Введение к работе
Актуальность проблемы
Современные условия функционирования российской экономики сложны и многообразны и характеризуются различными тенденциями: длительным трансформационным кризисом системного характера в период 1991–1998 гг., который связан с формированием новой социально-экономической системы с рыночными отношениями; устойчивым экономическим ростом с воспроизводственными пропорциями экспортно-ориентированного сценария в период 2001–2008 гг.; а также тенденциями рецессии под влиянием мирового финансово-экономического кризиса 2008–2009 гг., и затем оживления и подъема экономики в последние годы.
К отличительным особенностям современного состояния макроэкономических систем (МЭС) необходимо отнести: ускорение научно-технических изменений и возрастание темпов изменения финансовых, материальных и информационных потоков; ограниченность запасов различного рода ресурсов, которая порождает ситуации дефицита, являющиеся в современных условиях одним из основных регуляторов финансовых потоков на макро-уровне; расширение глобализации хозяйственной жизни общества, которая усложняет процессы взаимодействия рыночных и государственного механизмов регулирования.
Названные особенности в полной мере присущи и российской экономике, которая за последние десятилетия приобрела ряд характеристик, затрудняющих ее экономическое развитие: экспортно-сырьевая направленность развития; несбалансированность между формированием национальных сбережений и инвестиций; высокий уровень открытости российской экономики по отношению к трансграничным потокам капитала; ограниченность социального эффекта роста; несовершенство рыночных и государственных регулирующих механизмов.
В связи с этим актуальными становятся исследования, направленные на решение целого спектра проблем макроэкономического анализа и государственного регулирования национальной экономики. Одной из проблем, решаемых в этой области, является проблема анализа и управления воспроизводственным процессом макроэкономической системы, которая функционирует с учетом рыночных регулирующих механизмов в условиях неопределенности и обладает ограниченными ресурсами. Применение воспроизводственного подхода к исследованию макроэкономических проблем позволяет проводить анализ процессов производства, распределения, обмена, потребления и накопления в их единстве и взаимосвязи на основе системообразующего описания закономерностей, повторяющихся в динамике и присущих всей системе в целом.
В рамках воспроизводственных проблем решаются вопросы: обеспечения условий расширенного воспроизводства как основы экономического роста за счёт управления запасами и формирования инновационно-инвестиционных процессов; обеспечения сбалансированности потоков расходов и доходов секторов экономики; поддержания воспроизводственных пропорций, соответствующих целям макроэкономической политики государства; управления запасами финансовых и материальных ресурсов; совершенствования механизмов рыночного и государственного регулирования.
Решение многих проблем анализа и управления воспроизводственным процессом МЭС требует, в первую очередь, разработки моделирующих комплексов и систем интеллектуальной поддержки принятия решений, применение которых позволяет повысить степень научной обоснованности управленческих решений, принимаемых на государственном уровне. Применение математических моделей и информационных технологий для оценки социально-экономического положения и разработки сценарных условий функционирования экономики служит целям повышения эффективности функционирования макроэкономических систем.
Обоснована актуальность исследования макроэкономической системы как сложной динамической многосекторной системы, которая выполняет все стадии воспроизводственного процесса и формирует кругооборот финансовых потоков; функционирует на неравновесных режимах в условиях разнотемповости финансовых потоков с учётом ограниченности запасов; обеспечивает гибкую корректировку финансовых потоков в неопределенных условиях на основе механизмов рыночного и государственного регулирования.
Проблема управления воспроизводственным процессом МЭС давно стала предметом пристального изучения и нашла отражение в трудах многих ученых-экономистов Е. Домара, Дж. Кейнса, Ф. Кене, В. Леонтьева, К. Маркса, Ф. Модильяни, П. Самуэльсона, Р. Солоу, Р. Стоуна, М. Фридмана, Э. Хансена, Р. Харрода, Дж. Хикса. Воспроизводственные аспекты лежат в основе решения основных макроэкономических проблем: поддержания желаемых темпов экономического роста, уровней инфляции и безработицы.
Для решения проблем обеспечения роста ВВП и инновационного развития экономики разрабатываются модели экономического роста (работы Е. Домара, Н. Калдора, М. Калецкого, П. Ромера, Р. Солоу, Р. Харрода, Й. Шумпетера), предназначенные для построения траекторий экономического роста с учетом механизмов влияния различных факторов.
