Социально-экономических и политических систем

 

Повышение научной обоснованности социально-экономического планирования предполагает конкретное познание основных за­кономерностей и механизмов протекания социальных процессов в социалистическом обществе. При этом изучение общества как целого должно сопровождаться достаточно глубоким и деталь­ным изучением его частей.

Исследованием общественной жизни, проблемами планиро­вания и управления занимается широкий круг специалистов. При этом объекты описываются в соответствии с традицией оп­ределенных дисциплин, в терминах своих наук. Проникновение точных методов в социальные науки и применение их для повы­шения эффективности практики планирования и принятия реше­ний привело к возникновению целого ряда специальных науч­ных подходов и дисциплин. Это — кибернетика, теория систем, структурно-функциональный метод, исследование операций, эко­номико-математическое моделирование, имитационное модели­рование и т. п. Каждая из этих дисциплин ориентирована на свой предмет и развивает свой собственный метод.

Так, кибернетика делает акцент на управление систем и дви­жение в них информации; теория систем развивает методологию анализа общих свойств различных систем и формализм их абст­рактного описания; структурно-функциональный анализ подчер­кивает важность функций отдельных социальных явлений для понимания общества в целом; исследование операций разрабо­тало специальные процедуры изучения сложных явлений; эко­номико-математическое и имитационное моделирование дают способы математического описания экономических и других под­систем общества и моделирования их поведения на ЭВМ. Не­смотря на это, а может, и благодаря этому, ощущается необхо­димость в некотором метаязыке, который позволил бы говорить о самых разнообразных явлениях социально-экономической жиз­ни единообразно, достаточно детально и в го же время сохра­няя целостность представлений,— языке, который был бы удо­бен для формализации с помощью математики и переводу на язык ЭВМ. Сложность и многоплановость социальных явле­ний, наличие различных языков наук, занимающихся общест­вом, необходимость быстрой обработки больших массивов ин­формации усиливают потребность в такого рода метаязыке, метатеории. Особенно остро стоит эта проблема в теории опти­мального функционирования социалистической экономики, где осуществляется «подключение» моделей, смежных с экономиче­скими процессами.

Широко известен тезис В. И. Ленина о пути познания от абстрактного к конкретному. Представляется довольно естест­венным, что, прежде чем изучать специфические свойства како­го-либо явления, например социально-экономического процесса, полезно выявить его общие свойства, присущие представителю определенного класса сложных (и не только социальных) явле­ний. Предварительное, априорное знание таких общих свойств может способствовать более эффективному познанию специфи­ческих свойств данного явления как такового, может ориентиро­вать научный процесс, а также практику планирования и управ­ления.

Перед исследователем социальных явлений стоит целый ряд методологических вопросов. Как изучать явление, когда оно свя­зано с бесконечным числом других явлений? Что такое целост­ность, если даны лишь ее элементы? Как можно планировать и управлять при невозможности полного описания системы? Что значит целесообразность поведения множества элементов, не об­разующих живой организм? Какие объективно складываются отношения между управляющей системой и управляемой?

Методологические ответы на них дает современная марксист­ская философия, исторический и диалектический материализм. Если понимать под «общей кибернетикой» или «системно-кибер­нетическим анализом» конкретную науку об общих свойствах сложных систем и об управлении, то она должна дать более конкретные ответы и конструктивные рекомендации и исследо­вателю и практику.

Некоторые исследователи (занимающиеся конкретной эконо­микой или экономической теорией) склонны считать, что для них системный подход и кибернетика существенной пользы не могут принести, обеспечив в лучшем случае «кибернетическую упаков­ку» экономического содержания. Однако, как было подчеркнуто, общий уровень рассмотрения не только повышает эффектив­ность комплексного исследования многоаспектных социально-экономических явлений, но и указывает также конкретные про­блемы и задачи, подлежащие решению специальными дисципли­нами, а кроме того, прямо предписывает определенные действия исследователю и практику.

К сожалению, нельзя утверждать, что уже сложилось еди­нообразие представлений об общих свойствах сложных систем и их описании. Эта научная область находится еще в стадии оформления, но имеется уже немало работ, где сформулирова­ны и исследованы различные проблемы «системно-кибернетиче­ского» анализа социально-экономических систем.

