Парадигма моделирования социально-экономических систем в условиях глобализации в мировую экономику | Статья в журнале «Вопросы экономики и управления»

Автор:

Рубрика: Внутренняя и внешняя торговля

Опубликовано в Вопросы экономики и управления №1 (8) февраль 2017 г.

Дата публикации: 06.02.2017

Статья просмотрена: 93 раза

Библиографическое описание:

Макрусев В. В. Парадигма моделирования социально-экономических систем в условиях глобализации в мировую экономику // Вопросы экономики и управления. — 2017. — №1. — С. 128-134. — URL https://moluch.ru/th/5/archive/51/1942/ (дата обращения: 19.08.2018).



В статье подробно описаны процессы автоматизации информационной среды социально-экономической системы и интеллектуализации ее процесса управления. Методологическую основу представленного исследования составляет целостно-эволюционный подход, идеей которого является единство элементов модели социально-экономической системы, отражающей ее особенности, а также условия и динамику формирующей ее институциональной среды.

Ключевые слова: модель управления, информатизация, интеграция процессов, единая модель внешнеэкономической и таможенной деятельности

Интеграционные процессы в мировой экономике определяют задачи ее развития и микросистемного регулирования. В том числе задачи управления информационными процессами социально-экономических систем, и прежде всего региональных интеграций.

Интенсивная информатизация России в рамках глобального процесса перехода к постиндустриальному (информационному) обществу осуществляется в основном путем стихийной автоматизации (создания и внедрения информационных технологий) информационных процессов, проявляющихся в различных сферах жизнедеятельности человека. В то же время осознание возникающих при этом проблем, анализ путей и средств их разрешения, выбор способов эффективного использования информационного и интеллектуального потенциалов общества как никогда актуальны [1, 2].

Можно выделить следующие кластеры, проявляющиеся в процессе информатизации социально-экономических систем, как в России, так и во всем мире. В них группируются и развиваются сравнительно однородные компоненты (направления) информатизации [5]:

− электронизация (обеспечение средствами и приборами электроники, микроэлектроники, БИС, СБИС, средствами проектирования БИС/СБИС и СВТ, запоминающими устройствами и т. п.);

− автоматизация (оснащение средствами автоматики и коммуникаций, магистрально модульными системами, автоматизированными рабочими местами и т. п.);

− компьютеризация (оснащение средствами ВТ, инструментальными средствами, экспертными и диагностическими системами, вычислительными технологиями и т. д.);

− медиатизация (обеспечение интегральными средствами телекоммуникаций, территориально-распределенными и локальными вычислительными сетями, технологиями распределенной обработки данных и т. п. сетевыми технологиями);

− интеллектуализация (оснащение интеллектуальными (программными и аппаратными) средствами информатики, экспертными и гибридными системами, интеллектуальными оболочками и другими средствами искусственного интеллекта);

− экологизация (создание экологических баз и банков данных, информационное обеспечение экологической деятельности, оснащение экологически чистыми и ресурсосберегающими технологиями и т. п.);

− демократизация (обеспечение индивидов общества средствами персональной вычислительной техники, нормативно-правовыми актами и средствами получения разнообразных информационных услуг, технологиями принятия решений и управления с учетом мнения каждого индивида и групп людей и т. п.);

− социализация (оснащение социально-коммуникационными сетями, средствами информатики в страховании, торговле, образовании, здравоохранении, культуре, спорте и иных областях социально-экономической среды).

Нетрудно заметить, что данное деление процесса информатизации на компоненты является достаточно условным, поскольку реальные процессы обычно включают несколько компонент одновременно, из которых какие-то превалируют, а какие-то второстепенны. История технических микроэволюций последних десятилетий дает нам хорошие тому примеры, однако, известно также насколько динамичен процесс информатизации и выделенные компоненты позволяют конкретизировать его многоликое проявление, сделать упор на исследовании тех или иных его аспектов.

