4              ЭВОЛЮЦИОННЫЕ              МОДЕЛИ              ЭКОНОМИЧЕСКИХ              СИСТЕМ

До разработки эволюционной модели экономической системы, составляющей ядро нашего подхода в области новой теории экономической политики, предполагающей изучение влияния динамики новаторов, консерваторов и безработных на валовой национальный продукт, необходимо показать возможности типовых оптимизационных и эволюционных моделей в этой сфере.

Если границы исследуемой системы определены, то необходимо осуществить выбор критерия, который выявит наилучший вариант проекта. В большинстве случаев по вышеизложенной причине выбирают прямые экономические критерии, например, валовые капитальные затраты, издержки на единицу продукции, чистую прибыль, доходы от инвестиций. Кроме этих существуют косвенные экономические критерии в виде технологических 318

факторов, например, когда требуется минимизировать продолжительность какого-либо процесса, количество потребляемой энергии, удельный вес объекта или объем, максимизировать нагрузку. Необходимо сказать, что в подобной постановке экономические задачи оптимизации возникают в рамках теории исследования операций.

Важно отметить, что независимо от содержания оптимизационных методов только один критерий может использоваться при определении оптимума, так как невозможно получить решение, которое одновременно обеспечит минимум затрат и максимум, например, надежности. В такой ситуации один критерий выбирается первичным, все остальные - вторичными. Первичный критерий используется как характеристическая мера, вторичный - как ограничение. Эти ограничения устанавливают диапазоны изменений соответствующих показателей от минимального до максимального приемлемого значения. На следующем этапе постановки задачи оптимизации осуществляется выбор независимых переменных, которые должны адекватно описывать допустимые состояния или условия функционирования системы. Существуют два важных условия, определяющих этот выбор. Во-первых, необходимо провести различие между переменными, значения которых могут изменяться в широком диапазоне, и переменными, значения которых фиксированы и определяются внешними факторами. Во-вторых, при постановке задачи следует учитывать все основные переменные, которые влияют на функционирование системы или качество объекта. Очень важно при выполнении двух условий обеспечить достаточный уровень детализации, т.е. наравне с вовлечением всех переменных не перегрузить задачу мелкими, незначительными деталями.

После того, как характеристический критерий и независимые переменные выбраны, на следующем этапе постановки задачи необходимо построить модель, которая описывает взаимосвязи между переменными задачи и отражает влияние независимых переменных на степень достижения цели, определяемой характеристическим критерием. В принципе оптимизационное исследование можно провести на основе экспериментирования с самой системой. Однако, на практике проводится математическое представление системы, которое и носит название модели. Модель в Математическом оформлении представляет собой некоторый набор уравнений и неравенств, которые определяют взаимосвязь Между переменными системы и ограничивают области измене-

Процедура

согласования

результатов

Реальная

экономическая

система

Алгоритм

построения

модели

Интерпретация

результатов

Свойства

модели

Компьютерная имитация, оптимизация модели

Рис.

ни я переменных, а функция цели, которая подлежит оптимизации, - суть характеристический критерий. При создании модели реальная система требует обязательного упрощения (рис. 4.16).

Оптимизационные модели приводят к получению определенного критерия, а эволюционные дают масштабную картину изменений в рассматриваемой системе. В этом состоит их принципиальное отличие. Модели, используемые в экономической науке, имеют собственную иерархию по уровню значимости и применимости (в этом смысле эволюционные модели поглощают оптимизационные критерии). Проблема состоит еще и в том, что эволюционисты, как правило, отказываются от рационалистичного критерия, не сводят функцию полезности индивида к экстремуму, поскольку не считают индивида максимизатором удовольствий. Однако максимизация функции индивидуальной полезности - это, по существу, задача оптимизации, это критерий оптимизации, к которому не может быть сведено сложное и психологически многогранное человеческое поведение.

