|
| | | | Проблемы современной экономики, N 4 (24), 2007 | | | | ВОПРОСЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ. МАКРОЭКОНОМИКА | | | Галеева Е. И.
декан экономического факультета Нижнекамского филиала института экономики управления и права,
кандидат технических наук, доцент
| |
| | | |
Социально-экономические системы (СЭС) относятся к категории сложноорганизованных объектов управления. Их исследование, а тем более управление, представляет собой непростую аналитическую и практическую задачу. Успешное решение этой задачи является актуальной проблемой современного менеджмента.
Современная наука утверждает, что окружающий нас мир неживой, живой и социальной природы представляет собой единую самоорганизующуюся динамическую систему, состоящую из подсистем, в которых возникают регулярные и хаотические процессы. В основе неживой природы лежат процессы самодвижения и самоорганизации материи, а их истинное понимание заключается в выявлении причин их спонтанной самоорганизации. Развитие живой природы во многом определяется процессами генетической эволюции и гомеостаза. Сущность же социальной формы движения материи связана в первую очередь с целеполагающими причинами, и здесь ключевой формой движения является целенаправленная самоорганизация. Это означает, что в окружающем нас мире имеют место как причинный, так и целенаправленный способы самоорганизации. Отсюда возникает важный вопрос: в чем заключается суть единого механизма самоорганизации неорганической, органической и социальной форм движения материи? Это фундаментальная проблема современного научного познания, ее решение позволяет найти научно обоснованные пути создания теории социальной динамики и методов целенаправленной самоорганизации СЭС.
1.Формирование синергетического подхода к исследованию и прогнозированию социально-экономических систем
В настоящее время в научной литературе все чаще встречаются предложения «экспорта» идей и подходов из естественных наук в гуманитарные. В этом есть насущная потребность, потому что представители указанных наук по-разному упрощают мир. В результате синтеза идей и подходов, сформированных в естественных и гуманитарных науках, появилась теория нелинейной динамики, применение которой позволяет выйти за горизонты плоскостной картины мира и понять не только сложные свойства простых систем, но и простые свойства сложных.
К настоящему времени современная методология анализа нелинейных динамических систем оформилась в научное направление, называемое синергетикой. Это междисциплинарное направление нацелено на выявление общих принципов эволюции и самоорганизации сложных систем в различных областях знаний. Оно хорошо зарекомендовало себя в естествознании, стало активно проникать в другие науки и в первую очередь в социологию и экономику.
Теорией менеджмента в XX в. было предложено множество методов и подходов к управлению сложноорганизованными системами: управление по целям, по результатам по отклонениям, ситуационное управление и множество других. Все эти методы и подходы находятся в пространстве причинно-следственных связей или кибернетических представлений. В целом на сегодня управление рассматривается как некоторое принуждение, насилие над системой, призванное скорректировать естественное движение, определяемое начальными условиями ее развития.
Однако в последнее время появляется все больше научных работ, в которых ставится под сомнение универсальность кибернетического подхода к управлению, который представляется лишь как одно из звеньев комплексного решения проблемы. Кибернетический подход нивелирует все случайные воздействия со стороны внешней и внутренней среды организации, не соответствующие целевым установкам системы, и тем самым не учитывает развитие системы под воздействием этих факторов. Этого недостатка лишен синергетический подход в управлении системами [4; 1].
За истекшие тридцать лет использования синергетического подхода в исследовании открытых нелинейных систем ему посвящено огромное количество работ. К их числу можно отнести и исследования в области синергетической экономики [3]. Однако возможности практического использования синергетического подхода для решения проблем управления СЭС пока еще мало изучены.
В настоящее время уже нет необходимости в доказательстве полезности синергетического подхода. Синергетика пересматривает характер отношений человека с природой и обществом: человек должен не командовать, а прислушиваться к природе, чтобы лучше понять законы ее развития и не нарушить природный или социальный баланс, чрезмерно ускоряя естественный ход событий. Главная задача заключается в том, как управлять, не управляя в классическом смысле, иначе говоря, как малым резонансным воздействием подтолкнуть систему на один из собственных и благоприятных для человека путей ее развития, как обеспечить самоуправляемое и самоподдерживаемое развитие СЭС [6].
