Семантические модели в управлении оборонно-промышленным комплексом России Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»



СЕМАНТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ В УПРАВЛЕНИИ ОБОРОННО-ПРОМЫШЛЕННЫМ КОМПЛЕКСОМ

РОССИИ*

Е. Ю. ХРУСТАЛЕВ,

доктор экономических наук, профессор, ведущий научный сотрудник E-mail: [email protected] Центральный экономико-математический институт РАН

В статье изложены основы теории и практики применения методов семантического моделирования в процессе управления крупной научно-производственной системой, какой является современный оборонно-промышленный комплекс России.

Ключевые слова: военная экономика, информация, технология, интеллектуальный программный комплекс, когнитивная модель, наукоемкое производство, семантическое моделирование, стратегическое управление, оборонно-промышленный комплекс.

Введение

В последние десятилетия самостоятельной научной дисциплиной стала теория принятия решений, исследующая задачи управления системами различной природы (техническими, биологическими, социально-экономическими). Теория принятия решений активно использует методы математики, психологии, информатики. Одним из активно развивающихся в настоящее время направлений современной теории принятия решений является семантическое моделирование, т. е. моделирование, основанное на создании и исследовании смысловых представлений исследуемой предметной области. В широком смысле семан-

* Исследование проведено при поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект № 08—02—00255а).

тическая модель представляет собой схематичное, упрощенное описание на языке, близком к естественному, фрагмента картины мира, относящегося к конкретной проблемной ситуации [6].

Многие попытки формализовать слабострук-турируемые процессы традиционными, например операционными, методами заканчивались тем, что модели последних становились настолько абстрактными, что переставали адекватно отражать действительность. Кроме того, стремление к точности приводит к тому, что такие исследования сосредоточиваются исключительно на тех задачах, которые поддаются строгому математическому решению. В результате многие классы важных проблем, являющихся слишком сложными или плохо определенными для того, чтобы допустить их точный математический анализ, остаются неизученными. В то же время большинство проблем, с которыми сталкиваются современные социально-экономические системы, относятся именно к классу слабоструктурируемых. Для исследования и эффективного разрешения проблем подобного рода необходимо отказаться от требований точности и допустить приближенные результаты.

Удовлетворить указанным требованиям могут методы семантического (логико-лингвистического) моделирования, основанные на «мягких» вычислительных процедурах и позволяющие на качественном уровне описывать и исследовать слабоструктурируемые системы и ситуации [1,4].

Основным преимуществом таких методов является то, что применяемые в их рамках языковые средства мягких вычислений обладают большими по сравнению с языками классической математики возможностями по описанию ситуаций реального мира, но в то же время они в меньшей степени позволяют производить формально-эквивалентные преобразования своих конструкций.

Модели, созданные с помощью языковых средств мягких вычислений, обладают рядом характерных особенностей:

- переменные в моделях не количественные, а качественные (лингвистические), т.е. их значениями выступают не числа, а слова на естественном языке;

- связи между переменными выражаются не в виде математических уравнений, а также задаются лингвистически — с помощью фраз на естественном языке;

- критерии выбора описываются качественными рекомендациями по предпочтительности, недопустимости или желательности того или иного вариантарешения.

Особой разновидностью метода семантического анализа является когнитивное моделирование, которое отличается от традиционного операционного тем, что благодаря использованию лингвистических переменных и нечетких алгоритмов, оно позволяет эффективно исследовать поведение сложных, слабо формализуемых систем, не поддающихся точному математическому анализу. Для математической формализации и исследования когнитивных моделей применяются нечеткая логика, теория графов и теория матриц. Когнитивные модели применялись для исследования социально-экономических, военно-политических, внешнеполитических, экологических и других ситуаций [2, 5,7].

Методика стратегического управления оборонно-промышленным комплексом

Геополитическое положение и национальные интересы России, а также особенности структуры российской экономики определяют актуальность исследований, направленных на разработку концепции и инструментария стратегического управления российским оборонно-промышленным комплексом (ОПК).

В силу тесного переплетения со всеми сферами жизнедеятельности государства ОПК представляет собой сложную слабоструктурируемую систему, об-

ладающую рядом таких свойств, как уникальность, трудная формализуемость, неопределенность, невозможность полного описания, динамичность и др. В то же время среда (геополитическая, социально-экономическая и т.д.), в которой функционирует ОПК, изменяется нарастающими темпами, а возникающие ситуации практически не поддаются прогнозированию и не имеют аналогов в прошлом.

