5.7. Анализ результатов и внедрение рекомендаций

При анализе результатов вычислительного эксперимента необходимо.

1) Убедиться, что результаты эксперимента полностью понятны, как качественно, т.е. не противоречат здравому смыслу, так и количественно. Если здравый смысл не согласуется с исходами эксперимента, необходимо его "поправить", т.е. попытаться объяснить полученные исходы. Если это не удастся, следует запланировать дополнительные исследования для уяснения и подтверждения результатов.

2) Вернуться к сделанным допущениям. Уточнить возможные влияния допущения на результат. При необходимости также провести дополнительные эксперименты.

3) Оценить точность полученных результатов. Если подобные оценки заранее не были запланированы, следует их сделать. Убедиться, что точность результатов достаточна для выработки рекомендаций, принятия решения.

При трактовке результатов опираться в возможно максимальной степени на идею "соревнования моделей" (использование моделей различного типа и сравнение исходов этих моделей), в том числе на сравнение исходов "точных" моделей с результатами "грубых" аналитических расчетов.

Анализ результатов моделирования может завершиться выработкой рекомендаций по существу решаемой задачи, однако возможна неудовлетворенность результатами и подготовка предложений по проведению дополнительных испытаний или уточнению модели. Не исключается и вывод о непригодности модели вследствие ее неадекватности исследуемой системе или невозможности проведения на модели необходимого для получения обоснованных выводов объема испытаний. Все результаты анализа должны представляться в удобном для использования виде. Главное, о чем необходимо помнить, что при моделировании исследуется реальная система, т.е. модель не самоцель.

Внедрение принятых рекомендаций, полученных на модели, должно происходить при участии лиц, проводивших модельный эксперимент. Только в процессе реализации рекомендаций становиться до конца ясным, насколько адекватной была модель, насколько корректно был поведен вычислительный эксперимент и обоснованы рекомендации. И только при участии исследователей возможно наиболее грамотно реализовать рекомендации, убедиться в их справедливости, а в противном случае своевременно выявить недостаточность или ошибочность рекомендаций и ввести необходимые коррективы. Процесс реализации рекомендаций должен быть управляемым, для чего необходимо предусмотреть оперативную обратную связь. Запланированное участие исследователей в реализации полученных рекомендаций, обеспечит более ответственное отношение всех лиц, участвующих в исследовании, к организации исследований.

6. Особенность исследования социальных и экономических процессов. Экономико-математическое моделирование.

Социально-экономические системы и их модели относятся к так называемым «мягким» или слабо структурированным системам. Такие системы могут адаптироваться к условиям внешней среды, подвергаясь долговременным воздействиям, они способны сохранять свою сущность и стремление к эволюции. В состав социально-экономических систем входят активные элементы, т.е. такие элементы, которые имеют свои цели функционирования, отличные от целей системы в целом, и которые способны принимать самостоятельное решение относительно своего состояния. Согласно введенной выше терминологии такие системы называются организационными системами. Явления, процессы, характерные для мягких систем, намного сложнее тех, которые имеют место в физических системах. Причины, влияющие на такие системы, отношения между элементами системы и между системой и окружающей средой многообразны и плохо поддаются формализации. Применение математических методов при изучении таких системах может быть эффективным, если в соответствующей области накоплен фактический материал (есть чего обобщать) и если исследователь детально разобрался в изучаемой системе, понимает ее специфику.

Объектом экономического моделирования является вся экономическая сфера, включающая взаимосвязанную триаду: экономическую теорию, экономическую политику и хозяйственную практику. Элементы этой триады относительно самостоятельны и одновременно тесно взаимосвязаны, причем связь между ними носит двусторонний характер. Экономико-математическое моделирование является связующим звеном триады.

При исследовании социально-экономических систем применяются модели, в которых используются формальные и неформальные подходы, а также и модели, базирующиеся на точных математических методах. Английский ученый П.Чеклэнд так пишет о двух возможных альтернативных подходах к изучению мягких систем: «Одно направление рассматривает действительность как системную - система сотворена природой или человеком. Во втором случае мир рассматривается как проблематичный, возможно системный, но слабо структурированный, допускающий много интерпретаций. Реальность такого мира изучается также систематически. Таким образом, во втором случае мягкая система рассматривается ни как часть реального мира, а как системно-организованный процесс ее изучения».

Для получения представления о сложных системах, их качественного анализа используется направление системного анализа, называемое когнитивной структуризацией (КС). Целью КС является формирование гипотез о функционировании изучаемого объекта, рассматриваемого как сложная система определенной структуры, и изучение причинно-следственных связей между элементами системы. При наличии соответствующего опыта у исследователя только на основе качественного анализа могут быть получены содержательные выводы о структуре и функционировании системы.

В /31/ рассматривается направление исследований, названное "системное управление развивающейся экономикой". Задачи исследований в этом направлении формулируются следующим образом: "...понять природу механизмов самоорганизации экономики, которые обеспечивают все-таки целостность экономической системы, несмотря на действия миллионов независимых экономических агентов, интерес большинства которых вовсе не в том, чтобы поддержать стабильность. Найти принципы, дающие адекватное математическое выражение явлению самоорганизации". При этом обращается внимание на развитие теории на основе строгих математических методов. "По-видимому, не удастся построить математическую теорию экономических явлений столь же точную по прогностическим возможностям, как некоторые физические теории. Но ведь в теории элементарных частиц уже возникает принципиальная неопределенность. Не все точно можно описать и в экономике. Тем не менее, понимание фундаментальных принципов организации и существования экономики позволит исключить невозможные варианты и определить естественные границы неопределенности. В этом смысле экономическая теория может быть столь же строгой, что и физическая".

