Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







О принципах моделирования сложных социально-экономических систем





Ю. Н. Гаврилец

Повышение научной обоснованности социально-экономического планирования предполагает конкретное познание основных закономерностей и механизмов протекания социальных процессов в социалистическом обществе. При этом изучение общества как целого должно сопровождаться достаточно глубоким и детальным изучением его частей.

Исследованием общественной жизни, проблемами планирования и управления занимается широкий круг специалистов. При этом объекты описываются в соответствии с традицией определенных дисциплин, в терминах своих наук. Проникновение точных методов в социальные науки и применение их для повышения эффективности практики планирования и принятия решений привело к возникновению целого ряда специальных научных подходов и дисциплин. Это – кибернетика, теория систем, структурно-функциональный метод, исследование операций, экономико-математическое моделирование, имитационное моделирование и т.п. Каждая из этих дисциплин ориентирована на свой предмет и развивает свой собственный метод.

Так, кибернетика делает акцент на управление систем и движение в них информации; теория систем развивает методологию анализа общих свойств различных систем и формализм их абстрактного описания; структурно-функциональный анализ подчеркивает важность функций отдельных социальных явлений для понимания общества в целом; исследование операций разработало специальные процедуры изучения сложных явлений; экономико-математическое и имитационное моделирование дают способы математического описания экономических и других подсистем общества и моделирования их поведения на ЭВМ. Несмотря на это, а может, и благодаря этому, ощущается необходимость внекотором метаязыке, который позволил бы говорить о самых разнообразных явлениях социально-экономической жизни единообразно, достаточно детально и в то же время сохраняя целостность представлений, – языке, который был бы удобен для формализации с помощью математики и переводу на язык ЭВМ. Сложность и многоплановость социальных явлений, наличие различных языков наук, занимающихся обществом, необходимость быстрой обработки больших массивов информации усиливают потребность в такого рода метаязыке, метатеории. Особенно остро стоит эта проблема в теории оптимального функционирования социалистической экономики, где осуществляется «подключение» моделей, смежных с экономическими процессами.



Широко известен тезис В.И.Ленина о пути познания от абстрактного к конкретному. Представляется довольно естественным, что, прежде чем изучать специфические свойства какого-либо явления, например, социально-экономического процесса, полезно выявить его общие свойства, присущие представителю определенного класса сложных (и не только социальных) явлений. Предварительное, априорное знание таких общих свойств может способствовать более эффективному познанию специфических свойств данного явления как такового, может ориентировать научный процесс, а также практику планирования и управления.

Перед исследователем социальных явлений стоит целый ряд методологических вопросов. Как изучать явление, когда оно связано с бесконечным числом других явлений? Что такое целостность, если даны лишь ее элементы? Как можно планировать и управлять при невозможности полного описания системы? Что значит целесообразность поведения множества элементов, не образующих живой организм? Какие объективно складываются отношения между управляющей системой и управляемой?

Методологические ответы на них дает современная марксистская философия, исторический и диалектический материализм. Если понимать под «общей кибернетикой» или «системно-кибернетическим анализом» конкретную науку об общих свойствах сложных систем и об управлении, то она должна дать более конкретные ответы и конструктивные рекомендации и исследователю и практику.

Некоторые исследователи (занимающиеся конкретной экономикой или экономической теорией) склонны считать, что для них системный подход и кибернетика существенной пользы не могут принести, обеспечив в лучшем случае «кибернетическую упаковку» экономического содержания. Однако, как было подчеркнуто, общий уровень рассмотрения не только повышает эффективность комплексного исследования многоаспектных социально-экономических явлений, но и указывает также конкретные проблемы и задачи, подлежащие решению специальными дисциплинами, а, кроме того, прямо предписывает определенные действия исследователю и практику.

К сожалению, нельзя утверждать, что уже сложилось единообразие представлений об общих свойствах сложных систем и их описании. Эта научная область находится еще в стадии оформления, но имеется уже немало работ, где сформулированы и исследованы различные проблемы «системно-кибернетического» анализа социально-экономических систем.

