Оглавление

НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ В УПРАВЛЕНИИ РЕГИОНАЛЬНЫМИ
ПРОГРАММАМИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО И СОЦИАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ

С.Л.Турков

Вычислительный центр ДВО РАН, Хабаровск

        В настоящее время при управлении политическими, экономическими и социальными процессами экономисты и управленцы-практики не учитывают факт необходимости принятия управляющих решений в условиях конфликта и неопределенности. Такое положение обусловлено целым рядом причин методологического характера, которыми определяются объектная, предметная и задачная области управления сложно организованных систем.

        Региональная экономика как наука начинается с признания того факта, что каждому региону присущи свои особенные географические, природно-ресурсные и социально-экономические условия развития производительных сил и общества (т.н. “ре-гиональная” составляющая развития). При разработке долгосрочных целевых программ экономического и социального развития их авторы обычно используют системный и программно-целевой подходы, но первый чаще всего понимается весьма упрощенно; как правило, используется “механистический” подход, при котором разработчики программ рассматривают природу и общество со стороны таких понятий, как части, доли или отдельные ресурсы (т.н. “бэконианская” философия). Этому подходу сегодня противостоит методология “биосферного” (за рубежом “терапевтического”) мышления (философские основы системного представления мира, по В.И.Вер-надскому, Н.Бору, Ф.Капра, И.Р.Пригожину, К.Попперу и др.), которая описывает окружающий нас мир как систему взаимодействующих и взаимодополняющих процессов.

        Здесь в качестве доказательства можно привести следующий пример: рассматривая целевую программу как совокупность мер и действий, направленных на реализацию некоторой концепции развития территории региона и его хозяйства в виде сложно организованной социально-экономической системы, разработчики и практики не учитывают действие общих системообразующих факторов и условий, вытекающих из новой парадигмы системного представления мира. В том же ключе достаточно просто перечислить основные принципы и критерии системного мышления, важнейшие свойства активных систем [1, 2], которые необходимо учитывать при разработке и реализации (функция управления) целевых программ развития: общее понятие системности (целостности), взаимосвязь структур и процессов, свойство вариабельности (изменчивости), критерий оптимизации, стратегия разрешения конфликтов, многоуровневые структуры, гетерорархия активных систем, самоорганизация, принципы управления активными системами, связь структуры и принципов, понятие изменчивости и стабильности, переход от объектов к отношениям, экологическая концепция, критерий эффективности; информационная сложность активных систем, фактор времени. С этих позиций любая разработанная сегодня долгосрочная целевая программа может быть подвергнута серьезной научной критике.

        Системный подход и текущая практика программного управления территориальным развитием также требуют расширения области планируемых программных мероприятий, поскольку системные свойства разрушаются, если система расчленяется (физически или теоретически) на отдельные элементы. Под областью планирования (объектная подобласть, ОПО) следует понимать единую систему прогнозов государственного развития (политическая, международных отношений, военно-стратегичес-кая, национальных отношений, природно-ресурсная, социально-экономическая, научно-техническая, экологическая, территориальная и отраслевая области прогнозирования). В принципе, по аналогии с созданным в США (1993) Президентским советом по устойчивому развитию, в России уже сегодня необходим переход от программно-целевых к программно-территориальным методам управления, которые являются методами управления более высокого уровня и позволяют, дополнительно к федеральному, межрегиональному и региональному, организовать “общесистемный” уровень управления (в будущем это позволит перейти к управлению ноосферными процессами развития). При подобном переходе и расширении объектной области управления совершенно естественно возрастание неопределенности в фазовом пространстве среды функционирования этих сложно организованных систем.

        Наконец, реализуемая сегодня в стране концепция и создаваемая система программного мониторинга долгосрочного территориального развития, которая помимо прямой реализации целевых программ должна решать вновь возникающие проблемы в области общественной и социально-экономической жизни страны и регионов, еще более расширит область неопределенности управляющих решений и потребует решения этой проблемы на научной основе.