В целом процесс информатизации социально-экономических систем стремительно развивается и структурируется в глобальную многоуровневую систему организационных структур, технологических платформ, информационных и интеллектуальных сетей и сред. Одновременно формируются механизмы самоорганизации такого процесса, обеспечивающие его самоидентификацию, моделирование, анализ и продуктивный синтез. При этом все отчетливее встают проблемы эффективного управления процессом информатизации и создания адекватного научного инструментария для решения задач управления. Две из них являются системообразующими.

Первая задача — задача моделирования, системного анализа проблем и процессов информатизации. В ходе ее постановки и решения осуществляется формирование теоретико-аналитических моделей, непрерывный мониторинг, моделирование и анализ информационных потоков в социально-экономических системах в их взаимосвязи.

Вторая — задача интеллектуализации управления процессом информатизации. Ее решение должно быть нацелено на развитие программно-инструментальных средств управления на основе знаний, накапливаемых в процессе решения первой задачи; в более широкой постановке — на создание когнитивно-продуктивной метатехнологии управления.

Необходимо подчеркнуть, что задачи моделирования и интеллектуализации являются центральными в решении проблем управления синтезом процессов и средств информатизации социально-экономических систем, а пути, методы и средства их решения взаимообусловлены и взаимосвязаны. Все это определяет новый интегративный объект исследования и требует разработки соответствующего научного инструментария.

Отметим следующие наиболее общие особенности, которые характерны для современного социально-экономического института как объекта моделирования и исследования:

− большая размерность регулируемых, контролируемых и измеряемых величин;

− наличие как непрерывных, так и дискретных параметров;

− значительное влияние стохастических факторов не только на отдельные параметры, но и на типы функциональных зависимостей;

− большое разнообразие математических описаний (моделей);

− трудности теоретического анализа и создания адекватных аналитических моделей;

− ограниченные возможности для прямых измерений, наличие большого числа неформализуемых факторов;

− ограниченная воспроизводимость в эксперименте;

− динамика как функциональных характеристик, так и структурных компонент;

− априорная информативная неопределенность, нередко неустранимого характера.

Однако наиболее характерной особенностью систем, составляющих социально-экономическую среду, является наличие в них человека как активно действующего звена. Поэтому процесс интеллектуализации связан с динамическим синтезом знаний об эволюции социально-экономического института. Человек же в таком случае, с инженерно-технической точки зрения, рассматривается как аналитическая система, в следящем режиме преобразующая индивидуально-личностное восприятие сложившейся проблемной ситуации в предметной области в соответствующие знания о предметной деятельности с возможной их последующей реализацией.

В этой связи эффективная автоматизация сложных процессов и явлений в социально-экономических институтах может быть достигнута путем создания распределенных информационно-вычислительных систем и сред, включающих человека, его знания как активный элемент, т. е. систем с гибридным интеллектом или интеллектуальных вычислительных систем (ИнВС).

Действительно, анализ приводит к следующим выводам, определяющим стратегию и тактику качественного решения задач управления информатизацией социально-экономических систем на основе знаний:

− определяющая парадигма информатизации характеризуется согласованным использованием традиционных и перспективных информационных технологий и связана с развитием современных компьютерных технологий до уровня интеллектуальных;

− средствами интенсивной информатизации являются интеллектуальные технологии как системы взаимосвязанных методов, способов и приемов приобретения, сбора, накопления, хранения, поиска, обработки, передачи и выдачи знаний;

− основная цель информатизации — формирование человеко-независимых знаний, доступных каждому индивиду общества, то есть знаний, которые могут быть использованы индивидом в условиях отсутствия их субъекта-носителя.

Адекватным образом интеллектуальная вычислительная система может и должна существовать только в условиях непрерывного развития, которые в свою очередь определяются следующими техническими, информационными и экономическими факторами.

К техническим факторам относятся:

− достижение качественно новых результатов в развитии средств вычислительной техники (в том числе и возможность доступа к современным импортным технологиям и средствам) и средств связи;

− возможности интеграции вычислительных средств в различные системы, организации пространственно-распределенной обработки информации и удаленного доступа абонентов к вычислительным ресурсам;

− создание СВТ, стойких к различным возмущающим воздействиям (особенно механическим) для использования их в подвижном варианте;

− расширение программно-технических возможностей по обеспечению диалога «человек-система»;

− разработка новых средств обработки информации (искусственного интеллекта, нейросетевых, нейрокомпьютерных и т. п.).

