Содержание к диссертации
Введение
1 Интегральное оценивание региональных социально-экономических систем: обзор практики и анализ методов 19
1.1 Практика интегрального оценивания региональных СЭС 21
1.2 Анализ методов многокритериального принятия решений и возможностей их применения для интегрального оценивания 34
1.3 Практика оценивания неоднородности с помощью индексов вариации: методология и результаты 59
2 Развитие методического и программного инструментария интегрального оценивания 68
2.1 Разработка единой процедуры многокритериального оценивания 68
2.2 Оценка и анализ социально-экономической неоднородности на основе интегральных индикаторов 89
2.3 Программный модуль поддержки принятия решений в области региональной социально-экономической политики и управления СЭС 94
3 Апробация разработанного инструментария для оценки и анализа межрегиональной неоднородности в России 107
3.1 Оценка и анализ состояния и динамики межрегиональной неоднородности 109
3.2 Оценка и анализ отраслевой структуры межрегиональной неоднородности 121
3.3 Оценка неоднородности уровня жизни в разрезе социально-значимых сфер 131
Заключение 154
Список использованных источников
- Анализ методов многокритериального принятия решений и возможностей их применения для интегрального оценивания
- Практика оценивания неоднородности с помощью индексов вариации: методология и результаты
- Оценка и анализ социально-экономической неоднородности на основе интегральных индикаторов
- Оценка и анализ отраслевой структуры межрегиональной неоднородности
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Пространственная протяжённость, природное разнообразие, высокая неоднородность и неравномерность развития экономики определяют повышенную сложность государственного управления в Российской Федерации. Существенная неоднородность, обусловленная комплексом исторических, социальных и политических факторов, имеет место даже в пределах федеральных округов. В таких условиях достижение качества и эффективности управления возможны через повышение обоснованности принимаемых решений, более детальный и полный анализ ситуации и возникающих проблем. Однако, при необходимости рассмотрения большого числа показателей, лицо, принимающее решение (ЛПР), не имеет возможности анализировать их одновременно. Проблему снижения размерности при сохранении информативности помогает решить интегральное оценивание.
Устойчивый интерес к методам интегрального оценивания объясняется возможностью формализованного решения на их основе сложных многоаспектных проблем, а также, в случае повторяющихся решений, организации эффективного механизма индикативного планирования и контроля. Это определяет ускоренное распространение в последние десятилетия различных индикаторов, рейтингов и ранжировок как инструментов комплексной оценки социально-экономических систем (инвестиционные рейтинги фирм, стран, регионов, рейтинги университетов, экологические рейтинги, рейтинги развития здравоохранения и т.д.). Такого рода оценки используются для формализации и организации процесса принятия решений при управлении с обратной связью как внутри оцениваемой системы, так и вне её.
Однако, несмотря на большое число существующих методов интегрального оценивания и развитость их математического аппарата, вопрос о выборе и адаптации конкретного метода остаётся открытым. Отдельные научные школы разрабатывают собственные подходы и собственный программный инструментарий, что при решении конкретной задачи ставит ЛПР перед непростым выбором подхода, методики его применения и программного обеспечения для получения оценок. Этот выбор также усложняет определенная специфика, связанная с использованием интегрального оценивания при анализе региональных систем. На этом уровне проявляются как новые задачи, так и особенности методологии. Произвольные методологические решения могут приводить к неоднозначным результатам, что снижает эффективность использования таких оценок в управлении.
Так, начиная с 2004 года, правительство РФ ставит задачу создания унифицированных механизмов оценки исполнительной власти на различных уровнях
4 (начиная от комплексных показателей развития социальной сферы и заканчивая системой оценки деятельности губернаторов). Тем не менее, существующие методики из года в год подвергаются критике и разного рода корректировкам. Это обусловливает актуальность совершенствования методик и инструментария интегрального оценивания региональных социально-экономических систем.
Степень разработанности проблемы. Данное исследование опирается на мировой опыт интегрального оценивания и системного анализа социально-экономических систем, а также широкий спектр методов и алгоритмов теории принятия решений.
Основы теории выбора были заложены в трудах по теории полезности О. Моргенштерна, Дж. фон Неймана и П. Фишберна, а также в работах по анализу экономической эффективности Т. Купманса, В. Парето, Ф. Эджворта. Значительный вклад в развитие теории принятия решений с учётом субъективного фактора внесли труды Д. Канемана, Р. Сагдена, П. Самуэльсона, Л. Соудена, Л. Сэвиджа, А. Тверски, Д. Эллсберга и К. Эрроу. Управлению сложными социально-экономическими системами посвятили свои труды В. Волкова, Г. Горелова, С. Крюков, Е. Седов, И. Черноруцкий, У. Эшби и др.
Особую значимость для целей данного исследования представляют работы создателей оригинальных направлений методов многокритериального принятия решений (ММПР): Дж. П. Бранса, М. Зелени, Р. Кини, В. Купера, По-Лань Ю, X. Райфа, Б. Руа, Т. Саати, А. Чарнса. Классификация, анализ и сравнение базовых алгоритмов ММПР, представленные в работах Дж. Браге, Key Ксяодзян, О. Ларичева, В. Ногина, А. Петровского, В. Подиновского, послужили базой для анализа алгоритмов, проведенного в диссертационном исследовании. Следует также отметить существенный вклад, который внесли в разработку методов принятия решений, их инструментальную и аналитическую поддержку, следующие исследователи: Б. Девлин, В. Инмон, В. Ким, Р. Кимпбалл, Э. Кодд, Л. Лакхал, Л. Матвеева, С. Недьяр, Н. Пендс, М. Росс, В. Сидельников, Е. Стрельцова и Дж. Хан.