        Неопределенность в экономических и социальных процессах часто понимается по-разному; здесь могут быть отмечены два основных подхода. Первый связан с выделением человека из общей системы “природа-общество” в связи с тем, что он своими действиями влияет на функционирование и развитие данной системы; отсюда следует вывод, что в результате такого влияния человек не может с достаточной точностью дать прогноз развития этой системы. Однако такой подход противоречит теории ноосферы В.И.Вернадского (“Ноосфера стремится стать единой замкнутой системой, где каждый элемент в отдельности видит, чувствует, желает, страдает так же, как и все другие, и одновременно с ним”, - Т. де Шарден, “Феномен человека”), теории “телеологических” систем Н.Винера, принципам “эквифинальности” Л.Берталанфи, “соответствия” и “дополнительности” Н.Бора и другим (изложенным выше) принципам и критериям системного мышления. Анализ показывает, что именно при таком подходе и возникает суждение о фатальности саморазвивающихся в природе и общества процессов.

        Второй подход, который признается нами, основан на новой парадигме системного представления мира (“терапевтический” подход; ноосферная теория развития, согласно которой природопользование рассматривается в качестве единого, цельного и неразрывного, процесса, которым в принципе покрываются все области существования и развития планеты как общей системы (связь законов природы с законами мышления и социально-экономическими законами развития общества)). При таком подходе конфликт и неопределенность понимаются как естественные свойства существования этой сверхсложной системы (при их исчезновении исчезают и сами источники развития - С.Т.); для него характерны такие ее свойства и качества, как концепция дополнения структур и процессов, достижение стабильности и устойчивости при помощи динамических нелинейных обратных связей, оптимальное соотношение системных параметров, невозможность разрешения конфликтов и противоречий в пользу тех или иных ее элементов, самоорганизация и гетерорархия, принятие решений в условиях неопределенности и др., которые являются достаточными и необходимыми условями ее стабильного и эффективного функционирования и развития. При этом неопределенность понимается как общая категория познания человеком объективного мира: для человека мир никогда не будет полностью определен, поскольку в противном случае исчезнет смысл его бытия как “человека разумного”, это одна из основных функций науки как общего института познания окружающего нас мира; в условиях полной неопределенности принятие каких-либо управляющих решений невозможно (или же возможно, но только методом поиска по принципу: может, “да” – может, “нет”, с вытекающими отсюда результатами). Большинству известных человеку процессов присуща достаточная определенность (или неполная неопределенность; например, даже о “летающих тарелках” можно найти достаточно вполне определенной и достоверной информации), поэтому принятие управляющих решений возможно по методу “частичной прецедентности” процессов развития объекта или системы (что человечество, в принципе, всегда делало и будет делать).

        При управлении социально-экономическими процессами, кроме системного и программно-целевого, необходимо использовать кибернетический подход, при котором программа рассматривается как инструмент и средство адаптации к окружающей внешней среде. Научные основы такого подхода заключаются в реализации принципа “эквифинальности” Л.Берталанфи, теории “телеологических” систем Н.Винера и математических аппаратов теории игр и распознавания образов (т.н. “золотой треугольник управления”). При этом принцип “эквифинальности” позволяет системе до-стигнуть определенного состояния при различных начальных условиях, принцип обратной связи обеспечивает контроль за реакцией системы на возмущающие воздействия, а математические аппараты теории игр и распознавания образов позволяют решать задачи управления в условиях конфликта и неопределенности.

        Основой современной методологии, теории и концептуального аппарата управления региональными системами природопользования и программами социально-эко-номического развития, по нашему мнению, должны стать: методология и теория ноосферы В.И.Вернадского, теория общих систем (General System’s Theory) Л.Берта-ланфи, теория активных сложных систем Ф.Капра, принципы “соответствия” и “до-полнительности” Н.Бора, теория “телеологических” систем Н.Винера, синергетика (по И.Р.Пригожину), философия “открытого общества” К.Поппера и другие современные достижения в этих областях знаний, Известно, что в настоящее время пока только совокупность этих теорий позволяет нам наиболее адекватно описывать и исследовать все происходящие на планете ноосферные процессы.

