3.2. Метод моделирования

Важнейшим общенаучным методом является моделирования. Исторически моделирование всегда было тесно связано с формированием и совершенствованием научных взглядов о действительности. Системы Птолемея и Коперника в астрономии, географические карты, технические чертежи, фигуры в геометрии - вот далеко неполный перечень моделей, широко используемых людьми еще в далеком прошлом. Позже появляются новые более сложные модели реально­го мира в физике и химии (механика Ньютона, физика газов, принимающая в качестве исходной предпосылки постулат об идеальности газа, периодическая система химических элементов Д.И. Менделеева).

Постепенно прокладывают себе дорогу модели в общественных и гуманитарных науках, таких, как политическая экономия, юриспруденция, социология, история. Сегодня метод моделирования практически охватывает все области современной науки.

Модель - это такой материально или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале.

Все модели формулируются на определенных языках. Им может быть естественный (русский, французский, английский и другие), профессиональный - использующий специальные научные термины; язык графических построений; язык математики, имитационного моделирования, а также другие.

Под моделированием понимают процесс построения, изучения и использования моделей. Процесс моделирования включает три элемента: субъект (исследователя), объект исследования, модель, опосредующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

В процессе моделирования можно выделить четыре последовательных этапа: а) постановка исследовательской или практической задачи и построение модели; б) изучение модели; в) перенос знаний с модели на оригинал; г) проверка адекватности полученных знаний.

На первом этапе изучение одних сторон моделируемого объекта (процесса) осуществляется ценой отказа от исследования других его сторон. Это достигается благодаря четкой постановке задачи и построению исследователем непротиворечивой и достаточно полной системы предположений конструируемой модели. В рамках данного процесса моделирования исследователь сталкивается с бесконечным разнообразием изучаемого процесса (явления), со значительной неопределенностью. Из всего этого бесконечного разнообразия им выделяется определенный круг существенных факторов, и затем разрываются их связи с остальной средой. Тем самым исследователем обособляется часть неопределенности, чтобы затем справиться с ней по частям.

Логическое высказывание «Требуется W», или в сокращенной форме записи - < -; W> , где явно не определены заданные условия V, назовем проблемой. Ее можно рассматривать как неполную постановку задачи, считая, что следующим этапом такой постановки будет опознавание (выявление, конструирование) условий V , их отграничение от всего многообразия исследуемого социально-экономического процесса. В свою очередь логическое высказывание «Дано V», или в сокращенной форме записи - <V; - > , где явно не определена цель W, будем называть ситуацией. Под ситуацией обычно понимают «обстановку», «наличие определенных стартовых условий», в которых приходится действовать. Ситуацию также можно рассматривать как неполную постановку задачи.

Различные варианты проблем и различные представления о ситуации в процессе постановки задачи взаимно согласуются и уточняются, в результате чего осуществляется формулировка проблемных ситуаций. В них, по словам Е.З. Майминаса, «связь обеих частей задачи предстает в самом общем виде. На данном этапе фигурируют еще весьма расплывчатые намерения, а не явно указанная цель, размытые множества факторов, а не четко выделенные и согласованные условия. От их последующей переформулировки в условия и цель задачи зависит корректность (качество постановки) задачи»¹⁸.

Далее исследователем на основе тех или иных принципиальных схем, концептуальных подходов осуществляется структуризация проблемной ситуации, в результате чего выявляется структура проблемной ситуации. После определения количественных характеристик элементов на этой структуре становится возможным четкое и согласованное определение компонентов решаемой задачи и конструируемой модели.

Построение модели предполагает затем формализацию условий поставленной задачи, то есть ее описание в форме конкретных зависимостей и отношений на том или ином языке (функций, уравнений, неравенств, алгоритмов и т.п.). При этом каждая модель обычно включает три группы элементов: характеристики объекта, которые нужно определить {х}; характеристики внешних изменяющихся условий (внешней среды) {z}; совокупность известных внутренних параметров объекта {у}. Формализуя условия задачи, исследователь обычно стремится так подобрать (построить) множества {x},{у},{z}, чтобы сложность построенной модели была оптимальной.

В ходе работы по постановке задачи и по построению математической модели субъекту моделирования постоянно приходится делать те или иные предположения, абстракции, упрощающие общую картину изучаемого явления (процесса). В итоге им формулируется система предположений, аксиоматика модели. Как уже говорилось, она должна быть непротиворечива и полна. Важно всегда помнить, что результаты, полученные с помощью модели, абсолютно верны только при заданных исследователем предположениях. Следовательно, любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном (с точки зрения сделанных предположений) смысле.