С учетом этих особенностей исследование процессов функционирования и развития отечественного ОПК целесообразно проводить на основе когнитивных моделей.

Когнитивный анализ и моделирование стратегического развития ОПК состоят из пяти основных этапов.

Этап 1. Когнитивная структуризация. На этом этапе проводится когнитивная структуризация информации о функционировании ОПК и тенденциях развития процессов (социально-экономических, внешне- и внутриполитических и др.), оказывающих влияние на ОПК. Этап когнитивной структуризации включает в себя сбор, анализ и синтез (структуризацию) информации и построение когнитивной модели, описывающей механизм и условия функционирования ОПК.

Структуризация информации. Структуризация информации проводится с целью формирования множества базисных факторов Х= {хр х2,..., хп} и определения причинно-следственных отношений между ними.

Для каждого фактора определяется его тенденция — темп роста показателя, характеризующего объект, явление или процесс, который ассоциирован с этим фактором. Для причинно-следственных отношений определяются характер (положительный или отрицательный) и сила связи между базисными факторами. Значения соответствующих переменных задаются в лингвистической шкале, каждому из них ставится в соответствие число в интервале от минус до плюс единицы (см. таблицу).

Множество базисных факторов, причинно-следственные отношения между ними и параметры факторов и отношений определяются по результатам анализа текстов, содержащихся в информационно-аналитической базе, и анкетирования или интервьюирования экспертов и лиц, принимающих решения.

Построение когнитивной модели ситуации. Когнитивная модель формально представляет собой взвешенный ориентированный граф О = (X, А), в котором X— множество вершин, взаимно

Значения лингвистических переменных

Лингвистическое значение переменной «тенденция» Лингвистическое значение переменной, характеризующей связи между базисными факторами Численные значения переменных

Очень слабо растет (падает) Очень слабо усиливает (ослабляет) 0,1; 0,2 (-0,1 -0,2)

Слабо растет (падает) Слабо усиливает (ослабляет) 0,3; 0,4 (-0,3 -0,4)

Умеренно растет (падает) Умеренно усиливает (ослабляет) 0,5; 0,6 (—0,5 -0,6)

Сильно растет (падает) Сильно усиливает (ослабляет) 0,7; 0,8 (—0,7 -0,8)

Очень сильно растет (падает) Очень сильно усиливает (ослабляет) 0,9; 1 (-0,9 -1)

однозначно соответствующее множеству базисных факторов; А — множество дуг, отражающих непосредственные влияния факторов друг на друга.

Каждая дуга, связывающая фактор х, с фактором Ху имеет вес а^, отражающий характер и силу влияния фактора х, на фактор х- Если а^ положительная величина, то при изменении значения х1 значение изменяется в том же направлении, если а^ отрицательная, то при изменении значения х, значение х,. изменяется в противоположном направлении. Модуль величины а^ характеризует силу влияния фактора х, на фактор х-

С графом С ассоциируется матрица смежности А. Элемента^, матрицы А, стоящий на пересечении 1-й строки иу-го столбца, характеризует влияние фактора х, на фактор х,. (рис. 1).

На этом же этапе из множества базисных факторов ситуации задаются подмножества целевых и управляющих факторов, а также вектор начальных тенденций базисных факторов.

В качестве управляющих факторов выбираются факторы, относящиеся к объекту управления или к внешней среде, на которые субъектуправления (в случае ОПК — федеральное правительство) имеет возможность воздействовать. В качестве целевых факторов выбираются факторы, в наибольшей степени характеризующие состояние объекта управления и его цели.

Этап 2. Структурный анализ когнитивной модели. Для более эффективного управления ситуацией необходимо понимание ее структурных свойств, т. е. особенностей причинно-следственных отношений между базисными факторами. Структурный анализ когнитивной модели, направленный на исследование таких свойств, состоит в оценке целей управления на

непротиворечивость, управлении на согласованность с целями, эффективности интегрального воздействия управляющих факторов на целевые [3].

Суть задания непротиворечивого вектора целей состоит в том, чтобы желательное изменение одних целевых факторов не приводило к нежелательным изменениям других целевых факторов.

Управление ситуацией заключается в таком изменении управляющих факторов, чтобы это приводило к желательным изменениям целевых факторов, т.е. к их изменениям в направлении оценки динамики. В связи с этим необходимо исследовать управляющие факторы на согласованность с целями и на эффективность их воздействия на целевые факторы.

Согласованность управляющих факторов с вектором целей заключается в том, что никакое изменение управляющих факторов не вызовет изменения ни одной из целей в нежелательном направлении.

