Оглавление

ОДИН ИЗ ПОДХОДОВ К ПРИНЯТИЮ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИКЕ РЕГИОНА

Б.Д.Ширапов, П.Ж.Хандуев

Байкальский Институт Природопользования СО РАН, лан-Удэ

        Введение. Проблема принятия управленческих решений на уровне региона возникла в связи с усилившейся тенденцией перераспределения полномочий между федеральным центром и регионами России. Поскольку процесс усиления роли региональных властей сопровождается увеличением меры их ответственности за принятие тех или иных управленческих решений, то закономерно приобретает актуальность проблема учета социально-экономических последствий тех или иных решений на региональном уровне. Известно, что экономика как страны в целом, так и ее регионов функционирует в условиях большой неопределенности. Одним из методов преодоления этой неопределенности является проигрывание различных вариантов развития региона на ЭВМ, на основе сценариев развития, с использованием экономико-математической модели.
        Однако применение экономико-математического инструментария системных исследований, в условиях перехода страны к новым формам хозяйствования, обнаружило необходимость существенных изменений в принципах моделирования таких сложных систем, как экономика региона. Прогнозы экономической динамики, разрабатываемые на основе неоклассического подхода с применением техники эконометрического моделирования, по существу, представляют собой экстраполяцию сложившихся тенденций. В условиях экономического спада, когда развитие экономики отличается низкой инерционностью, обнаружилась неадекватность традиционных эконометрических средств задачам моделирования качественных изменений в структуре сложных экономических систем. Для этого требуются модели структурной динамики (например [1-3]), позволяющие преодолеть механицизм в моделировании развития экономических систем со сложной структурой обратных связей.
        Таким образом, используя экономико-математическую модель имитационного типа, и системно варьируя значения входных (экзогенных) параметров модели, можно получать информацию об изменении основных социально-экономических показателей. Другими словами, используя модель структурной динамики, можно построить сценарии развития региона, направленные на решение двух основных проблем. Во-первых, выделение ключевых моментов развития региона и разработка на этой основе качественно различных вариантов его динамики. Во-вторых, всесторонний анализ и оценка каждого из полученных вариантов, изучение его структурных особенностей и возможных последствий его реализации.
        Общая схема исследования. В БИП СО РАН ведутся работы по разработке инструментария и программного обеспечения системных исследования в экономике региона. Так, например, разработана экономико-математическая модель развития региона [4-5], на ее основе проведены сценарные расчеты развития Республики Бурятия (теория построения сценариев приведена в [6]). Данная экономико-математическая модель, по классификации данной в [7] является интегрированной моделью хозяйства региона, включающей в качестве особого блока межотраслевой баланс. Специально, для расчетов по этой модели был создан транслятор с языка имитационного моделирования DYNAMO, который наряду со стандартными функциями включает в себя возможности матричной алгебры, а также создан пакет прикладных программ и написан ряд утилит для автоматизации процесса моделирования, анализа и просмотра выходных графиков, таблиц и диаграмм.
        В целом, технологическая схема моделирования развития региона выглядит следующим образом:


       
        Рис. 1. Технологическая схема моделирования


       На первом этапе исследователь формулирует экономико-математическую модель в терминах дифференциальных уравнений, соответствующую определенным гипотезам о характере будущего экономического и социального развития, либо плану мероприятий призванных решить ту или иную проблему.
        Затем эта же модель записывается в терминах системной динамики (дифференциальные уравнения в конечных разностях) на языке имитационного моделирования DYNAMO.
        На следующем этапе модель записанная в виде программы на языке DYNAMO транслируется и в случае обнаружения синтаксических или семантических ошибок, транслятор сообщает о них исследователю и процесс начинается с этапа 2.
        Если компиляция проходит успешно, то в результате мы получаем выходные файлы в текстовом формате.
        На следующем этапе полученные результаты обрабатываются в целях более удобного их представления. С помощью специальных утилит выходные файлы преобразуются в формат удобный для импорта в MS EXCEL, где с помощью специальных макросов строятся графики, таблицы и диаграммы.
        Другой альтернативой является построение функции эффективности в многокритериальных задачах принятия решений (авторы метода: чл.-корр. РАН Васильев С.Н. и Селедкин А.П., 1980).
        На завершающем этапе, исследователь или лица принимающие решение, оценивают полученные результаты и делают соответствующие выводы о выдвинутых гипотезах и/или предлагаемых управленческих решениях.
        Построение функции эффективности. Как уже указывалось выше, после этапа построения сценариев развития региона и проведения сценарных расчетов по ним, может последовать этап построения функции, количественно описывающей предпочтительность того или иного сценария.
       