Особенность оптимизационного моделирования состоит в том, что специалисты, обладающие одинаковым уровнем подготовки, на одну и ту же реальную систему могут предложить совершенно разные модели. Однако ни одну из таких моделей нельзя считать единственно верной. Качество модели нельзя оценивать ни по структуре, ни по форме. Единственным критерием такой оценки может служить лишь достоверность полученных на модели смысловых результатов поведения реальной системы. При разработке модели стремятся к тому, что известно под принципом оптимальной неточности: модель должна быть настолько

детализирована, насколько это необходимо для целей исследования. Обычно в целях снижения затрат времени и труда на постепенное совершенствование модели ее подгоняют под методы, наиболее развитые к данному моменту. Например, часто возникает желание формулировать все задачи как задачи линейного или геометрического программирования просто потому, что удобно работать с задачами такой структуры.

Выделяют три типовых модели оптимизационного исследования: аналитические, поверхности отклика и имитационные. Последние модели наиболее близки по своей фабуле к моделям эволюционного типа. Аналитические модели предполагают формулировку уравнений материального баланса. Уравнения могут содержать интегральные и дифференциальные операторы, а значит - предполагать их замену квадратурными формулами и аппроксимацию. В модели поверхности отклика вся система или входящие в нее части состоят из аппроксимирующих уравнений выбранного вида, коэффициенты которых определяются на основе прямо или косвенно полученной информации о работе системы. Модели такого типа используют, когда отклик системы непредсказуем. В моделях третьего типа основные уравнения группируются в отдельные модули или подпрограммы. Они описывают работу отдельных частей или реакцию системы на изменение ее состояния. Имитационные модели используют, когда имеются неявно заданные переменные, когда от состояния системы зависит выбор алгоритма вычислительной процедуры, когда приходится вводить случайные возмущения в модель. Эти модели обычно нуждаются в больших вычислительных мощностях и используются при определении правил эволюции экономической системы как вспомогательный моделирующий комплекс для имитации каких-то реакций или стратегий поведения системы. Безусловно, эволюционные модели, как модели более высокого порядка сложности, строятся на иных критериях и принципах.

Выбор типа модели определяется качеством имеющейся информации об экономической системе, степенью понимания того, что происходит с системой, зависит от сложности самой системы. В качестве показательного примера оптимизационной Модели выступает так называемая инфологическая модель экономической системы. Инфологическая модель строится в предположении, что существует разграничение числа звеньев управ

ления, информация флуктуирует по контурам между уровнями этих звеньев, а анализ данных производится в режиме реального времени[111].

В качестве целевой функции в инфологической модели может рассматриваться функционал, выражающий эффективность функционирующей экономической организации. Поэтому возникает задача максимизации этого функционала:

ХХХ^/.^О,- -Fw)xv -ІХ;єЛ/єіс/Л7 -izaeL,seS ^ІкзУ Iks ^

—gt; max,

где I - множество условных номеров решаемых задач; / - множество условных номеров технических средств; L - множество условных номеров уровней решения задач; - функция штрафов, задающая оценку потерь вследствие опоздания решения стоящей управленческой задачи из-за задержки решения /-ой задачи на первом уровне с помощью j-го технического средства; Сц - стоимость 7-го технического средства с учетом затрат на приобретение, монтаж и т.д., дополнительных затрат на установку данного технического средства на первом уровне; Ctks - стоимость 5-ного варианта обустройства каналов связи между первым и ?-ым уровнями; xijt - условие решения /-ой задачи на первом уровне 7-ым техническим средством; zjt - условие наличия 7-го технического средства на первом уровне; у1Ь - условие наличия связи между первым и ?-ым уровнями варианта s; L, - множество номеров технических средств, каждое из которых обеспечивает решение /-ой задачи; Lj - множество номеров уровней, на которых целесообразно размещение 7-го комплекса технических средств; Э, - ожидаемый эффект от автоматизированного решения задачи[112].