Работы указанных и прочих авторов привели к формированию достаточно развитого аппарата теории принятия решений. Однако его применение в оценивании (т.е. в ситуации отсутствия прямой связи между субъектом управления и аналитиком) освещено в значительно меньшей степени. Кроме того, широкое разнообразие имеющихся (и реально используемых) методов и подходов не сопровождается единой объективной методикой их выбора и применения. Это порождает субъективизм и появление систематических ошибок.
Прикладные аспекты регионального оценивания также получили значимое освещение в публикациях современных авторов. В частности, вопросы анализа программ и политик, бюджетирования, ориентированного на результат, анализа регулирующего воздействия, политики, основанной на фактах (evidence-based policymaking) поднимались в трудах Р. Бингама, В. Данна, Л. Мора, М. Скривен, К. Смита, К. Триско. Проблематикой методического обеспечения государственного регулирования на региональном и муниципальном уровнях занимались М. Боровская, Н. Ларина, И. Митрофанова, А. Никитаева, Д. Новиков, О. Пче-линцев.
При подготовке прикладной части диссертации были также крайне полезны работы Г. Абдрахмановой, С. Айвазяна, Л. Гохберга, А. Гранберга, В. Жеребина, Н. Ковалёвой, Е. Коломак, Б. Лавровского, С. Суспицына по построению интегральных индикаторов субъектов РФ. Однако стоит заметить, что отечественная традиция межрегиональных сравнений отличается методологическим консерватизмом и, по сути, игнорирует многие возможности, предоставляемые общей теорией. Следовательно, можно сделать вывод о необходимости дополнительных исследований в рамках данной тематики.
Анализ и исследование неоднородности базировались на предпосылках и выводах «новой экономической географии», заложенных в трудах П.-П. Комбса, П. Кругмана, К. Сала-И-Мартина, Д. Старрета, Ж.-Ф. Тисса, М. Фуджита и других. Связь между уровнями агломерации и пространственной неоднородности, с одной стороны, и экономическим ростом, с другой, была рассмотрена в работах Е. Глейзера, С. Розенталя, В. Стрэнджа, В. Хендерсона, что составило мотиваци-онную основу для рассмотрения структуры и динамики неоднородности в третьей главе данного исследования.
Цель и задачи диссертационного исследования. Цель настоящей работы -разработка и усовершенствование методик анализа и синтеза интегральных оценок применительно к региональным социально-экономическим системам, а также создание интерактивного программного инструментария, обеспечивающего конструирование интегральных критериев, и его апробация на примере исследования неоднородности и проведения межрегиональных сравнений.
Реализация поставленной цели потребовала решения следующих задач:
провести обзор исследований по комплексной оценке региональных систем, классифицировать существующие подходы к использованию методов интегрального оценивания и рассмотреть возможности их развития;
провести анализ элементов задачи агрегирования в методах многокритериального принятия решений и уточнить классификацию соответствующих ме-
6 тодов; выявить возможности использования методов многокритериального агрегирования и их элементов для оценивания региональных социально-экономических систем;
рассмотреть методы многокритериального агрегирования с точки зрения уникальности используемых в них функций синтеза предпочтений, и на этой основе выделить функции синтеза распространённых методов агрегирования и провести их сравнительный анализ;
разработать процедуру, синтезирующую наиболее распространённые алгоритмы агрегирования, и методику взаимодействия с экспертом для её настройки в интерактивном режиме;
рассмотреть существующий математический аппарат оценки неоднородности, особенности оценки неоднородности региональных социально-экономических систем; разработать методику оценки структуры неоднородности;
разработать программный модуль интегрального анализа, реализующий предложенную обобщённую процедуру агрегирования, расчёт и анализ индексов неоднородности;
провести апробацию положений исследования и выполненных разработок для оценки и анализа состояния, динамики и структуры межрегиональной неоднородности в РФ.
Объектом исследования являются региональные социально-экономические системы: субъекты федерации, города, муниципальные округа и т.д.
Предметом исследования выступают социально-экономические процессы, протекающие в региональных системах, методы и методики интегрального оценивания и инструментарий поддержки принятия решений в области региональной социально-экономической политики.
Содержательно проведенные в работе исследования соответствуют следующим пунктам паспорта специальности 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки): п. 1.5. Разработка и развитие математических методов и моделей глобальной экономики, межотраслевого, межрегионального и межстранового социально-экономического анализа, построение интегральных социально-экономических индикаторов; п.2.4. Разработка систем поддержки принятия решений для обоснования общегосударственных программ в областях: социальной; финансовой; экологической политики.
Рабочая гипотеза диссертационного исследования базируется на положениях, согласно которым совершенствование методик и алгоритмов интегрального оценивания и разработка специализированного программного инструментария
7 позволяют повысить качество управления региональными социально-экономическими системами за счёт роста прозрачности и объективности процесса оценивания, повышения робастности результатов и автоматизации вычислений.
Теоретико-методологической основой исследования послужили общие научные положения системного анализа и теории принятия многокритериальных решений. Работа отталкивалась от существующих в теории принятия решений декомпозиций процесса выбора на этапы и формализации элементов задачи агрегирования (критерии, альтернативы, предпочтения и т.д.).
Исследование также основывалось на современных классификациях и концепциях теории оценивания программ и политик, в частности, в области оценки эффективности. Помимо этого, работа базировалась на современных представлениях о пространственной экономике и выводах новой экономической географии относительно влияния концентрации и неоднородности на экономическое развитие.
Информационно-эмпирическую базу исследования составили статистические данные Федеральной службы государственной статистики РФ (Росстат), материалы монографий, периодической печати, сайтов Интернет и электронных СМИ по исследуемой тематике. Использовались постановления и решения президента, правительства и других органов власти РФ, регулирующие вопросы региональной политики и оценки ее эффективности.
