Принципы моделирования социально-экономических систем

Познание сложных социально-экономических объектов осуществляется с помощью описания их в виде систем и построения моделей. В социально-экономических исследованиях модель обращена на отображение социальных систем и процессов, позволяющее не только получить полное и целостное представление о лежащих в их основе механизмах, но и заинтересованным сторонам управлять этими системами и процессами, целенаправленно влиять на режим их функционирования и развития, а также прогнозировать будущие состояния объектов. Однако несмотря на то что моделирование является одним из важнейших методов исследования социально-экономических систем, применяя его, необходимо учитывать специфику данных систем и процессов, происходящих в них.

В частности, напомним, что особенностью таких систем является наличие значительного количества параметров и сверхбольших потоков данных, не поддающихся формальной структуризации, с одной стороны, и присутствие человеческого фактора, социальных процессов, в силу которых существует запрет на экспериментирование методом «проб и ошибок» – с другой. Так, нельзя «провести войну в мирное время», натурные испытания некоторых типов систем связаны с их разрушением, для экспериментальной проверки сложных систем управления требуется длительное время и т. д.

При моделировании социально-экономических систем также необходимо учитывать конфликтный характер социально-экономических процессов, происходящих в них, существенную нелинейность долгосрочных адекватных моделей, неизбежность появления переходных режимов, переводящих систему из одного устойчивого состояния в другое.

Основная проблема в моделировании социально-экономических процессов состоит в том, что системы этого уровня оказываются слишком сложными для того, чтобы их можно было описать хотя бы более или менее адекватно. Количество элементов, взаимодействия между которыми необходимо учесть, оказывается огромным, каждый из них обладает большим количеством признаков, которые при этом еще и постоянно изменяются. Все это делает задачу весьма сложной и неоднозначной. В связи с этим необходимо соблюдение некоторых общих принципов моделирования, которые в сжатой форме отражают достаточно богатый опыт, который накоплен к настоящему времени в области разработки и использования моделей.

Принцип информационной достаточности. Данный принцип строится на наличии некоторых сведений о системе, которые позволяют построить адекватную модель.

Существует некий критический уровень этих сведений, так как при полном отсутствии информации об исследуемой системе построение ее модели невозможно, а при наличии полной информации о системе ее моделирование лишено смысла.

Принцип осуществимости. Создаваемая модель должна обеспечивать достижение поставленной цели исследования за определенное время.

Принцип множественности. Проектируемая модель должна отражать в первую очередь те свойства реальной системы, явления или процесса, которые влияют на выбранный показатель эффективности. В связи с этим для более полного исследования часто используют ряд моделей, позволяющих с разных сторон отразить исследуемый объект.

Принцип агрегирования. В большинстве случаев сложную систему можно представить состоящей из агрегатов (подсистем), для адекватного описания которых оказываются пригодными некоторые стандартные схемы. Этот принцип позволяет достаточно гибко перестраивать модель в зависимости от задач исследования.

Принцип параметризации. В ряде случаев моделируемая система имеет в своем составе относительно изолируемые подсистемы, характеризующиеся определенным параметром. Такие системы можно заменять на стационарные модели (например, соответствующими числовыми величинами), а не описывать процесс их функционирования. Данный принцип позволяет сократить объем и продолжительность моделирования, но существенно снижает адекватность модели.

Степень реализации перечисленных принципов в каждой конкретной модели может быть различной и зависит как от пожеланий исследователя, так и от соблюдения им технологии моделирования.

Наряду с приведенными общими принципами следует выделить и характерные конкретно для социально-экономических систем.

Методологической основой моделирования социально-экономических систем и процессов, происходящих в них, является системный анализ, центральной процедурой которого является построение обобщенной (единой) модели объекта, отражающей важнейшие факторы и взаимосвязи реальной системы.

Основываясь на системном подходе, можно сформулировать важнейшие принципы моделирования социально-экономических систем:

1. Явление может быть изучено только тогда, когда оно допускает рассмотрение его в виде некоторой системы или ее части. В основе данного принципа лежит рассмотрение всех взаимосвязей интересующих нас явлений в терминах элементов системы и ее среды.

2. Выделение структуры системы, характера взаимосвязей между элементами существенно облегчает изучение системы и управление ею.

3. Сложность того или иного объекта внешнего мира – это сложность системы, представляющей данный объект с необходимой исследователю точностью. В зависимости от конкретных задач исследователь может ограничиться вполне конкретным уровнем рассмотрения определенного явления, фиксируя некий срез. Каждому такому «срезу» соответствует система определенной сложности.

4. Важнейшими подсистемами любой социально-экономической системы являются управляющая подсистема и управляемая подсистема, информационный обмен которых между собой и взаимодействие с внешней средой определяют функционирование системы. При этом важным является учет каналов обратной связи, которая является необходимым условием функционирования таких систем. Так как если обратная связь не обеспечивает (по причинам загруженности канала, большого запаздывания, информационных искажений и т. п.) информированность управляющего центра об уровне достижения желаемых состояний, то эффективность всего управления и функционирования резко снижается.

5. Управление сложной системой не будет эффективным, если система имеет недостаточную собственную сложность. Один из самых важных принципов кибернетики – так называемый закон необходимого разнообразия.

Приведенные выше принципы могут использоваться на двух уровнях: на уровне построения и изучения формальных моделей реальных систем и на уровне применения этих моделей, управления реальными системами.

Большое значение имеет использование этих принципов на прикладном, практическом уровне, так как перед исследователем социально-экономических явлений, процессов стоит целый ряд методологических вопросов. Как изучать явление или процесс, когда они связаны с бесконечным числом других явлений, процессов? Что такое целостность, если даны лишь ее элементы? Как можно планировать и управлять при невозможности полного описания системы? Что значит целесообразность поведения множества элементов, не образующих живой организм? Какие объективно складываются отношения между управляющей системой и управляемой?