<<
>>

Вопрос 3. Экономические модели и эксперименты.

Развитие системных методов исследования

Системный метод исследования – детище ХХ в. Однако предпосылки его возникновения складывались еще в XIX в. в процессе перерастания формальной логики в математическую.

Именно в этот период Д.Буль создает алгебру логики, а У.Джевонс и Э.Шрёдер - первую систему математической логики.

В начале ХХ в. А. А. Богданов (1873-1928) попытался создать всеобщую организационную науку - тектологию, которая, по мысли ее творца, как и математика, отвлекается от конкретного характера элементов системы, изучая их с точки зрения организованности или дезорганизованности. Это позволяет объединить на основе общего строения социально-экономические, энергетические и биологические процессы. В основе такого объединения лежит идея равновесия: статического и динамического. В соответствии с этим подходом А.Богданов делил все системы на уравновешенные и неуравновешенные.

Мощным импульсом для развития экономического моделирования стали теория и практика народнохозяйственного планирования в СССР (ГОЭЛРО, межотраслевой баланс 1923-1925 гг., модели экономического роста Г. А. Фельдмана и др.). В 1939 г. Л.В.Канторович создал метод линейного программирования. Развитие технических наук (теории машин и механизмов, теории связи и информации), математики (теории алгоритмов, математической логики, теории вероятности, математического программирования), а также биологии и физиологии (исследование систем регулирования в живых организмах, учение И. П. Павлова о высшей нервной деятельности и т. д.) способствовало возникновению во второй половине 40-х гг. кибернетики. “Отцом” новой науки стал американский исследователь Н.Винер. Кибернетика возникла как наука об управлении сложными динамическими системами (независимо от того, является ли такая система механической конструкцией или живым организмом). Применение кибернетических принципов к экономике увенчалось в начале 60-х гг. созданием экономической кибернетики (В.С.Немчинов, О.Ланге, Г.Греневский, С.Бир и др.).

Экономико-математическое моделирование.

Распространение системных методов исследования и рождение кибернетики сопровождались бурным развитием экономико-математического моделирования.

Экономическая модель - это формализованное описание экономического процесса или явления, структура которого определяется как его объективными свойствами, так и субъективным целевым характером исследования.

Рис. 15. Взаимосвязь модели и реального мира

Создание модели связано с потерей части информации (см. рис. 15). Это позволяет абстрагироваться от второстепенных явлений, сконцентрировать внимание на главных элементах системы и их взаимосвязи. Известные величины, вводимые в модель в готовом виде, называются экзогенными; величины, которые получаются в рамках модели при решении поставленной задачи, называются эндогенными. Связь модели с объективной экономической действительностью двояка: с одной стороны, модель отражает реальный мир, является его условным воспроизведением, а с другой - служит его преобразованию в соответствии с поставленными целями. Поэтому в процессе верификации модели происходит ее конкретизация и уточнение.

Методы сбора данных.

Развитие эмпирических методов исследования экономических процессов создало необходимые предпосылки для теории. При изучении экономических процессов используются разнообразные методы сбора информации: результаты голосований, анкетные опросы, интервью, контент - анализ, лабораторные эксперименты и т.д.

Анкетные опросы и интервью широко используются в качестве зондажа общественного мнения. Значение их возрастает в ходе избирательного процесса и достигает пика перед выборами. Импульс к их широкому распространению дали исследования Дж. Гэллапа, который в 1936 г. (опираясь грамотно на составленную им выборку) за пять месяцев до выборов предсказал победу Ф. Рузвельта.

Анкетный опрос не всегда обеспечивает надежность данных, поэтому часто используются различные виды интервью: стандартные выборочные, направленные (фокусированные) и специализированные. Особенностью направленного интервью является отсутствие заранее разработанного жесткого опросника. Объектом такого опросника являются представители особых групп – элит. Выявление их мнения позволяет построить правильные гипотезы о мотивах и значимости принятия тех или иных экономических решений. В отличие от направленного интервью, которое дает информацию об уникальных в своем роде респондентах, специализированное интервью адресовано прежде всего к типичным представителям населения определенной социальной группы (пенсионерам, заключенным, рабочим-иммигрантам и т.д.). Характер аудитории определяет как специфический набор вопросов, так и форму их постановки.

