития экономико-математического направления. Элементом какой ее -тественной математической структуры в модельном отображении является институт? Как можно отразить возникновение новых институтов (на выбор из числа известных и не из их комбинаций, а качественно новых), т.е. процесс институциональной эволюции? Эти вопросы ждут исчерпывающих ответов.
Критика Лукаса экономической теории за недос-таточную эмпиричность, казалось бы, однозначно приводит к необходимости моделирования, поскольку только посредством идентификации тех или иных моделей могут быть подтверждены или опровергнуты положения теории (на самом деле, отметим, что «технические» проблемы неполной адекватности моделирования способны существенно снизить или вовсе свести на нет тестирующую силу моделей).
В отечественной экономической науке математическая модель скорее «гостья», чем «хозяйка» большинства экономических публикаций, хотя пропорции между «математизированными» и «нематемати-зированными» работами явственно меняются в пользу первых. Однако главное отличие ее от западной экономической науки состоит не в этом, а в характере использования экономико-математических моделей в отечественной экономической науке. Традиция применения математического аппарата со времени первых работ Л.В. Канторовича идет от прикладной экономической науки. Отличие в том, что теоретические модели западных экономистов строятся в ос -новном для объяснения тех или иных феноменов, поиска более или менее удовлетворительно объяс-няющих изменения данной переменной факторных зависимостей, в то время как российская школа «математизированных» экономистов в большей степени ориентировалась не на объяснение, а на предписание, иными словами, на оптимизацию конкретных решений. Это, заметим, требует адекватности модели не столько по отношению к проверяемой или используемой в качестве базиса теории, сколько по отношению к характеру функционирования реального экономического объекта.
В итоге получается, что практика моделирования охватывает как теоретическую, так и управленческую сферы, а отождествление «теоретических» и «математических» моделей оказывается неправомерным.
Путаница между «теоретическими» и «математическими» моделями возникает еще на стадии изучения экономической теории. В ортодоксальных учебных руководствах задача моделирования не ставится, как правило, как самостоятельная. Ключевые понятия концепции той или иной теории появляются на страницах сразу в некоем «модельном» одеянии, как будто они родились в «модельной рубашке». Тем самым между моделью спроса, категорией спроса и теорией спроса фактически ставится знак равенства. Если у студента-экономиста спросить, что такое
спрос и предложение, он рисует знаменитый кривой крест, т.е. модель спроса и предложения. Но это далеко не одно и то же. Категория (понятие) спроса имеет самостоятельное значение, в то время как модель спроса в виде возрастающей кривой, как и всякая модель, полна явных и неявных условий (например, спрос может зависеть от массы факторов). Категория спроса, теория спроса, показатели спроса и модель спроса - это разные вещи.
Если модель является самостоятельным объектом, расположенным как бы вне плоскости базового треугольника «теория - решения - практика», то для каждой конкретной модели или их класса в полный рост встает вопрос о взаимоотношениях модели с компонентами данной триады, а именно, что является объектом моделирования: та или иная теория, сис-тема принятия решений или фрагмент реальной экономической практики? В качестве примера можно снова рассмотреть модель спроса. Что понимается под объектом моделирования, что именно моделирует конкретная «модель спроса»: спрос на реальный товар в определенном регионе в конкретном периоде или же общее абстрактное понятие (категория) спроса в целом? В зависимости от ответа мы приходим к делению моделей на два больших класса: модели экономической теории, где объектом моделирования является теория, т.е. некоторая конструкция из наименований переменных (показателей), аксиом, логических формул и правил вывода, и модели экономического (хозяйственного) объекта, где объект моделирования - часть окружающего мира, реально существующего независимо от исследователя или мысленно представляемой им в качестве таковой (эпитет «экономический» в этих выражениях имеет разное значение, как и двузначно понятие «экономика» - наука и народное хозяйство; соответственно, экономический объект - это часть народного хозяйства, а экономическая теория - часть экономической науки).