После построения модели на втором этапе моделирования исследователь изучает свойства построенной модели, а также путем проведения аналитических и экспериментальных расчетов стремится получить новые знания о моделируемом объекте (процессе). Итогом этого этапа является получение исследователем знаний о построенной модели.

На третьем этапе им осуществляется перенос (распространение) полученных с помощью модели знаний на объект-оригинал с учетом сделанных предположений. Результатом этого этапа являются новые знания об объекте-оригинале.

На четвертом этапе моделирования исследователем проверяется, насколько согласуются полученные с помощью модели знания об объекте оригинале с хозяйственной практикой. В результате выявляются предположения модели, из-за которых последняя в той или иной степени утрачивает свою адекватность.

Затем повторяется новый цикл, предполагающий корректировку, определенные изменения в системе предположений модели и построение на этой основе новой более точной модели.

Любая модель может возникнуть (быть создана) одним из следующих трех путей: а) в результате прямого непосредственного наблюдения процесса, в результате его прямого изучения и осмысливания; б) в результате процесса дедукции, когда новая модель получается как частный случай из некоторой более общей модели; в) в результате некоторого процесса индукции, когда новая модель является естественным обобщением "элементарных" моделей (примером таких моделей являются статистические модели, с помощью которых исследуются массовые явления).

Моделирование сложных социально-экономических систем и систем управления предполагает одновременное активное использование в том или ином сочетании аналитических и имитационных методов исследования. С помощью аналитических методов исследователь, основываясь на сформулированной им системе допущений (аксиоматике модели), имеет возможность логически доказывать те или иные утверждения, давая им вполне конкретную содержательную интерпретацию (например, в виде теоремы сформулировать условия эффективного экономического развития, оптимального управления). Однако, как показывает опыт развития, такие возможности, особенно на начальных этапах моделирования, когда знания об изучаемом объекте (процессе) еще достаточно расплывчаты, весьма ограничены.

Причиной этого являются сложность и многопараметричность моделируемых систем, что требует разработки имитационных моделей. На их основе осуществляется имитация (проигрывание во времени различных вариантов развития ситуации) с помощью специально создаваемых алгоритмов, компьютерных программных систем, описывающих структурные связи и функционирование (поведение) исследуемых социально-экономических объектов и процессов. В результате имитации исследователь получает новые знания о моделируемой системе, о ранее неизвестных взаимодействиях и особенностях ее функционирования. Это расширяет его возможности в использовании аналитических методов, а также позволяет получить дополнительные ориентиры в имитационном моделировании.

Проводимые сегодня исследования в рамках моделирования социально-экономических систем можно разбить на три основные группы:

- теоретические (изучение проблем поведения, неравновесного (равновесного) функционирования, организации социально-экономических систем, применяемых моделей менеджмента);

- прикладные (решение конкретных социально-экономических и управленческих задач на предприятии, группе предприятий, в отрасли, в регионе);

- инструментальные или методологические (развитие применяемого при моделировании логического аппарата, инструментария, методов и методик проводимого анализа, процедур и методов построения количественных и качественных прогнозов, системы показателей, методов планирования).

Хорошо известно, что любое количество всегда выступает как количество определенного качества, а любая модель всегда имеет в своей основе определенные качественные предположения (гипотезы в отношении важнейших качественных характеристик экономического явления или процесса), поскольку она представляет собой количественно-качественное отображение исследуемого экономического явления или процесса. Ее глубина и адекватность зависят, таким образом, от уровня предварительно проводимого исследователем качественного анализа и от выбора способов и формы описания моделируемых соотношений.

Если данный уровень не высок, если исследуемые процессы интерпретируются в модели поверхностно, то, как правило, происходит абсолютизация количественных сторон исследуемого явления. Нетрудно видеть, что речь здесь идет не о качестве самих методов моделирования и их способности адекватно отражать действительность, а о степени квалификации тех, кто их применяет, об обосновании и определении целесообразного уровня абстракций, используемых в модели, о выборе адекватного экономической постановке задачи описания. Заметим при этом, что во многом эта квалификация зависит от способности исследователя при изучении систем управления использовать системный подход и метод системного анализа.