К информационным факторам относятся:

− появление новых знаний в различных предметных областях, увеличение объемов и частоты обновления обрабатываемой информации, что обусловливает необходимость увеличения вычислительной мощности ИнВС;

− изменение принципов организации информационных и управленческих процессов на основе системной интеграции, архитектур клиент-сервер и/или корпоративных сетей, расширение возможностей доступа к базам данных (знаний), информационным хранилищам и библиотекам, что обусловливает увеличение степени «открытости» ИнВС и, в то же время, диктует необходимость решения вопросов разграничения доступа к ресурсам системы. Последнее требование особенно актуально для автоматизированных систем при исследованиях в области государственного управления, в банковско-финансовых и коммерческих областях, а также в системах оборонного комплекса.

− развитие и внедрение новых компьютерных информационных технологий таких, как современных систем управления базами данных (СУБД), CASE-технологий, сетевых, интеллектуальных, мультимедиа-технологий.

К экономическим факторам относятся:

− сокращение ассигнований и рост финансовых затрат на разработку ИнВС, что предполагает необходимость сжатия сроков их создания и внедрения;

− сокращение численности административно-управленческого аппарата, что требует расширения сферы автоматизации на базе широчайшего использования СВТ;

− необходимость поддержки уровня компетентности пользователей при проведении широкомасштабных модернизаций.

Таким образом, тенденция качественных преобразований в социально-экономических системах определяется потребностью автоматизации процесса приобретения знаний на принципах гибридной (человеко-машинной) интеллектуализации. Эта проблема становится центральной в исследованиях, ориентированных на создание перспективных технологий информатизации социально-экономических систем в условиях их эволюции.

В наших предыдущих работах [2–5] разработаны и детализированы различные аспекты процесса автоматизации (и, соответственно, процесса создания и использования моделей) ИнВС на основе целостно-эволюционного подхода. Поэтому можно говорить о наличии методологических, технологических и компьютерных средств реализации парадигмы интеллектуализации социально-экономических институтов, позволяющих преодолевать отмеченные выше особенности такого объекта моделирования и исследования.

Фактически автоматизация начинается с проектирования интеллектуальной системы, общие и специфические свойства которой отражают в комплексе методологию системного подхода. С учетом отмеченных выше особенностей объекта в работе [6] проведена дальнейшее развитие системного подхода, направленное на устранение существенного противоречия между детерминированным характером традиционного проектирования и динамичным характером условий функционирования и развития ИнВС. В результате сформулированы основные положения целостно-эволюционной интеллектуализации как концептуальной платформы автоматизации, проектирования и модернизации интеллектуальных ИнВС. В настоящий момент она включает следующие компоненты:

− систему моделей социально-экономических институтов;

− концепцию и методики целостно-эволюционного (когнитивного) подхода;

− концепцию когнитивно-продуктивной метатехнологии интеллектуализации;

− концепцию и модели адаптивной структурной идентификации и самоорганизации, основанные на имитации и моделировании механизмов естественной эволюции.

Система моделей представляется в виде структурированного комплекса моделей социально-экономического института (рис.1). Такая система имеет универсальную архитектуру, специализирована с учетом особенностей реально действующего или создаваемого института и согласована со структурой информационных потоков.

Основной принцип формирования системы — принцип полимодельности, ориентирующий ее создание на единство базисных моделей и многообразие форм представления социально-экономического института.

Единство базисных моделей составляют:

− кибернетическая модель управления;

− синергетическая модель управления;

− базовая модель управления социально-экономическим институтом.

Многообразие форм представления социально-экономического института отражается в моделях исследуемой реальности; в их числе:

− институциональные модели — модели социально-экономических институтов;

− организационные модели — модели социально-экономической системы, представляющие ее организационную структуру;

− функциональные (процессные) модели — модели социально-экономической организации в виде совокупности функций (процессов) ее деятельности;

− организационно-деятельные модели — модели социально-экономической организации в виде комплекса моделей функций, процессов, ресурсов и т. п.;

− модели управления — модели управления институтами, организациями, процессами (деятельностью), ресурсами и услугами.