Эффективность управляющего фактора определяется силой и характером влияния данного фактора на целевые факторы.

Этап 3. Сценарное моделирование развития ситуации. Моделирование может проводиться в режимах саморазвития и управляемого развития. Значение «тенденции» фактора в каждый момент

Базисный ^^ фактор

Э1л

Й12

/ \\ Причино-

/ \\ следственная связь

I \ между базисными

факторами

' 912 ■ 31л

с?2л

Ш

В_

Хп

Рис. 1. Формальное представление когнитивной модели: а — фрагмент графа 0=(Х,А)',б — матрица смежности А графа 0= (X, А)

времени определяется как сумма значения «тенденции» фактора в предыдущий момент времени и всех влияний, пришедших от «соседних» факторов. При определении результирующего значения тенденции фактора учитываются как собственно тенденции влияющих факторов, так и сила их влияния.

Саморазвитие предполагает сохранение существующих тенденций факторов и, по сути, представляет собой экстраполяцию текущего положения с учетом взаимных влияний базисных факторов.

Управляемое развитие ситуации предполагает целенаправленное воздействие на один или несколько факторов, т. е. в качестве управления выступает изменение текущей тенденции фактора на новое, передаваемое на другие факторы по цепочке влияний.

Этап 4. Оценка и интерпретация результатов моделирования. Для оценки эффективности управленческих решений разработана система показателей, характеризующих:

- степень достижения цели — коэффициент целедостижения;

- степень благоприятности ситуации для лица, принимающего решение, — коэффициент благоприятности ситуации;

- объем и ценность ресурсов, необходимых для реализации управленческого решения, — ре-сурсоемкость управленческого решения;

- коэффициент эффективности управленческого решения, характеризующий отношение степени достижения целей к объему и ценности ресурсов, необходимых для реализации соответствующего управленческого решения. Этап 5. Когнитивный мониторинг ситуации.

На заключительном этапе в случае изменения текущей ситуации производится корректировка когнитивной модели, и повторяются процессы структурно-целевого анализа и моделирования развития ситуации.

Результаты когнитивного анализа и моделирования

Когнитивная структуризация. В результате структуризации информации о современной ситуации в российском ОПК и механизмах его функционирования были сформулированы базисные факторы, объединенные комплексом четырех когнитивных моделей ОПК: научно-технической сферы (рис. 2); производственной сферы; военно-политической ситуации; социально-экономической ситуации [8].

В качестве управляющих выбраны следующие факторы:

- государственные расходы на оснащение Вооруженных Сил;

- издержки предприятий ОПК, связанные с проведением НИОКР и производственной деятельностью;

- инвестиционная привлекательность ОПК;

- инвестиционный риск в ОПК;

- интенсивность военно-технического сотрудничества;

- интенсивность передачи технологий двойного назначения;

- конкурентоспособность гражданской продукции предприятий ОПК;

- объем внешних инвестиций;

- привлекательность научной работы на предприятиях ОПК;

- привлекательность производственной работы на предприятиях ОПК.

Множество целевых факторов включает:

- боеспособность Вооруженных Сил;

- научно-технический потенциал ОПК;

- оснащенность Вооруженных Сил современными вооружениями и военной техникой (ВВТ);

- производственный потенциал предприятий ОПК;

- собственные средства предприятий ОПК;

- способность ОПК производить современную продукцию;

- уровень и качество ВВТ.

Структурный анализ. Анализ целей на непротиворечивость и анализ управлений на согласованность с целями показал, что вектор целей непротиворечив, а вектор управлений согласован с вектором целей.

Анализ эффективности интегрального воздействия управляющих факторов на целевые показал, что наиболее сильным влиянием на цели обладает фактор «государственные расходы на оснащение Вооруженных Сил». Следующий по силе влияния на цели фактор — «интенсивность военно-технического сотрудничества». Большая сила его влияния объясняется тем, что экспорт ВВТ является основным источником дохода предприятий ОПК и, соответственно, их собственных средств. Фактор «объем внешних инвестиций» занимает следующее место по эффективности влияния на целевые факторы, что объясняется большой ролью инвестиций в восстановлении и накоплении научно-технического и промышленного потенциала оборонной промышленности. Существенную, но меньшую роль играют и связанные с инвестициями факторы

Рис. 2. Когнитивная модель научно-технической сферы ОПК

* В изобразительных целях фактор «Научно-технический / |/|нтенсивность

задел предприятий ОПК» модели изображен дважды. ( передачи технологий

Повторное изображение фактора отмечено пунктирным \двойного назначенияу контуром.

