Эффективность и качество экономико-математических моделей

Вернемся теперь, базируясь на результатах проведенной структуризации предметной области и процессов построения экономикоматематических моделей, к вопросу о требованиях к качеству экономикоматематических моделей и основных направлениях развития данной сферы исследований и разработок.

В общем случае качество экономико-математической модели составляют взаимодополняющие характеристики адекватности и эффективности моделей [28], которые можно трактовать как согласованность информации, отражающей функциональные возможности модели, с имеющейся у исследователя информацией о реальном объекте моделирования и информацией о целях моделирования. Обобщенные факторы, определяющие уровень этих характеристик, приведены на рис. 4.

Как мы видим, понятие адекватности модели непосредственно опирается на определение объекта моделирования, в то время как понятие эффективности - на цели моделирования. Рассмотрим эти понятия подробнее. Несмотря на многодесятилетнее развитие математических методов описания экономики, приходится заключить, что универсальных и апробированных методов проверки адекватности построенной модели пока не существует. Некоторое исключение составляет статистический подход к моделированию, опирающийся на понятие вероятности [24]. Однако само по себе предположение, что к рассматриваемым экономическим явлениям приложимо понятие вероятности, далеко не очевидно и нисколько не уменьшает число исходных предпосылок и условностей модели (см. [14]). Затруднительна и объективная количественная оценка соответствующих вероятностных распределений. Часто предлагается в таких случаях использовать субъективную вероятность. Это, однако, не только увеличивает субъективную составляющую в составе исходной (и, соответственно, выходной) информации, но и вынуждает решать нелегкие проблемы согласования приписываемых данным событиям вероятностей с вероятностной картиной смежного с исследуемой сферой мира.

Рис. 4. Факторы качества экономико-математической модели конкретного объекта

лями при отражении присущей реальному миру неопределенности имеет неизбежно субъективный характер.

В итоге процесс и результат построения практически любой математической модели конкретного экономического объекта, даже построенной на базе общепризнанной экономической теории, содержит значительную (и, самое главное, не допускающую пока точного определения) долю субъективных решений.

Естественно, что и рекомендации, основанные на модельных расчетах с использованием таких моделей, не могут быть вполне объективными. Беда здесь не в том, что исследователь, исходя из предшествующего собственного опыта, знаний, воззрений, принимает на веру или априорно те или иные варианты экономических концепций, а в том, что он порой не отдает себе полного отчета в объеме неявных («закадровых»), но существенных допущений, использованных при построении и интерпретации экономико-математических моделей.

К сожалению, вопросы анализа априорной и апостериорной адекватности и эффективности тех или иных моделей, способов их спецификации, идентификации параметров моделей находятся сейчас в стороне от фокуса внимания экономической науки. Между тем именно здесь скрыты значительные резервы сближения теоретической и прикладной экономики. Именно методология моделирования должна стать основной темой экономико-математических методов как самостоятельного научного направления.

Из изложенного выше анализа связи экономико-математического моделирования с экономической теорией, политикой и практикой хотелось бы вывести три направления повышения качества экономикоматематических моделей и эффективности их применения в развитии экономической теории, принятии решений и хозяйственной практике.

Первое направление связано с расширением арсенала инструментальноматематических средств моделирования: выводом и обоснованием новых функциональных форм моделей и критериев оценивания параметров, новых принципов проверки их адекватности.

Развитие экономико-математического моделирования как самостоятельной дисциплины призвано уменьшить долю субъективной или инструментальной (неявно закладываемой в модель) информации. Однако субъективная часть модели никогда не достигнет нуля и не стремится к нулю! А это означает, что второй путь совершенствования адекватности и эффективности экономико-математического моделирования - это учебнопрактическая подготовка и развитие самого субъекта моделирования, возможности восприятия, внутренней интеграции и использование им в моделях большого объема разнообразной информации об изучаемом объекте моделирования. Что это означает конкретно?

