ИНСТИТУЦИОНАЛЬНОЕ РАСШИРЕНИЕ ПРИНЦИПА Я. ТИНБЕРГЕНА

На уровне макроэкономики наблюдается медленный прогресс, касающийся появления крайне необходимых новых инструментов, методов принятия решений, разработки и реализации мероприятий экономической политики.

Теория стабилизации экономики предлагает нормативные методы управления процессом колебаний уровня экономической активности, согласно которым требуется минимизировать отклонения важнейших экономических параметров от установленных нормативов, используя при этом подходящий политико-экономический инструментарий.

В стандартном виде функция социальных потерь представляется так:

L = Ьх(и - и*)2 + Ь2(р - р*)2,              (4.6)

гДе и*, р* - приемлемые норма безработицы и темп инфляции в экономике; и, р - фактические значения нормы безработицы и

темпа инфляции; Ьи Ь2 - весовые коэффициенты входящих в функцию социальных потерь показателей, устанавливаемые в соответствии с мнением разработчика экономической политики.

Задача минимизации функции (4.6) решается путем нахождения необходимой пропорции между параметрами и и р. Но и в этом случае область возможных решений лежит в рамках четырех ставших классическими инструментов политики: фискальной, денежно-кредитной, регулирования валютного курса и доходов, которые оказываются необходимыми, однако недостаточными при проведении политики социальных и институциональных реформ. Причина этой необходимости состоит в том, что в управлении экономикой все-таки распространены балансовые схемы, используемые при принятии политических решений, а недостаточности - в том, что в конечном итоге все сводится к “старой” схеме - поощрения совокупного спроса и/или предложения. Через эти параметры достигается изменение величины безработицы и инфляции и минимизируется функция социальных потерь.

Нужно отметить, что ожидания так же зависимы от инструментов, как и количественные показатели - цели. Ввод Р. Лукасом в теорию экономической политики ожиданий является, конечно, важным добавлением в теорию, однако этот подход строится на равновесных представлениях о функционировании экономики, на гипотезе естественного уровня безработицы. Именно поэтому преимущества “критики Лукаса” перед моделью Тинбергена-Тейла веьма призрачны, тем более что в модели рациональных ожиданий присутствуют эффекты инерции.

Предложить новую парадигму управления хозяйственной системой - довольно сложная задача, однако посильная, если удастся вывести теорию экономической политики за рамки дихотомии “спрос-предложение” и спроектировать другую систему отсчета, пусть и являющуюся очередной дихотомией, но зато исключающую “балансовое” мышление, внедряющее в экономическую политику примитивные схемы передаточного механизма экономической политики - управления.

Изменение экономической модели поведения агента, предстающего в образе новатора или консерватора либо сочетающего черты того и другого в зависимости от складывающихся обстоятельств, есть прежде всего психологическое изменение, происходящее вследствие индивидуального восприятия субъектом текущих социально-экономических параметров, значимых

для него и определяющих его решение, а также происходящее по причине генетической предрасположенности к такого рода трансформациям.

Одна и та же новация в одних условиях эффективна, т.е. может быть с успехом реализована, а в других - дисфункциональна, т.е. либо не может быть осуществлена в полном объеме, либо реализуется частично с высокой долей функциональных потерь, что в итоге приводит к существенному снижению ее эффективности. Инвестиции в таком случае не окупаются, а хозяйствующий субъект несет абсолютные издержки.

По аналогии с функцией социальных потерь можно ввести функцию оптимального социального назначения экономических агентов, представив ее в виде:

F = Ъх{п - п*)2 + Ъ2{к - к*)2,              (4.7)

где я, к - соответственно фактическая доля новаторов и консерваторов в общем числе активно действующих экономических агентов (занятых); я*, к* - желательная доля новаторов и консерваторов в общем числе активно действующих субъектов (занятых); п + к = 1, п* + к* = 1; bx, b2 - вес значимости новаторов и консерваторов в экономической системе, причем Ьх + Ь2 = 1.