«инвестиционный потенциал», «инвестиционный риск» и «инвестиционная привлекательность».

Сценарное моделирование. Результаты моделирования саморазвития ОПК (сценарий 1) показывают, что сохранение текущих благоприятных тенденций большинства факторов приведет к заметному, на первый взгляд, улучшению ситуации. Например, повысятся боеспособность Вооруженных Сил, загруженность основных фондов предприятий ОПК, улучшится инвестиционная привлекательность оборонной промышленности, повысится общий объем производимой предприятиями ОПК продукции и объем внешних инвестиций, увеличится прибыль и собственные средства предприятий ОПК и т. д.

Однако более пристальный анализ результатов моделирования показывает, что практически все

факторы, характеризующие потенциал оборонной промышленности (производственный потенциал предприятий, научно-технический потенциал, способность ОПК производить современную продукцию, количество квалифицированных работников на предприятиях) ухудшаются и даже приобретают негативные тенденции. Не изменяются уровень и качество вооружения и военной техники.

Это позволяет сделать вывод о том, что относительное улучшение ситуации в ОПК и Вооруженных Силах достигается за счет физического увеличения объемов производимой и потребляемой продукции, а не за счет улучшения качества и потребительских свойств этой продукции. Улучшение ситуации происходит за счет использования накопленного ранее задела и загрузки простаивающих

производственных мощностей предприятий ОПК. Новый задел при этом не создается.

Таким образом, при сохранении текущих благоприятных тенденций ОПК комплекс будет расти, но не развиваться. Это приведет лишь к краткосрочному или среднесрочному улучшению ситуации, за которым неизбежно при прочих равных условиях последует ухудшение.

Коэффициент благоприятности ситуации для такого сценария составляет 0,2, что означает очень слабое приближение к целям. Это говорит о том, что существующие тенденции не способствуют благоприятному развитию ситуации и, следовательно, необходимо каким-то образом воздействовать на ситуацию.

Из рассмотренного при проведении структурного анализа потенциального вектора управлений выберем наиболее эффективный с точки зрения влияния на вектор целей фактор «государственные расходы на оснащение Вооруженных Сил» (сценарий 2). Учитывая существующий темп увеличения указанных расходов, оценим возможность их повышения какумеренную (0,6).

Анализ результатов моделирования показал, что умеренное повышение государственных расходов на оснащение Вооруженных Сил не приводит к заметному улучшению ситуации. По-прежнему понижается производственный и слабо развивается научно-технический потенциал предприятий ОПК. Коэффициент благоприятности ситуации для сценария 2 составляет 0,3, что означает очень слабое приближение к целям.

Моделирование и оценка принципиальной возможности улучшения ситуации за счет очень сильного увеличения государственных расходов на оснащение Вооруженных Сил (сценарий 3) показывают, что даже это не способно переломить негативных тенденций в ОПК. Коэффициент благоприятности ситуации для сценария 3 составляет 0,6, что означает умеренное приближение к целям. Таким образом, даже очень сильное повышение государственных расходов на оснащение Вооруженных Сил не способно переломить негативных тенденций в ОПК, поэтому для достижения поставленных целей необходимо задействовать дополнительные рычаги управления.

Анализ результатов моделирования управляемого развития ситуации с вектором управлений, включающим восемь факторов (государственные расходы на оснащение Вооруженных Сил; издержки предприятий ОПК, связанные с проведением НИОКР и производственной деятельностью; интенсивность

военно-технического сотрудничества; интенсивность передачи технологий двойного назначения; объем внешних инвестиций; привлекательность научной работы на предприятиях ОПК; привлекательность производственной работы на предприятиях ОПК) (сценарий 4), позволяет сделать вывод о существенном улучшении ситуации (коэффициент благоприятности ситуации составляет 0,8, что означает сильное приближение к целям). Этот факт объясняется комплексностью мероприятий, проводимых в рамках выбранного вектора управлений. Такой комплекс может включать предоставление льгот при инвестировании в предприятия ОПК, предоставление государственных гарантий кредиторам ОПК, внедрение эффективных механизмов передачи технологий двойного назначения, повышение объемов прямых государственных инвестиций в ОПК, предоставление льгот и дополнительных возможностей работникам оборонной промышленности и пр.

