Сценарное исследование социально-экономических систем: методология, задачи, практика применения Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Ю.М. Гладков, Д.А. Кононов, А.И. Крапчатов

СЦЕНАРНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ: МЕТОДОЛОГИЯ, ЗАДАЧИ, ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ

На пороге XXI в. мировое сообщество столкнулось с рядом глобальных вызовов, один из которых - глобализация человечества, все более набирающая темпы. Убыстряются процессы интеграции человеческой деятельности и обостряются противоречия между отдельными составными элементами мировой системы общежития, что часто приводит к глобальным разрушительным последствиям [1,2].

Принципиальная постановка проблемы носит общий характер: различные социальные общности (национальные образования, социальные слои, социальные группы и т. п.) отличаются условиями существования и своими жизненными понятиями. Они имеют различные потребности и интересы. Когда различия достигают критической отметки, возникает «социальная ударная волна», выражающаяся в социальных потрясениях. Размах и степень разрушения элементов общественной системы, ее структуры и происходящих в ней процессов при таких явлениях зависит от многих факторов, в том числе от тех производительных сил (вплоть до со от ве т ству ю щих тех ни чес ких средств и пред ме тов труда) и форм их эксплуатации, которыми располагает и пользуется общество к настоящему времени (например, «карманная» атомная бомба). В этой ситуации удержать общество от синерги-ти чес ко го раз ру ше ния воз мож но лишь на ос но ве на уч но обос но -ван ной те о рии уп рав ле ния им. В та кой те о рии че ло век, об ще ст во должны выступать и как объект управления, и как его субъект. Наука управления общественным развитием становится принци-пи аль но но вым фак то ром су ще ст во ва ния че ло ве че ст ва.

Проблема изучения поведения и управления сложными сис-те ма ми воз ни ка ет во мно гих об лас тях че ло ве чес кой де я тель нос -

ти и имеет непосредственное отношение к развитию системных объектов различного уровня. Выделяют целый спектр сложных систем, классифицированных по сферам деятельности, применяемым методам исследования, возможности применения и последствиям тех или иных управляющих воздействий, начиная от конк рет но го ин ди ви да до объ ек тов об щеп ла не тар но го масш та ба [3, 4, 5]. В этом формате изучается роль и влияние экономических инстру мен тов на об ще ст вен ные от но ше ния и, в ко неч ном сче те, жиз не де я тель ность каж до го че ло ве ка.

Важность формализованного описания социально-экономи-чес ких яв ле ний се год ня не вы зы ва ет сом не ний ни у од но го спе -циалиста по экономической теории. «Придавая этой теории современную, более точную, строгую и развитую форму, оно открывает путь к ее дальнейшему развитию на базе мощного, разносторонне развитого логического аппарата математики и ЭВМ. Существенно сокращается путь к практическому приложению теории, коль скоро она представлена в виде моделей. Теория оказывается непосредственно включенной в поток на уч ных ис сле до ва ний, опи сы ва е мых на язы ке ма те ма ти ки, что весьма важно для ее восприятия как экономистами, так и учеными, работающими в далеких от экономики областях науки» [6].

Тем не менее существует определенный разрыв в моделировании социально-экономических процессов между экономистами и математиками (не говоря уже о других категориях заинтересованных участников дискуссий). Этот разрыв, по нашему мнению, заключается в том, что экономисты проводят в основном «вербальное» моделирование, подтверждая свои выводы анализом ста тис ти чес ких дан ных (не всег да, кста ти, кор ре кт ных), ли бо при во дя при ме ры, «подт ве рж да ю щие» их спе ци фи чес кую точ ку зрения, из известных аналогичных, как им кажется, социально-экономических процессов, т. е., с точки зрения математиков, пользуются методом неполной индукции. В то же время чисто математические конструкции страдают другой крайностью: результаты исследования полностью формализованных схем часто применяются не по назначению, в отрыве от ре аль ной си ту а ции.

В 70-80-е годы XX в., в эпоху «золотой лихорадки» математической экономики, предпринимался ряд удачных попыток формализованного описания процессов, протекающих в социально-экономических системах (СЭС), основанных

на различных принципах управления или согласования решений. Наряду с ортодоксальными исследованиями плановой экономики были сформулированы и изучены модели рыночного типа, начиная с математического описания процесса производства и заканчивая моделями конкуренции и коллективного поведения участников рынка.

Не останавливаясь на достоинствах и недостатках, выделим наиболее известные, принципиально различные, с точки зрения экономической теории и сфер применения, методологические схемы моделирования СЭС, основанные на различных принципах их струк ту ри за ции.

1. Модели воспроизводства, основанные на принципах «Капитала».

«Предлагаемый здесь аппарат представляет собой систему специальных экономико-математических моделей, объединенных общей концепцией воспроизводства. Экономическая теория К. Маркса служит одновременно содержательной основой построения этих моделей и предметом математического исследования в их рамках... Доминантой модели является воспроизводство капитала посредством его кругооборота» [7].

2. Модели леонтьевского типа (Леонтьев, Нейман, Моришима, Гейл) [8, 9].