Нам представляется достаточно удобным для описания различных сложных систем и особенно в качестве метаязыка экономико-математического или социально-математического моделирования использовать подход, развитый в работах [1] и [2]. Основным здесь является понятие системы как совокупности взаимосвязанных элементов, сохраняющей свою целостность в условиях относительной изменчивости внешней среды. В этом неформальном определении подчеркиваются такие важные моменты, как одновременное задание элементов системы и среды, взаимозависимость элементов, целостность системы.

На этом языке можно сформулировать некоторые важнейшие принципы системного рассмотрения сложных социальных явлений.

1. Явление может быть изучено только тогда, когда оно допускает рассмотрение его в виде некоторой системы или ее части. Этот принцип означает необходимость рассмотрения всех взаимосвязей интересующих нас явлений в терминах элементов системы и ее среды. До тех пор, пока четко не будет указано, что есть система, что – среда, нет никакой уверенности в возможностях адекватного описания и анализа. Можно сказать и более категорично: явление, не образующее системы, без дополнительного привлечения других явлений не может быть познано.

2. Никаких свойств целостности, не являющихся свойствами элементов системы или функцией множеств элементов, не существует, хотя «целое не есть простая сумма своих частей». Этот принцип утверждает возможность вывода всех свойств системы из свойств ее элементов и их взаимодействия; он может быть назван принципом относительного редукционизма.

Важным свойством всякой системы является ее структура, т. е. характер взаимосвязей между элементами. Знание структуры существенно облегчает изучение системы и управление ею.

3. Структура системы, т.е. характер взаимосвязей ее элементов, может упростить представление системы или ее управление.

В частности, при наличии блочной структуры матрицы задачи линейного программирования могут применяться специальные, алгоритмы (типа Дантцига – Вулфа), существенно облегчающие процедуру нахождения оптимального плана. Другим примером может служить метод декомпозиции функции распределения многомерной случайной величины, позволяющий значительно уменьшить количество «запоминаемой информации», характеризующей явление с необходимой точностью [-1].

4. Сложность того или, иного объекта внешнего мира – это сложность системы, представляющей данный объект с необходимой исследователю точностью.

Этот принцип вытекает из известного тезиса В.И.Ленина о «неисчерпаемости» любого явления материального мира. В то же время в зависимости от конкретных задач исследователь может ограничиться вполне определенным уровнем рассмотрения этого явления, фиксируя «срез иерархии». Каждому такому «срезу» соответствует система определенной сложности.

Гомеостатическими называются системы, для которых правило выбора конкретных состояний затрагивает непосредственно лишь существенные переменные. Частным случаем этих систем являются целевые системы, выбор которых осуществляется вследствие максимизации или минимизации существенных переменных, и равновесные системы, где выбираются равновесные (в теоретико-игровом смысле) состояния.

5. Важнейшими подсистемами любой гомеостатической системы являются управляющая (активная) подсистема и управляемая (пассивная) подсистема, информационный обмен которых между собой и взаимодействие с внешней средой определяют функционирование системы.

Наличие каналов обратной связи является необходимым условием гомеостатического функционирования. Особенно важно это обстоятельство при анализе или синтезе систем управления социально-экономическими процессами. Если обратная связь не обеспечивает (по причинам загруженности канала, большого запаздывания, информационных искажений и т.п.) информированность управляющего центра об уровне достижения желаемых состояний, то эффективность всего управления и функционирования резко снижается.

Рассмотрение абстрактных схем функционирования систем в разрезе управления и переработки информации позволяет подойти к формулировке одного из самых важных принципов кибернетики – так называемого закона необходимого разнообразия, указывающего условия, необходимые для успешного управления. Для анализа и прогноза поведения плановой экономики, для синтеза, усовершенствования системы планирования и управления эти условия имеют чрезвычайно большое значение. На наш взгляд, важно на все без исключения целевые подсистемы общества смотреть сквозь призму закона необходимого разнообразия, так как эффективность их функционирования обычно определяется соотношениями между характеристиками активной и пассивной подсистем. Смысл этого закона состоит в том, что для поддержания гомеостаза необходимо, чтобы ин- формационные возможности активной подсистемы превосходили некоторый порог, зависящий от сложности задачи управления, скорости изменения внешней среды и эффективности организации управления [1, с.44]. Можно отметить некоторую «эквивалентность» процессов управления и познания и в том и в другом случае осуществляется «упрощение», «уменьшение разнообразия или неопределенности». Поэтому закон необходимого разнообразия в принципе можно использовать и при рассмотрении исследовательской деятельности как таковой.