Декларируются следующие положения.

(1). Экономическая система подобна целостному организму. Поэтому выделение фрагмента системы для изучения требует особого внимания и должно осуществляться на основе модели системы в целом. Эта модель состоит из описания процессов производства, обменов и потребления, в совокупности представляющих единый процесс общественного воспроизводства, и описаний экономических механизмов регулирования, отображающих производственные отношения. Модель экономической системы замыкается при фиксации параметров государственного управления экономикой.

(2). Процессы общественного воспроизводства складываются из элементарных процессов в многочисленных взаимодействующих производственных ячейках. Совокупные результаты элементарных процессов выражаются в агрегированных показателях (макропоказателях) экономического развития. Надо стремиться выводить макро показатели и соотношения между ними (макромодели) из исходных микро описаний элементарных процессов, разрабатывая методы агрегирования.

(3). Результаты анализа моделей необходимо постоянно сравнивать с качественными особенностями эволюции моделируемой системы. Хорошей можно считать модель, из анализа которой получаются или уточняются фундаментальные законы экономической теории. / /

В приведенном подходе изучению экономики неформальными методами, с помощью мягких моделей отводится вспомогательная роль. Предполагается, что экономические категории следует выводить из точных математических моделей, а в мягкую модель эти категории закладываются априори. Соответственно утверждается, что мягкая модель не углубляет знания о сущности экономической системы, хотя ее применение дает многие выгоды, в том числе:

- системный анализ обеспечивается профессиональным опытом, накопленным в экономической области, при этом часто возникают противоречия и новые задачи, решение которых, в свою очередь, обогащает опыт;

- использование ЭВМ в планово-экономической деятельности повышает ее эффективность и, соответственно, качество решения задачи.

Полезность применения точных моделей для изучения экономических процессов несомненна. Вместе с тем достаточно полное представление о эволюции экономических системах, получение надежных прикладных результатов возможно все же лишь на мягких моделях, допускающих применение рациональных рассуждений различного вида. С помощью имитационных мягких моделей сложных систем можно выявить те области функционирования систем, где применение точных математических моделей полезно и эффективно. К тому же экономические и социальные процессы в обществе всегда взаимосвязаны и результаты рекомендаций, полученных на «чисто» экономических моделях, существенно зависят от социальной ориентации общества. Справедливо следующее утверждение: “Экономическая теория исследует только часть большого комплекса социальных проблем и многие ее элементы переплетаются с другими элементами этого комплекса. Если исходить из такого понимания, то следует отвергнуть точку зрения, согласно которой основными мотивами экономического поведения является рациональность и эгоизм”. / /

При исследовании цикличности социально-экономических и социально-культурных процессов когнитивный подход сочетается с использованием точных моделей. Выдающийся русский экономист Н.Д.Кондратьев, изучая с помощью методов математической статистики динамические ряды большего числа экономических показателей, выявил наличие так называемых длинных волн в мировой экономике и пришел к выводу, что циклические движения представляют процесс отклонения от состояния равновесия, а фазы больших циклов обусловлены внедрением технических изобретений, развитием новых отраслей промышленности.. В ряде разработанных теорий цикличности приводятся и другие факторы, влияющие на цикличность социально-экономических процессов: космические, смена поколений, смена типов познания и др.

Достаточно эффективные математические модели разработаны для некоторых частных социальных систем. Например, на основе теории разностных уравнений разработана модель мобилизации, теория дифференциальных уравнений положена в основу модели гонки вооружений Ричардсона. Большое значение имеет применение точных математических методов при обработке и анализе статистических материалов. В / / приведено следующее высказывание А.К.Гастева: «в социальной области должна наступить эпоха точных измерений, формул, чертежей, контрольных калибров, социальных нормалей. Пусть не смущает нас сентиментальные философы о неуловимости эмоций и человеческой души, мы, ученые, должны поставить проблему полной математизации психофизиологии и экономики, чтобы можно было оперировать определенными «коэффициентами» возбуждения, настроения, усталости, прямыми и кривыми экономических стимулов». Это высказывание содержит некоторую некорректность. Безусловно, необходимы точные математические методы обработки результатов исследования социальных систем. Что касается моделей сложных социальных систем, то приведенное высказывание может быть принято, если под «полной математизацией» понимать и применение в моделях рациональных рассуждений.

В настоящее время в системном анализе для исследования социально-экономических систем успешно разрабатываются и используются как мягкие модели, так и модели, базирующиеся на точных математических методах, при этом системные концепции, методология системного анализа являются основополагающими. Весьма перспективным является изучение эволюции структур сложных систем. Так, в современной теории структурной динамики развивается целостный системный анализ сложных систем, состоящих из подсистем различной природы, изучаются законы построения организаций и возникновения упорядочения, принципы управления процессом самоорганизации. На основе методологии системной динамики созданы глобальные модели функционирования общества, а так же глобальные модели динамики ноосферы. Из анализа поведения глобальных моделей для различных начальных условий, допущений, гипотез получены имеющие важное прикладное значение прогнозы относительно коэволюции природы и общества, а так же конкретные рекомендации общественным институтам в части принятия мер, необходимых для исключения отдельных аспектов человеческой деятельности, последствия которых будут губительны для человечества и для природы.