Для решения проблем анализа цикличности функционирования экономики разрабатываются модели экономических циклов (работы Дж. Кейнса, Н. Д. Кондратьева, С. Кузнеца, А. Пигу, П. Самуэльсона, М. Фридмана, Ф. А. фон Хайека, Э. Хансена, Р. Харрода, Д. Хикса), которые позволяют выявлять условия развития МЭС на различных периодах времени и причины, вызывающие изменения экономической конъюнктуры.
Решение проблем безработицы и инфляции связано, как правило, с анализом проблемы рыночного регулирования макроэкономических процессов и требует координации действий экономических субъектов по формированию финансовых и материальных потоков между секторами экономики. Эти проблемы исследуются различными направлениями экономической мысли: неоклассическим (Р. Лукас, Т. Сарджент, Ф. А. фон Хайек), кейнсианским (работы Дж. Хикса, Э. Хансена), кейнсианско-неоклассического синтеза (П. Самуэльсон Д. Хикс, Дж. Тобин, Ф. Модильяни, Р. Клауэр), монетаристским (М. Фридмен, К. Бруннер, А. Шварц, А. Мельтцер), а также новой макроэкономической школой (Р. Лукас, Т. Серждент, Р. Барр, Н. Уоллес). Наибольшую поддержку в научных кругах имеет парадигма смешанной экономики, основанная на концепции кейнсианско-неоклассического синтеза, одним из сторонником которой является Дж. Стиглиц. Согласно этой парадигмы государство, находящееся вне рынка, координирует деятельность рыночных субъектов и корректирует рыночные механизмы, исправляя «ошибки рынка».
В качестве теоретических и методологических оснований проводимых исследований рассматривается концепция кейнсианско-неоклассического синтеза, согласно которой основные вопросы воспроизводства решаются как рыночными методами, так и методами государственного регулирования, которое в условиях смешанной экономики имеет ограниченные масштабы и усложненные функции. Решаемая в работе проблема состоит в разработке методологических основ интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом запасов ресурсов и неравновесных рыночных условий, а также в разработке на их основе математических моделей и интеллектуальных алгоритмов управления с целью повышения эффективности функционирования МЭС.
В процессе решения данной проблемы автор опирался на труды отечественных и зарубежных ученых, внесших значительный вклад в развитие различных направлений теории моделирования и управления экономическими системами:
в разработку балансовых моделей, применяемых при решении задач планирования, распределения ресурсов и анализа воспроизводственных пропорций на региональном и государственном уровнях (А. Г. Гранберг, В. В. Ивантер, С. В. Казанцев, Ф. Н. Клоцвог, В. В. Леонтьев, В. Л. Макаров, А. С. Маршалова, В. С. Немчинов, А. А. Петров, Г. Р. Серебряков, С. А. Суспицын, М. Н. Узяков, Ю. Н. Черемных, К. С. Шаталин и др.);
в разработку балансовых моделей экспериментального характера в виде интегрированных SAM-матриц, разработанных для секторного описания экономических систем (Е. А. Абрамова, А. Р. Белоусов, Э. Б. Ершов и др.);
в разработку моделей индикативного планирования и национального программирования для конъюнктурных, структурных и стратегических целей (С. Ю. Глазьев, Б. Н. Кузык, В. И. Кушлин, Ю. В. Яковец и др.);
в разработку систем имитационного моделирования и моделей системной динамики (И. В. Белотелов, Ю. И. Бродский, А. А. Емельянов, В. И. Маевский, Ю. Н. Павловский, А. А. Петров, Ю. С. Попков, И. Г. Поспелов, Н. В. Чепурных, Дж. Зезза, Д. Медоуз, Т. Нейлор, К. Х. дос Сантос, Дж. Форрестер, Р. Шон и др.);
в разработку статических и динамических вычислимых моделей общего равновесия CGE-моделей (В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, П. .Б. Диксон и др.);
в разработку динамических моделей в рамках методологии системного анализа развивающейся экономики (А. А. Петров, И. Г. Поспелов и др.);
в разработку теории управления сложными, в том числе организационными, системами на основе теории принятия решений (С. Н. Васильев, В. Н. Бурков, Д. А. Новиков, В. В. Кульба, Р. М. Юсупов и др.);
в разработку имитационных моделей производственных и макроэкономических систем и их динамических моделей (Э. В. Браверман, Р. С. Гринберг, И. В. Дегтярева, Э. М. Димов, Б. Г. Ильясов, Л. А. Исмагилова, Ю. С. Кабальнов, С. В. Казанцев, В. А. Колемаев, А. А. Колобов, Д. С. Конторов, С. Г. Селиванов, А. Д. Смирнов, В. А. Цыбатов, Л. Ф. Шклярский, И. Ю. Юсупов и др.),
в разработку интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений и ситуационного подхода (Д. Л. Андрианов, Р. А. Бадамшин, В. И. Васильев, В. Ф. Венда, В. А. Виттих, Т. А. Гаврилова, С. Н. Горбатков, М. Б. Гузаиров, Л. С.Загадская, Н. Г. Загоруйко, Э. В. Попов, Г. С. Поспелов, Д. А. Поспелов, С. В. Смирнов, Ю. Ф. Тельнов, В. Ф. Хорошевский, Л. Р. Черняховская, Н. И. Юсупова, Г. Дебок, Т. Кохонен, Д. Рутковская и др.).