В целом социально-экономическая система представляется единой моделью, отражающей ее особенности, а также условия и динамику формирующей ее институциональной среды. Особенности единой модели следующие:

− модель строится с целью повышения эффективности социально-экономического института за счет согласованного воздействия на эти процессы всех существующих регуляторов;

− в рамках единой модели взаимоувязаны и согласованы институциональная среда, социально-экономическая и интеллектуальная вычислительная системы;

− деятельность социально-экономической системы описывается системой моделей и механизмов, учитывающих многообразие форм ее представления и процессов управления на макро (внешних по отношению к социально-экономическому институту) и на микро (внутренних для института) уровнях;

− основное содержание управления связано с формированием и реализацией продуктивных моделей институциональной, организационной и (или) процессно-функциональной реструктуризации системы для достижения целей ее деятельности или развития.

Рис. 1. Система моделей социально-экономического института

Инструментальной средой формирования системы моделей, накопления и использования соответствующей базы знаний являются программно-технические средства и технологии интеллектуализации; в целом — когнитивно-продуктивная метатехнология, создаваемая и реализуемая в среде ИнВС [6].

Концепция когнитивно-продуктивной метатехнологии базируется на целостно-эволюционном представлении отношений в тройке систем: институциональная среда, социально-экономическая и интеллектуальная вычислительная системы. При таком представлении в наибольшей степени реализуются системные принципы эмерджентности (любая система как единое целое имеет свойства, присущие системе как целостному объекту) и иерархии (принципы вхождения системы в большую аналогичную систему в качестве составной части (элемента) и в то же время включения в себя меньших объектов (систем)).

Центральное место в целостно-эволюционном представлении занимает идея «вложенных» систем, определяющая иерархию вложенности и соответствующую структуру отношений. Вложенные системы представляются в виде:

− макросистемы, включающей институциональную среду, социально-экономическую и интеллектуальную вычислительную системы — объект автоматизации;

− метасистемы, включающей социально-экономическую и интеллектуальную вычислительную системы;

− системы или собственно ИнВС.

Анализ ИнВС как элемента макро-, и метасистемы позволил определить особенности ее структурной организации в условиях эволюции и выделить в качестве основного процесс приобретения знаний.

Элементарной ячейкой приобретения знаний является когнитивный канал (К-канал) — канал, состоящий из интегрированной базы знаний и технических средств, которые обеспечивают формирование нового знания и продуктивные действия в соответствии с проблемной ситуацией.

Структура «вложенных» К-каналов (макросистемного, метасистемного и системного) отражает структуру процессов приобретения знаний — когнитивных процессов (К-процессов), в них происходящих.

К-процессы в свою очередь представляются набором интеллектуальных (когнитивных) функций — обучения, адаптации, самообучения, самоорганизации, взаимоадаптации, интеллектуальной коррекции.

Интеллектуальные функции, их место и роль в процессе приобретения знаний макросистемы представлены на рис. 2.

Анализ К-процессов по спектру выполняемых интеллектуальных функций, по месту и роли этих функций в когнитивных каналах, по условиям реализации в зависимости от проблемной ситуации позволяет объединить К-процессы в группы — обобщенные интеллектуальные функции. Структура этих К-процессов в макросистемном К-канале отражена на рис. 3.

Формирование нового знания (в пределах К-канала) осуществляется на основе процессов интеллектуальной интеграции и интеллектуализации.

Интеллектуальная интеграция настраивает технологические средства на выполнение того или иного К-процесса, используя когнитивное и продуктивное взаимодействие в К-канале под воздействием К-канала более высокого уровня.

Рис. 2. Интеллектуальные функции в когнитивных каналах

Интеллектуализация происходит в конкретном К-процессе, а результаты передаются в интегрированную базу знаний данного К-канала.