Нам представляется достаточно удобным для описания раз­личных сложных систем и особенно в качестве метаязыка эко­номико-математического или социально-математического моде­лирования использовать подход, развитый в работе [1]. Основным здесь является понятие системы как совокупности взаимосвязанных элементов, сохраняющей свою целостность в условиях относительной изменчивости внешней среды. В этом неформальном определении подчеркиваются такие важные мо­менты, как одновременное задание элементов системы и среды, взаимозависимость элементов, целостность системы.

На этом языке можно сформулировать некоторые важней­шие принципы системного рассмотрения сложных социальных явлений.

1. Явление может быть изучено только тогда, когда оно до­пускает рассмотрение его в виде некоторой системы или ее ча­сти.Этот принцип означает необходимость рассмотрения всех взаимосвязей интересующих нас явлений в терминах элементов системы и ее среды. До тех пор, пока четко не будет указано, что есть система, что — среда, нет никакой уверенности в воз­можностях адекватного описания и анализа. Можно сказать и более категорично, явление, не образующее системы, без допол­нительного привлечения других явлений не может быть познано.

2. Никаких свойств целостности, не являющихся свойствами элементов системы, или функцией множеств элементов, не суще­ствует, хотя «целое не есть простая сумма своих частей». Этот принцип утверждает возможность вывода всех свойств системы из свойств ее элементов и их взаимодействия; он может быть назван принципом относительного редукционизма.

Важным свойством всякой системы является ее структура, т. е. характер взаимосвязей между элементами. Знание структу­ры существенно облегчает изучение системы и управление ею.

3 Структура системы, т. е. характер взаимосвязей ее элемен­тов, может упростить представление системы или ее управление.

В частности, при наличии блочной структуры матрицы зада­чи линейного программирования могут применяться специаль­ные алгоритмы (типа Дантцига—Вулфа), существенно облег­чающие процедуру нахождения оптимального плана. Другим примером может служить метод декомпозиции функции распре­деления многомерной случайной величины, позволяющий значи­тельно уменьшить количество «запоминаемой информации», ха­рактеризующей явление с необходимой точностью.

4. Сложность того или иного объекта внешнего мира — это сложность системы, представляющей данный объект с необходи­мой исследователю точностью.

Этот принцип вытекает из известного тезиса В. И. Ленина о «неисчерпаемости» любого явления материального мира. В то же время в зависимости от конкретных задач исследователь мо­жет ограничиться вполне определенным уровнем рассмотрения этого явления, фиксируя «срез иерархии». Каждому такому «срезу» соответствует система определенной сложности.

Гомеостатическими называются системы, для которых пра­вило выбора конкретных состояний затрагивает непосредствен­но лишь существенные переменные. Частным случаем этих си­стем являются целевые системы, выбор которых осуществляется вследствие максимизации или минимизации существенных пере­менных, и равновесные системы, где выбираются равновесные (в теоретико-игровом смысле) состояния.

5. Важнейшими подсистемами любой гомеостатической систе­мы являются управляющая (активная) подсистема и управляемая (пассивная) подсистема, информационный обмен которых между собой и взаимодействие с внешней средой определяют функционирование системы.

Наличие каналов обратной связи является необходимым ус­ловием гомеостатического функционирования. Особенно важно это обстоятельство при анализе или синтезе систем управления социально-экономическими процессами. Если обратная связь не обеспечивает (по причинам загруженности канала, большого запаздывания, информационных искажений и т. п.) информи­рованность управляющего центра об уровне достижения желае­мых состояний, то эффективность всего управления и функцио­нирования резко снижается.