Подставив выражения к = 1 - п, к* = 1 - п* в функцию оптимального социального назначения экономических агентов (4.7), получим: F = (Ьх + Ь2)(п - я*)2 = (и - я*)2- Требование минимизации функции F = (п- гг*)2 приводит к тому, что экстремум достигается при п = я*, когда фактическая доля новаторов в экономике равна желательной доли. Откуда следует, что экономическая политика должна приводить к минимальной разнице между фактической и желательной долями новаторов в общем числе активных хозяйствующих субъектов в экономике. Проблема сводится к определению понятия “желательное число новаторов”, а также факторов, от которых это число зависимо. Установить желательную Долю новаторов можно, исходя из гипотезы естественного уровня безработицы, полагая, что это число новаторов обеспечивает инфляционно нейтральный уровень безработицы в экономике. Возможна совсем иная постановка данной проблемы, когда Указанная желательная доля новаторов может определяться как число названных агентов, наличие которых в экономике обеспе

чивает устойчивый темп роста ВВП и реальных доходов населения страны при снижении или поддержании неизменным уровня безработицы без увеличения темпа инфляции. Тогда экономическая политика сведется к достижению одной единственной цели - созданию в экономике числа новаторов п, равного п*, для реализации которой понадобится совершенный, разветвленный передаточный механизм.

Если предположить равенство функций социальных потерь и оптимального социального назначения экономических агентов и учесть рационалистические ожидания субъектов хозяйства, тогда можно показать, что F = L;(n- п*)2 = ах(и - и*)2 + а2(р-р*)2, и с учетом и - и* + h(p - р*) имеем (п - п*)2 = (и - u*)2(axh2 + я2)//г2, откуда п = п* + hx(u - и*).

Полученный результат предзадан допущением, что F = L, для которого нужны веские основания. Как минимум, требуется точно показать, что такое равенство может иметь место. Исходя из hx gt; 0 следует, что при превышении безработицы естественного уровня и gt; и* число новаторов также превзойдет желательный уровень - п*. Если безработица низка и lt; и*, то число новаторов меньше приемлемой величины п*. Таким образом, в случае привязки желательного числа новаторов в экономике к естественному уровню безработицы вывод о том, что число новаторов в фазе депрессии (стагнации) превосходит число новаторов в условиях экономического роста - становится запрограммированным довольно сомнительным допущением, о котором сказано выше. Причем этот вывод расходится с эмпирическими свидетельствами об изменении числа новаций при спаде и росте экономики, особенно на современном этапе развития хозяйственной системы.

Итак, подход с позиций установления цели экономической политики и развития известен давно. Однако он не в полной мере учитывает функциональное многообразие хозяйственной системы, сводя проблему к некоему моноагрегату и его оптимизации. Развиваемый здесь подход с позиции необходимости стимулирования конкретных групп агентов обладает большим разнообразием и расширяет возможности применения управленческого инструментария. При этом важно учитывать возникновение функции системы, воспринимая ее как реакцию на имеющуюся потребность и потерю качества и числа функций - дисфункцию системы. Новая теория управления и экономической политики, на мой взгляд, должна исходить из необходимости разработки механизмов, направленных на преодоление дисфункций,

их профилактику. Для этого, конечно, необходимо научиться определять дисфункцию, понимать ее природу, ориентировочно прогнозировать возникновение или условия возникновения и создавать превентивные мероприятия. Экономическая логика и управленческая в данном случае становятся очень близкими: важно обеспечить поддержание и постоянную потребность в создаваемом функциональном наборе для конкретной хозяйственной системы и/или управлять изменением этой потребности, т.е. числом и качественным содержанием имеющихся функций для указанного поля деятельности. Таким образом, на повестку / дня выходит проблема производства функций системы как проблема создания новых благ, причем благ общественных, создаваемых не столько рынком, сколько государством (общественным сектором), а если возникает дисфункция, то появляется проблема подбора инструментария для ее преодоления.

Если описывать экономическую систему, в которой планируется и реализуется экономическая политика как способ ее самоорганизации, не просто целями развития и инструментами экономической политики, из чего исходит принцип Тинбергена, а необходимыми и достаточными группами параметров, задающих уровень дисфункциональности системы. Тогда можно использовать метод социоконфигураций и аппарат нечетких множеств для новой формулировки принципа Тинбергена.

В методе социоконфигураций динамика макроскопических переменных описывается при помощи вероятностного феноменологического описания микроэлементов, причем по их эволюции восстанавливается характер изменений в макроструктурах.