Здесь изучается макроэкономическое поведение СЭС на основе концепции затраты-выпуск и формирования технологических множеств производства.

3. Классические модели экономического равновесия (Вальрас, Эрроу, Дебре) [10].

Принципиальная схема этих моделей заключается в подробном описании действий потребителей, обобщенное поведение которых задается целевыми функциями fk(c), ke M={1,...,m), описывающими предпочтения k-го потребителя по отношению к вектору потребительских благ ce R+. Изучается поведение системы с целью достижения равновесного ее состояния, определяемого заданным образом.

4. Модели государственного регулирования экономики.

«С проб ле ма ми инф ля ции, спа да про из во д ства и за нятос ти пе ри о ди чес ки стал ки ва ют ся (пусть в мень ших масш та бах) все развитые страны, поскольку эти явления органически присущи рыночной экономике с ее специфическими механизмами саморегулирования. Поэтому не случайно, что одной из основных функ-

ций правительства считается «стабилизация экономики, то есть конт роль за уров нем за ня тос ти и инф ля ции, по рож да е мых ко ле -баниями экономической конъюнктуры, а также стимулирование экономического роста» [8, 11].

«В силу своей важности проблема государственного регулиро-ва ния эко но ми ки дав но за ни ма ет од но из цент раль ных мест в за -падной мак ро э коно ми чес кой те о рии. Тем не ме нее до сих пор нельзя утверждать, что построена единая (удовлетворяющая всех) теория регулирования. История макроэкономической науки - это история непрерывных споров о степени вмешательства в эко но ми ку и ме то дах воз дей ствия на нее со сто ро ны го су да р ства. Основные дискуссии проходят между представителями кейнсианской и монетаристской школ.

Для обоснования своих позиций представители различных школ используют математические модели. Как правило, это - статические макромодели равновесия. Такие модели столь упрощенно описывают экономическую систему, что вряд ли могут служить убедительными аргументами в спорах. Как спра вед ли во от ме ча ет ся в од ной из кри ти чес ких ра бот, ''подобные модели выполняют в основном иллюстративную функцию и являются математическим оформлением априорных представлений монетаристов и кейнсианцев относительно эф фек тив нос ти раз лич ных форм го су да р ствен но го ре гу -лирования''...Проводимая в России экономическая реформа ставит перед отечественными экономистами и математиками актуальную задачу активного освоения и дальнейшего развития данной теории» [8, 11].

4.1. Кейнсианские модели государственного регулирования «ры ноч ных» от но ше ний - это та кие мо де ли, для ко то -рых механизм управления заключается в контроле за уровнем государственных расходов, а денежная эмиссия, сов па да ю щая (по при чи не от су т ствия в мо де ли бан ко вс -кой системы) с бюджетным дефицитом, носит вынужденный характер.

4.2. Монетаристские модели государственного регулирования рыночных отношений, при которых механизм управления зак-лю ча ет ся в конт ро ле за де неж ной эмис си ей, а го су да р ствен -ные расходы выступают как зависимая величина.

4.3. Модели социально-экономического развития РФ, основанные на бюджетном планировании [12].

5. Мо де ли эн до ген но-ин вес ти ци он но го уп рав ле ния эко но ми -кой [13, 14].

Наиболее известные макромодели этого класса описывают эн-до ген но-ин вес ти ци он ные про цес сы на язы ке про из во д ствен ных функ ций.

6. Модели, основанные на понятии «социально-экономический ге но тип об ще ст ва».

«Социально экономический генотип (СЭГ) - это информационный механизм, обеспечивающий воспроизведение структуры, принципов формирования, процессов регламентации и обучения (отбора, запоминания и передачи позитивного опыта) в данной общественно экономической системе» [15]. Эта концепция получила недостаточное развитие, хотя является, на наш взгляд, весьма перс пек тив ной.

7. Мик ро ди на ми чес кий под ход к мо де ли ро ва нию эко но ми ки [16-20].

«Суть мик ро ди на ми чес ко го ме то да зак лю ча ет ся в опи са нии воспроизводственного процесса как результата текущего поведения са мос то я тель ных субъ ек тов (участ ни ков) эко но ми чес кой системы. В состав субъектов обычно входят фирмы (отрасли), население (домохозяйства), государство. В более сложных моделях сю да до бав ля ют ся бан ки. Субъ ек ты действу ют ис хо дя из собственных интересов и возможностей. Координацию их действий осуществляет рыночный механизм. Государство воздействует на процесс развития экономической системы косвенным образом, устанавливая значения управляющих параметров: ставок налогов, размера бюджетных расходов, нормативного темпа роста денежной массы и т. п. ... Важно подчеркнуть, что мик ро ди на ми чес кие мо де ли опи сы ва ют нес та ци о нар ное функ -ци о ни ро ва ние эко но ми чес кой сис те мы. В мо де ли ис поль зу ют ся функции предложения. В модель введены элементы социальной политики: подоходные налоги и трансфертные платежи государства населению» [19].