Кроме указанных точных параметров в модель входят величины, определяемые экспертным путем. С одной стороны, это выступает фактором, расширяющим область использования оптимизационных критериев и моделей, но, с другой стороны, вводит в такие модели определенную долю неточности, связан

ную с применением экспертных процедур. Занимаясь проблемой распределения инвестиций между объектами вложений, мне пришлось столкнуться с ситуацией, когда оптимизационные модели максимизации совокупного дохода и минимизации риска портфеля инвестиций при разных структурах распределения давали, как минимум, одно состояние, при котором совокупный ожидаемый доход и риск были одинаковыми для различных структур распределения инвестиций. Тогда возникал вопрос: как же все-таки распределить инвестиционный поток, иными словами, какую структуру выбрать? Без качественной оценки структуры распределения, которая могла быть осуществлена в том числе с использованием экспертных методов, дать какой-либо однозначный ответ на этот вопрос и тем более осуществить обоснованный выбор структуры распределения не представляется возможным. Таким образом, оптимизационные модели имеют фундаментальный порок, связанный с тем, что вся гамма эволюционирующих свойств экономической системы сводится к одному-двум агрегированным критериям, которые подвергаются исследованию на экстремум.

Представленная инфологическая модель, по существу, оптимизационная, позволяет акцентировать внимание на изменении структуры, функций, задач экономической системы. В итоге, повышается степень автономности системы, поскольку размываются ее границы: обладание одинаковыми информационными возможностями неуклонно ведет к усреднению доминирующей роли отдельных индивидов, групп и организаций в целом. Однако она есть не что иное, как процедура максимизации разницы приобретаемого дохода от решения конкретной управленческой задачи и издержками, обусловленными созданием необходимой инфраструктуры для решения таких управленческих задач. Следовательно, инфологические модели представляют собой формализацию работы информационного блока экономической системы, когда все процессы рассматриваются через призму информационных потоков и издержек, связанных с их обслуживанием. Полагаю, что очень уместно использовать такого рода модели в качестве вспомогательного инструментария при описании эволюции трансакционного сектора экономики. Вместе с тем такие модели, построенные на оптимальном критерии, не являются Достаточными, чтобы понять все закономерности эволюционного процесса. В противном случае эволюция представляется поверхностно и никаких значимых выводов о ее характеристиках сДелать не удается.

Эволюционную модель экономической системы представим на основе одной из работ Дж. Силверберга и Б. Верспагена[113]. Будем исходить из того, что действия агентов подчиняются эффекту “непредсказуемых последствий”, т.е. они ограниченно рациональны. Изменение в экономической системе представим, согласно этому подходу, как извлечение из нормального распределения, центрированного около текущего значения отношения НИР к капиталовложениям. Положим, что является закономерным и близким к действительности, что имитацией будут заниматься в основном низко прибыльные структурные элементы (агенты - фирмы) системы. Эволюцию экономической системы будем рассматривать в шумпетерианском ракурсе. Это означает, что система развивается вследствие того, что текущее потребление и инвестирование, приносящие определенный доход агентам, в какой-то части тратятся на осуществление новаций как способа конкурентной состязательности и дальнейшего наращивания прибылей. Совершаемые технические изменения и составляют генератор социально-экономических изменений. Имитация является основой консервативной модели поведения агента.

Поскольку рассматриваемые технические изменения в системе являются результатом получения прибыли, пусть даже с учетом неопределенностей, постольку логика моделирования принимает во внимание классическую рациональность, межвременную оптимизацию, идентификацию равновесных состояний. То же характерно и для моделей Р. Нельсона и С. Уинтера[114]. Требования к модели эндогенного роста в отношении технологии и методов принятия решений сводятся к следующим: 1) в данный момент времени используется не одна, которая мгновенно замещает существующую до нее технологию без имитаций и переливов, а несколько технологий, которые могут быть приняты к реализации даже на пределе инвестиционных возможностей; 2) темп технического прогресса представляет собой функцию диффузии новых технологий; 3) знания и информация в отношении технологий и нововведений могут быть либо вполне доступны, либо