Инструментарно-методический аппарат исследования. Для формального представления предмета и теоретического анализа и синтеза применялись системный, нормативный, процессный и структурный подходы, а также сравнительный и категориальный анализ. В практической части работы нашёл применение аппарат методов многокритериального принятия решений в виде разработанной автором процедуры агрегирования, в которой использовались элементы алгоритмов следующих методов: АИР, TOPSIS, VIKOR, SIR, ELECTRE, PROME-ТНЕЕ. Привлекались методы математической статистики, в том числе дисперсионный анализ. Расчёты проводились с использованием созданного автором программного инструментария. Его разработка производилась в среде Microsoft Visual Studio 2010 на языке С#.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту: 1. Использование исключительно частных индикаторов при оценивании СЭС приводит либо к односторонности оценок, либо к субъективизму, непрозрачности решений. При управлении в социальных сферах (оценке уровня развития образования, здравоохранения, качества жизни и т.д.) интегральные индика-
8 торы являются единственным способом комплексной оценки уровня и динамики развития регулируемой системы, агрегируя отдельные качества, которые не имеют монетарного выражения. Основными подходами к интегральному оцениванию СЭС являются многокритериальное агрегирование и оценка неоднородности. Имеются возможности по совершенствованию комплексного оценивания региональных СЭС с использованием гибридных подходов.
-
На практике выбор метода многокритериального агрегирования для оценки региональных социально-экономических систем проводится ЛПР довольно субъективно, что обусловлено недостаточной теоретической обоснованностью вопроса, а именно, отсутствием единого основания для сравнения методов оценивания, принадлежащих различным направлениям, слабой изученностью характера влияния метода на результирующие оценки. Создание такого основания возможно на базе результатов анализа элементов задачи агрегирования и классификации методов многокритериального агрегирования.
-
Разнообразие методов многокритериального принятия решений обусловлено разнообразием способов получения информации от ЛПР, генерированием альтернатив и алгоритмов оптимизации, тогда как число принципиально различных вариантов синтеза частных предпочтений ЛПР относительно невелико. Разработка обоснованной методики выбора метода предполагает рассмотрение, сравнение и обобщение этих вариантов синтеза. Для этого достаточно рассмотреть методы мультипараметрического принятия решений (Ml И LP), так как методы многоцелевой оптимизации не обладают уникальными функциями синтеза предпочтений.
-
Различные опции агрегирования предпочтений являются дополняющими друг друга и могут быть использованы одновременно для построения интегральных индикаторов, что во многих случаях позволяет обеспечить лучшее моделирование предпочтений ЛПР, и, следовательно, способствует принятию более адекватных решений.
-
Для выполнения принципа инвариантности необходимо использовать взвешенные индексы неоднородности при оценке систем, состоящих из разнородных элементов. При этом оценка неоднородности предполагает агрегирование, которое, однако, усредняет локальные неравенства, в связи с чем при анализе межрегиональной неоднородности СЭС следует помимо общих оценок рассматривать также структуру неоднородности по ее составляющим.
-
Разработанный модуль поддержки принятия решений, основанный на предложенной процедуре агрегирования, позволяет повысить качество и обоснованность решений в области социально-экономической политики (а также, при
9 управлении СЭС вообще) за счет автоматизации построения интегральных индикаторов и индексов неоднородности.
7. Комплексное применение разработанного методического и программного инструментария для получения интегральных оценок позволяет реализовать развитые системные механизмы индикативного планирования и контроля, повысить объективность и прозрачность решений в области региональной социально-экономической политики.
Научная новизна результатов исследования заключается в совершенствовании аппарата интегрального оценивания посредством разработки и применения комплекса алгоритмов, методик и подходов к оцениванию региональных СЭС, а также создании реализующего их программного модуля поддержки принятия решений в области социально-экономической политики.
Получены следующие результаты, обладающие элементами научной новизны:
-
Классифицированы подходы к интегральному оцениванию региональных СЭС. Предложено два гибридных подхода, последовательно использующих агрегирование по альтернативам и критериям (ММПР и индексы вариации), которые в сравнении с использующимися (например, в работах Е. Коломак, Г. Литвинцевой, С. Суспицына, Е. Шильцина 1 ), позволяют провести более комплексный анализ СЭС, дополнив его оценками неоднородности по агрегированным уровням развития и оценками внутренней неоднородности (разнообразию путей достижения результатов).
-
Обобщены возможности формализации задачи агрегирования, описаны ее элементы, на основе которых уточнена классификация методов многокритериального агрегирования, которая, в развитие к существующим (В. Белтон, О. Ларичев, Б. Пардалос ), является более сбалансированной и позволяет четче выделить методы, которые могут использоваться для интегрального оценивания СЭС. В рамках этого определены возможности и ограничения использования элементов задачи агрегирования с различными свойствами для целей оценивания региональных СЭС.
-
Установлено, что класс методов многоцелевой оптимизации не обладает уникальными функциями синтеза предпочтений, которые не могли бы быть
1 Лавровский Б.Л. , Шилъцин Е.А. Российские регионы: сближение или расслоение? // Экономика и математические методы. 2009. вып. 45. № 2 С. 31-36; Суспицын С.А. Барометры общего регионального положения // Проблемы прогнозирования. 2005. № 2 С. 97-111; Коломак Е.А. Межрегиональное неравенство в России: экономический и социальный аспект // Пространственная экономика. 2010. № 1 С. 26-35; Литвинцева Г.П., Воронкова О.В., Стукаленко Е.А. Региональное неравенство доходов и уровень бедности населения России: анализ с учетом покупательной способности рубля//Проблемы прогнозирования. 2007.№6 С. 119-131. 2Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, Зя ред. Москва: Логос. 2006; Belton Valerie, Stewart Theodor. Multiple Criteria Decision Analysis. An Integrated Approach. 2001; Pardalos P.M., Siskos Y., Zopounidis С Advances in Multicriteria Analysis. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers. 1995.