        Исходя из этих теорий, под предметом управления в широком смысле в наших исследованиях понимается региональное природопользование в его новой (но-осферной) формулировке. Сегодня в качестве основного объекта исследования ноосферных процессов может быть предложено изучение активных сложных систем (АСС) класса “природа-общество”, которые представляют собой взаимно интегрированные целостности систем и объектов, свойства которых не могут быть сведены к свойствам составляющих подсистем и рассматриваются как живые системы, где основным движущим механизмом функционирования и развития является конфликт. Под конфликтом (в классическом его определении Н.Н.Воробьева[3]) здесь понимается всякое явление, применительно к которому можно говорить, кто и как в этом явлении участвует, каковы могут быть у этого явления исходы, кто в этих исходах заинтересован и в чем эта заинтересованность состоит. Человек, входящий в АСС “природа- общество” в качестве одного из ее элементов, одновременно рассматривается с двух сторон: как объект природы, органически включенный в биосферу планеты, и как субъект природы - разумное существо и лицо, имеющее возможность принимать решения. Это положение раскрывает двойственную (биосоциальную) сущность человека (общества) и подчеркивает его исключительную роль среди всех других живых организмов биосферы; оно же позволяет принципиально решать проблему одновременного учета в теоретико-игровых моделях управления всех вышеуказанных областей прогнозирования (многообразие целей в условиях различных интересов участников игры). Как уже отмечалось, из общей теории познания также следует, что конфликт в АСС “природа-общество” должен всегда рассматриваться исходя из условий общей неопределенности объективного мира.

        Подобный (системный) подход предполагает, что научные исследования в области моделей, методов и алгоритмов принятия решений теоретически должны быть объединены логикой построения объектной, предметной и задачной областей управления. При этом необходимо методологически и функционально связать (и это наиболее сложная научная проблема) три исходных элемента, входящих в определение ноосферы - природа, человек, разум. Сегодня становится очевидным, что для выполнения этого условия необходимо согласиться с предположением, что природе присуща определенная “разумность” ее поведения (экономический рост допустим только в тех случаях, когда он поддерживает и обогащает внутреннюю и внешнюю связи системы). На основе системного анализа объекта управления можно сделать вывод, что определяющим существование элементов биосферы является достижение состояния динамического равновесия (в противовес “равновесию”, по Л.Брауну), или достижение определенных структур-аттракторов, когда каждый элемент биосферы одновременно действует и в отношении своих собственных интересов, и в интересах всего сообщества (соответствие функциональному определению ноосферы по Т. де Шардену). Напомним, что под структурами-аттракторами в синергетике понимаются такие реальные структуры в открытых нелинейных средах, на которые выходят процессы эволюции в этих средах в результате затухания в них переходных процессов [4 и др.]. Отсюда процесс управления в АСС “природа-общество” будет заключаться в нахождении такого оптимального (по ресурсам и времени) варианта перехода от исходной структуры к будущей структуре-аттрактору, который обеспечивает оптимальное соотношение системных параметров АСС в конце данного перехода. Общая, концептуальная и теоретико-игровая модели управления АСС “природа-общество”, а также математический (теоретико-игровой) аппарат принятия управляющих решений, технология и архитектура систем планирования (поддер-жки) принятия решений а другие аспекты этой проблемы подробно рассматриваются в работах автора [5 - 8].