(1)

        Здесь - функция эффективности; - искомые коэффициенты функции эффективности; - вектор критериев оптимальности; n – число критериев.
        Функция эффективности вида (1) использовалась в [8], предлагаемый там способ синтеза функции обеспечивает ее монотонность и предъявляет меньшие требования к компетентности экспертов. Функция эффективности ищется в виде линейно-квадратичной формы от нормированных соответствующим образом значений локальных критериев. Например, если в качестве локальных критериев задать валовой выпуск () и дефицит бюджета (), то можно использовать следующие преобразования:

(2)
(3)

        где x – валовой выпуск в рублях; d – дефицит бюджета в рублях.
        Известно, что в большинстве случаев большее значение валового выпуска более предпочтительно, и наоборот, большее значение дефицита бюджета менее предпочтительно. Поэтому в формулах (2) и (3) соответствующим образом отличаются числители.
        При помощи всевозможных преобразований и диалога с экспертами, задача синтеза функции эффективности сводится к решению задачи математического программирования вида:
        Максимизировать линейную форму по множеству значений параметров , удовлетворяющих линейным ограничениям (4):

 

(4)

        Эта задача может быть достаточно легко преобразована к каноническому виду, при этом размерность задачи можно сократить за счет того, что не на все накладывается условие неотрицательности. Численно реализовать решение этой задачи удобнее всего двойственным симплекс методом.
        Определение оптимальных сценариев. Перед построением функции эффективности необходимо определить количество критериев оптимальности, сами критерии, а также провести процедуру нахождения оптимальных сценариев (в смысле Парето).
        Определение. Сценарий , где m – число параметров модели, с соответствующим ему вектором значений локальных критериев оптимальности ,где n – число локальных критериев, называется эффективным (оптимальным по Парето), если не существует другого сценария , которому отвечает вектор такой, что для всех k=1…n и .
        В двумерном случае графическое изображение семейства оптимальных по Парето сценариев будет представлять из себя кривую, соединяющую точки, соответствующие оптимальным сценариям (рис. 2).


Рис. 2. Кривая сценариев оптимальных по Парето

        При выборе критериев оптимальности и построении сценариев необходимо учитывать следующие обстоятельства:
        Критериев не должно быть слишком много, необходимо помнить, что чем больше критериев, тем труднее экспертам правильно оценить сценарии;
        Зависимость между эндогенными переменными модели, рассматриваемыми в качестве критериев оптимальности, должна быть незначительной;
        Сценарии развития региона должны качественно различаться, в противном случае большая часть сценариев окажется неоптимальной в смысле Парето;
        При нормировании критериев необходимо учитывать экономический смысл нормируемой величины, не ограничивая себя формулами (2) и (3);
        Критерии оптимальности можно могут быть как терминальными так и интегральными. В качестве примера, можно привести следующие терминальные критерии оптимальности – численность населения региона, валовой выпуск, среднедушевое потребление и т.д. в году t0.


       
        Рис. 3. Терминальные критерии оптимальности


        Примером интегрального критерия оптимальности может служить сумма капитальных вложений за T рассматриваемых лет.
        Направления использования представленного подхода. Метод имитационного моделирования дает возможность широкого использования математического аппарата и персонального компьютера для анализа экономических процессов. Основным достоинством имитационного моделирования является возможность экспериментальной проверки предложений, связанных со структурными изменениями, модернизацией экономических механизмов, с другими усовершенствованиями не поддающимися формальному количественному описанию.
        Системная модель развития региона в сочетании с предложенным инструментарием может быть использована для анализа следующих содержательных задач развития региона:
        Макроэкономической оценки вариантов реализации той или иной стратегии социально-экономического развития региона.
        Формулирование приоритетов бюджетной и налоговой политики при реализации экономической стратегии развития региона.
        Проблемы финансовой стабилизации и финансово-бюджетной самодостаточности регионального развития.
        Оценки и сравнения механизмов мобилизации, распределения и перераспределения финансовых средств в регионе.
        Конкретных проблем (по числу блоков модели) – безработицы, реальных доходов населения, сбалансированности регионального бюджета и т.д.

        Литература

  1. Forrester J.W. World Dynamics. Cambridge, Massachusetts, Wright – Allen Press, Inc., 1971
  2. Forrester J.W. Urban Dynamics. – Cambridge, Massachusetts, The MIT Press, 1969
  3. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия, М.: Прогресс, 1971
  4. Хандуев П.Ж., Ширапов Б.Д. Сценарный подход как метод преодоления неопределенности в разработке стратегии развития региона // Принцип неопределенности и прогноз развития социально-экономических систем: Материалы третьего науч. семинара “Самоорганизация устойчивых целостностей в природе и обществе”, 15-17 мая 1999 г. – Томск, 1999, с. 89-90
  5. Ширапов Б.Д. Использование системной динамики в моделировании регионального развития // Пробл. устойчивого развития региона: Тез. школы-семинара молодых ученых, 28-30 сентября 1999 г. – Улан-Удэ, 1999, с.82-83
  6. Шибалкин О.Ю. Проблемы и методы построения сценариев социально-экономического развития, М.: Наука, 1992. – 176 с.
  7. Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика, М.: Экономика, 1997.- 479 с.
  8. Васильев С.Н., Селедкин А.П. Синтез функции эффективности в многокритериальных задачах принятия решений. //Техническая кибернетика, №3, 1980, с. 186-190.

Оглавление