Синергетика как научное направление родилась не на пустом месте. Многие положения синергетики сформулированы в древнекитайском учении «Дао цзы». В биологии довольно близко подошел к синергетике Ч. Дарвин, в термодинамике – Д. Больцман и Д. Гиббс, в кинетике – Д. Онзагер, в описании исторических процессов – Г. Гегель, К. Маркс, Ф. Энгельс, А. Дж. Тойнби и П.Т. Шарден. Становление синергетического подхода связано с именами Г. Хакена, И.Р. Пригожина, М. Гленсдорфа, Г. Николиса, О. Тоффлера, К. Майнцера и многих других [5; 11].
Следует отметить, что работа А.А. Богданова «Тектология» (1912–1926 гг.) вообще может считаться предтечей синергетики. Г. Хакен в предисловии к своей фундаментальной работе «Синергетика» отмечал также особую роль феноменологической теории фазовых переходов Л. Ландау в формировании основных положений синергетики и особенно такого понятия, как «параметр порядка», которое он отнес к фундаментальному понятию синергетики [12].
Впервые мысль о том, что достижения биофизики и феноменологию обобщенных биохимических реакций можно использовать в анализе СЭС, была высказана еще в 1971 г. выдающимися советскими физиками-теоретиками Ю.М. Романовским, Д.С. Чернавским и Н.В. Степановой. Они писали, что по своему духу и методам исследования биохимические процессы близки к моделированию процессов в экономике и производстве. Биологические системы с их основными переменными – концентрациями веществ – похожи на экономические и технические системы. Только в них в качестве переменных выступают количества тех или иных продуктов или предметов, а роль концентрации ингредиентов играет количество станков в цехе или автоматических линий. В этом смысле кинетические модели биофизики и биохимии и экономические модели являются частными случаями общенаучного кибернетического подхода, так называемой теории управления сложными системами. Эта мысль, высказанная учеными еще в 1971 г., открыла путь в исследовании СЭС с позиций синергетики, которое было начато школой И.Р. Пригожина [9].
В первой половине ХХ в. большую роль в развитии методов нелинейной динамики играла советская школа математиков и физиков – А.М. Ляпунова, Л.И. Мандельштама, А.Н. Колмогорова, А.Н. Тихонова. В 60–70-е гг. произошел прорыв в понимании процессов самоорганизации в самых разных явлениях природы и техники. В это время появились теории генерации лазера (Г.Б. Басов, А.М. Прохоров, Ч. Таунс, Г. Хакен), были изучены колебательные химические реакции Белоусова-Жаботинского, появилась общая теория диссипативных структур И.Р. Пригожина. В то же время теория турбулентности А.Н. Колмогорова и Ю.Л. Климонтовича, теория динамического хаоса в задачах прогноза погоды Э. Лоренца и так называемый странный аттрактор и теория катастроф Р. Тома и В.И. Арнольда с ее приложениями в психологии и социологии внесли существенный вклад в развитие синергетики [1; 5; 11].
В экономической теории также появились новые направления, обозначившие сложившуюся тенденцию: синергетическая экономика В.-Б. Занга, физическая экономика Л. Ларуша, Д.С. Чернавского с соавторами, эволюционная экономика В.И. Маевского, основанная на идеях Й. Шумпетера.
Отметим, что в целом проблема моделирования синергетических (самоорганизующихся) систем является одной из наиболее сложных, с которыми сталкиваются исследователи этого класса систем. Трудность проблемы определяется прежде всего сложностью самого объекта исследования. К сожалению, работ по использованию синергетического подхода в прогнозировании СЭС пока еще очень мало.
В самом общем виде синергетическую систему можно представить как системный набор некоторых состояний. Одним из них является состояние относительного равновесия, которое может быть описано методами математического моделирования кибернетических систем, разработанными А.Н. Колмогоровым, Н. Винером, В.А. Котельниковым, К. Шенноном, У. Эшби, Л. Столерю, Н.Н. Моисеевым, В.М. Глушковым и другими известными специалистами в этой области [5; 11].
Что касается СЭС, то модели их кибернетического саморегулирования представлены в работах С. Бира, К.А. Багринского, Н.Н. Моисеева, Н.Е. Кобринского, Е.З. Майминаса, Л. Столерю, С.С. Шаталина и других исследователей. Однако кибернетические модели СЭС оказываются недостаточно эффективными при постановке задач изучения экономического роста, развития и качественных изменений систем, поскольку авторы подобных моделей зачастую фетишизируют тенденцию системы к равновесию [5].