Отношение к методологии экономико-математических исследований в разные периоды развития экономической науки было различным. Еще недавно многим казалось, что накоплен столь значительный опыт модельных разработок, что нужно только сполна использовать уже найденное ранее. Сейчас, похоже, наступает иной этап. Усиливается осознание того, что проблемы построения моделей зависимостей между экономическими показателями как и общеметодологические проблемы построения экономико-математических моделей в настоящее время далеки от окончательного решения. Отсутствие единой и обоснованной методологии и методики моделирования создает ситуацию, в которой различные модели одного и того же объекта с трудом поддаются проверке на адекватность, сравнению, не допускают возможность системного комплексирования и т.д. В результате рекомендации, выдаваемые на основе модельных расчетов как для теории, так и для экономической политики и практики, часто не дотягивают до минимального уровня объективности и имеют весьма субъективный характер.
Если одной из основных задач моделирования региональных экономических систем является исследо-
вание влияния возможных изменений в существующей системе на ее функционирование, то представ -ление рабочей среды в модели может быть построено на основе данных, полученных в результате наблюдения за действиями реальной системы. Такого рода данные могут использоваться для «управления» загрузкой имитационной модели системы. С помощью этих данных можно также проверить правильность модельного представления системы, что достигается сравнением оценок, полученных на модели, с измерениями, проведенными на реальной системе в том диапазоне условий, который соответствует используемым данным.
Построение модельного отображения системы является более простым этапом, по крайней мере, в сравнении с описанием среды, в которой она работает, а происходящие в системе процессы могут быть описаны на том уровне детализации, на котором они разработаны в текущем цикле проектирования. Ос -новная трудность заключается в определении степени подробности, с какой следует описать эти процес-сы в модели. Совсем немногие из них следует формализовать на уровне их реального представления в системе, другие - с различной степенью упрощения, а часть процессов вообще не целесообразно отображать в модели; задача разработки сводится к тому, чтобы определить, какой именно уровень представления наилучшим образом подходит для модельного отображения.
Очевидно, цели, поставленные перед экспериментатором, накладывают ограничения на возможности внесения упрощающих гипотез в описаниях как самих систем, так и сред, в которых они работают.
По мере расширения области применения методов моделирования все труднее определить, какие уровни представления в модели наилучшим образом подходят для решения поставленных задач. Это особенно верно по отношению к моделям, используемым для проектирования региональных экономических и вычислительных систем. Поскольку для таких моделей предусматривается широкий диапазон приложений, они часто строятся в расчете на отображение всех частей системы на одном достаточно подробном уроне детализации. Однако в контексте конкретной задачи совсем необязательно подробно моделировать всю систему в целом. Чаще всего интерес исследователя сосредотачивается на определенной ее части, детали поведения которой желательно представить на соответствующем уровне, в то время как остальные части системы можно отобразить в более упрощенной форме. Метод развития моделей, совмещающих описание представляемого объекта на раз -личных уровнях, является необходимой предпосылкой превращения методов моделирования в удобный инструмент проектирования систем. Чтобы удовлетворить специфические условия проектирования, модель системы должна развиваться итеративным образом, обеспечивая постепенную детализацию фрагментов системы.
Построение имитационной модели для такой системы представляет собой процесс абстрагирования наиболее существенных черт функционирования и поведения реального объекта и создания в результате
этого процесса упрощенного модельного отображения. Гипотезы и синтетические конструкции, принимаемые при построении модели, касаются как процедурных, так и структурных компонентов системы; явное отображение в модели находят системные задачи, играющие важную роль в формировании поведения системы, в то время как менее существенные могут быть представлены неявно. Упрощенное модельное представление подразумевает выделение скелетной основы главных принципов, на которых построена организация исследуемой системы. Обычно из рассмотрения опускаются процедуры и структуры данных, не находящие частого применения, из всего многообразия функциональных возможностей системы выделяются наиболее важные элементы, соответствующие структуры данных упрощаются и т.д., однако эти преобразования не должны затрагивать основную структуру системы. Синтетическое начало в построении модели проявляется в комбинированном представлении элементов системы с помощью модельных объектов, которые, хотя и не имеют прямой аналогии с реальными компонентами этой системы, тем не менее, точно имитируют совокупное поведение исходных элементов. Введение в модель синтетических конструкций может быть оправдано сокращением ее размеров; часто эти конструкции появляются из-за ограничений применяемого языка моделирования, в результате чего приходится приспосабливать структуру модели скорее к языковым средствам, чем к организации системы.