Метод контент-анализа основан на исследовании содержания документов и публичных выступлений, позволяющих сделать выводы о намерениях коммуникатора (политического деятеля, партии и т.д.) и эффектах его сообщений. Объектом анализа могут быть телевизионные каналы, периодические издания, публикации, протоколы комитетов собраний, выступления политических деятелей, письма и т.д. Как часто, например, упоминается то, или иное понятие или явление (свобода, национализация, конфликт и т.д.) в передачах телеканала, публикациях газет, выступлениях конкретного политического лидера и т.д. В чем состоят качественные различия в освещении того или иного события в материалах центральных или региональных изданий и т.д.

Основные этапы моделирования.

Рассмотрим процесс моделирования более подробно. Процесс построения модели проходит ряд этапов (рис. 16). Анализ экономического поведения, как правило, носит не сплошной, а выборочный характер. Поэтому на первом этапе происходит отбор наблюдений того процесса, который предстоит моделировать. Успех в поиске и постановке оригинальной проблемы зависит от многих факторов. В их числе не последнюю роль играет интуиция, личный опыт исследователя, а также удача.

Сформулированная гипотеза оформляется сначала в виде неформальной модели. Неформальная модель – это такая модель, в которой объясняющие и объясняемые переменные не определены еще достаточно строго. На этом этапе исследователь рассматривает разнообразные предпосылки и пытается понять, какие из них абсолютно необходимы, а какие носят относительно избыточный характер.

Начинающий исследователь обычно рассматривает уже имеющиеся в литературе модели и пытается выбрать из них ту, которая лучше всего отражает моделируемую ситуацию. Не следует, однако, забывать, что если сформулированная гипотеза несостоятельна, улучшить ее не смогут никакие математические модели. С годами исследователь набирается опыта и поэтому создает такую модель, которая более адекватно служат реализации поставленной цели.

Формальная модель – это такая модель, в которой все переменные определены математически строго. Она предполагает стандартный набор приемов и ее возможные выводы поддаются прогнозу. Это не означает, что прогноз обязательно реализуется, однако цели, средства, инструменты исследования уже четко определены. Именно на этой стадии возможны многочисленные ошибки, так как перевод неформальной модели в формальную связан с потерей части информации и с неадекватным определением ее содержания в математическом аппарате. Сам математический аппарат предполагает определенные допущения, которые могут быть неадекватны неформальной модели (например, рациональность избирателя, постоянность его предпочтений и т.д.).

Этап математической обработки формальной модели включает в себя различный арсенал методов (логических, игровых, алгебраических, вероятностных и т.д.). Этот этап позволяет использовать одинаковые математические средства для решения различных политических и экономических ситуаций. Однако, с другой стороны, он часто позволяет сделать на основании стандартного математического аппарата нетривиальные выводы. Поэтому возникает проблема их адекватной интерпретации. Это заставляет сравнить их с теми наблюдениями, которые позволили сформулировать неформальную модель и уточнить или развить ее. Возможно, выборка была неадекватной, и наша неформальная модель оказалась "прыжком в заключение". Или, наоборот, мы можем расширить первоначальную гипотезу и сделать ее более общей теорией. Такого рода сравнения уточняют параметрическую оценку и подготавливают более строгую эмпирическую проверку, которая выступает завершающим шагом моделирования.

Рис. 16. Процесс моделирования

Эмпирическая проверка может завершиться созданием самостоятельной эконометрической модели. Однако, эмпирическая проверка бывает нужна далеко не всегда. Исследование может завершиться созданием универсальной теоретической модели, которая сама по себе обладает определенной прогностической силой. В любом случае, модели, которые позволяют составить реальные прогнозы, пользуются большей популярностью среди политологов и экономистов. К сожалению, их число относительно невелико. Дело в том, что во многих политических процессах большую роль играет элемент случайности, который нередко сводит на нет хорошо составленные прогнозы.

Поэтому закономерно возникает вопрос о том, нужны ли модели вообще. Современная наука дает на него однозначно положительный ответ – нужны. Хотя, конечно, любое моделирование имеет свои достоинства и недостатки. Остановимся сначала на достоинствах.