Пусть рассматриваемая популяция состоит из N фирм, из которых можно выделить Р подгрупп Pk(k = 1,... Р), каждая из которых состоит из Nk членов: N = пх +....+ Nk +...+ Np, причем величины Nk могут изменяться. Допустим, что существует некоторое количество моделей поведения фирм - М, относящихся к определенным областям - передача знаний, потребление полученного Дохода, производство и т.д. Для каждой модели т(т = 1,... М) существует dm различных позиций (im = 1,..., dm). Пространство позиций U размерности М состоит из М различных моделей. Позиции, или стратегии, фирмы можно обозначить вектором

• = {/ь.../м}. Тогда число возможных комбинаций позиций (стра-

Af

тегий) будет задано: J= J\dm. Поскольку фирмы реализуют

т=1

различные стратегии, отстаивают разные позиции, постольку, обозначив nki число членов подгруппы Ph имеющих стратегию /, а общее число фирм, следующих стратегий і - Nh получим:

Nt = пи +...+ nPj, Nk = nkl +...+ пы.

Откуда следует определение социоконфигурации, описывающей микроэкономическое состояние системы. При изменении nki в момент времени t имеем социоконфигурацию: n(t) = {nki(t)9 к = 1 ,...,Л і = 1,... /} из R = PJ неотрицательных целых элементов. Однако для описания популяции фирм приведенных выкладок недостаточно, поскольку в них не фигурируют ресурсная составляющая популяции и количественные параметры, характеризующие ее изменение. Допустим, что существует количественная мера ус (с = 1 ,...L), охватывающая L-мерное пространство состояний Я. Тогда каждое динамическое состояние описывается вектором У(0 = {Уі(0gt;—,;Уі(0Ь принадлежавшим пространствуя.

Общий вывод гласит, что эволюция популяции описывается изменением во времени взаимодействующих векторов, задающих социоконфигурацию и ситуацию, характеризуемую определенным распределением ресурсов и издержками, а наиболее перспективным подходом к моделированию эволюции популяций является метод социоконфигураций, позволяющий учесть агрегатный подход и метод биологических аналогий.

При проведении экономической политики правительства принимают, как правило, решения, касающиеся всей системы, но одновременно эти решения затрагивают и отдельные элементы системы по-разному. Тем самым изменяются цели, ограничения, критерии выбора - они не могут быть абсолютно точно определены. В силу высокой степени неопределенности влияния свойства системы подлежат непреднамеренному изменению. Это отражается на целях, функциях, областях приложения усилий системы, издержках действия, времени до изменения базовых параметров, устойчивости к мутациям, уровню отторжения вновь вводимых норм. Нечеткость передаточного механизма экономической политики возникает вследствие невозможности обладания точными знаниями о тех вариантах политики, которые наиболее целесообразны. При анализе больших макроэкономических систем открывается возможность моделирования неопределенности, выраженной, в частности, в градациях информированности центра принятия решения о состоянии нижележащих уровней.

Отметим, что до настоящего времени силы исследователей были направлены в основном на формализацию отдельных процедур и этапов процесса принятия решения, а макроэкономисты исходили из соответствия целей и инструментов, как будто цели четкие и правильные. Между тем системы теряют свои цели, функции, области приложения усилий, в них наблюдается рост издержек и снижается устойчивость к мутации. Это означает дисфункциональность системы, глубина которой определяется величиной отклонения. Такой подход приводит к тому, что все равно нужно знать некое начальное или приемлемое состояние системы, чтобы понимать масштаб возникшей дисфункции.

Таким образом, подавляющая часть моделей принятия решения в нечетких условиях носит нормативный характер, когда множество альтернатив, критерии целей и ограничения, отношения предпочтения считаются заданными.

С помощью целевой функции формально представляется одно из основных свойств: ценность, полезность, стоимость, качество и т.д. Нечеткость в постановке задачи математического программирования может содержаться как в описании множества альтернатив, так и в описании целевой функции. По Беллма- ну-Заде, задача достижения нечетко поставленной цели при нечетком ограничении решается на основе принципа слияния[122]. Нечеткая цель (например, достижение цели макроэкономической политики) G и нечеткое ограничение (распределение инструментов для реализации целей макроэкономической политики с тем, чтобы система обладала необходимым числом функций) С описываются нечеткими подмножествами универсального множества альтернатив X, т.е. соответственно функциями \xG: X -gt; (0, 1) к\хс: X (0, 1) из F(X) = {|X/|i: Х(0, 1)}. При этом нечеткое решение определяется как нечеткое подмножество D множеств X, получающееся в результате слияния нечетких целей и нечетких ограничений лица, принимающего решение, в данном случае правительства.