Относительная легкость или трудность абстрагирования в процессе построения модели и ее тарирования на последующем этапе зависит от соотношения элементов синтетического подхода и гипотетического упрощения, применяемых в модели. Усилия, затраченные на моделирование, увенчаются успехом скорее в том случае, когда во время построения модели преобладающее значение имели не синтетические структуры, а упрощающие гипотезы, позволившие сохранить подобие между организациями модели и отображаемого объекта. Хотя синтетическая модель может описывать моделируемый объект вполне адекватно, правильное отображение с помощью такой модели сложная задача. Кроме того, отсутствие прямого соответствия между системой и моделью, в которой ярко выражено синтетическое начало, затрудняет модификацию модели в ходе проектирования.
Если предполагается, что моделирование должно оказывать обратное существенное влияние на действия разработчика, в критической роли выступает время, необходимое для отображения в модели спецификаций проекта, т.к. процесс проектирования непрерывно развивается.
Требования безошибочности построения моделей приводят к необходимости тесного и постоянного взаимодействия между процессами проектирования и моделирования. Эти качества наверняка будут дос-тигнуты там, где спецификации проекта и моделиро-вание представляются на единой основе по принципу «моделирование - составная часть проектирования». Синтез модельных и проектных средств предполагает, что спецификации проекта записываются на язы-
ке, который может быть непосредственно транслирован в моделирующую программу. Таким образом, язык описания проекта является языком моделирования и наоборот. Необходим структурный подход к процессу проектирования; спецификации проекта должны первоначально составляться «сверху» и спускаться «вниз», проходя последовательные уровни детализации. Каждый из этих уровней отображается в построении имитационной модели, которая расширяет модели, соответствуя предыдущему уровню детализации. Таким образом, спецификации проекта системы являются динамическими объектами реализации на ЭВМ.
В целом процедура моделирования может включать следующие этапы:
1) выбор набора показателей состояния;
2) разработка методик идентификации параметров модели (элементов матриц взаимодействия) и их реализация;
3) разработка сценариев развития и их представление в терминах модели;
4) сравнительный анализ сценариев и выбор наилучшего в качестве рекомендуемой стратегии развития.
При комплексном анализе социо - эколого - экономического развития территории состояние социальной сферы определяется по двум основным направлениям : количественному и качественному. Количественное описание социальной подсистемы -это, например, численность населения региона. Качественная компонента социума анализируется по характеристикам отдельных сторон социальной сферы, которыми являются здоровье, культура и образование, социальная безопасность, социальная активность, семейное положение. Каждая из них имеет ряд частных детальных показателей. По ним после присвоения весов строятся индексы состояния отдельных сторон социальной сферы и, наконец, общий индекс, который назван индексом социального развития.
В результате обсуждения ситуации в регионе с представителями органов местной власти с учетом официальных документов можно предложить, например, такие сценарии развития, объединенные в следующие группы1.
Группа А. Сценарии, отражающие сложившиеся тенденции развития региона. При их формировании предполагается, что технологическая структура производства и интенсивность природоохранных мероприятий сохранится на современном уровне. При этом межотраслевая структура будет незначительно перестраиваться в соответствии с имеющимися планами развития. Эти сценарии дают возможность проверить адекватность модели и ее информационное обеспечение.
Группа Б. Оптимизационные сценарии. Разработанная социо - эколого - экономическая модель допускает их эксплуатацию в режиме оптимизации и для формирования целевых функций.
1 Гурман В.И., Кулъбака Н.Э., Рюмина ЕВ. Опыт моделирования развития региона // Экономика и математические методы. М., 1999. Т.35. № 3. С. 69-79.
Группа В. Сценарии, предусматривающие анализ возможных вариантов перехода на прогресс ив ные формы организации производства и технологии, которые ориентированы на ресурсосбережение и резкое снижение нагрузки на природную среду. При этом отсутствуют существенные изменения в межотраслевой структуре и объемах выпуска продукции.
Сценарий «Традиционное развитие» (А1) предусматривает сохранение существующей структуры отраслей. При этом расширение производственных мощностей не планируется. В результате мы имеем анализ того, как отреагируют природа и общество, если сохранится текущее состояние дел в экономике.
«Реальный сценарий» (А2) в отличие от предыдущего сценария является реальным прогнозом экономической ситуации в регионе. Для его построения необходимо использовать плановые цифры, взятые из официальных отчетов, и их экспертные оценки.