Несмотря на большое количество работ в исследуемом направлении следует признать, что в силу сложности макроэкономической системы как объекта исследования и многоаспектности решаемых проблем некоторые особенности управления воспроизводственными процессами в динамике не нашли полного отражения в разрабатываемых моделях и программных комплексах. В частности, проблемы анализа и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственными процессами, которые рассматриваются с учетом замыкания макроэкономического кругооборота финансовых потоков и влияния запасов макроэкономических агентов, а также регулируются рыночными механизмами взаимосвязанного функционирования рынков, остаются малоизученными.
Объект исследования – воспроизводственный процесс макроэкономической системы, выполняемый в рыночных условиях при управляющем воздействии политик государственного регулирования.
Предмет исследования – совокупность методов и средств решения проблем интеллектуальной поддержки принятия решений при управлении воспроизводственным процессом макроэкономической системы.
Цель и задачи исследований
Целью работы является решение актуальной научно-практической проблемы, заключающейся в разработке методологических и теоретических основ интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений в многосекторных макроэкономических системах, функционирующих на неравновесных режимах с учетом рыночных отношений между секторами экономики, на основе динамических моделей и интеллектуальных алгоритмов управления, а также в реализации их в виде программного обеспечения и в применении полученных результатов для решения практических задач оценки эффективности функционирования макроэкономических систем.
Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:
1. Разработать методологию исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС на неравновесных режимах с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.
2. Разработать комплекс динамических моделей воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, включающий в себя динамические модели управляемого поведения секторов экономики с учетом информации о накопленных запасах ресурсов.
3. Разработать комплекс динамических моделей макроэкономических рынков благ, труда и денег, взаимодействующих с секторами экономики в системе макроэкономического кругооборота на неравновесных режимах.
4. Разработать структуру системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом макроэкономических рынков как единым динамическим объектом, а также метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении поведением МЭС в неравновесных рыночных условиях.
5. Разработать программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных условиях с учетом рыночных отношений.
6. Разработать комплексную методику анализа и проектирования систем интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях.
7. Провести экспериментальные исследования эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС при реализации различных сценариев управления, а также выработать практические рекомендации для ситуационного управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом ограниченных запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.
Методы исследования
При проведении исследований использованы методы системного анализа, экономической теории, теории управления, теории моделирования сложных систем, экономико-математические методы, методы искусственного интеллекта, теории принятия решений, имитационного моделирования и методы проектирования информационных систем.
Результаты, выносимые на защиту
1. Методология исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом многосекторной МЭС на неравновесных режимах с учетом запасов ресурсов и рыночных регулирующих механизмов.
2. Комплекс динамических моделей воспроизводственного процесса многосекторной МЭС, включающий в себя динамические модели управляемого поведения секторов экономики с учетом информации о запасах ресурсов.
3. Комплекс динамических моделей макроэкономических рынков благ, труда и денег, взаимодействующих с секторами экономики в системе макроэкономического кругооборота на неравновесных режимах.
4. Структура системы интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС с учетом макроэкономических рынков как единым динамическим объектом, а также метод формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений при управлении поведением МЭС в неравновесных рыночных условиях.
5. Программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС в неравновесных условиях с учетом рыночных отношений.
6. Комплексная методика анализа и проектирования систем интеллектуальной поддержки управления процессом функционирования МЭС в неравновесных рыночных условиях.