Во-первых, модель, значительно упрощая действительность, помогает отделить главные черты от второстепенных, внутренние от внешних, постоянно повторяющиеся от случайных.

Во-вторых, модель помогает формализовать происходящие в обществе события. Формализация приводит к значительному уточнению первоначальных эксплицитных представлений, типичных для обыденного сознания и неформальных моделей.

В-третьих, модели позволяют более точно определить существующие закономерности, о которых мы могли догадываться и до создания модели, более строго определить структуру тех или иных явлений, временные лаги и т.д. Именно эта особенность математического моделирования позволяет составлять точные прогнозы. В-четвертых, моделирование позволяет установить сущностные взаимосвязи более высокого уровня, увидеть черты общности у разнородных явлений. Это делает возможным использовать модели, созданные в экономической теории в смежных областях, а модели, созданные в других областях знания в экономической теории. Это особенно заметно на примере эконометрических методов анализа.

Рис. 17. Графическое изображение простейших (линейных) зависимостей.

Простейшим видом экономико-математического моделирования является моделирование в двухмерном пространстве - при помощи графиков. Если с увеличением значения аргумента значение функции растет, наклон графика называют положительным, если с увеличением значения аргумента значение функции уменьшается, наклон называют отрицательным. Если с изменением значения аргумента значение функции не меняется, то говорят, что у функции нулевой наклон. Если, наконец, одному и тому же значению аргумента соответствует бесконечное число значений функции, то наклон функции равен бесконечности (см. рис. 17).

На рис. 17 показаны простейшие линейные зависимости; однако в реальной действительности зависимости носят более сложный характер и изображаются кривыми. Чтобы определить уровень наклона функции в окрестностях данной точки, необходимо к ней провести касательную так, как показано на рис. 18. Кроме того, наклон функций может меняться, переходя из положительного в отрицательный и наоборот

Мир моделей многообразен (см. рис. 19). Они различаются по уровню обобщения (абстрактно-теоретические и конкретно-экономические), сфере охвата (макро- и микроэкономические), времени и характеру действия (статические и динамические), степени структурализации (малоразмерные и многоразмерные), характеру взаимосвязи элементов (линейные и нелинейные) и т.д. Наибольшее значение в экономической науке играет микро- и макромоделирование.

Рис. 18. Определение наклона кривых

Предпосылки для возникновения микроэкономики складываются во второй половине XIX в., когда в экономической науке все большее внимание начинает уделяться психологическому фактору. Австрийская школа предельной полезности стала рассматривать в качестве исходного пункта экономической науки автономного индивида, независимого от окружающего мира. Основная задача его деятельности - удовлетворение потребностей в условиях ограниченности ресурсов. Поведение этого индивида рассматривается в различных гипотетических ситуациях с целью выбора оптимального варианта (теория выбора А.Маршалла). При этом предполагается почти полная взаимозаменяемость факторов (труда, капитала и т.д.).

Экономическая наука выступает при таком подходе как сборник готовых рецептов поведения индивида, фирмы и т.д. в стандартных ситуациях, как нормативная наука. Специфически капиталистическое выдается за общечеловеческое, рыночная экономика - за экономику вообще. При таком подходе неизбежно представление о современном обществе как о наилучшем, как о самой гармоничной системе

Крах золотомонетного стандарта после 1914 г., а затем “великая депрессия” 1929-1933 гг. наглядно обнажили несовершенство функционирующей системы. Возникла необходимость возвращения к объективному подходу, типичному для предшествовавшей экономической теории, рассмотрению функционирования народного хозяйства как единого целого (макроэкономика). Это достигается, во-первых, в анализе таких категорий, как национальный доход, сбережения, инвестиции и моделирования взаимосвязей между ними; во-вторых, путем значительного расширения эмпирической базы и совершенствования экономико-математических методов их обработки (развитие эконометрики, кибернетики и т.д.). Причинно-следственные связи вытесняются функциональными и структурными, происходит четкое разграничение микро- и макроэкономики.

Рис. 19. Виды моделей

Методы анализа экономических процессов.