Типич ные мо де ли это го клас са, на наш взгляд, опи сы ва ют ли бо весь ма те о ре ти зи ро ван ный, предс тав ля ю щий со бой по лу -сис тем ный, су ще ст вен но ог ра ни чен ный, замк ну тый в рам ках оп ределенных условий круг процессов реальной социально-экономической деятельности [11], либо ограничиваются малосущественными, с точки зрения экономической теории, вопросами ре-аль ной эко но ми ки.

8. Модели коллективного поведения в экономических процессах [21-23].

При этом подходе выделяются активные элементы СЭС и моделируется поведение системы как результат их совместного вза и мо дей ствия.

9. Моделирование экономических укладов.

«Предлагающие радикальное западническое вскрытие брюшной

полости (советской экономической системы) совершенно не понимают, с чем они сталкиваются под видом "рынка'' в экономике современного Запада. То есть абстрактно они, конечно, охотно признают, что эти механизмы сегодня ''качественно иные'', но суть дела - то, что это уже в строгом смысле слова давно не капитализм, что над рынком капиталов возник и развивается слой самой настоящей, по Марксу, общественной собственности, что рынок и т. п. это теперь уже регулируемые, эксплуатируемые уклады, которые играют роль производительных сил, а не отчужденной стихии, - эта суть дела не понята» [24].

В данном случае впервые за полтора века существования марксистской теории отчуждения труда авторы попытались сформулировать ее на современном языке системного анализа.

Таким образом, в рассмотренных моделях СЭС можно констатировать наличие весьма разнообразных признаков выделения экономико-математических моделей - от наиболее философских до весьма прозаических, прагматических. Вместе с тем общее систематизированное описание социально-экономических процессов, удов лет во ря ю щее за ин те ре со ван ных уче ных, от су т ству ет.

Од на ко ру ко во д ству ясь из ло жен ным вы ше, под со ци аль -но-экономической системой надо понимать исторически сложившуюся, выделенную по определенным признакам общность людей (совокупность классов, социальных прослоек, национальных сообществ и других групп), объединенных общими целями и формами совместной жизнедеятельности. СЭС, в частности, может рассматриваться как общественно-экономический организм, характеризующий существенные стороны жизни общества в их взаимосвязи.

Одной из важных задач анализа СЭС является поиск путей ее стабильного и устойчивого развития. Непосредственно на стабильность СЭС оказывает существенное влияние степень разре-ше ния в об ще ст ве сле ду ю щих проб лем: • социально-экономических (экономическая стагнация общест-

ва, социальная поляризация, социальная неудовлетворенность, демографический кризис, нехватка продовольствия и т. п.);

• общечеловеческих (ущемление прав и свобод граждан, материальная и духовная необеспеченность жизни, криминальные угрозы, физическое и психологическое нездоровье человека);

• геополитических (условия сосуществования с другими СЭС). Системный подход к анализу социально-экономической сис-

те мы пред по ла га ет ее изу че ние с уче том всех внут рен них и внеш -них свя зей, а так же час тей сис те мы бо лее низ ко го ие рар хи чес ко -го уровня, например рассмотрение социально-экономической обстановки в отдельной республике или автономной окраине или даже анализ отдельной сферы хозяйства в республиках или авто-ном ных ок ра и нах. Комп ле кс ность ис сле до ва ния пред по ла га ет так же рас смот ре ние ко неч ных ре зуль та тов де я тель нос ти СЭС как ито гов вза и мо дей ствия всех сто рон этой де я тель нос ти и всех влияющих на него факторов.

Существующий в настоящее время аппарат системного анализа ориентирован на исследование проблем и динамики развития слож ных круп но ма сш таб ных сис тем, на рас смот ре ние мно же ст ва альтернативных решений, каждое из которых описывается доста-точ но боль шим чис лом пе ре мен ных, на учет рис ков раз лич но го ти па, на вы ра бот ку эф фек тив ных ре ше ний в ус ло ви ях ог ра ни -чен но го вре ме ни и ре сур сов.

В рамках методологии системного анализа такие объекты управления, как страна, регион, относят к классу крупномасштабных систем (КМС). КМС - класс сложных (больших) систем, характери-зу ю щих ся комп ле кс ным вза и мо дей стви ем эле мен тов сис те мы, рас сре до то чен ных на зна чи тель ной тер ри то рии, тре бу ю щих для своего развития существенных затрат ресурсов и времени.

Рассмотрим сценарное исследование СЭС и задачи сценарного анализа. Так, объектно-субъектный подход в сочетании с методологией структурного анализа сложных систем является весьма эффективным средством при анализе динамики СЭС. Вместе с тем для про ве де ния конк рет ных рас че тов с по мощью вы чис ли -тель ной тех ни ки его при ме не ние тре бу ет чет кой ма те ма ти чес кой формализации, при этом могут быть построены экспертные системы, позволяющие изучать различные аспекты развития ситуаций в СЭС на основе генерации формализованных сценариев их поведения. Данный подход к изучению СЭС назовем сценарным исследованием социально-экономической системы.