Рассмотрение абстрактных схем функционирования систем в разрезе управления и переработки информации позволяет по­дойти к формулировке одного из самых важных принципов ки­бернетики — так называемого закона необходимого разнообра­зия, указывающего условия, необходимые для успешного управ­ления. Для анализа и прогноза поведения экономики, для синтеза, усовершенствования системы управления эти условия имеют чрезвычайно большое значение. На наш взгляд, важно на все без исключения целевые подсисте­мы общества смотреть сквозь призму закона необходимого раз­нообразия, так как эффективность их функционирования обыч­но определяется соотношениями между характеристиками ак­тивной и пассивной подсистем. Смысл этого закона состоит в том, что для поддержания гомеостаза необходимо, чтобы ин­формационные возможности активной подсистемы превосходили некоторый порог, зависящий от сложности задачи управления, скорости изменения внешней среды и эффективности организа­ции управления. Можно отметить некоторую «эквива­лентность» процессов управления и познания: и в том и в другом случае осуществляется «упрощение», «уменьшение разнообразия или неопределенности». Поэтому закон необходимого разнооб­разия в принципе можно использовать и при рассмотрении ис­следовательской деятельности как таковой.

6. Управление (или познание) сложной системы не будет эф­фективным, если управляющая (или познающая) система име­ет недостаточную собственную сложность — закон необходимо­го разнообразия.

Познание сложных социально-экономических объектов осу­ществляется с помощью описания их в виде систем и построения моделей. Оно позволяет прогнозировать будущие состояния объ­ектов и управлять ими. Системно-кибернетические принципы, примеры которых были приведены выше, могут использоваться на двух уровнях: на уровне построения и изучения формальных моделей реальных систем и на уровне применения этих моде­лей, управления реальными системами. Строя формальные мо­дели, например, в виде системы математических соотношений, исследователь должен четко разграничивать переменные системы, параметры внешней среды, характеристики подсистем, структуры связей, тип гомеостаза и т. д.

Большое значение имеет использование общих принципов на прикладном, практическом уровне. Ответив на вопрос, как опи­сать сложную систему, исследователь должен ответить на не ме­нее трудный вопрос, как управлять сложной системой, когда невозможно эмпирически описать ее полностью. Словосочетание «невозможность полного описания» не является трюизмом, ког­да действительно нет возможности (временной или чисто техни­ческой) установить эмпирические значения тех или иных пара­метров и переменных моделей, знания которых было бы доста­точно для отражения с необходимой точностью реальности. Чаще всего так и бывает: известно, например, что поведение си­стемы можно представить в виде решения некоторой условно-экстремальной задачи; однако время, в течение которого можно определить параметры задачи (системы), превосходит время жизни системы. Поэтому управлять или предсказывать с по­мощью математических моделей соответствующего вида будет невозможно.

Здесь мы подошли к общей проблеме использования эконо­мико-математических моделей для усовершенствования функцио­нирования всей системы народного хозяйства. Наиболее рас­пространенной является точка зрения, согласно которой эконо­мико-математические модели есть «модели планирования», т. е. указывают, какую (обычно экстремальную) задачу надо решить, чтобы найти соответствующий план — предприятия, отрасли, ре­гиона и т. д. Однако такой «планово-утилитарный» подход использует не все возможности математических моделей. Мате­матическая модель, может быть, должна быть органической ча­стью социально-экономической теории, предельно строго и ком­пактно отражая ее содержательную часть. Из этой «теоретиче­ской» функции модели вытекает еще одна ее прикладная и «ки­бернетическая» функция. Выражая общие свойства социально-экономических объектов, математическая модель может пряма подсказывать, какого рода действия надо предпринимать управ­ляющему органу для получения желаемого эффекта. Как пра­вило, считается, что для того, чтобы модель «работала», необ­ходимо прежде всего вести расчеты (на ЭВМ), а выявлению указанных кибернетических свойств моделей не всегда уделяет­ся должное внимание. Однако известно, что для огромного боль­шинства моделей практически нет возможностей наполнения их эмпирической информацией, нет возможностей вести счет, но использовать их можно.

Вообще говоря, в экономико-математической литературе ис­пользуется «кибернетический» аспект моделей, когда обсужда­ется проблема «механизмов функционирования». Хотя эти ме­ханизмы часто понимаются как реализация некоторого алгорит­ма «решения модели», точнее, решения условно-экстремальной задачи, описывающей возможные и оптимальный планы, все они являют собой типичный пример вывода общих правил поведе­ния объекта (без осуществления полного описания), обеспечи­вающего необходимые результаты.

Этот аспект должен быть распространен и на другие стороны управления социально-экономической жизнью.

Измерять что измеримо, делать

измеримым то, что ещё не измеримо.

Г. Галилей