Все методы анализа экономических процессов можно разделить на две большие группы: количественные и качественные. К первой относятся статистический и эконометрический анализ, ко второй – различные гуманитарные методы. Первая группа основана, прежде всего, на позитивизме, вторая – на релятивизме.

В современной экономической теории доминируют методы анализа первой группы. В рамках нее выделяют различные виды моделей: одномерные, двумерные и многомерные. Простейшим видом модели является модель с одной переменной, которая позволяет ответить на простые вопросы типа: каков электорат данного кандидата, сколько избирателей проголосовала за ту или иную партию т.д.

Более сложным видом является двумерная (бинарная) модель, которая позволяет связать несколько переменных. При этом возможны различные варианты. Что бы их выяснить обычно используется либо таблица взаимной сопряженности признаков, либо корреляционный анализ. Взаимная сопряженность признаков хорошо видна по таблице 2. Здесь в качестве переменных представлены основные партии России и различные признаки электората: его адаптация, пол, возраст, образование, доход на члена семьи, а также тип места жительства.

Корреляционный анализ показывает, как изменение значения одной перемененной влияет на другую, каково содержание и форма этой связи.

Множественный анализ позволяет построить регрессионные, интерактивные, путевые и многофакторные модели. Регрессионные модели помогают провести изолированный анализ влияния каждой независимой переменной и определить силу этого воздействия. Интерактивная модель позволяет исследовать цепочку взаимодействий. Как правило, эти цепочки бывают незавершенными и тогда прибегают к моделям путевого анализа (пат–анализа), который помогает построить цепь прямых и не прямых воздействий одной переменной на другую. Многофакторный анализ позволяет ответить на вопрос о зависимости нашей системы переменных от одного или ряда базовых факторов скрытых от наблюдения.

Значительные успехи экономической теории связаны с применением эконометрических методов анализа. Эконометрика – это раздел экономики, занимающийся разработкой и применением статистических методов для измерения взаимосвязей между экономическими переменными. Наиболее широкое развитие получили такие эконометрические приемы, как модели структурных уравнений, анализ временнoго ряда и нелинейные оценки.

Таблица 4.

Электорат политических партий России прошедших в Думу

Модели структурных уравнений были заимствованы из статистики и получили развитие применительно к таким экономическим ситуациям, которые предполагают, что все объясняющие переменные даны экзогенно, находятся за пределами самого эксперимента и имеют неслучайный характер. Такой подход был широко использован при исследовании выбора избирателей, партийной принадлежности, влияния индивидуальных и общенациональных экономических условий на голосование и т.д.

Анализ временных рядов особенно важен при изучении процессов длительных во времени. Временнoй ряд – это набор показателей измерения переменных в различные моменты времени. Анализ изменения переменных во времени дополняется анализом переменных, изменяющихся в пространстве. Пространственная выборка – это набор показателей, измеряющих значение переменных для разных экономических единиц в данный момент времени.

Фактор времени чрезвычайно важен при анализе политического делового цикла, изучения динамики правительственных расходов в тех или иных странах, изменение интересов партий во внутриполитической борьб и др.

В этих моделях широко используется эконометрический аппарат, поэтому кратко напомним некоторые базовые понятия.

Математическое ожидание дискретной случайной величины – это взвешенное среднее всех ее возможных значений (в качестве весового коэффициента берется вероятность соответствующего исхода).

Е(х)=х1р1 + х2р2 + …+ хnрn = Sхiрi

Такой исход может быть как смещенным, так и несмещенным. Несмещенность – это когда математическоет ожидание оценки равнялось соответствующей характеристике генеральной совокупности. Смещенность – это разница между математическим ожиданием и соответствующей теоретической характеристикой ген. совокупности.

Анализ эконометрических моделей предполагает доказательство их состоятельности (или несостятельности). Состоятельной – называется такая оценка, которая дает точное значение для большой выборки независимо от входящих в нее конкретных наблюдений.

21" src="/files/uch_group32/uch_pgroup313/uch_uch1239/image/20.jpg">

Рис. 20. Модель парной линейной регрессии

Простейшим видом моделей является модель парной линейной регрессии:

y = a + bx +u,

где х - объясняющая переменная; a + bx – неслучайная составляющая, u – случайный член.

