книги / Управление инновационным развитием социально-экономических систем

Наиболее применяемые в методологии Форсайта методы аналогий направлены на то, чтобы выявлять сходство в закономерностях развития различных процессов и на этом основании производить прогнозы. Класс методов аналогий подразделяется на методы математических и исторических аналогий. Первые в качестве аналога для объекта прогнозирования используют объекты другой физической природы, другой области науки, отрасли техники, однако имеющие математическое описание процесса развития, совпадающее с объектом прогнозирования. Вторые в качестве аналога используют процессы одинаковой физической природы, опережающие во времени развитие объекта прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования строятся на определенных принципах специальной обработки научнотехнической информации, реализующих в прогнозе ее свойство опережать развитие научно-технического прогресса. Опережающие методы прогнозирования можно разделить на методы исследования динамики научно-технической информации; методы исследования и оценки уровня техники. В первом случае в основном используется построение коли- чественно-качественных динамических рядов на базе различных видов научно-технической информации и анализа и прогнозирования на их основе соответствующего объекта. Второй вид методов использует специальный аппарат анализа количественной и качественной информации, содержащейся в научно-технической информации, для определения характеристик уровня, качества существующей и проектируемой техники.

Достаточно интересной классификацией методов изучения будущего является классификация Г. Мэя (табл. 1.2)1.

1 May G.H. The Future is Ours: Foreseeing, managing and Creating the future, Adamantine. London and Praeger, Westport CT, 1996.

92

Продолжение табл. 1 . 2

Методология синергетического подхода

Применение синергетического подхода для анализа со-

циально-экономических систем становится в последнее время особенно востребованным. В рамках синергетических представлений эволюция экономико-технологической реальности представляет собой качественное изменение ее структуры и функционирования за счет кооперативного взаимодействия ее компонентов. Как и любая другая сложная от-

94

крытая система, последняя проходит через чередование стадий порядка и хаоса.

Экономико-технологическая реальность и ее компоненты в неустойчивом состоянии подвергаются изменениям – флуктуациям, которые она до определенного предела может нейтрализовать, чему способствует устойчивость ее структуры в течение эволюционного периода. При превышении флуктуирующими параметрами критических значений наступает момент, когда изменение параметров приводит к скачкообразному переходу в качественно иное состояние, на новую траекторию развития. Так наступает точка бифуркации – точка ветвления вариантов развития. Таким образом, при изменяющихся внешних условиях эволюция экономикотехнологической реальности представляет собой последовательность различных аттракторов, переход между которыми происходит через неустойчивые состояния и бифуркации.

Необходимо заметить, что хотя синергетические модели позволяют лишь качественно (на концептуальном уровне) описать исследуемые явления, тем не менее, с их помощью можно выявлять различные нелинейные особенности изучаемых процессов, что невозможно сделать в рамках имитационных моделей. Кроме того, ценность этих моделей состоит в том, что они позволяют исследовать влияние различных эндогенных и экзогенных факторов на поведение нелинейных траекторий изучаемой системы.

Существуют работы, в которых выполнен анализ подходов к определению понятия социально-экономическая устойчивость, описаны интегральные индикаторы устойчивого развития1. В работе Н.А. Флуда указано, что имеющиеся на сегодняшний день индикаторы устойчивого развития соци-

1 См. подробнее: Флуд Н.А. Как измерить «устойчивость развития»? // Вопросы статистики. 2006. №10. Павлов В.К. Социально-экономическая и экологическая устойчивость. Реформы // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2006. №9.

95

ально-экономических систем не претендуют на универсальность. «Их доработка и развитие – предмет продолжающейся работы широкого круга специалистов, занимающихся проблемами устойчивого развития и его измерения»1. Таким образом, из важнейших достижений современной динамики нелинейных систем и теории самоорганизации может быть развит интересный подход к анализу устойчивого развития социально-экономических систем.