В соответствии с формализованной методологией сценарного исследования СЭС процессы моделирования, планирования и принятия решений по управлению целесообразно проводить на основе интеграции:

• системно-логического подхода, предполагающего построение и изучение объектов исследования с позиций системного анализа, в основу которого положено понятие «формальный сис тем ный объ ект», что поз во ля ет изу чать объ ек ты и про цес -сы с точки зрения формальных логических и математических методов;

• структурно-социального подхода, ориентированного на пост ро е ние и изу че ние со ци аль но-эко но ми чес ких объ ек тов управления на основе определения и структуризации видов че ло ве чес кой де я тель нос ти, что поз во ля ет изу чать объ ек ты и процессы в социальных системах на различных стратах соци-аль но го уст рой ства об ще ст ва, вы де ляя ос нов ные со ци аль ные объ ек ты, со ци аль ные струк ту ры, и опи сы вать на этой ос но ве различные социальные процессы;

• сценарного подхода, предполагающего исследование процессов, про ис хо дя щих в со ци аль но-эко но ми чес ких сис те мах, на основе построения и изучения сценариев поведения (синерге-ти чес кие сце на рии) со ци аль ных субъ ек тов действия и сце на -риев управления (аттрактивные сценарии) социальными объектами.

Объ е ди не ние сис тем но-ло ги чес ко го, струк тур но-со ци аль но го и сценарного подходов позволяет проводить сценарное исследование на основе конструирования сценарной системы (СцС), отображающей как общие, так и специфические характеристики СЭС, входящих в нее элементов, выделенных отношений между ними и указанными свойствами этих отношений.

Эффективно построенная сценарная система позволяет решать многоаспектные проблемы, подвергать сценарному анализу и синтезировать сценарии рационального поведения различных социальных субъектов действия. Это дает возможность перейти к созданию системы обеспечения безопасности заданного объекта, струк ту ры или про цес са СЭС.

Проведение анализа требует выделить цель и методику его осу ще с твле ния.

Сценарная методология как инструмент научного исследования и прак ти чес ко го ис поль зо ва ния со дер жит ряд ос нов ных ком -

Ю.М. Гладков, Д.А. Кононов, А.И. Крапчатов по нен тов, а имен но:

1) сценарную систему, представляющую собой ряд формализован ных про це дур - вы де ле ние сис тем ных эле мен тов (СЭ) сце -нарной системы; определение метанабора описания СЭ; выделение активных СЭ; формирование сценарных шкал и характеристик элементов сценария;

2) систему сценарного анализа, реализующую выбор цели исследования и желательных характеристик сценариев; формализацию и стратификацию предметной области; построение экспертно значимых разбиений предметной области; указание сценарного пространства проведения исследований; выбор пакетов неопределенности, правил ее учета, стратегий формирования сценария и правил оценки их эффективности; применение формальных операций над сценариями; интерпретацию вывода анализа на языке предметной области;

3) сис те му сце нар но го син те за, пред по ла га ю щую оп ре де ле ние кон цеп ции фор ми ро ва ния сце на рия; ука за ние кри те ри ев адекватности сценарных характеристик; определение сценарных инстру мен тов син те за; при ме не ние фор маль ных опе ра -ций над сценариями; осуществление синтеза оптимальных характеристик сценария в смежных сценарных пространствах; интерпретацию синтезированного сценария;

4) под сис те му сце нар но го ис чис ле ния, предс тав ля ю щую со бой опе ра ци он ную сре ду, пос ре д ством ко то рой мо жет быть оп ре -де лен и вы пол нен ряд фор маль ных функ ци о наль ных пре об ра -зо ва ний.

Транс фор ма ции мо гут под ве рг нуть ся от дель ные эле мен ты сце на ри ев, сце на рий в це лом, эле мен ты сце нар ной сис те мы. В рамках сценарного исчисления рассматриваются вопросы полноты, непротиворечивости и другие математические характеристики сис те мы сце нар ных опе ра ций.

Таким образом, под сценарным анализом СЭС предлагаем понимать такой способ изучения социально-экономической системы, при котором основным средством анализа является построение и ис сле до ва ние спект ра сце на ри ев в раз лич ных ее стра тах. Соответственно этому реализация целей анализа представляет собой осуществление постановки и решения следующих задач. 1. Определение модели исследования СЭС, в том числе:

• модели стратификации СЭС,

• перечня изучаемых компонентов СЭС,

• показателей, описывающих изучаемые компоненты СЭС,

• моделей характеристик и свойств изучаемых компонентов СЭС,

• тре бо ва ний к ком по нен там сце нар ной сис те мы, обес пе чи ва ю -щих эф фек тивное ис сле до ва ние мо де лей ха рак те рис тик и свойств изу ча е мых ком по нен тов СЭС,

• модели неопределенности изучаемых компонентов СЭС,

• управляемых и неуправляемых компонентов СЭС.

2. Построение сценарной системы исследования СЭС, в том числе:

• концепта исследования,

• выделения внутренних и внешних элементов,

• структур и процессов.

3. Определение и оценка элементов сценариев, в том числе:

• общемодельных:

метанаборов стратифицированных многообразий, множеств внутренних состояний и состояний окружения СЭС, «рабочей области» расширенного фазового пространства, экспертно значимых разбиений;

• пространственно-информационных: шкалы траекторий,

шкалы событий,

модели формирования экспертно значимых событий, глубины и горизонта генерируемых сценариев, множества условных решений;

• сценарно-формирующих: модели формирования ситуаций,

модели формирования квазиинформационных гипотез, модели стратегий формирования сценариев.