Изучение результативности работы различных консалтинговых организаций в России, а также личный опыт автора данной статьи и его коллег в области стратегического консалтинга на различных уровнях управления (см. [28, 29]) говорят о том, что предлагаемые консультантами рекомендации по актуальным для консалтинга проблемам только тогда релевантны, когда консультантом преодолен некоторый порог понимания объекта. Достижение этого порога связано не просто с изучением балансов, отчетности или других данных, но с проникновением в суть изучаемых проблем. Рано или поздно наступает момент, когда консультант начинает сердцем понимать «душу» предприятия, его глубинные особенности и возможности [30].

Для такого постижения нужно, чтобы исследователь вызвал в своей собственной душе состояние некоего резонанса с «душой» изучаемого явления, например, почувствовал бы «душу» инфляции или бартера в России. Разумеется, подобное состояние невозможно без изучения статистической и другой доступной исследователю информации об объекте, однако только переход количества этой (часто недостоверной или сознательно «лукавой») информации в качество интуитивного понимания может создать предпосылки для выработки полезных и реальных рекомендаций.

Для того чтобы выявить имеющиеся здесь закономерности, перевести когнитивные процессы с интуитивного на научный уровень, необходима соответствующая научная деятельность. По сути, речь идет о создании новой научной дисциплины - экономико-математической когнитивной психологии. Объектом ее изучения является исследователь, разрабатывающий и/или применяющий экономико-математические модели, а предметом изучения - закономерности отбора, интерпретации и использования в моделях фактической и теоретической информации, а также результаты моделирования. К этому направлению относится и разработка классификации психологических типов исследователей, примеры которой приведены выше.

Наконец, третье направление определяется необходимостью разработки принципиально новых способов использования в модели многообразной, разномасштабной и разнокачественной исходной информации об изучаемом объекте. К сожалению, здесь есть много препятствий. Некоторые имеют инструментальный характер. Так, традиционные технологии моделирования ориентированы обычно на учет количественной статистической информации и не позволяют учесть косвенную, качественную информацию, поступающую из различных источников [14]. Другие трудности связаны с разнородностью и разной степенью достоверности исходной информации [13].

Вот неполный перечень источников информации, которая может (и должна) участвовать в качестве исходной при построении экономикоматематических моделей: система статистического учета, бухгалтерский, оперативный и управленческий учет, налоговый учет, антимонопольный учет; нормативно-правовая база федерального уровня, субъектов федерации, местного самоуправления, предприятий и организаций; контракты, соглашения, протоколы о намерениях; результаты опросов и интервьюирования экономических субъектов, в том числе рейтинги; кадастры, классификаторы, карты, географические справочники; публикации в СМИ (в том числе - газеты, радио, телевидение); личный опыт, наблюдения и устная информация, получаемая в процессе личных контактов; психологические наблюдения и исследования, аксиологическая (ценностная) информация; художественная литература, живопись, театральное и киноискусство, музеи; естественный и профессиональный язык, его состояние и тенденции развития; электронные хранилища данных, Интернет; дипломатические документы, мемуарные свидетельства, архивы, данные разведки; научная литература.

Кроме того, большое значение имеют сведения о достоверности, неопределенности, вероятности, значимости, ценности различных элементов информации, т. е. метаинформация, предназначенная для организации экономической информации.

Каждый из этих источников сам по себе может быть недостоверным, но в совокупности сопоставление информации, полученной из этих источников, в состоянии дать достаточно адекватную картину экономики. Однако для этого необходима методология и методика анализа возможностей комплексирования и взаимного влияния этих видов информации. К сожалению, на сегодняшний день эта методология отсутствует. Исследователям, занимающимся проблемами предприятий, хорошо известно, насколько трудно согласовать данные статистического учета с данными опросов предприятий. Один из свежих примеров: доля бартера во взаиморасчетах в промышленности в 2000 г., по сведениям РЭБ, колебалась около 24%, по данным ЦЭК, - 16%, по данным Центра труда и занятости, - 6-8%.

Назрела необходимость создания новой информационно-экономической дисциплины - экономического источниковедения. Экономическое источниковедение - наука о методологии изучения состава, доступности и надежности источников экономической информации и о самой этой информации, способах и методах ее извлечения, достоверности получаемых данных и возможностях их использования. Издавна известно и активно развивается историческое источниковедение; возрастание количества источников, видов доступа и недостоверность экономической информации также указывает на необходимость создания специальной дисциплины, подобной историческому источниковедению, но ориентированной на экономические данные.