Рис. 3. Структура процессов приобретения знаний в общем К-канале

Автоматизация в различных вложенных системах в условиях согласованной эволюции социально-экономических институтов представляется как сквозной интегрированный непрерывный процесс накопления и использования когнитивных и продуктивных знаний, что в целом определяет суть метатехнологии автоматизации ИнВС как когнитивно-продуктивной метатехнологии.

Алгоритм когнитивно-продуктивной метатехнологии представлен на рис.4. Он включает на информационном уровне идентификацию (формирование) проблемной ситуации, на когнитивном уровне — реализацию интеллектуальных функций в условиях соответствующей проблемной ситуации, а на продуктивном — реализацию базовых парадигм для актуализации продуктивных технологий. Полный набор таких технологий в интеллектуальной вычислительной системе включает: функционирование системы; изменение когнитивного ресурса; реализацию продуктивных действий; коррекцию когнитивного ресурса; коррекцию продуктивного ресурса; адаптацию когнитивного ресурса; адаптацию продуктивных действий; развитие когнитивной технологии; развитие продуктивной технологии.

Нетрудно заметить, что реализация, как когнитивной, так и продуктивной компонент технологии предполагает всеобъемлющую системную интеграцию методического и инструментального обеспечения в целях решения широкого спектра задач. Предполагается, что такая интеграция осуществляется с учетом вложенности модельных представлений, то есть является целостно-эволюционной. На практике при решении задач из конкретной прикладной сферы деятельности технология должна быть адаптирована под условия реальной социально-экономической среды [6].

Основным инструментальным средством когнитивно-продуктивной метатехнологии является система, реализующая целостно-эволюционный подход, в рамках которой обеспечено автоматизированное слежение за эволюцией макросистемы, имитация дерева эволюции ИнВС и выбор ее прогрессивных ветвей, имитация и поиск приемлемого варианта архитектуры ИнВС в пределах выбранной ветви, коррекция когнитивного и продуктивного ресурсов ИнВС.

Рис. 4. Алгоритм функционирования когнитивно-продуктивной метатехнологии

Таким образом, целостно-эволюционный подход предоставляет следующие возможности в решении проблем управления синтезом процессов и средств информатизации социально-экономических систем в условиях глобализации в мировую экономику:

− работать со знанием в общем контексте глобальных представлений;

− в соответствии со спектром выполняемых интеллектуальных функций и К-процессов учитывать в составе модулей сложную структуру иерархии моделей;

− опираясь на свойства метатехнологии как открытой системы, обеспечивать эффективную работу, как с аналитическими описаниями различного типа, так и с дискретными, включающими стохастические параметры;

− интегрировать в моделях как количественную, так и качественную информацию;

− на основе целостно-эволюционного подхода синтезировать структурные аналитико-дискретные модели в условиях недостатка информации;

− опираясь на свойства когнитивно-продуктивной метатехнологии как открытой системы, адекватным образом реализовать парадигму моделирования и интеллектуализации социально-экономических систем.

Литература:

  1. Букатова И. Л., Макрусев В. В. Интенсивная информатизация социально-экономических систем на основе целостно-когнитивных представлений // Анализ и оптимизация кибернетических систем. — М.: ГИФТП РАН, 1996.
  2. Мантусов В. Б. Общенаучные методы управления инновационными проектами // Вестник Российской таможенной академии. 2015, № 2(31). С. 104–108.
  3. Макрусев В. В. Целостно-эволюционная автоматизация научных, проектных и экспериментальных исследований интеллектуальных вооруженных сил // Дис. докт. физ.- мат. наук, ИРЭ РАН, 1997.
  4. Букатова И. Л., Макрусев В. В. Целостно-эволюционная интеллектуализация и проблемы социальной информатики // Социальная информатика-97. Под ред. Б. А. Суслакова. — М.: Международная Академия информатизации, 1997.
  5. Букатова И. Л., Макрусев В. В. Когнитивно-продуктивная метатехнология: конструктивное описание. -М.: ИРЭ РАН, Препринт N11(611), 1995. – 29 с.
  6. Макрусев В. В. Системные исследования и управление внешнеэкономической и таможенной деятельностью на основе единой модели // Proceedings of materials the international scientific conference Czech Republic, Karlovy Vary — Russia, Moscow, 30–31 August 2015. с.193–201.
Основные термины (генерируются автоматически): система, когнитивно-продуктивная метатехнология, социально-экономический институт, интеллектуальная вычислительная система, процесс, модель, институциональная среда, целостно-эволюционный подход, социально-экономическая система, единая модель.