10 применены в методах мультипараметрического принятия решений (МППР). Проанализированы алгоритмы наиболее распространенных методов агрегирования класса МППР (АНР, TOPSIS, VIKOR, SLR, ELECTRE, PROMETHEE), выделены их функции синтеза. Произведено сравнение выделенных функций синтеза и определены их существенные свойства, что позволяет дополнить имеющиеся сравнения по внешним признакам методов (В. Озерной, К. Элдрандали, Ли Ю1) анализом характера их алгоритмов синтеза предпочтений. Проведена декомпозиция функций для выделения частей, соответствующих отдельным свойствам, что дает возможность создания гибридных алгоритмов агрегирования.
-
Предложен новый метод агрегирования, включающий одновременно дистилляцию, знаковую дифференциацию и нелинейное нормирование, в развитие существующих методов (представленных в трудах Дж. П. Бранса, С. Оприцовиц, Б. Руа, Т. Саати 2 ). Разработана единая процедура многокритериального оценивания, обобщающая наиболее распространенные методы (АНР, TOPSIS, VIKOR , SIR, ELECTRE, PROMETHEE), в дополнение обобщений, предложенных Ф. Андре и Key Ксяодзян . Разработана упрощенная методика настройки данной процедуры, которая позволяет проводить обоснованный и прозрачный выбор метода агрегирования в интерактивном взаимодействии с ЛПР.
-
Обоснована необходимость взвешивания индексов неоднородности при оценке систем, состоящих из разнородных элементов, и доказана эквивалентность взвешенных и не взвешенных индексов, если последние вычисляются на множестве однородных единиц. Выведена формула, позволяющая осуществить разложение Шоррокса для взвешенного коэффициента вариации. Разработана методика анализа социально-экономической неоднородности, рассчитываемой на основе интегральных
1 V.M. Ozernoy A Framework for Choosing the Most Appropriate Discrete Alternative Multiple Criteria Decision-Making Method in Decision Support Systems and Expert Systems II Toward Interactive and Intelligent Decision Support Systems. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems. Volume 286, 1987, pp 56-64; K. Eldrandaly, N. Mostafa, A. Ahmed An expert system for choosing the suitable MCDM method for solving a spatial decision problem. Proceedings of 9th International Conference on Production Engineering.2009; Li Y. An Intelligent, Knowledge-based Multiple Criteria Decision Making Advisor for Systems Design, PhD dissertation, School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology, 2007.
2Saaty Thomas L. Decision Making for Leaders: The Analytic Hierarchy Process for Decisions in a Complex World. Pittsburgh, Pennsylvania: RWS Publications. 2008; J.P. Brans and P. Vincke. A preference ranking organization method: The PROMETHEE method for MCDM. Management Science, 31(6):647-656, 1985; J. Figueira, V. Mousseau and B. Roy. ELECTRE Methods, In Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys, J. Figueira, S. Greco, M. Ehr-gott (Editors), Int. Series in Operations Research and Management Science, Vol. 78, 133-172, Springer, New York. 2005; Serafim Opricovic "Fuzzy VIKOR with an application to water resources planning", Expert Systems with Applications 38, pp. 12983-12990.2011.
3Xu X. The SIR Method: A Superiority and Inferiority Ranking Method for Multiple Criteria Decision Making. European Journal of Operational Research, 131(3), pp.587-602. 2001; Francisco J.Andre, Carlos Romero Computing Compromise Solutions: on the Connections between Compromise Programming and Composite Programming II Applied Mathematics and Computation. 2008. № 195 pp. 1-10.
11 индикаторов, которая является развитием существующих методик в области оценки неоднородности по доходам и концентрации (М. Брулхарт, М. Грабка1), адаптированных для использования с интегральными индикаторами.
-
Разработан программный модуль поддержки принятия решений в области социально-экономической политики и управления СЭС, позволяющий производить построение и анализ интегральных индикаторов с диалоговой настройкой процедуры агрегирования, а также расчёт индексов неоднородности.
-
В качестве апробации развитых и разработанных методик, алгоритмов и программного обеспечения построены интегральные индикаторы развития здравоохранения и вида деятельности «Связь» по субъектам РФ в динамике. Полученные индикаторы использованы для оценки уровня межрегиональной неоднородности в развитии указанных сфер по федеральным округам РФ.
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования. Теоретическая значимость состоит в развитии инструментария теории принятия решений, в частности, методов построение интегральных индикаторов, обосновании их использования для анализа социально-экономической политики и оценки регулирующего воздействия, а также развитии методики оценки неоднородности. Положения и выводы диссертации устанавливают соответствие между отдельными частями теории принятия решений и теорией и методологией оценивания, что открывает возможности к более широкому использованию достижений одного направления в другом.
Практическая значимость результатов исследования заключается в возможности повышения качества, обоснованности и прозрачности принятия решений в области управления региональными СЭС посредством использования предложенного методического и программного инструментария, а также применения разработанных в работе положений при построении интегральных индикаторов.
Развитая в работе методика оценки неоднородности позволяет получать более точные оценки неоднородности, определять вклад в общую оценку ее отдельных составляющих, а также проводить комплексный анализ неоднородности, учитывающий не только экономическое, но и социальное развитие.