4. Генерация спектра сценариев функционирования и развития СЭС, в том числе:

• спектра сценарных пространств,

• синергетических сценариев,

• сценариев прямого управления.

5. Определение и анализ сценарных характеристик и свойств сгенерированного спектра сценариев изучаемых компонентов СЭС, в том числе:

• расчет сценарных характеристик для заданного набора сценариев в заданных сценарных пространствах,

• сравнительный анализ расчетных значений в соответствии с

заданными формальными признаками или показателями,

• анализ чувствительности показателей.

Исходным фактором структуризации проблем принятия решений в СЭС и прикладных типов сценариев является выбор метода ее анализа, который зависит от структуры проблемы.

Структуризация - второй этап системного анализа. Прежде всего локализуют границы проблемы и системы и определяют их внеш нюю сре ду с тем, что бы сфор ми ро вать на бор всех эле мен тов, в той или иной степени связанных с поставленной на предыдущем этапе задачей, и разделить их на два класса - исследуемую систему и ее внешнюю среду. Такое деление существенно зависит от пос тав лен ной за да чи - при ее из ме не нии ме ня ют ся гра ни цы проб ле мы и сис те мы, внеш няя сре да, а иног да пер во на чаль ный на бор эле мен тов.

Критерием разделения различных проблем на классы, как правило, является степень их познания. Исходя из этого в наиболее общем виде все проблемы подразделяются на четыре класса: стандартные (standard), хорошо структурированные (well-structured), слабоструктурированные (ill-structured) и неструктури-ро ван ные (unstructured).

Структуру проблемы определяют ее основными логическими эле мен та ми:

• целью, достижение которой будет означать, что проблема решена;

• способами возможных действий, которые могут привести к

достижению цели;

• затратами факторов при каждом способе;

• моделью операции;

• критериями эффективности.

Степень структуризации проблемы определяется тем, насколько хорошо выделены, информационно исследованы и формализованы основные структурные элементы проблемы. Имен но от это го за ви сит воз мож ность при ме не ния тех или иных методов поиска решения.

Стандартные проблемы характеризуются полной ясностью и однозначностью не только целей, активных средств и затрат, но и самих решений. Такие проблемы не требуют определения критерия эффективности и решаются на основе заранее выработанных правил, процедур и нормативных актов. Решение таких проблем может быть получено по заранее разработанной методике. Разу-

меется, это самый удобный случай при поиске решения проблемы. При ме ра ми та ких проб лем яв ля ют ся рас че ты по за дан ным нор ма ти вам или обоб щен ным по ка за те лям тех но ло ги чес ких и про из во д ствен ных про цес сов, сю да же от но сят все клас сы учет -ных задач (кадровые, отчетные и т. п.). В этом случае существует единственная стратегия принятия решений.

Хорошо структурированные проблемы отличаются от стандартных своей многовариантностью. Здесь нет неопределенных факторов (либо о них ничего неизвестно). Анализ таких проблем при во дит к ре ше нию за да чи ма те ма ти чес ко го прог рам ми ро ва -ния. В таких проблемах возникает так называемая область опти-ми за ции, в пре де лах ко то рой мож но при ни мать бо лее или ме нее эффективные управленческие решения.

Слабоструктурированные проблемы содержат неопределенные факторы, подчиняющиеся, с точки зрения аналитика, некоторой информационной гипотезе. Таким образом, предполагается объективно существующая закономерность реализации на прак-ти ке конк рет но го зна че ния лю бо го не оп ре де лен но го фак то ра, рас смат ри ва е мо го в мо де ли. Су ще ст ву ю щие спо со бы ре ше ния та ких проб лем - ме то ды ис сле до ва ния опе ра ций, те о рии игр, имитационные модели на компьютере, системный анализ.

Неструктурированные проблемы характеризуются высокой сте пенью не оп ре де лен нос ти и за час тую не воз мож ностью фор ма -ли за ции струк тур ных эле мен тов проб ле мы и свя зей меж ду ни ми. В таких проблемах не только способы действий, но часто даже цель управления не определены достаточно четко. Решающее значение имеет опыт и интуиция специалистов, исследующих проблему. Решение неструктурированных проблем достигается пу тем оп ро са экс пер тов по дан ной проб ле ме, при ме не ни ем ме то -да экспертных оценок, других интуитивных методов; недавно получили развитие методы принятия решений в нечетко определенных условиях, основанные на понятии нечеткого множества, с помощью которых удается в определенных случаях провести относительную формализацию проблемы и получить некоторые ре-ко мен да ции по ее ра ци о наль но му ре ше нию.

Структуризация самой системы заключается в разбиении ее на подсистемы в соответствии с поставленной задачей. Завершается этап структуризации определением всех существенных связей между нею и системами, выделенными во внешней среде. Тем самым для каждой из выделенных в процессе структуризации сис-

тем определяют ее входы и выходы, т. е. определяется метанабор M.