7. Результаты экспериментальных исследований эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов поддержки принятия решений по управлению воспроизводственным процессом МЭС при реализации различных сценариев управления, полученные с использованием разработанной системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления.
Научная новизна результатов
1. Новизна предложенной методологии исследования, системного моделирования и интеллектуальной поддержки управления воспроизводственным процессом МЭС заключается в том, что она основана на комплексной интеграции системного, структурно-функционального, динамического, когнитивного, сценарного и информационного подходов, а также методах искусственного интеллекта и теории управления; требует последовательной декомпозиции МЭС и построения вначале предложенных когнитивных моделей макроэкономического кругооборота с учетом запасов ресурсов и влияния рынков, а затем предложенных функциональных и динамических моделей МЭС. Методология позволяет моделировать неравновесные режимы функционирования многосекторной МЭС при взаимодействии макроэкономических рынков благ, труда и денег на основе анализа взаимосвязанного влияния во времени друг на друга темпов потоков, объемов ограниченных запасов ресурсов, рыночных отношений и управляющих воздействий с учетом моментов времени принятия решений.
2. Новизна предложенных динамических моделей воспроизводственного процесса МЭС состоит в том, что они описывают в виде непрерывных нелинейных уравнений динамику неравновесных процессов производства, распределения, потребления, сбережения и инвестирования, которые выполняются секторами экономики, взаимодействующими в рамках макроэкономического кругооборота финансовых потоков с учетом ограниченных запасов ресурсов. Новизна предложенного алгоритма управления поведением сектора экономики на основе информации о накопленных запасах ресурсов состоит в том, что он стремится приблизить текущие темпы расхода ресурсов сектора к темпам текущих доходов, изменение которых определяется взаимодействием секторов в составе МЭС на неравновесных режимах функционирования.
3. Новизна предложенных динамических моделей функционирования рынков благ, труда и денег состоит в том, что они рассматриваются как единый объект, и содержат алгоритмы взаимодействия во времени спроса, предложения и цен на макроэкономических рынках, взаимосвязанных друг с другом и с секторами экономики по финансовым потокам и запасам ресурсов. Это позволяет моделировать динамику неравновесных процессов функционирования секторов МЭС в рамках макроэкономического кругооборота с учетом ценовых регулирующих механизмов.
4. Новизна предложенной структуры системы интеллектуальной поддержки управления МЭС состоит в системном согласовании взаимодействующих во времени трех уровней управления, реализующих принципы обратной связи, адаптации на основе информации об уровнях цен и запасах, а также ситуационного управления с использованием непрерывных, логических алгоритмов, продукционных и нейросетевых моделей. Новизна предложенного метода формирования интеллектуальных алгоритмов принятия решений в различных ситуациях состоит в том, что он включает этапы: многопараметрического анализа классов неравновесных макроэкономических ситуаций на основе результатов имитационных экспериментов и нейронных сетей Кохонена; формирования правил принятия решений и построения сценариев управляемого поведения МЭС в виде цепочек переходов во времени между кластерами неравновесных ситуаций на основе самоорганизующихся карт, что позволяет обеспечить гибкость управления в условиях неопределенности, исследовать сценарии поведения системы в неравновесных условиях и оценить результаты управления.
5. Новизна программного обеспечения системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления состоит в реализации предложенных динамических моделей и алгоритмов в виде взаимосвязанных структурных схем и программных модулей, что позволяет выполнять корректировку плановых темпов расхода ресурсов секторов МЭС в неравновесных рыночных условиях в автоматическом режиме и производить перерасчет балансов секторов в автоматизированном режиме и в требуемые моменты времени.
Практическая ценность и внедрение результатов
Практическую ценность диссертационного исследования составляет комплексная методика анализа и проектирования системы интеллектуальной поддержки управления МЭС, которая включает методологию проектирования, динамические модели различных классов, интеллектуальные алгоритмы и программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления поведением МЭС, позволяющее обеспечить визуальную, информационную и интеллектуальную поддержку как при моделировании различных сценариев управления МЭС в неравновесных рыночных условиях, так и при оценке результатов управления.
Практическую ценность составляют результаты экспериментальных исследований эффективности предложенных интеллектуальных алгоритмов принятия решений по управлению МЭС при реализации различных сценариев управления, которые показали правильность предложенной методологии исследования и эффективность интеллектуальных алгоритмов поддержки управления МЭС в неравновесных рыночных условиях.