«Базовый» оптимизационный сценарий (Б1) построен на основе сценария А1 и показывает оптимальные стратегии управления. При расчете оптимизационного сценария каждая отрасль анализируется с точки зрения ее экономической эффективности, и если она отрицательна, т.е. если отрасль является убыточной, она «выключается». При том социальная и природная подсистемы служат ограничениями для возможных экономических решений. В модели при расчете оптимизационного сценария задаются максимальные и минимальные значения состояния окружающей среды и общества как пределы, за которые переменные состояния общества и окружающей среды выйти не могут. Решения, полученные для оптимизационных сценариев, в значительной степени упрощены.
Полученные рассуждения, несмотря на определенную условность, позволяют сделать следующие важные выводы:
1. Стратегии устойчивого развития должны качественно отличаться от традиционных, построенных из чисто экономических соображений при «пропорциональных» затратах на природоохранные и социальные мероприятия;
2. Предложенный подход имеет в методическом плане то преимущество, что позволяет непосредственно оценить минимальные экономические из -держки, связанные с выполнением требований «устойчивого развития», и тем самым помочь в выработке механизма перехода от текущего состояния на режим «устойчивого развития», в частности, за счет постепенного изменения указанных требований в сторону их ужесточения;
3. Научно-технический прогресс является важнейшим фактором при решении проблем устойчивого развития, и его целесообразно рассматривать и моделировать как управляемый процесс, эффект от которого может быть сопоставлен с соответствующими издержками.
Поскольку модель в первую очередь нацелена не на описание внутренней структуры и процессов экономического, экологического и социального блоков, а на отражение их взаимодействий и взаимозависимостей, то и дальнейшие работы по учету социальных проблем должны вестись в этом же русле. Соци-
альные проблемы многообразны, но среди них важно выделить, во-первых, основные и производные от них, во-вторых, учитывая структуру модели, среди основных проблем - формируемые экономическим и экологическим блоками, а также воздействующие на эти блоки. Такие проблемы, как безработица и бедность, по-видимому, могут рассматриваться как ос -новные, а кроме того, они отвечают цели и структуре указанной модели. Соответствующие им показатели тесно взаимодействуют с экономическими процессами как прямой, так и обратной связи. Кроме того, они во многом определяют остальные аспекты социальной жизни региона, которые благодаря этому могут специально не включаться в социо - эколого-экономическую модель. Для анализа внутренней структуры социального блока два основных его показателя (безработица и бедность) через процедуру их дезагрегирования способны дать более полную картину социальной обстановки в регионе. Под названной процедурой имеется в виду использование зависимостей различных социальных показателей от бедности и безработицы, которые предполагается выявить путем социологического обследования.
В экономическом блоке модели основными показателями являются объемы отраслевых выпусков продукции, благодаря чему экологический блок получает для себя необходимую экзогенную информацию. Поскольку допускается линейность зависимости объема загрязнения от объема производства, то взаимодействие двух блоков в модели можно считать определенным.
Однако вряд ли непосредственно через объемы производства можно связать экономический блок с социальным. Доходы населения формируются в ос -новном за счет заработной платы, но многие социальные проблемы решаются из средств государственного бюджета, поэтому для социального блока имеют важное значение такие элементы экономической подсистемы, как налоговая и бюджетная политика. В основном экономическом блоке модели -межотраслевом балансе - эти аспекты теоретически должны отражать квадрант, который практически редко достраивается в шахматной таблице баланса. В социо - эколого - экономической модели этот квадрант чрезвычайно важен, поскольку именно через него целесообразно связать развитие экономики и социальные процессы.
Обратное воздействие социального блока на экономический состоит во влиянии социальной обстановки на формирование структуры материальных потребностей населения, что в некоторой степени найдет отражение в структуре конечного продукта межотраслевого баланса, а также в структуре четвертого квадранта, описывающего перераспределение вновь созданной стоимости.
Представляется менее значимым влияние социального блока на экологический, т.к. все-таки основное негативное воздействие на окружающую среду оказывают производственные процессы.