Выбранный вектор управлений не затрагивает сферы гражданского производства оборонной промышленности и не содержит макроэкономических рычагов воздействия на ОПК. Основным способом поддержания необходимого уровня собственных средств и страхования рисков, обусловленных выполнением государственных военных контрактов, является диверсификация ассортимента производимой продукции. Основным фактором, определяющим успех такой деятельности, является спрос, предъявляемый на гражданскую продукцию предприятий ОПК. Стимулирование такого спроса также может стать одной из мер, направленных на улучшение ситуации в оборонной промышленности. В рамках этого возможны защита производителей высокотехнологичной и наукоемкой гражданской продукции мерами таможенной политики, внедрение современных технологий управления и т. п.

Среди рычагов макроуровня можно назвать инвестиционный риск и инвестиционную привлекательность ОПК. Благоприятное изменение этих факторов приведет к повышению инвестиционного рейтинга предприятий ОПК и, следовательно, к увеличению объемов инвестиций в оборонную промышленность. Соответствующий комплекс мер может включать предоставление льгот при инвестировании в предприятия ОПК, предоставление государственных гарантий кредиторам ОПК и пр.

Коэффициент благоприятности ситуации для сценария 5 составляет 1, что означает очень сильное приближение к целям.

Сравнение эффективности управленческих решений по сценариям приведено на рис. 3.

Сценарии

Сценарии

□ Коэффициент благоприятности ситуации 0 Ресурсоемкость управленческого решения

а б

Рис. 3. Сравнение эффективности управленческих решений: а — значения коэффициента благоприятности развития ситуации и ресурсоемкости управленческого решения; б — эффективность управленческого решения

Заключение

Состояние и перспективы развития современной экономической и военно-политической обстановки в значительной мере определяются качественным совершенствованием средств, форм и способов вооруженной борьбы, увеличением ее пространственного размаха и тяжести последствий, распространением на новые сферы. Возможность достижения военно-политических целей непрямыми, неконтактными действиями предопределяет особую опасность современных войн и вооруженных конфликтов и обусловливает жизненную необходимость принятия исчерпывающих мер для их сдерживания и предотвращения. По этой причине наличие у России современных и эффективных Вооруженных Сил становится одним из условий ее успешной и безболезненной

Список литературы

интеграции в строящуюся систему международных отношений.

Проблемы ОПК неотделимы от общих проблем реформирования экономики России, более того, они — часть этих проблем. То положение, в котором находится оборонная промышленность в настоящее время, является следствием общих социально-экономических процессов последнего десятилетия. Решить проблемы ОПК, не решая проблем макроэкономического регулирования, невозможно. Многие проблемы реформирования экономики на макроуровне за десятилетие реформ не получили своего разрешения. Это видно по социально-экономическим результатам преобразований.

Оборонно-промышленный комплекс является относительно самостоятельной системой, но его функционирование невозможно без наличия тесных межсистемных взаимосвязей с внешней политикой, национальной экономикой, военной организацией и пр. Процессы, протекающие в этих сферах жизнедеятельности государства, оказывают решающее влияние на функционирование оборонной промышленности. Качественное улучшение ситуации в ОПК и повышение его потенциала в долгосрочной перспективе способна обеспечить лишь реализация целостной системы финансовых и институциональных мер, направленных на всестороннее воздействие на ОПК.

1. Макаренко Д. ЖКогнитивная модель государственной военно-технической политики // Труды 3-й международной конференции. М.: ИПУРАН, 2003.

2. МакаренкоД. И., Хрусталев Е. Ю. Концептуальное моделирование военной безопасности государства. М.: Наука, 2008.

3. Максимов В. ЖСтруктурно-целевой анализ развития социально-экономических ситуаций // Проблемы управления, 2005. № 3.

4. Морозов В. П., Тихомиров В. П., Хрусталев Е. Ю. Гипертексты в экономике: информационная технология моделирования. М.: Финансы и статистика, 1997.

5. Causal Mapping for Research in Information Technology / Ed. by V. Narayanan and D. Armstrong. Hershey: Idea Group, Inc., 2005.

6. Eden C. Cognitive Mapping// European Journal of Operational Research, 1988. № 36.

7. Kim D-H. Cognitive Maps of Policy Makers on Financial Crises of South Korea and Malaysia: A Comparative Study // International Review of Public Administration. 2005. Vol. 9,№ 2.

8. Makarenko D. I., Khrustalev Ye. Yu. A Qualitative Approach to Forecasting and Controlling the Development of the Defense-Industrial Complex // Studies on Russian Economic Development, 2007, vol. 18, № 5.