В зависимости от структуры СЭС и решаемой проблемы сценарии могут быть созданы и определены как синергетические, т. е. мо де ли ру ю щие по ве ден чес кие ас пек ты ис сле ду е мой сис те мы, так и аттрактивные, т. е. характеризующие поведение объекта в соответствии с применяемыми желательными «разумными» управляющими воздействиями. Последние определяются в результате реализации текущих ситуаций, возникающих, в частности, под влиянием внешних событий, а также управляющих воздействий лица, принимающего решения (ЛПР). В рамках указанной схе мы сце на рий мо жет быть син те зи ро ван как инстру мент формального анализа альтернативных вариантов развития ситуации при заданных целевых установках в условиях неопределен-нос ти.

Наряду с синергетическими и аттрактивными можно выделить дру гие ас пек ты клас си фи ка ции сце на ри ев, нап ри мер:

• по пространственному масштабу охвата событиями:

- локальные сценарии, составляемые отдельно по каждому по тен ци аль но важ но му объ ек ту СЭС для изу че ния ре жи ма его функ ци о ни ро ва ния, яв ля ют ся ос но вой для при ня тия ре ше ний со от ве т ству ю щей ло каль ной сис те мой уп рав ле -ния;

- межобъектовые сценарии, составляемые отдельно для некото рой груп пы по тен ци аль но важ ных объ ек тов или ре жи мов сов ме ст но го их функ ци о ни ро ва ния, яв ля ют ся ос но вой для принятия решений соответствующей распределенной системой межобъектового управления; они включают перечень по тен ци аль но важ ных объ ек тов, их ло каль ные сце на рии и меры по изменению условий функционирования в случае возникновения и развития нежелательных ситуаций; здесь отражаются результаты реализации сводных координационных планов действий локальных и распределенной систем управления; по этим планам осуществляется контроль их исполнения и анализ причин отклонения; по результатам контроля принимаются решения ЛПР;

- региональные сценарии, составляемые для изучаемого реги-о на в це лом, яв ля ют ся ос но вой для при ня тия ре ше ний со от -ветствующей региональной системой управления;

• по выделенной сфере сценарного анализа:

- политические сценарии, составляемые для изучения разви-

тия политических ситуаций и являющиеся основой для при ня тия по ли ти чес ких ре ше ний;

- сценарии социально-психологического поведения, составляемые отдельно для некоторой группы потенциально важных групп на се ле ния или ре жи мов их сов ме ст но го функ ци -онирования, являются основой для принятия решений системой управления соответствующего уровня; они включают перечень потенциально важных групп и социальных уг роз их вза и мо дей ствия, сце на рии по ве де ния каж дой груп -пы и меры по изменению условий функционирования в случае возникновения и развития нежелательных ситуаций;

- сценарии кризисного и антикризисного развития, составля-е мые для СЭС раз лич но го уров ня и яв ля ю щи е ся ос но вой для принятия решений соответствующей системой управления;

• по масштабу агрегирования социально-экономических явлений:

- сценарии макроэкономического развития;

- сценарии индивидуального поведения микроподсистем СЭС;

- сценарии взаимодействия и коллективного поведения;

- сценарии развития мировых социально-экономических про цес сов;

• по режиму функционирования:

- превентивные, используемые в режимах повседневной деятель нос ти и по вы шен ной го тов нос ти;

- опе ра тив ные, при ме ня е мые в чрез вы чай ном ре жи ме;

- экспресс-сценарии используются в случае отсутствия превентивных сценариев управления;

• по типу вероятностных оценок событий, связанных с самоорганизацией СЭС:

- базовые (например, наиболее вероятные) сценарии поведения объ ек та, ко то рые удоб ны для уг луб лен но го ана ли за с целью повышения эффективности организации превентивных и оперативных мер по управлению поведением объекта;

- пессимистические, фиксирующие набор событий и взаимосвязей между ними, которые в результате их возникновения и развития приводят к максимальным потерям и ущербу в результате их возникновения и развития;

- оптимистические, фиксирующие те события и взаимосвязи меж ду ни ми, ко то рые при во дят к ми ни маль ным по те рям и

ущербу или вовсе исключают их; • сценарии выполнения заданной цели или условий функционирования СЭС:

- достижение заданного состояния;

- минимальное время достижения заданного состояния;

- соединимость заданных состояний;

- K -устойчивое развитие объекта;

- компромиссность сценария;

- импульсная устойчивость;

- абсолютная устойчивость;

- безрисковое развитие;

- магистральная устойчивость;

- сбалансированное развитие.

На ос но ве раз ра бо тан но го сце на рия оп ре де ля ют ся спектр действий, превентивные и оперативные планы действий по снижению риска и ущерба в момент времени ^ е ZT или момент времени i е^RTи распределения их по организационным структурам для исполнения. Так, на основе сценария формируется генеральная цель операции, обеспечивающая для системы создание желаемой ситуации в будущем. Сформулированная генеральная цель раз во ра чи ва ет ся в ие рар хию це лей и за дач, на зы ва е мую кур сом действий. Курс действий - это структурированная совокупность целей и задач, образованная из полной совокупности вариантов в результате принятия решений на основе сформулированной КИГ Л ПР.