Экологический блок в свою очередь не пассивен, он активно влияет как на экономические, так и на социальные процессы. Его влияние на экономику отражается показателями экономического ущерба от
загрязнения окружающей среды и показателями ис-тощения запасов природных ресурсов. Влияние экологической ситуации на социальные аспекты жизни, прежде всего, обнаруживается в показателях, описывающих здоровье населения.
Важной чертой синтетического объединения про -ектирования и моделирования является возможность
- в целом все еще не реализованная - проверки логической правильности проектируемой системы и оценки ее эксплуатационных качеств. Полный синтез проектирования и моделирования достигается на той стадии, когда элементы модели могут служить непосредственно основой реализации частей системы.
Л.И. НИВОРОЖКИНА, д-р экон. наук, профессор РГЭУ«РИНХ», А.М. НИВОРОЖКИН, доктор экономики, Институт занятости, Германия,
C.B. АРЖЕНОВСКИЙ, д-р экон, наук, профессор РГЭУ «РИНХ»
НЕРАВЕНСТВО В ЗАРАБОТКАХ ЖЕНЩИН: ВИНОВАТЫ ЛИ ДЕТИ?
В последние годы число публикаций, посвященных тендерной дифференциации оплаты труда, резко возросло. Однако часто исследования на подобные темы сосредоточены на рассмотрении неравенства между мужчинами и женщинами, в то время как малоизученным остается вопрос о различиях между женщинами, которые имеют детей, и женщинами без детей.
Цель проведенного исследования заключалась в анализе различий в заработках женщин с детьми и без детей с выделением в их структуре тех, что обусловлены различиями в уровне человеческого капитала, производительности, тендерной сегрегацией и дискриминацией по отношению к женщинам с детьми.
В последние годы актуальность этой проблемы возросла в связи с падением рождаемости. Что важнее для общества на сегодняшнем этапе развития: рост рождаемости или рост доли женщин в составе рабочей силы? Какие инструменты социальной политики и на каком уровне должны быть задействованы для достижения необходимого баланса?
Чтобы ответить на эти вопросы, необходимо выяснить, какие последствия для женщины влечет уход в декретный отпуск, т.е. какова стоимость выбора, относящегося к рождению и воспитанию ребенка.
Как свидетельствуют результаты исследований, в США со второй половины XX столетия шло постепенное сокращение тендерного интервала в оплате труда при одновременном расширении доходного интервала между матерями и нематерями.
Исследователи различных научных школ сходятся в том, что женщины платят непропорционально высокую цену (штраф) за рождение и воспитание детей.
В ситуации нарастающей в России депопуляции необходимы компенсационные механизмы социальной политики, которые бы позволили женщине, неизбежно теряющей в карьерном, профессиональном
росте при рождении и воспитании ребенка, снизить тяжесть этих лишений.
Источником первичной информации для анализа и моделирования стала база данных Национального обследования благосостояния домохозяйств и участия в социальных программах.
В соответствии с целями анализа была сформирована выборка женщин в возрасте от 18 до 49 лет, которые работали по найму в 2003г. не менее трех месяцев. Женщину классифицировали как мать, если она имеет детей (ребенка) не старше 18 лет, проживающих в одном домохозяйстве с родителями (матерью) и еще не женатых (замужем).
По данным выборки заработки женщин без детей превысили на 7,7% заработки женщин с детьми. По результатам моделирования методом наименьших квадратов (МНК) было найдено, что ожидаемое различие в заработках составляет 8%, наличие одного или двоих детей (при одновременном контроле возраста младшего ребенка) снижает заработки на 5%, троих - на 11%, а четверых и более - на 31,5%.
Анализ заработков по образовательным группам выявил значительную их дифференциацию. Так, для матерей с уровнем образования ниже среднего «штраф» за детей начинается лишь со второго ребенка и составляет 6,0%, ас третьего - 17,4%.
Для женщин со средним общим образованием «штраф» в 1,7% появляется лишь при третьем ребенке, а четвертый ребенок снижает заработки уже на 1 9, 4%.
Женщины со средним профессиональным образованием «штрафуются» уже за первого ребенка на 10,2%, за второго - на 9,6%, за третьего - на 14,6% и за четвертого - на 53,0%. Элиминирование «штрафа» начинается после достижения младшим ребенком семи лет.
Наиболее высок «штраф» за материнство для женщин с высшим образованием: 12,3% за первого