Указанные разработки могут быть широко применены для повышения эффективности работы государственного аппарата. В частности, при подготовке аналитических отчетов, докладов о развитии, при оценке деятельности систем и структур (исполнительной власти, например, губернаторов, мэров; судебной вла-
1 Marius Brulhart, Rolf Traeger "An account of geographic concentration patterns in Europe" II Regional Science and Urban Economics, vol. 35(6). 2005. pp 597-624; Anna Fraftdorf, Markus Grabka, Johannes Schwarze "The impact of household capital income on income inequality—a factor decomposition analysis for the UK, Germany and the USA" II Journal of Economic Inequality, Springer, vol. 9(1). 2011. pp. 35-56.
12 сти и т.д.), в планировании и контроле (при разработке и мониторинге выполнения целевых программ, стратегий, бюджетных докладов и т.д.). Однако полученные результаты могут быть также использованы и в управлении любыми другими сложными СЭС, например, предприятиями и организациями с широкой сетью филиалов или отделений, при принятии любых комплексных и рискованных (в первую очередь, стратегических) решений.
Публикации. По теме диссертационной работы опубликована 21 научная работа общим объёмом 10,9 п.л. (личный вклад автора 9,5 п.л.), из них 4 в рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для публикации основных результатов диссертации на соискание учёной степени кандидата наук.
Апробация результатов исследования. Основные результаты и положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на международных научно-практических конференциях в следующих городах: Ростов-на-Дону, Волгоград, Нальчик, Москва, Херсон - в 2010-2012 гг.
Исследования по тематике диссертационной работы велись в рамках двух Программ фундаментальных исследований Президиума РАН. В частности, разработки, рекомендации и выводы, полученные в данной работе, использовались в проектах: «Анализ и оценка социально-экономической неоднородности и неравномерности развития регионов Юга России. Модели выравнивания», «Разработка методики оценки крупномасштабных проектов межрегионального характера», «Прогноз научно-технологического развития экономики Юга России с учётом этносоциальной и политической специфики макрорегиона», «Структурные сдвиги в экономике и социальной инфраструктуре Юга России» - и внедрены в соответствующих научно-исследовательских работах, выполняемых в ЮНЦ РАН. Конструктивные положения исследования нашли выражение в разработанном программном модуле поддержки принятия решений (свидетельство о регистрации программы для ЭВМ № 2012619994).
Результаты диссертационного исследования внедрены в учебный процесс экономического факультета и факультета высоких технологий ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет». Основные положения диссертационной работы и работа в целом обсуждались на научных семинарах кафедры экономической кибернетики и отдела математических методов в экологии и экономике ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» (2011-2012 гг.), а также на заседаниях Учёного совета Научно-исследовательского института механики и прикладной математики им. И.И. Воровича ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» (2009-2012гг.).
Структура и объём диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав, заключения, списка использованных источников, включающего 142 наименования, 5 приложений. Работа изложена на 184 листах, содержит 13 таблиц, 21 рисунок.
Анализ методов многокритериального принятия решений и возможностей их применения для интегрального оценивания
Региональная система представляет собой определенную территорию, обладающую целостностью и взаимосвязью ее составных элементов. И хотя непосредственно она подвергается управлению только со стороны федеральных и региональных органов власти, это управление носит косвенный характер. То есть траектории ее развития определяются не только и не столько государственными структурами (которые в элементном составе занимают довольно небольшую, даже микроскопическую часть), сколько существующими взаимосвязями и пропорциями между прочими частями системы, которые и могут изменяться в ходе действий исполнительной власти.
Эта деятельность направляется доминирующими в современном мире и доказавшими свою устойчивость принципами демократии, ориентирами на социальную справедливость, участие граждан в жизни страны и учет мнений различных слоев населения при принятии решений. Все это приводит к большим трудностям в управлении на региональном уровне: присутствию помимо государственных целей планирования еще и множества субъективных мнений контрагентов и точек интересов, которые необходимо учитывать при решении очередной проблемы. Конечно, полностью закрытых экономических систем не существует. Даже в условиях планирования на микроуровне (например, определение объема выпуска на совершенно-конкурентном предприятии) необходимо учитывать влияние внешней среды (цену на нашу продукцию и цену на используемые в производстве ресурсы). Однако здесь всегда можно ограничиться анализом окружения лишь непосредственно прилегающего к проблеме: нет надобности знать полный запас ресурсов данного вида и функцию общего спроса потребителей. Менеджер может использовать формальное математическое моделирование (например, балансовые модели, системы линейных или дифференциальных уравнений), потому что точно знает производственный процесс (затраты труда, капитала и ресурсов), знает характер и рычаги воздействия на сбыт (маркетинговые и логистические расходы), чаще всего имея на руках их полную детализацию.
Однако управление региональными системами возлагается на государственные органы, а значит, отсутствует конкуренция, и невозможно полагаться на естественную саморегуляцию рынка9. Любое изменение одного элемента системы может привести к дестабилизации другого. Так дополнительная подпитка жилых районов крупного города приведет к нехватке воды в промышленных районах, увеличению выбросов отходов, а значит, перегрузки канализации и очистных сооружений. В итоге - чрезмерное загрязнение ближайшей речной системы, и плохие урожаи фермерских хозяйств.
Иммитационное моделирование здесь затруднено в силу размера и внутренней сложности объекта, а также постоянно меняющейся внутренней структуры и превалирующей доли человеческого фактора. Отсюда следует, что в рамках планирования важно учитывать запросы всех держателей интересов по принимаемым решениям, и кроме того, естественные ограничения, задаваемые окружающей средой (запасы имеющихся ресурсов, время реализации и т.д.). Поэтому можно заключить, что проблема региональной системы, независимо от конкретной сферы изучения, - это всегда макропроблема.