        В качестве примера приведем общую постановку задачи управления сложно организованными системами в терминах синергетики. Исходные данные: 1) имеется описание структуры системы или объекта и (или) структуры-аттрактора, предъявленных в качестве исходного их состояния (объект управления); 2) известна некоторая последовательность шагов (действий) перехода от предыдущих структур-аттракторов к исходной структуре и (или) структуре-аттрактору (история перехода), а также описание условий этих переходов и их временных параметров; 3) определена (по мнению экспертов) некоторая относительно устойчивая структура-аттрактор системы или объекта в фазовом пространстве среды, а также параметры области ее притяжения. Необходимо определить: 1) какую нужно выполнить последовательность шагов (действий), чтобы осуществить переход от исходной к планируемой структуре-аттрактору; 2) каковы условия и временные параметры такого перехода; 3) каким образом можно оценить достоверность каждого последовательного шага такого перехода; 4) какова вероятность попадания исходной структуры в область притяжения планируемой структуры-аттрактора; 5) какова вероятность устойчивости системы и какими параметрами можно описать область ее притяжения в фазовом пространстве среды; 6) каким образом можно оценить эффективность, последовательность и непротиворечивость всех действий при данном переходе с учетом установленных ограничений; 7) каков результирующий эффект всех действий перехода. Подобное определение задачной области для всех 7 классов задач управления (интепретация, диагностика, мониторинг, планирование, реконструкция, прогноз и управление) в виде специальных схем представлено в работах [9 - 11].

        С точки зрения теории наибольший практический интерес представляет управление сложно организованными системами в условиях неопределенности, которые в том или ином виде характерны и для сложных социально-экономических систем и процессов (реакцию активной системы на управляющее решение никогда нельзя точно предсказать; конфликты и противоречия, возникающие в активных системах, не могут быть разрешены в пользу тех или иных ее элементов; управление должно преследовать цель ориентации системы на достижение желаемого состояния). Исходя из принципа “эквифинальности” Л.Берталанфи, решение задач управления в данных условиях теоретически должно позволять описывать все допустимое множество состояний системы или объекта. Настоящая проблема в такой постановке впервые была сформулирована в 1980 г. А.А.Стогнием и А.И.Кондратьевым и затем развита ими в последующих публикациях [12, 13 и др.] .

        По их представлению, в общем виде задача принятия решений в условиях неопределенности Z(S,{R}) заключается в том, чтобы для любой ситуации S найти такое решение rО {R}, которое является наилучшим в некоторым смысле. Смысл неопределенности выражается в том, что возникает задача выбора способа решения при имеющейся информации об уже решенных проблемах; при этом для данной конкретной проблемы такого способа в опыте не указано. В этой связи алгоритм решения данной задачи в общем виде является эвристическим (некорректным). Все допустимое множество ситуаций, входящих в задачу Z(S,{R}) и непосредственно связанных с множеством принимаемых решений {R}, можно выразить через S=({I},{L },{P}), где {I} - множество информаций, {L } - множество объектов, {P} - множество предикатов; а конкретные информационные (ситуационные) состояния объектов - через множество вариаций над этими исходными (базовыми) элементами. На них же строятся классы объектов () и классы ситуаций ().

        По Э.Й.Вилкасу [14], в общем виде оптимальность (G), которая непосредственно связана с множеством {R}, для простейших задач принятия решений в условиях неопределенности может быть выражена как G=(X,N,f), где X - множество альтернатив, N - множество “точек зрения” на альтернативы, а f - действительная функция на Xґ N, которая интерпретируется как “показатель качества” альтернативы по каждому iО N (обычно f представляют в виде вектор-функции , где iО N и каждая функция f определена на X). Если X и N интерпретировать как множество стратегий двух игроков, а f - в виде функции выигрыша первого игрока (проигрыша второго игрока) на ситуациях X и N, то G можно описывать антагонистическую игру двух лиц.