Априори возможны два пути формирования генеральных целей с соответствующими иерархиями целей и задач и, следовательно, два пути формирования курса действий: из всех альтернативных сценариев выбирается наиболее вероятный, и в соответствии с ним вы ра ба тыва ют ся ге не раль ная цель и курс действий; для каж до го аль тер на тив но го сце на рия стро ит ся своя ге не раль ная цель со сво -ей иерархией целей и задач (вариантное планирование); первый из ука зан ных спо со бов со от ве т ству ет си нер ге ти чес ко му ме то ду фор -мирования сценария, второй - аттрактивному. Для каждого сценария рассматривается несколько альтернативных генеральных целей и несколько альтернативных курсов действий.

О прикладных моделях сценарного исследования СЭС можно сказать следующее. Практика применения формальной методологии сценарного исследования СЭС насчитывает всего несколько лет. Вместе с тем она позволила поставить и подвергнуть анализу ряд разнообразных проблем, возникающих в различных

СЭС [25]. Остановимся на двух таких проблемах.

Одной их целей сценарного анализа СЭС может быть изучение ус той чи вос ти и бе зо пас нос ти ее функ ци о ни ро ва ния. Важ -нейшим качеством СЭС является невозможность возникновения чрезвычайных ситуаций (ЧС) при ее функционировании и развитии. Это свойство - устойчивость - формально, с наиболее общих позиций, может быть охарактеризовано как наличие следующих условий функционирования системы:

1) возможность определения и удержания некоторых параметров системы в заданной области фазового пространства уе О, т. е. наб лю да е мость и уп рав ля е мость сис те мы;

2) исключение появления в СЭС кризисных явлений, разрушающих элементы СЭС и/или связи между ними (резонанс, обрыв и т. д.);

3) воз мож ность га ран ти ро вать дви же ние объ ек та в фа зо вом пространстве в заданном направлении е, например в направлении устойчивого сбалансированного роста, т. е. постановка и эффективное решение задачи о выводе, следовании или продолжении сценария поведения системы вдоль заданной магистрали.

В качестве примера рассмотрим рыночный механизм регу -лирования экологического риска. Так, в регионе X действует ме ха низм стро го го ог ра ни че ния со во куп но го выб ро са вред -ных веществ в окружающую среду всеми промышленными предприятиями. Это означает, что каждое предприятие приобретает на рынке квоту на загрязнение, в пределах которой оно осу ще с твля ет эмис сию вред ных ве ществ, свя зан ную с производством. Если предприятие по каким-либо причинам вы хо дит за пре де лы вы де лен ной ему кво ты, то оно ли ша ет ся лицензии на производственную деятельность. Поскольку меха низм расп ре де ле ния ры ноч ный, то и са ми кво ты мо гут яв -ляться объектами купли-продажи и вокруг них может разворачиваться конкурентная борьба. Таким образом, эти квоты можно рассматривать как некий обобщенный ресурс, не производя на уровне качественного анализа деления квот по степени и видам загрязнения. Существенно, что тот уровень, который ограничивает совокупную эмиссию, не определяется спро сом кво ты на рын ке, а ус та нав ли ва ет ся ад ми ни ст ра ци ей региона, например муниципалитетом.

Сценарное пространство Z формируется из базовых процес-

сов (БП), описывающих изучаемый механизм. Проводится качественной анализ двух подсистем - «Социум» и «Индустрия».

«Социум» - изменение качества среды обитания, изменение качества жизни, изменение риска возникновения чрезвычайной экологической ситуации.

«Ин ду ст рия» - рост ин ду ст рии, из ме не ние уров ня кон ку ре нт -ной борьбы за квоты на загрязнение.

Рассмотрим параметры, описывающие состояния БП (рис. 1):

От-'-От:-*-О

тт . ^ Качество жизни населения Кол-во жителей

Число рабочих мест I

Цена квоты "ч ч. /

1 \

1 ---ч Уровень загрязнений

Уровень конкуренции \ к к

Число предприятий

Эффективность исп. квоты г, _ ^

Риск возникновения ЧС Допустимая эмиссия

Рис. 1. Операторный граф модели «Торговля чистым воздухом»

Q - качество жизни населения,

РО - число жителей,

W - количество рабочих мест,

I - уровень загрязнения окружающей среды,

Н - риск возникновения чрезвычайной экологической

ситуации (ЧЭС), N - количество предприятий, С - уровень конкурентной борьбы, Р - цена обобщенного ресурса - квот, Е - эффективность использования обобщенного ресурса, М - допустимый предельный уровень эмиссии вредных ве ществ.