Ее графическое изображение показано на рис. 20. Построение такой линейной зависимости связано с использованием обычного метода наименьших квадратов - ОМНК (ordinary least squares - OLS).

Причинами существования случайного члена являются: неполный учет важнейших факторов (невключение в модель объясняющих переменных); чрезмерное агрегирование переменных; неправильное описание структуры модели; ошибочная функциональная спецификация; а также ошибки измерения.

В 80-е – 90-е гг. быстро развивается класс моделей с нелинейными параметрами. Они получили широкое применение в таких областях как выявление систематических предубеждений на основе статистики опросов общественного мнения, а также в большинстве структурных уравнений и работе с временными рядами.

Взаимосвязь теории и практики.

Любая практическая деятельность включает в себя ряд основных аспектов. Эмпирическое исследование позволяет на базе конкретных данных построить рабочую гипотезу, которая благодаря ценностным установкам исследователя превращается в теорию. Теория позволяет не только понять, данный эмпирический мир, но и предвидеть возможности его будущего развития. Таким образом, экономист становится не просто наблюдателем, но и активным действующим лицом, способным в какой-то мере повлиять на развитие общества в определенном направлении. Эта взаимосвязь теории и практики удачно представлена в интегральной схеме социальных наук Дж. Гальтунга (См. рис. 21.).

Рис. 21. Интегральная концепция социальных наук Гальтунга

Гальтунг рассматривает три аспекта научной деятельности: эмпиризм, критицизм и конструктивизм. Именно их взаимодействие и переход обеспечивают развитие науки. Они позволяют не только описать существующие явления и процессы, но и создать предпосылки для исправления и улучшения реальности. Как эти аспекты помогают понять политические явления и процессы мы покажем в следующих главах.

В последние десятилетия все большее значение приобретают экспериментальные методы исследования. Конечно, менеджеры, занимающиеся экономическим анализом далеко не всегда могут поставить лабораторные эксперименты. Однако возможно включение отдельных экспериментальных элементов в процесс исследования. Особенно это необходимо делать при подготовке новых инвестиционных проектов.

Изучение естественного хода явлений и процессов экономической жизни ставит в повестку дня проведение экспериментов.

Рис. 22. Виды экспериментов.

Широкие эксперименты на макроуровне проводились в СССР с первых лет советской власти. На Западе они связаны прежде всего с именами Дж.М.Кейнса, М. Фридмена и их последователей. В последующий период роль экономических экспериментов заметно возросла, и в настоящее время серьезная, научно обоснованная политика немыслима без проведения широких и разнообразных экономических экспериментов. Экономические эксперименты позволяют на практике проверить обоснованность тех или иных экономических рекомендаций и программ, не допустить крупных народнохозяйственных ошибок и провалов.

<< | >>
Источник: Неизвестный. Интернет-курс по дисциплине «Экономика для менеджеров». 2014

Еще по теме Вопрос 3. Экономические модели и эксперименты.:

  1. О НЕКОТОРЫХ АСПЕКТАХ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО УГОЛОВНО-ПРАВОВОГО И КРИМИНОЛОГИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ПРОЦЕССАХ ПЛАНИРОВАНИЯ МЕР БОРЬБЫ С ОРГАНИЗОВАННОЙ ПРЕСТУПНОСТЬЮ
  2. 4.1. Знаменитые эксперименты Э.Мэйо
  3. 2.1. Студенчество как субъект модного поведения: моделирующие факторы
  4. 2.2. Моделирование и конструирование имиджа образовательного учреждения
  5. 8.6.6. Математическое моделирование в экологии
  6. ПРАКТИКА МОДЕЛИРОВАНИЯ: РАСПИСАНИЕ НА... ПОСЛЕЗАВТРА
  7. Целенаправленные модели
  8. 5.1. Научная и экономическая целесообразность
  9. Моделирование простейшего рынка услуг
  10. 2.4. Анализ простейшей рыночной модели
  11. "Проблема" экономического неравенства
  12. Вопрос 3. Экономические модели и эксперименты.
  13. Вопрос 1. Эластичность спроса и предложения.