С другой стороны, кроме чисто пространственной широты, количественного размаха совокупности взаимодействующих элементов, приходится иметь дело с их структурным, качественным усложнением. В современном мире, с его безудержным ростом производства, истощением ресурсов и загрязнением окружающей среды остро встает экологическая проблема. И для большинства развитых государств это не просто слова, а законодательные акты, формирующие направление стабилизации и улучшения экологической ситуации, которое естественным образом должно учитываться на региональном и муниципальном уровнях. Однако при необходимости одновременного учета экономических и экологических факторов возникает проблема их сравнимости. Самым простым, и значит часто выбираемым, ее решением была монетизация воздействия на окружающую среду, например в виде анализа выгод и издержек (cost-benefit-analysis СВА) [112]. Но реализация этого подхода требует знания точного коэффициента стоимости для каждого фактора. И если возможно вычислить его более или менее точно на микроуровне, то на макроуровне такие оценки рискуют оказаться несоответствующими действительности. Например, возможно оценить в денежном эквиваленте последствия выброса в маленьком притоке, но намного сложнее предсказать, во что окупится загрязнения целой реки - можно очистить воду, но что делать с полностью исчезнувшей рыбой - на ее восстановление уйдет огромное количество времени, что может привести к другим негативным последствиям в регионе. Проблема усугубляется с введением факторов, количественные индикаторы для которых на данный момент не известны или требуют несоизмеримых с выгодами затрат на калькуляцию. Наконец, в рамках ориентации нашего общества на социальные идеалы, и учитывая сказанное выше о неделимости экономической системы и взаимозависимости отдельных ее элементов, невозможно игнорировать социальные факторы, которые также необходимо включать в рассмотрение при принятии решений. При этом каждое из трех направлений изучает своя собственная дисциплина, а связи между ними до сих пор недостаточно развиты.
Наконец, в условиях реального функционирования государственного аппарата, принятие решений всегда связано с взаимодействием различных учреждений, имеющих свои интересы и собственный взгляд на проблему. Тогда решение всегда будет достигаться через переговоры и учет противоречивых мнений сторон.
Практика оценивания неоднородности с помощью индексов вариации: методология и результаты
На первом этапе происходит смена представления данных (и только в том случае, если они уже не представлены в качестве попарных сравнений). Это значит, что непосредственно сама свертка происходит на этапах 3 и 4. Причем на каждом из них задача, в своей математической постановке, аналогична тому, что уже было описано выше в подходе единого синтезирующего критерия. Однако сущность сворачиваемых данных меняется, ведь здесь осуществляется две агрегации: по альтернативам и по критериям.
Если вернуться немного назад, станет видно, что все свертки, описываемые в прошлом параграфе, агрегировали исключительно данные по критериям. Можно сразу предположить, что для них подходят уже известные формулы. Но что делать с агрегацией по альтернативам? Здесь стоит посмотреть на то, почему в ней возникает необходимость.
Агрегация по альтернативам - это процесс перехода от матрицы парных сравнений (одно- или многокритериальной) к оценкам на единой шкале. То есть он является обратным первому этапу, а значит, должен использовать обратное преобразование, приводя либо к полному эквиваленту, либо к эквиваленту с точностью до множителя, сдвига, линейного преобразования - в зависимости от предположений о типе шкалы. Чаще всего для прямого преобразования используется либо разность, либо отношение значений. Тогда можно сделать вывод, что для обратного подойдут аддитивная и мультипликативная свертка. Здесь нет весов, потому что нет неравенства между объектами свертки - мерами превосходства альтернатив. Кроме того все происходит на одной шкале (либо конкретного критерия, либо многокритериального индекса, уже учитывающего разницу в значимости критериев). По этой же причине выглядят не слишком подходящими Lp 69 нормы. Рассмотрение и анализ конкретных методов подхода РИПС А Реализация этапов 1,2,5 приблизительно одинакова во всех методах, относящихся к данному подходу. Отличаются только процессы свертки. В PROMETHEE используется линейная аддитивная свертка на обоих этапах. Но т.к. сначала происходит линейное «разворачивание» уступок и предпочтений, а потом их «сворачивание», это не дает дополнительного эффекта, и эквивалентно тому, как если бы выделение данной информации вообще не было произведено. Тогда получается, что единственный значимый этап -третий, a PROMETI-ffiE дает те же самые результаты7 (с точностью до сдвига на константу), что и WSM [122].
Естественно предположить, что вместо линейной аддитивной свертки возможно использование на Зм этапе и других, например, рассмотренных выше. Группа методов, обобщающая PROMETHEE на различные типы агрегации, получила название SIR [139]. Автором были введены SIR-SAW эквивалентный PROMETHEE и WSM, и SIROPSIS71, использующий евклидову норму. Как и ранее, возможно обобщить процедуру последнего через композитную метрику, обозначив полученный метод SIR-VIKOR. Он, таким образом, объединит в себе две ключевых идеи: использование Ьр-метрики (характерное для методов единого критерия) и разделение положительных/отрицательных оценок по критериям (характерное для outranking).
Последняя группа методов, требующая рассмотрения - семейство ELECTRE. Она представлена ELECTRE I, II, III, IV, IS, TRI. Однако первые два потеряли свою актуальность и почти не используются, TRI - используется исключительно для сортировки (что является слишком малоинформативным для оценки), a IS - представляет собой версию ELECTRE III, упрощенную для задачи выбора. Таким образом, наибольший интерес здесь представляют ELECTRE III и ELECTRE IV. В принципе, они используют одну и ту же процедуру, но в ELECTRE IV она имеет некоторые особенности: a) В расчетах отсутствуют веса критериев, а значит и погрешности связанные с их определением ЛПР b) Алгоритм повторяется пятикратно - для получения пяти ранжировок, каждая из которых более сильно дифференцирует, по сравнению с предыдущей, но каждая из которых теряет в точности
То есть можно заключить, что ELECTRE IV является особым вариантом ELECTRE III, который можно использовать, когда высоким значениям индекса правдоподобия (т.е. высокой точности дифференциации альтернатив) соответствует низкая точность определения весов ЛПР.