Синергетика, применяемая сегодня к целостному анализу различных систем, находящихся в сильно неравновесных состояниях, дает уникальные возможности построения адекватных нелинейных моделей процессов самоорганизации в физических и биологических открытых системах. И. Пригожиным, Дж. Николисом2 и др. разработаны методы неравновесной термодинамики, применяемые в том числе и для биологических систем. Г. Хакеном3, Дж. Николисом4 изучена проблема образования и диссипации информации, которая возникает в процессе развития сложных систем. В известных книгах по синергетике и теории катастроф Г. Хакена, Ф. Муна5, В. Арнольда6, Г. Гилмора7 можно найти достаточно много ссылок на возможность применения методов этого зарождающегося направления в теории управления, экономике, социологии. Тем не менее, эти описания следует признать все же очень схематичными, и они не являются исследованиями в полном смысле этого слова.

1Флуд Н.А. Указ. соч.

2Пригожин И., Николис Г. Познание сложного. М.: Едиториал УРСС, 2003.

3Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1985.

4Николис Дж. Динамика иерархических систем. Эволюционное представление.

М.: Мир, 1989.

5Мун Ф. Хаотические колебания. М.: Мир, 1990.

6Арнольд В. И. Теория катастроф. М.: Наука, 1983.

7Гилмор Р. Прикладная теория катастроф. М.: Мир, 1984. T. 1, 2.

96

Наиболее интересные в практическом плане являются работы Г.П. Быстрая1, Л.А. Серкова 2, группы ученых, выполнявших проекты в рамках Международного института прикладного системного анализа, –А.М. Тарасьева, Б.К. Анэ, С. Ватанабэ3. Как отмечают указанные авторы, в настоящее время существуют предпосылки для создания формализованного описания неравновесных фазовых переходов в мезоэкономических системах, т. е. на уровне отраслей промышленности и региона в целом.

Работы зарубежных и российских авторов показали, что исследование устойчивости стационарных состояний эффективно осуществляется методами теории катастроф4, которая позволяет в результате обработки исторических (статистических) данных о социально-экономической системе дать оценку текущего состояния с точки зрения локальной или глобальной устойчивости в наглядном графическом виде, определить точки равновесия и исследовать временную деформацию потенциальных функций, а значит и формализовать на мезоуровне задачи так называемого устойчивого развития объектов и управление ими.

Исследования способности конкретных социальноэкономических систем к распространению новшеств могут

1 Быстрай Г.П. Методы синергетики в анализе структурных сдвигов в промышленности: Разработка унифицированных моделей и алгоритмов анализа устойчивости текущих состояний в условиях внешнего и внутреннего управления // Вестн. кибернетики. Тюмень: Изд-во ИПОС СО РАН, 2003. Вып. 2. C. 71-88.

2Серков Л.А. Синергетическая модель экономического роста с учетом слияний и поглощений компаний // [Сайт С.П. Курдюмова «Синергетика»]. URL: http://spkurdyumov.narod.ru/Start1N.htm

3Ane B.K., Tarasyev A.M., Watanabe C. Construction of Nonlinear Stabilizer for Trajectories of Economic Growth [Электронный ресурс]. URL: www.iiasa.ac.at, Ane B.K., Tarasyev A.M., Watanabe C. Dynamic Optimization of R&D Intensity under the Effect of Technology Assimilation: Econometric Identification for Japan’s Automotive Industry [Электронный ресурс]. URL: www.iiasa.ac.at

4Гилмор Р. Прикладная теория катастроф. М.: Мир, 1984. T. 1, 2.

97

осуществляться с помощью логистического подхода1, применяемого в биологии. Основная идея предлагаемого подхода состоит в том, что инновационный процесс (понимаемый как процесс создания и доведения новшеств до стадии производства и потребления) во многом подобен процессам саморепликации (воспроизводства) особей в колонии живых существ, которые являются предметом тщательного изучения в биологии и экологии. Главные черты этого процесса представляются при помощи логистической модели, в которой существенную роль играет «несущая способность» среды, которая отражает ресурсную обеспеченность функционирования системы и рыночный спрос.