Для преодоления указанного ограничения мы предлагаем использовать синергетический подход, который позволяет определить точки бифуркации и оптимизировать параметры прогноза с учетом вероятных (возможных) флуктуаций в развитии СЭС, возможности применения которого к анализу СЭС еще мало изучены [2].
Для любого экономического субъекта возможность прогнозирования ситуации означает прежде всего получение достоверных результатов в будущем или избежание потерь, в том числе и в государственной политике.
Для описания динамических систем можно применить подход Г. Хакена, который считает важным установить в них связи между эффектом какого-либо действия в системе и его причиной в зависимости от времени. Для описания процессов самоорганизации в таких системах Г. Хакен предложил модель фазовых переходов Л. Ландау, в которых вводится параметр порядка в виде величины, которая подчиняет себе другие параметры [12].
В нашем исследовании [1] в качестве такого параметра порядка используется величина «себестоимости» продукции в виде активности системы (АС), обусловливающей возможность использования синергетического подхода к процессу динамического моделирования СЭС. Термин «себестоимость» поставлен нами в кавычки вследствие существования отличий в понимании значения АС от общепринятой трактовки себестоимости, хотя размерности этих величин одинаковы.
Указанные выше связи между эффектом какого-либо действия в системе и его причиной в зависимости от времени обусловливаются в виде некоторой величины, представляющей собой коэффициент выхода АС за счет синергетического преобразования основных производственных показателей: объема продаж, цены, прибыли и прочих [1]. Кроме того, АС учитывает динамичность энтропийного фактора, представляющего собой соотношение между хаосом и порядком в виде логарифма вероятности состояния системы.
Практическое приложение метода математического моделирования рассмотрим на примере использования синергетической модели прогноза ВВП России.
2.Применение синергетического подхода к моделированию прогноза экономического роста в России
Для моделирования процесса экономического роста мы применяем вероятностный подход, определяя понятие вероятности отношением числа случившихся явлений за некоторый промежуток времени к их числу в начале процесса. При таком определении величина вероятности будет иметь размерность, обратную величине времени. В системах различной природы вероятность приобретает разные формы (отражает разные факторы гетерогенности синергетической системы). В частности, в процессах радиоактивного распада она будет представлена константой полураспада изотопов; в в биохимических процессах – удельной скоростью роста биомассы [13; в процессах теплообмена – величиной, обратной времени теплового воздействия на нагреваемое тело [7]. В экономической теории примером вероятности может служить использование уравнения «с запаздыванием» Хатчинсона [12].
В настоящей работе реализуется возможность использования накопленного в современной биологии опыта в изучении процессов, происходящих в биореакторе [13], применительно к оценке роли АС, позволяющая показать влияние различных факторов на значимые параметры СЭС. В принципе, к числу таких факторов помимо производственных можно отнести экологические, социально-политические, экономические, правовые и другие, если обнаруживается взаимосвязь этих факторов с прогнозируемыми экономическими параметрами исследуемой СЭС.
Цель настоящей работы состояла в том, чтобы показать практические результаты использования синергетического моделирования для изучения динамики ВВП России в соответствии с моделью, предложенной в работе [8]. Мы предлагаем использовать нестандартное определение ВВП, по аналогии с принятой моделью [8], представляемое как произведение величины трудоспособного населения (трудовых ресурсов) на его стоимость. Здесь трудовые ресурсы – это «продукт» страны соответствующего количества и качества. Валовую прибыль СЭС определим как разность между ВВП и расходами на конечное потребление (в виде валовых издержек на воспроизводство трудовых ресурсов).
В качестве исходных показателей для расчетов приняты статистические данные Госкомстата [10], представленные в табл. 1.
Для демонстрации работоспособности синергетической модели воспользуемся регрессивным методом исследования и в качестве начальных условий примем данные за 2000 г. Прогнозируемый период τ будет равен четырем годам при следующих значениях начальных параметров: | | |  | | | Таблица 1
Макроэкономические показатели России за период с 2000 по 2005г. |  | | Источник: [10]. |
Механизм анализа основных макроэкономических показателей экономики предприятия с учетом взаимосвязи начальных и прогнозируемых параметров СЭС показан в работе [8]. | | |  |
Следуя работе [8] и используя современные математические продукты (метод Рунге-Кутта для решения системы дифференциальных уравнений в системе MathCAD), получим данные, характеризующие динамику основных макроэкономических показателей экономики России за исследуемый период (рис. 1–8).