В отличие от PROMETHEE, кроме приема разделения положительных и отрицательных попарных оценок, общего для всех outranking, ELECTRE III использует еще один. Агрегация по альтернативам (вместо вычисления той или иной суммы или произведения оценок) происходит посредством вероятностного среза нечеткого отношения на множестве альтернатив. При этом в отличие от SIR, сначала происходит свертка по критериям (Зий этап в вышеприведенном списке), потом свертка по уступкам/предпочтениям (5ый этап) и лишь после этого - непосредственно срез, называемый дистилляцией. Суть процесса дистилляции состоит в том, что для конкретного значения параметра Я72, выбранного некоторым образом, можно перевести матрицу попарных мультикритериальных сравнений из числовой формы ( 7г(а;, ак) Є
Оценка и анализ социально-экономической неоднородности на основе интегральных индикаторов
При неизменной задаче оценивания это особенно характерно для расчетов с использованием элемента дистилляции. На практике, однако, часто приходится проводить оценку в изменяющемся контексте. В самом простом случае, это может быть необходимость вычисления оценок для динамических рядов. Но иногда также требуется варьирование набора критериев, альтернатив, методов нормировки или агрегирования. Кроме того, такие множественные расчеты часто можно проводить только последовательно, так как после каждого изменения ЛПР необходимо увидеть результат, чтобы определить, какое изменение следует провести дальше. В такой ситуации длительное ожидание для получения результатов чрезвычайно неудобно для эксперта. Наконец, если единственной целью варьирования параметров является проверка оценок на устойчивость, то вся эта процедура может быть автоматизирована, проводя изменение с очень маленьким шагом, что в принципе невозможно при ручной настройке. Таким образом, разработка инструментария для автоматизации интегрального оценивания дает как количественные преимущества во времени, так и качественные относительно содержания итоговых оценок и их свойств.
Чтобы определить, какие методы и подходы уже реализованы в существующих программных продуктах, была проведена оценка решений, присутствующих на рынке. Хотя чисто теоретически функционал многокритериального оценивания и агрегирования предпочтений мог бы быть реализован в промышленных С1ІІ1Р (в частности, в системах типа MRP, CRM, ERP и т.д., а также в OLAP), на данный момент решения класса Business Intelligence им не обладают. [49] Однако выбор одиночных приложений предлагающих автоматизацию расчетов интегрального оценивания достаточно широк. Общее понятие для такого класса приложений еще не устоялось, но число продуктов довольно велико и по ним написано уже немало обзоров [136] [137], а интернет-издание ORMS Today даже публикует обновленный обзор каждые два года. [83]
В этой работе будем использовать термин - программное обеспечение анализа решений (ПОАР). Этот класс приложений коренным образом отличается от других подклассов СППР. Он предполагает формализованный анализ стратегических решений и оценку их альтернатив. Действительно, например, ERP и подобные системы предполагают решение, в первую очередь, оперативных и тактических задач, оптимизируя типичные процессы (управления производством, запасами, персоналом, отношениями с клиентами и т.д.). С другой стороны, системы, реализующие подход DataMining или OLAP, разработаны именно для поддержки стратегических решений. Однако они лишь предоставляют J11 IP информацию, на основе которой он может самостоятельно принять решение. Сам процесс принятия решений в этих системах, в отличие от систем ПОАР, не формализуется, решения не описываются и не анализируются, также как не оцениваются их альтернативы.
Среди всего множества систем ПОАР нас интересуют только те, которые могут использоваться для проведения агрегирования в оценивании. То есть только те, которые работают на конечном множестве альтернатив (MADM -Multi Attribute Decision Making). Согласно [136] существует более 30 продуктов этого вида, и они составляют примерно треть от всех ПОАР. Однако, это разнообразие обманчиво. Большая часть приложений разрабатывалась в академической среде и с трудом может быть использована на практике. Некоторые из этих приложений создавались 10-20 лет назад и просто не будут работать на современных компьютерах. Другие могут быть запущены, но не обладают графическим интерфейсом или совместимостью с современными форматами данных. Кроме того, в большинстве приложений реализован единственный метод агрегации (чаще всего, разрабатываемый автором), тогда как другие игнорируются. С другой стороны, существуют и развитые коммерческие продукты, обладающие удобным интерфейсом и легкие в использовании (например, OnBalance и т.д.). Они позволяют проводить импорт/экспорт данных, нормализацию, оценку весов через попарные сравнения и тесты на устойчивость. Однако, в отсутствие интуитивно понятной логики выбора между различными методами MADM, такие продукты чаще всего ограничиваются единственным методом - АНР.
Таким образом, можно заключить, что отсутствуют приложения, которые позволяли бы эксперту работать со всем набором методов, развитых в теории принятия решений. С другой стороны, разработанная автором обобщенная процедура позволяет эксперту ответив на 3 простых вопроса, произвести выбор из 8 методов, повысив таким образом соответствие метода агрегирования предпочтениям ЛПР. Поэтому было решено разработать программный модуль, реализующий предложенную обобщенную процедуру и позволяющий автоматизировать процесс получения интегральных оценок, настройку задачи оценивания, а также частично работу с данными.
Отсюда в качестве наиболее эффективного решения вышеназванной проблемы, было выбрано написание простой, но многофункциональной среды для проведения расчётов с использованием различных сверток. Кроме того, в функции программного модуля включен первичный анализ данных в виде расчета базовых статистик по показателям и связей между ними.