В синергетике отмечается, что объяснение эволюции системы связано с моделированием структурной устойчивости2. Под этим обычно подразумевается реакция рассматриваемой системы на введение в нее новых элементов. Характеристика устойчивости данной системы относительно таких активных изменений может быть построена следующим образом. Вводимые в систему новшества сначала в небольшом количестве могут привести к новой сети взаимоотношений между составляющими ее подсистемами. Эта новая сеть вступает в сложные отношения и, возможно, в противоречия с прежними способами функционирования системы.

Исследования, представленные ниже в настоящем разделе, опираются исключительно на методологию синергетического подхода.

1Багриновский К.А., Бендиков М.А. Некоторыеподходык совершенствованию механизма управления технологическим развитием // Менеджмент в России и за рубежом. 2001. № 1.; Серков Л.А. Синергетическое моделирование инновационных процессов

[СайтС.П. Курдюмова«Синергетика»]. URL: http://spkurdyumov.narod.ru/Start1N.htm

2Багриновский К.А. О методах анализа механизмов распространения прогрессивных технологий // Экономическая наука современной России. 2000. № 1.

98

Принципы и алгоритм нелинейного моделирования инновационной динамики в промышленности

Количественной сутью эволюции экономикотехнологической реальности в промышленности выступает инновационная динамика, понимаемая в категориях синергетического подхода и отражающая нелинейные взаимосвязи неравновесных процессов обновления капитала, технологических изменений и социально-экономического роста в открытых экономических системах.

Рассмотрим принципы и алгоритм нелинейного моделирования инновационной динамики. В современном анализе социально-экономических явлений математическими средствами пока не существует общих принципов, применение которых к изучению того или иного явления приводило бы сразу к адекватной формулировке уравнений для описания данного явления.

Принцип оптимальности, широко используемый в большинстве экономико-математических работ, пока хорошо работает в приложениях, например, в инженерной экономике, экономической кибернетике, но теряет свою эффективность, когда речь идет об изучении с его помощью таких проблем, как автоколебания в динамике валового продукта, цен, технологических изменений, затрат на НИОКР и др.; выяснение принципиальных различий между экономическими системами; различных скачков, быстрых изменений (катастроф) и т.д.

Основная трудность оптимизационной теории состоит «в невозможности охватить все разнообразие реального объекта формальной моделью, его описывающей». В этой связи нами ставилась задача, которая является обратной оптимизационной: найти простейшие модели, описывающие конкретное явление, получить математическими средствами анализа сведения об объекте и дать рекомендации для практики. Нет нужды доказывать, что в настоящее время не существует

99

адекватной феноменологической математической теории со- циально-экономических явлений, т.е. такой теории, которая строится только на основе эмпирического материала.

Основой нелинейно-динамического подхода является учет внутренних особенностей системы, в отличие от статистических методов, в которых все факторы полагаются случайными или неопределенными. Для нелинейных неустойчивых систем характерны сложные явления, такие как регулярные осцилляции и хаос. Исследования, проведенные нами, являются подтверждением того, что сложно организованные временные структуры возникают из хаотических состояний, и в таких самоорганизующихся системах вместо устойчивости и гармонии обнаруживаются эволюционные процессы, приводящие к еще большему разнообразию и усложнению структур.

Основными принципами нелинейного моделирования ин-

новационной динамики являются следующие:

−открытая социально-экономическая система однозначно характеризуется конечным набором чисел;

−состояние социально-экономической системы меняется со временем t;

−поведение социально-экономической системы является детерминированным: состояние изучаемой системы зависит только от ее предыстории;

−все зависимости являются гладкими функциями независимой переменной t.

Особенности нелинейного моделирования инновацион-

ной динамики:

1.Отсутствие априорной информации о количественных закономерностях, присущих причинно-следственным связям между переменными.

2.Многообразие динамических свойств системы (независимо от уровня – глобальный, национальный, региональный), порождающих разнообразные по форме и длительно-

100