Ключевые слова

информатизация, модель управления, интеграция процессов, единая модель внешнеэкономической и таможенной деятельности

Похожие статьи

Экономическое поведение коммерческих организаций в рамках...

система, когнитивно-продуктивная метатехнология, социально-экономический институт, интеллектуальная вычислительная система, процесс, модель, институциональная среда, целостно-эволюционный подход...

Институциональный подход в исследование кластера

Парадигма моделирования социально-экономических систем... − институциональные моделимодели социально-экономических институтов. − в рамках единой модели взаимоувязаны и согласованы институциональная среда...

Сущность и роль метатехнологий в повышении качества...

Рубрика: 3. Система образования. Опубликовано в.

Метатехнологии (социально-политический уровень)

- метатехнологии — это образовательный процесс на уровне социальной политики в области образования (социально-педагогический уровень).

Основные понятия и принципы системного управления...

система, внешняя среда, техническая система, американская модель, система управления, связующее звено, социальная подсистема, техническая подсистема, организационная структура, эргономическая подсистема.

Практические приёмы моделирования экономических систем

модель, система, математическая модель, оптимальное управление, реальная система, имитационная модель, экономическая система, моделирование, системная динамика, процесс.

Институциональная экономика: вопросы преподавания...

институциональная экономика, институт, экономическая наука, система, правило, институциональная ловушка, институциональная теория, институциональный анализ, переходная экономика, рациональное поведение.

Компаративная оценка качества российской институциональной...

Ключевые слова: институциональная среда, экономический рост, качество институтов.

Методика исследования и модель анализа являются единственными типовыми инструментами, применяемыми в разных странах для оценки влияния внешней национальной среды на...

Применение неоинституционального подхода к изучению...

институциональная экономика, институт, экономическая наука, система, правило, институциональная ловушка, институциональная теория, институциональный анализ, переходная экономика, рациональное поведение.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle

Похожие статьи

Экономическое поведение коммерческих организаций в рамках...

система, когнитивно-продуктивная метатехнология, социально-экономический институт, интеллектуальная вычислительная система, процесс, модель, институциональная среда, целостно-эволюционный подход...

Институциональный подход в исследование кластера

Парадигма моделирования социально-экономических систем... − институциональные моделимодели социально-экономических институтов. − в рамках единой модели взаимоувязаны и согласованы институциональная среда...

Сущность и роль метатехнологий в повышении качества...

Рубрика: 3. Система образования. Опубликовано в.

Метатехнологии (социально-политический уровень)

- метатехнологии — это образовательный процесс на уровне социальной политики в области образования (социально-педагогический уровень).

Основные понятия и принципы системного управления...

система, внешняя среда, техническая система, американская модель, система управления, связующее звено, социальная подсистема, техническая подсистема, организационная структура, эргономическая подсистема.

Практические приёмы моделирования экономических систем

модель, система, математическая модель, оптимальное управление, реальная система, имитационная модель, экономическая система, моделирование, системная динамика, процесс.

Институциональная экономика: вопросы преподавания...

институциональная экономика, институт, экономическая наука, система, правило, институциональная ловушка, институциональная теория, институциональный анализ, переходная экономика, рациональное поведение.

Компаративная оценка качества российской институциональной...

Ключевые слова: институциональная среда, экономический рост, качество институтов.

Методика исследования и модель анализа являются единственными типовыми инструментами, применяемыми в разных странах для оценки влияния внешней национальной среды на...

Применение неоинституционального подхода к изучению...

институциональная экономика, институт, экономическая наука, система, правило, институциональная ловушка, институциональная теория, институциональный анализ, переходная экономика, рациональное поведение.

Посетите сайты наших проектов

Задать вопрос