На рис. 1 показано изменение численности населения России – x5, количества трудовых ресурсов – x2 и стоимости трудовых ресурсов – x1 за период прогноза. Видно, что численность населения России из года в год уменьшается. Это подтверждают и статистические данные, представленные в табл. 1, а количество трудовых ресурсов за анализируемый период резко увеличивается, что противоречит статистическим данным, но подтверждает реальную ситуацию с трудовыми ресурсами в стране.
Синергетическая модель позволяет увидеть динамику всех трудовых ресурсов, участвующих в процессе производства ВВП, как легальных, так и нелегальных, то есть тех, которые нигде не учтены, не платят налоги или платят не со всей суммы заработанных денег. Кривая (x1) характеризует стоимость трудовых ресурсов, динамика которых отрицательна, в связи с существованием неучтенных трудовых ресурсов. Тем не менее согласно статистическим данным, представленным в табл. 1 и полученным расчетам (рис. 3) средняя заработная плата ежегодно увеличивается.
На рис. 2 показано изменение дохода государства – x0, затрат на воспроизводство трудовых ресурсов – x4 и валовой прибыли – x9 за исследуемый период. На рис. 2, 3 значками * и + обозначены соответственно фактические статистические данные для x0, x4 и x11 (см. табл. 1). | | |  |
Для принятых начальных условий наблюдается удовлетворительное совпадение расчетных данных по выбранной модели исследования с фактическими их значениями. Динамика всех вышеназванных показателей положительна, что свидетельствует об экономическом росте в России и увеличении затрат государства на социальную защиту населения. | | |  |
На рис. 4 показана динамика активности системы, АС (x7), себестоимости воспроизводства трудовых ресурсов – x8 и валовой прибыли на душу населения – x10 в России. Видно, что АС и себестоимость из года в год увеличиваются, но АС как более значимый и более чувствительный параметр по сравнению с себестоимостью не только реагирует на изменение внутренних и внешних факторов системы, но и обусловливает динамику изменения СЭС. Валовая прибыль на душу населения в течение первого года уменьшается, а затем довольно быстро увеличивается, что свидетельствует о преодолении застоя в экономике.
На рис. 5 представлена зависимость себестоимости воспроизводства трудовых ресурсов x8 от активности системы x7 при указанных выше начальных условиях. Себестоимость трудовых ресурсов сильно зависит от активности государственной системы x7, которая, в свою очередь, обусловливает рост ВВП x0, среднемесячной заработной платы населения страны x11, валовой прибыли x9 и издержек на воспроизводство трудовых ресурсов x4 (рис. 6). Данный рисунок подтверждает факт, что инвестиции в человека – это самые эффективные вложения любого государства, поскольку человеческие ресурсы – это главный «продукт» страны.
Рис. 1–6 были получены при величине объема финансовых ресурсов V = 29224 млрд рублей. Увеличим начальный объем финансовых ресурсов на 40% за счет, например, стабилизационного фонда, то есть до размера V = τ x0 (1 + 0,4) = 40910 млрд руб. | | |  |
На рис. 7 и 8 показано изменение одних и тех же экономических параметров при разных величинах объема финансовых ресурсов, указанных выше. При большей величине начального капитала (рис. 7) СЭС развивается эффективнее с точки зрения повышения ВВП и валовой прибыли, однако это обстоятельство входит в противоречие с утверждением некоторых экономистов, что финансовые ресурсы, вложенные в благополучие граждан, обернутся лишь увеличением инфляции. Динамические изменения себестоимости воспроизводства трудовых ресурсов – x8, дохода государства – x0 и валовой прибыли – x9, представленные на рис. 4–8, свидетельствуют о противоположном эффекте. ВВП, валовая прибыль и величина себестоимости трудовых ресурсов при этом увеличиваются.
Таким образом, предлагаемая синергетическая модель прогноза ВВП России может служить одной из возможных альтернатив для разработки и практического использования моделирования синергетических систем в макроэкономике и переосмысления вопросов прогнозирования экономического развития страны. |
| |
|
|