        С целью решения данной проблемы А.И.Кондратьев в одной из своих работ [см.12] вводит четыре типа задач: задача поиска свойств (PFP); задача поиска решений (PFD), задача вычисления свойств (PDP), смешанная задача (MP), к последовательности решения которых может быть сведена основная (BP) задача Z(S,{R}). Здесь же приводится общая схема ее решения и вводятся 24 задачи [см.12, табл.3, с. 46-47], входящих в этот класс задач и смежных с ними. Проведенный нами исходя из основ теории информации анализ показывает, что данный подход к решению основной задачи является весьма конструктивным, но недостаточно проработанным с точки зрения всего комплекса задач управления АСС “природа-общество” (задачи интерпретации, диагностики, мониторинга, планирования, реконструкции, прогноза, управления).

        Предлагается следующая общая схема решения задачи Z(S,{R}), основная конструктивная идея которой сводится к переходу от теоретико-игровой к детерминированной форме ее решения [см. 2, 9]:

p1101.GIF (1900 bytes)

где Z(S,{R}) - основная задача принятия решений в условиях неопределенности (BP), S - ситуация, {R} - множество возможных для принятия в ней решений.

        По аналогии с работой [12], вводится пять классов задач, к последовательности решений которых может быть сведена BP:

1) задача поиска свойств (PFP) - задача определения, какими свойствами обладает наилучшее решение для данной ситуации;

2) задача поиска объектов (PFO) - задача определения, каким объектам принадлежит наилучшее решение в данной ситуации;

3) задача поиска решений (PFD) - задача выбора для данной ситуации из множества решений такого, которое удовлетворяет заданным значениям свойств;

4) задача вычисления свойств (PDP) - задача вычисления для данной ситуации и для набора принимаемых в ней решений значения набора свойств;

5) смешанная задача (MP) - задача выбора решений для данной ситуации среди множества решений, удовлетворяющего определенным значениям набора свойств, и для выбранных решений вычисление значения другого набора свойств.

        Разработанная нами общая схема решения задачи Z(S,{R}) имеет вид:

Шаг 1. i:=1.

Шаг 2. Выбор класса (модели) задачи Z в виде PFP, PFO, PFD, PDP, MP.

Шаг 3. Выбор i-го приближения задачи Z в фиксированном классе PFP, PFO, PFD, PDP, MP.

Шаг 4. Если ZО PFP, PFO и I в S=({I},{L },{P}) не определено, решение i-го приближения задачи Z. Если результат удовлетворителен, переход к шагу 6; в противном случае i:=i+1 и переход к шагу 2.

Шаг 5. Если ZО PFP, PFO и I в S=({I},{L },{P}) определено, решение I расширения i-го приближения задачи Z. Если результат удовлетворителен, переход к шагу 7; в противном случае i:=i+1 и переход к шагу 2.

Шаг 6. Решение i-го приближения задачи ZО PFD. Если результат удовлетворителен, переход к шагу 10; в противном случае i:=i+1 и переход к шагу 2.

Шаг 7. Решение I расширения i-го приближения задачи ZО PFD. Если результат удовлетворителен, переход к шагу 10; в противном случае i:=i+1 и переход к шагу 2.

Шаг 8. Решение i-го приближения задачи ZО PDP. Если результат удовлетворителен, переход к шагу 10; в противном случае i:=i+1 и переход к шагу 2.

Шаг 9. Решение i-го приближения задачи ZО MP. Если результат удовлетворителен, переход к шагу 10; в противном случае i:=i+1 и переход к шагу 2.

Шаг 10. Окончание работы схемы.

        Необходимо особо отметить, что настоящие содержательные формулировки задач PFP, PFO, PFD, PDP, MP принципиально совпадают с формальными описаниями задач интерпретации, диагностики и мониторинга. Их совокупность с расширениями по {I}, {L }, {P}, {IP}, {L P} и др, включает в себя свыше 360 управленческих задач, что позволяет достаточно свободно сформулировать и решить любую задачу из данной группы. Подробнее об этой проблеме см. работы [2, 9].