Основной задачей, для выполнения которой создавался данный продукт, является помощь эксперту или непосредственно ЛПР (если он сам занимается настройкой процедуры получения оценок) в проведении вычислений по построению интегральных показателей, а также во всех подготовительных и дополнительных задачах, которые могут возникнуть до или после этих вычислений (экспорте/импорте данных, первичной обработке, подготовке и визуализации информации и т.п.).
Оценка и анализ отраслевой структуры межрегиональной неоднородности
Итогом анализа элементов задачи агрегирования и функций синтеза стала разработка единой процедуры многокритериального оценивания, которая позволяет решить вопрос об обоснованном выборе метода оценивания и его настройке в соответствие со свойствами решаемой задачи оценивания. В работе рассмотрена последовательность генерализаций методов, результатом которой стала сама процедура, обобщающая все рассмотренные методы. Она была описана в виде пошагового процесса, с возможность выбора алгоритм-элементов на каждом этапе, что позволяет легко реализовать все рассмотренные методы программно в виде единого реконфигурируемого алгоритма, состоящего из элементов.
Настройка единой процедуры агрегирования через включение или выключение её элементов, которым соответствуют конкретные свойства, более прозрачна, чем выбор между различными несвязанными методами. Однако в определенных ситуациях такая детальность настройки не требуется, поэтому в работе была дополнительно предложена упрощенная методика настройки единой процедуры, в которой выбор производится из 8 ключевых вариантов функции синтеза на основе ответов эксперта на три вопроса вида «да-нет». Ответ на каждый вопрос включает или выключает один из трёх ключевых алгоритмических блоков (соответствующих трём существенным свойствам функций синтеза). Таким образом, предложенная процедура и методика её настройки позволяют повысить обоснованность и качество интегральных оценок и представляют собой развитие инструментария интегрального оценивания в рамках первого подхода - построения многокритериальных оценок.
Вклад в методический инструментарий интегрального оценивания при использовании второго подхода заключается в обосновании необходимости взвешивания индексов неоднородности. В ходе рассмотрение практики расчёта индексов вариации для оценки региональных СЭС было показано, что неоднородность по экономическим показателям оценивается авторами чаще всего как абсолютная, а не как пространственная. Обоснована необходимость взвешивания при оценке систем, состоящих из неоднородных элементов, т.к. для невзвешенных индексов вариации не выполняется принцип инвариантности. На российских данных показано различие между взвешенными и невзвешенными оценками неоднородности. На примере коэффициента вариации доказана эквивалентность взвешенных и невзвешенных индексов вариации, если последние вычисляются на множестве однородных единиц.
Наконец, было предложено использование гибридного подхода в виде разработанной методики оценки и анализа социально-экономической неоднородности, рассчитываемой на основе интегральных индикаторов. При этом первые два этапа методики в изолированном виде представляют реализацию базовых подходов и используют описанные ранее разработки. На третьем этапе анализируется структура неоднородности по её составляющим. В методическом плане, для реализации такого анализа была выведена формула, позволяющая осуществить разложение Шоррокса для взвешенного коэффициента вариации. В целом, разработанная методика позволяет выявить основные источники роста или снижения неоднородности как в региональном, так и в секторном разрезе и сравнить между собой силу влияния отдельных источников.
Разработанные в рамках исследования процедура и методики интегрального оценивания могут использоваться для повышения качества, обоснованности и прозрачности принятия решений в области управления региональными СЭС. Однако высокая трудоемкость расчетов, работы с данными и параметрами алгоритмов делает необходимой программную автоматизацию методов оценивания. Проведенный в исследовании обзор существующих приложений интегрального оценивания показал, что ПО, которое позволяло бы эксперту удобно работать с основными методами агрегирования одновременно, на данный момент отсутствует.
Для решения этой проблемы развитие теоретических оснований и методического инструментария интегрального оценивания было дополнено в работе их реализацией в программном продукте. Разработанный программный модуль поможет эксперту в проведении вычислений по построению интегральных оценок, а также во всех подготовительных и дополнительных задачах, которые могут возникнуть до или после этих вычислений (работа с данными, их первичная обработка, визуализации информации и т.п.). Он может использоваться как элемент СППР для включения интегрального оценивания в комплексный процесс принятия решений в области социально-экономической политики, проводимой государственными структурами, или при управлении в крупных организациях. Использование модуля позволит повысить надежность и качество решений, а также ускорить процесс оценивания и сделать его более наглядным.
Применение разработанного в рамках исследования методического и программного инструментария продемонстрировало целесообразность его использования для интегрального оценивания и анализа развития региональных СЭС. В работе получены оценки межрегиональной неоднородности в РФ на длительном временном ряде и проанализирована ее региональная структура. Установлено, что рост неоднородности обусловлен быстрым развитием в четырех уже достаточно развитых субъектах (а не деградацией слабо развитых). Тогда как для основной массы регионов характерно непрерывное сближение. Также была проанализирована секторная структура неоднородности в РФ по добавленной стоимости, в ходе чего установлено, что уровень вариации в среднем по экономике получается как результат противостоящих неслучайных тенденций в различных секторах.
Использование единой процедуры оценивания дало возможность построить интегральные индикаторы развития двух социально-значимых сфер: здравоохранения и вида деятельности «Связь» — по регионам России. Применение к полученным индикаторам методики оценки социально-экономической неоднородности, рассчитываемой на основе интегральных индикаторов, позволило получить и сравнить оценки неоднородности относительного интегрального развития в рассматриваемых сферах по федеральным округам, что даёт более детализированное, точное и прозрачное представление о социальной неоднородности, трудно измеримой монетарными критериями.
Таким образом, в ходе апробации показано, что рассмотрение секторной и региональной структуры неоднородности позволяет получить новую информацию о характере и источниках неоднородности. Продемонстрирована продуктивность использования созданного автором программного инструментария, реализующего разработанную единую процедуру и методики ее применения.