Модель строится в форме знакового графа, в котором вершинам ста вят ся в со от ве т ствие вы де лен ные ба зис ные про цес сы и характеризующие их параметры (фазовое пространство). Взаи-

мов ли я ние про цес сов, оп ре де ля е мое со ци ально-эко но ми чес ки ми и природными законами, отражается проведением дуг (базисное сле до ва ние ЭЗС) с со от ве т ству ю щи ми зна ка ми (мо дель по ве де -ния). При построении модели необходимо учитывать временные соотношения между базисными и порожденными импульсными про цес са ми. В прос тей шей схе ме вре мя пе ре да чи воз дей ствия между базисными процессами принимают равным длине соответствующего пути между ними в знаковом орграфе. Сплошные линии характеризуют положительные связи между вершинами графа, пунк тир ные - от ри ца тель ные.

Исследование проводится методом импульсных процессов, при ко то ром в за дан ную вер ши ну вно сит ся воз му ще ние (им -пульс). Отс ле жи ва ет ся по ве де ние за дан ных ха рак те рис тик сис -те мы как след ствие расп ро ст ра не ния им пуль са (сце на рий по ве -дения системы см. на рис. 1). При желании исследуется заданный набор статических и динамических управлений.

Явление, наблюдаемое на рис. 1, имеет следующую интерпретацию. Колебания в количестве предприятий ведут к колебаниям в уровне занятости населения, что «раскачивает» процессы миграции: нарастающие по амплитуде колебания в численности населения влекут рост загрязнения окружающей среды за счет бытового загрязнения. Вычислительный эксперимент показывает медленное (линейное) нарастание амплитуды колебаний (рис. 2).

Риск возникновения ЧС Уровень загрязнения Число предприятий

Рис. 2. Распространение импульса при увеличении числа предприятий Допустим, что социум не может оставаться безучастным к изменению риска ЧЭС, при этом администрация региона действует в рамках предписанных полномочий. Статическое управление (пре об ра зо ва ние мо де ли по ве де ния) зак лю ча ет ся в про ве де нии дуги от вершины Н. Проанализируем ситуацию, когда социум может ответить на риск возникновения ЧЭС ужесточением ограничений на совокупный выброс, т. е. дугой (Н, М) со знаком ми-

нус (рис. 3).

Рис. 3. Измененный операторный граф модели «Торговля чистым

воз ду хом»

Мо дель поз во ля ет оп ре де лить эф фек тив ные пра во вые ме ха -низ мы уп рав ле ния эко ло ги чес ким рис ком.

Таким образом, применение подобных моделей и в других сферах и областях позволит точнее проводить сценарные анализы и прог но зи ро вать си ту а цию на бу ду щее.

Литература

1. Информационная безопасность систем организационного управления. Теоретические основы. Т. 1, 2. М.: Наука, 2006.

2. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М.: Наука, 1997.

3. Моисеев Н.Н. Модели экологии и эволюции. М.: Знание, 1983.

4. Моисеев Н.Н. Судьба цивилизации. Путь разума. М.: МНЭПУ, 1998.

5. Обучение рынку / Под ред. С.Ю. Глазьева. М.: Экономика, 2004.

6. Вальтух К. Будущее России: возможное и невозможное // Вопросы экономики. 1994. № 4.

7. Тимохов А.В. Математические модели экономического воспроизводства. М.: МГУ, 1982.

8. Никайдо Х. Выпуклые структуры и математическая экономика. М.: Мир, 1972.

9. Моделирование экономической динамики: риск, оптимизация, прогнозирование. М.: МГУ, 1997.

10. Ашманов С.А. Введение в математическую экономику. М.: Наука, 1984.

11. Макконнелл К.Р., Брю С.Л. Экономикс. Принципы, проблемы и политика. М.: Республика, 1992.

12. Соколов В. С. Не разрушительные реформы, а созидание. М.: Эребус, 1995.

13. Вероятностные проблемы управления в экономике. М.: Наука, 1977.

14. Клейнер Г.Б. Производственные функции: теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика, 1986.

15. Майминас Е.З. Социально-экономический генотип общества // Постижение: Социология. Социальная политика. Экономическая реформа. М.: Прогресс, 1989. С. 93-113.

16. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Активный прогноз. М.: ИПУ РАН, 2002.

17. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Прикладные модели информационного управления. М.: ИПУ РАН, 2004.

18. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. М.: СИНТЕГ, 2003.

19. Тимохов А.В., Пахомкина М.Р. Микродинамическая модель регулируемой экономики с ценами рыночного равновесия. I // Динамические модели и оптимальные алгоритмы. М.: МГУ, 1993.

20. Тимохов А.В., Пахомкина М.Р. Микродинамическая модель регулируемой экономики с ценами рыночного равновесия. II // Имитационное моделирование и оптимальные вычисления. М.: МГУ, 1993.

21. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: СИНТЕГ, 1999.

22. Васин А.А. Модели динамики коллективного поведения. М.: МГУ, 1989.

23. Опойцев В.И. Равновесие и устойчивость в моделях коллективного поведения. М.: Наука, 1977.

24. Платонов С. После коммунизма. Второе пришествие. Беседы. М.: Молодая гвардия, 1991.

25. Кульба В.В., Кононов Д.А., Косяченко С.А., Шубин А.Н. Методы фор-ми ро ва ния сце на ри ев раз ви тия со ци аль но-эко но ми чес ких сис тем / Серия «Системы и проблемы управления». М.: СИНТЕГ, 2004.