6. Управление (или познание) сложной системы не будет эффективным, если управляющая (или познающая) система имеет недостаточную собственную сложность – закон необходимого разнообразия.

Познание сложных социально-экономических объектов осуществляется с помощью описания их в виде систем и построения моделей. Оно позволяет прогнозировать будущие состояния объектов и управлять ими. Системно-кибернетические принципы, примеры которых были приведены выше, могут использоваться на двух уровнях: на уровне построения и изучения формальных моделей реальных систем и на уровне применения этих моделей, управления реальными системами. Строя формальные модели, например, в виде системы математических соотношений, исследователь должен четко разграничивать переменные системы, параметры внешней среды, характеристики подсистем структуры связей, тип гомеостаза и т.д.

Большое значение имеет использование общих принципов на прикладном, практическом уровне. Ответив на вопрос, как описать сложную систему, исследователь должен ответить на не менее трудный вопрос, как управлять сложной системой, когда невозможно эмпирически описать ее полностью. Словосочетание «невозможность полного описания» не является трюизмом, когда действительно нет возможности (временной или чисто технической) установить эмпирические значения тех или иных параметров и переменных моделей, знания которых было бы достаточно для отражения с необходимой точностью реальности.

Чаще всего так и бывает: известно, например, что поведение системы можно представить в виде решения некоторой условно-экстремальной задачи; однако время, в течение которого можно определить параметры задачи (системы), превосходит время жизни системы. Поэтому управлять или предсказывать с помощью математических моделей соответствующего вида будет невозможно.

Здесь мы подошли к общей проблеме использования экономико-математических моделей для усовершенствования функционирования всей системы народного хозяйства. Наиболее распространенной является точка зрения, согласно которой экономико-математические модели есть «модели планирования», т.е. указывают, какую (обычно экстремальную) задачу надо решить, чтобы найти соответствующий план – предприятия, отрасли, региона и т.д. Однако такой «планово-утилитарный» подход использует не все возможности математических моделей. Математическая модель, может быть, должна быть органической частью социально-экономической теории, предельно строго и компактно отражая ее содержательную часть. Из этой «теоретической» функции модели вытекает еще одна ее прикладная и «кибернетическая» функция. Выражая общие свойства социально- экономических объектов, математическая модель может прямо подсказывать, какого рода действия надо предпринимать управляющему органу для получения желаемого эффекта. Как правило, считается, что для того, чтобы модель «работала», необходимо, прежде всего, вести расчеты (на ЭВМ), а выявлении указанных кибернетических свойств моделей не всегда уделяется должное внимание. Однако известно, что для огромного большинства моделей практически нет возможностей наполнения их эмпирической информацией, нет возможностей вести счет, но использовать их можно.

Вообще говоря, в экономико-математической литературе используется «кибернетический» аспект моделей, когда обсуждается проблема «механизмов функционирования». Хотя эти механизмы часто понимаются как реализация некоторого алгоритма «решения модели», точнее, решения условно-экстремальной задачи, описывающей возможные и оптимальный планы, все они являют собой типичный пример вывода общих правил поведения объекта (без осуществления полного описания), обеспечивающего необходимые результаты.

Этот аспект должен быть распространен и на другие стороны управления социально-экономической жизнью.

 

Литература

 

1. Гаврилец Ю. Н. Социально-экономическое планирование. М.: Наука, 1974.

2. Ланге О. Целое и развитие в свете кибернетики. – В кн.: Исследования по общей теории систем. М.: Прогресс, 1969.

 









Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:


©2015- 2018 zdamsam.ru Размещенные материалы защищены законодательством РФ.