        В целях реализации на практике изложенного в докладе концептуального подхода, в современных условиях России необходима организация нового демократического государственного и регионального института управления природопользованием. По аналогии с организованным в США Президентским советом по устойчивому развитию (1993), в качестве приоритетов национальных целей для России наиболее важными в настоящее время являются: справедливость в распределении общественных благ и норм юрисдикции, рациональное управление всеми ресурсами, устойчивость территориальных общностей, вовлечение граждан в процессы принятия решений, международная ответственность, образование (“индустрия знаний”), демократическая организация “открытого общества”. Исходя из мирового опыта, основу такого института должны составлять следующие функциональные элементы: методология и теория управления активными сложными системами (АСС) класса “природа-общест-во”; нормативно-правовые формы, основанные на единстве общей стратегии природопользования в стране и регионах; геоинформационные системы (ГИСы) в части банков данных и знаний по территориям и природным ресурсам, методик кадастровых, экономических и др. видов оценок; системы планирования (поддержки) принятия решений (СПР); финансовые институты (денежная оценка земли и ресурсов, ипотека, траст и др., чем будут обеспечиваться рыночные отношения в природопользовании); “индустрия знаний”. Объединение всех этих элементов в технически и технологически единую (человеко-машинную) систему должно осуществляться в рамках государственного и региональных центров по управлению природными ресурсами и природопользованием, а в перспективе и центров по управлению ноосферными процессами развития.

Литература

  1. Капра Ф. Системное управление в 90-е годы // Проблемы теории и практики управления. - М., 1991.- № 4. - С. 5-9.
  2. Турков С.Л. Об одной схеме принятия решений в системах искусственного интеллекта // IJ “Information Theories & Applications”. - Vol. 3, № 7. - Sofia, 1995. - Р. 19-27.
  3. Воробьев Н.Н. Приложение теории игр // Успехи теории игр: Труды II Всесоюз. конф. по теории игр. - Вильнюс: Минтис, 1973. - С. 249-273.
  4. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Синергетика как новое мировоззрение: диалог с И.Пригожиным // Вопр. философии. – 1992. - № 12. - С. 3-20.
  5. Турков С.Л. Принятие решений в системах управления природными ресурсами (Вопросы методологии и теории) / Вычислительный центр ДВО РАН. – Владивосток, 1994. - 240 с.
  6. Turkov S. Game-Theoretical recognition databases in control problems of natural resources / Problems and Toools of the integration of information systems / KNVVT-WG-25. Proceedings. - Vol. II. - Berlin, 1989. - Р. 207-216.
  7. Turkov S. Making decisions in control systems of natural resources / Modelling of creative processes on the base of databases. FOI-COMMERCE - Sofia, 1992. - Р. 78-85.
  8. Турков С.Л. Проблемы методологии и теории принятия решений в системах управления природными ресурсами // IJ “Information Theories & Applications”. - Vol. 2, № 2. - FOI-COMMERCE. - Sofia, 1993. - Р. 32-45.
  9. Turkov S. Production of knowledge in an compound organized making decision systems // IJ “Information Theories & Applications”.- Vol. 4, № 8. - FOI-COMMERCE. - Sofia, 1996. - Р. 3-13
  10. Турков С.Л. Управление региональным природопользованием: проблемы методологии и теории / Препринт. - Хабаровск: ВЦ ДВО РАН, 1996. - 35 с.
  11. Турков С.Л. Управление региональными программами экономического и социального развития: проблемы методологии и теории / Препринт. - Хабаровск: ВЦ ДВО РАН, 1998. - 37 с.
  12. Кондратьев А.И. Теоретико-игровые модели в задачах распознавания. - М.: Наука, 1986. - 285 с.
  13. Теоретико-игровые распознающие алгоритмы / А.И.Кондратьев. - М.: Наука, 1990. - 272 с.
  14. Вилкас Э.Й. Оптимальность в играх и решениях. - М.: Гл.ред.физ.-мат.лит., 1990. - 256 с.

Оглавление