нет. Эта идея поднята в ряде работ Р. Нельсона и К. Эрроу[115]. Она состоит в недостаточной исследованности связи между явными и скрытыми нормами прибыли и стимулами к нововведениям. Здесь можно обнаружить явное несоответствие. Вполне возможно, что в экономике наблюдается недостаточное число проводимых НИОКР, а это означает, что она находится в состоянии недоразвитости по сравнению с состоянием, характеризующимся достаточным уровнем НИОКР. Одновременно с этим может наблюдаться, условно говоря, избыток НИОКР, которые не приносят весомой отдачи и поэтому могут быть отсрочены или вообще свернуты. Проблема, таким образом, касается пропорции в осуществлении вложений в НИОКР, необходимости этих направлений, приоритетов развития, но осложняется тем, что научно- технические разработки при современном уровне развития науки и техники требуются даже на имитации уже осуществленных нововведений. Многочисленны случаи, когда не удавалось в относительно короткое время воспроизвести объекты военно-космической техники в силу требующихся колоссальных затрат на проведение собственных НИР для того, чтобы понять технологические особенности объекта и имитировать его.

Концепция ограниченной рациональности, отбора и обучения позволяет проводить с помощью компьютерного моделирования и создания “искусственных миров” идентификацию стратегий поведения фирм в отношении новаций и осуществляемых вложений в НИР на базе прибыльных представлений. Для российских предприятий будут интересны два вывода, которые следуют из реализации подобных моделей: при всех оговоренных допущениях фирмы, во-первых, проявляют тенденцию выбора стратегий на основе анализа параметра отношения НИР к товарообороту, а не отношения НИР к прибыли; во-вторых, в стадии стагнации фирмы “зондируют” область возможных стратегий путем описанных мутаций и имитаций и в конечном счете могут обнаружить полезность осуществления НИР в качестве прорывных действий, преодолевающих кризисное состояние. Возможности модели ограничены тремя крупными недостатками: во-первых, при рассмотрении вложений в НИР речь идет об

однородном продукте; во-вторых, вхождение новой фирмы в популяцию происходит только в результате выбытия ранее существовавшей фирмы, так что общее число фирм является фиксированным и, наконец, в-третьих, при использовании уравнения, описывающего темпы изменения занятости, в модели игнорировался платежеспособный спрос на объем выпускаемой продукции, считалось, что объем производства соответствует величине производственной мощности, а это очень натянутое допущение. Исходя из перечисленных ограничений модели, становится ясно, что она не сможет дать ответа в отношении стратегий фирм, вкладывающих в НИР определенные средства, например, при случайном входе или выходе фирмы из популяции и варьируемом общем числе фирм. Если учитывать неоднородность продуктов и платежеспособный спрос, колебания которого случайны и определяются множеством причин, то, очевидно, результаты будут не столь обнадеживающими, а часть выводов потребует пересмотра.

Теперь остановимся на другой эволюционной модели, предполагающей рассмотрение экономической системы в виде популяции фирм, но имеющей очень похожие недостатки. Они делают проблематичным использование представленных подходов и моделей в качестве теоретического инструмента формирования экономической политики. Иными словами, модели подобного рода довольно трудно адаптировать в области подготовки мероприятий макроэкономической политики и заложить в основу теории экономической политики. С позиций эволюционного подхода экономическая система описывается параметрами состояния и правилами, задающими динамику перехода в другое состояние. Это правила индивидуального поведения и правила поведения популяции в целом, например, правила входа в популяцию, правила выхода, правила накопления и передачи опыта, взаимодействия внутри популяции и т.д.

Если воспользоваться теорией жизненного цикла, то в ряде работ[116] описывается ситуация, когда государство, вмешивается в процессы функционирования предприятий (элементы системы - хозяйствующие субъекты, активные экономические агенты),

в фазе “старения” или накануне этой фазы осуществляет субсидирование и тем самым не дает неэффективным фирмам “спокойно умереть”. Как раз здесь и существуют два аспекта,