Динамические модели, интеллектуальные алгоритмы и программное обеспечение системы имитационного моделирования и интеллектуальной поддержки управления МЭС, а также методика их использования внедрены в учебный процесс Уфимского государственного авиационного технического университета (УГАТУ) и ряда других университетов, а также применяются для целей анализа макроэкономических проблем в научно-исследовательских организациях.
Апробация работы и публикации
Основные положения и результаты диссертационной работы регулярно докладывались и обсуждались на конференциях, наиболее значимые из которых: II, V всероссийские научно-технические конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (Уфа, 2005, г. Санкт-Петербург, 2008 г., г. Таганрог, 2009); Всероссийская конференция с международным участием «От идеи академика С. С. Шаталина о системных подходах к саморазвивающимся социально-экономическим системам» (Екатеринбург, 2009); Международная научно-практическая мультиконференция ИПУ РАН «Управление большими системами» (Москва, 2009); VIII Международная конференция «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций» (Москва, 2009); Х, ХI, XII, XIII, XIV Международные научно-технические конференции «Системный анализ и проектирование в управлении» (г. Санкт-Петербург, СПбГТУ, 2006–2010 гг.), VIII, Х, ХI, XII международные конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах» (г. Самара, 2006, 2008–2010 гг.); XI, XII Международные семинары «Компьютерные науки и информационные технологии (CSIT)» (2007–2010); VI российская научно-методическая конференция с международным участием «Управление экономикой: методы, модели, технологии» (г. Уфа, УГАТУ, 2004, 2006 г.), I и II всероссийские научно-практические конференции «Актуальные вопросы экономической теории: развитие и применение в практике российских преобразований» (г. Уфа, УГАТУ, 2006, 2011 гг.), VI Всероссийская школа-семинар молодых ученых «Управление большими системами» (г. Ижевск, 2009); международная научно-техническая конференция «Информационные технологии и системы: новые информационные технологии в науке, образовании, экономике» (г. Элиста, 2003); X Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные вопросы экономических наук» (г. Новосибирск, 2009).
Связь исследований с научными программами. Исследования в данном направлении выполнялись в период с 1997 по 2011 гг. на кафедре технической кибернетики УГАТУ в рамках: ФЦП «Интеграция» в 1998–2006 гг., НИР «Исследование проблем развития, управления, контроля и моделирования в сложных системах» в 2001–2004 гг., НИР «Разработка информационно-управляющей системы учебно-научно-инновационного комплекса Уфимского государственного авиационного технического университета» в 2003 г., НИР «Интеллектуализация процессов принятия решения в сложных динамических системах, функционирующих в условиях неопределенности, дефицита ресурсов и возникновения критических ситуаций» в 2005-2007 гг., гранта РФФИ на тему «Поддержка принятия решений по управлению сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе инженерии знаний» в 2007–2009 гг.
Публикации
Основные результаты диссертационной работы отражены в 67 работах, все по теме диссертации, в том числе в 14 статьях, опубликованных в рецензируемых центральных журналах, входящих в список ВАК, 1 монографии и 7 свидетельствах об официальной регистрации программ для ЭВМ.
Структура и объем работы
Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы из 248 наименований, изложенных на 313 страницах машинописного текста, содержит 85 рисунков и 16 таблиц. Объем приложений составляет 37 страниц.
Благодарности
Автор выражает глубокую благодарность и признательность члену-корреспонденту АН РБ, заслуженному деятелю науки и техники РБ и РФ, заведующему кафедрой технической кибернетики, профессору, доктору технических наук Б. Г. Ильясову за неисчерпаемую энергию и труд в продвижении системных знаний и идей динамического моделирования и управления социально-экономическими системами, в русле которых и выполнена данная работа, основанная на совместно проводимых в течение многих лет исследованиях, а также за всестороннюю помощь и поддержку при подготовке диссертации к защите. Автор выражает глубокую и искреннюю благодарность заведующей кафедрой экономической теории, профессору, доктору экономических наук И. В. Дегтяревой за постоянное и заинтересованное обсуждение экономических концепций и проблем в области макроэкономического анализа и моделирования. Особые слова глубокой благодарности автор адресует директору института экономики и управления, профессору, доктору технических наук Л. А. Исмагиловой за приобретенные в годы совместной работы методологические знания и опыт научных исследований социально-экономических систем.