Решение задачи сводится к интеграции исходной информации с помощью некоторой операции над нечеткими подмножествами G и С множества радиусов {/?} с последующим выбором такой альтернативы R*.

Задача многоцелевого (многокритериального) принятия решения в большей степени отвечает описанию дисфункции системы. Многокритериальную оптимизацию в нечетких условиях можно представить в виде системы (X, С1?.. .Сп, L) где X - универсальное множество альтернатив (по целям, функциям, области приложения, издержкам действия, сроку до изменения системы, устойчивости к мутации), L - решетка, а критерием Ct(i = 1,..., п) называется L-нечеткое множество.

Если все критерии рассматривать как равнозначные и сравнимые, то в соответствии с принципом слияния имеем набор (X, Д L),

где D = C1n...nCw, т.е. |iD = u *ц * ...*|1с ’ * - один из вариан-

Ч с2 и

тов операции пересечения нечетких множеств в fL(X). Однако в реальных условиях принятие решения происходит при наличии критериев неодинаковой значимости. Тогда если имеется множество нечетких критериев и множество весов критериев, то нечеткое подмножество Q —gt; М:

Pi , если С, є М О, если С і lt;2 M

определяет взвешивание критериев.

П

Процедура взвешивания критериев рассматривается как отображение v:P(Nn) —gt; L, где P(Nn) - множество всех подмножеств индексов критериев оценки дисфункции системы Л^-{ 1,..., я}, L- решетка. Функция D: X —gt; L, отображающая решения, определяется с помощью нечеткого интеграла. Таким образом, понятие оптимальности заменяется в векторной оптимизации понятием недоминируемости. Для дальнейшего сужения этого множества Р° необходима дополнительная информация. Примерами таких обобщенных критериев могут служить взвешенная сумма нечет

П

ких критериев С=Х®іС/gt; произведение вида С = П^(о1; мини

1 = 1

мум отношения С = min (С, /со-), где С{ - нормализованные кри

терии (нечеткие цели, по Беллману и Заде), а со, - их вес (/,...,л).

Нечеткая постановка задачи многокритериального выбора предполагает, что известно множество сравнимых альтернатив и множество критериев (аспектов) сравнения, причем нечеткая

оценка альтернативы А, по критерию С, характеризуется функцией принадлежности (/),.), /),є R, а относительная

важность со, критерия С, - функцией принадлежности

Щ.О;)’ W^R.

Управление многими реальными экономическими процессами, по сути дела, представляет собой последовательность решений, направленных на достижение некоторой цели. Этим объясняется особое внимание экономистов к созданию динамических моделей принятия решения при нечеткой исходной информации, когда учитывается ее изменение во времени. Любой процесс управления экономической системой характеризуется множеством состояний этой системы X и множеством значений управления U; состояния и значения управления для момента времени t є Т будем обозначать через xt и ut соответственно. Функционирование системы, т.е. ее переходы из состояния в состояние под воздействием управления, описывается уравнением состояния (движения): xt+i - f(xt, ut). Здесь предполагается, что изменения состояний происходят в дискретном времени T = {t} = {0,1,2,...}. Если, кроме того, система имеет конечное число состояний и управлений, то многошаговый процесс принятия решения можно представить с помощью модели (X, [/,/, х0, X,), где X = {хь ..., xN}, U = {wlv.., um},f- переходное отображение, х0 є X - начальное состояние, Xt є X - множество конечных состояний. Таким образом, для решения проблемы описания дисфункции системы, а под ней я понимаю особое промежуточное динамическое состояние любой системы или института, нужно уметь определить начальную точку или задаться ей, знать то состояние, к которому необходимо прийти. Под конечным состоянием можно понимать тот результат экономической политики правительства, который желателен.

Итак, нам удалось продемонстрировать направления дальнейшего поиска по использованию модели “новатор-консерватор” для получения новых рецептов в сфере макроуправления экономической системы на основе эволюционных представлений шУМпетерианского типа, существенно модифицировав эти представления. Появление новой комбинации отнюдь не гарантирует экономического развития.