о              которых исследователи обычно умалчивают. Во-первых, это проблема банкротства и эффективности обанкротившейся организации. Во-вторых, это проблема государственной политики стимулирования развития неэффективных фирм не только в централизованной экономике, но и в экономике рыночной формы организации. Американская экономическая история дает достаточное количество фактов, когда правительство выдвигало лозунг вроде: «Что хорошо для “Дженерал Моторе” - то хорошо для Америки!». Тем самым оно помогало своим транснациональным гигантам справиться с угрожающими их благополучию трудностями. Более того, как можно рассуждать об организационной “смерти” подобных корпоративных гигантов, составляющих скелет современной промышленности? Скорее всего, проблема должна сводиться не к реализации концепции “вход без выхода”, которая присуща централизованной экономике, а к отношению “ни входа - ни выхода” для определенных рыночных структур, в которых действуют гиганты. Кроме того, возможна ситуация “скоординированный вход - скоординированный выход” для централизованного хозяйства, когда по решению центрального органа может быть образовано одно предприятие и преобразовано другое, с передачей имеющихся фондов своим “коллегам” по отрасли. Если учесть, что производственные фонды не могут исчезнуть бесследно при ликвидации предприятия ни в рыночной форме хозяйства, ни в централизованной, а это является фактом реальной экономической жизни, то из модели необходимо вывести механизм обнуления производственных фондов. Следовательно, заслуживает иной трактовки и дополнительных изучений проблема банкротства, как составной элемент эволюционных процессов. Необходимо учитывать, что банкротство с позиций современных институтов воспринимается как неэффективность, на самом деле око не подразумевает автоматическую неэффективность “потерпевшего” и обоснованность наказания, которое осуществляет рынок. Экономическая мысль сегодняшнего дня подтверждает, что банкротство может быть результатом скоротечных изменений внешней по отношению к субъекту среды, институциональных правил, высоких темпов объема продаж (известны случаи, когда растущая темпом 20-25% фирма не справлялась с платежами и, несмотря на поразительные рыночные

успехи, оказывалась на грани банкротства или становилась банкротом) и многих других факторов.

Научно-технический сектор (информация, культура)

Финансовый сектор

(инвестиционные ресурсы)

Поправки в указанную модель могут быть следующие.

Рис. 4.17. Модель самоорганизующейся экономической системы

Производственный сектор (технологические возможности)

Представим экономику как самоорганизующуюся систему (рис. 4.17). Примем модель экономической системы в виде трех секторов: 1) финансового, под которым понимаются возможности аккумуляции инвестиционных ресурсов; 2) научно-технического потенциала, позволяющего реализовать стратегии в отношении НИР, возможности накопления и обработки информации, поступающей извне и циркулирующей внутри системы; 3) производственного сектора, где на выходе имеем комбинацию “старых”, т.е. являющихся продуктом традиционного профиля деятельности системы, и “новых” товаров, полученных при отказе от определенных профильных производств или в результате расширения деятельности системы, ее реструктуризации и осуществления новых инвестиционных проектов либо такого совершенствования “старого” товара, когда он начинает восприниматься потребителем в качестве обновленного.

Исходя из ресурсных возможностей, можно предположить, что по мере наращивания объемов производства новой продукции исчерпывается потенциал традиционных производств. Эволюция экономики как сложной системы предстает в виде не- прекращающегося поиска внутренне согласованной структуры производства.

Экономическая система задается уравнениями и СР-ограни- чениями, под которыми понимается диссипативный поток - постоянный поток потерь произведенного, представленный в виде функции потерь для каждого сектора. Цикл самоорганизации системы означает замкнутую цепь положительной обратной связи, когда каждая последующая компонента стимулируется предыдущей и сама выступает своеобразным генератором для последующей. В случае выделенных трех секторов наблюдаются следующие взаимодействия: концентрация финансовых ресурсов

в финансовом секторе используется на проведение НИР, ОКР, подготовку производства новых продуктов; осуществленные исследования и разработки стимулируют как производство, так и поиск новых инвестиционных средств на продолжение исследований и разработок; производственный сектор, выпуская определенный объем продукции, приносит доход, осуществляя вклад в формирование финансовых ресурсов и стимулируя научный сектор на новые исследования и создание новых видов продукции. Разрывы связей, когда финансовый сектор становится самодостаточным и самоорганизующимся, приводят к различного рода конфликтам и диспропорциям в системе, увеличивают число и размер дисфункций.