Рекомендации
| Математическая экономика как база развития «новой экономики» |  |
|
Математическая экономика как наука возникла и развивалась одновременно с автоматизацией обработки числовой информации, т.е. вычислительными машинами. И то и другое — продукт эпохи, определенного этапа развития цивилизации. Научная теория двигала развитие своего экспериментального инструментария, а тот, в свою очередь, стимулировал развитие своего теоретического фундамента. Математическая экономика возникла в начале нынешнего века, первоначально под названием «эконометрика». Термин введен в научный оборот Р.Фришем (1895-1973), норвежским экономистом-математиком. Главным инструментом эконометрики является эконометрическая модель, задачей - проверка экономических теорий на фактическом (эмпирическом) материале при помощи методов математической статистики. Дальнейшее развитие математической экономики складывалось во многом под влиянием положений англо-американской экономической школы. К.Ланкастер (профессор Колумбийского университета) выделяет три стадии развития этой науки. На первой стадии, по его мнению, можно отметить лишь ряд важных статей отдельных экономистов по вопросам экономико-математического анализа. Вторая стадия связана с развитием науки в 30-е годы XX века на базе положений неоклассической математической экономики. Как известно, собственно неоклассическая школа базируется на анализе теории предельной полезности. Критерий развития экономики в неоклассической теории - максимизация полезности для потребителя и максимизация прибыли для производителя. На второй стадии активно использовались идеи Джевонса и Маршалла, Менгера и Визера, Кларка и Фишера, Вальраса и Парето. Считается, что второй этап продолжался приблизительно до начала пятидесятых годов XX века. Основной математический аппарат неоклассической математической экономики - производные и уравнения. Третью стадию («новая математическая экономика») связывают с применением аппарата теории множеств, векторной алгебры, исследования операций. На этой стадии получили известность и признание исследования Дж. фон Неймана, К.Эрроу, М.Моришимы, X.Никайдо, В.Леонтьева, а также советских ученых Л.В.Канторовича, Я.С.Понтрягина и многих других. Открылся Центральный экономико-математический институт АН СССР. Параллельное развитие технической базы математической экономики - электронной вычислительной техники - позволило резко расширить практическую применимость накопленных теоретических методов анализа математических моделей экономических систем. Экономико-математические исследования в СССР как особое направление науки оформилось в конце 30-х гг XX века, когда появилась работа Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.). Справедливости ради следует отметить, что практическое и достаточно оригинальное применение экономико-математических методов имело место еще при составлении баланса народного хозяйства СССР 1923-1924 гг. Статья В.Леонтьева по этому поводу, первоначально опубликованная в немецком экономическом журнале в те же годы, дала толчок к появлению метода «затраты выпуск», но уже за рубежом (исследования проводились в основном под руководством того же В, Леонтьева), За исследования в теории оптимального распределения ресурсов, по анализу объективно-обусловленных (двойственных) оценок в I97S г. Л.В. Канторович был удостоен Нобелевской премии по экономике. Школа Л.В. Канторовича положила начало развитию фундаментальных теоретических исследований советских математиков в экономике, которые связаны с именами С.С.Шаталина, А.Г.Аганбегяна, А.Г.Гранберга, К.А.Багриновского, Н.П.Петракова, Э.Н.Крылатых, В.А.Кардаша и их учеников. Общепринятая классификация разделов математической экономики пока не выработана. Согласно мнению Л.И.Лопатникова, с известной долей условности ее можно было представить в виде следующей схемы: 1. ПРИНЦИПЫ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ: теория экономико-математического моделирования, теория статистического моделирования, теория оптимизации экономических процессов. 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА: выборочный метод, дисперсионный анализ, корреляционный анализ, регрессионный анализ, многомерный статистический анализ, факторный анализ, теория индексов, 3. ЭКОНОМЕТРИКА: теория экономического роста, теория производственных функций, межотраслевые балансы, национальные счета, анализ спроса и потребления, региональный и пространственный анализ, глобальное моделирование. 4. МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ ОПТИМАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ: математическое программирование, методы ветвей и границ, сетевые методы управления, теория и методы управления запасами, теория массового обслуживания, теория игр, теория решений, теория расписаний. 5. МОДЕЛИ КОНКУРЕНТНОЙ ЭКОНОМИКИ: модели свободной конкуренции, модели цикла оборота капитала, модели монополий, дуополии, олигополии, модели индикативного планирования, модели международных отношений, модели теории фирм. 6. ЭКОНОМИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА: системный анализ экономики, теория экономической информации, теория управляющих систем, теория информационных экономических систем, информационные технологии в управлении экономикой, теория имитационного моделирования экономики, деловые игры, экспертные системы. Данная классификация, на наш взгляд, является наиболее подходящей, хотя и не бесспорной, для отражения сути и структуры математической экономики. Современная «новая экономика» с ее всеобщей и всеобъемлющей информатизацией сделала достижения математической экономики практическим инструментом управленческой деятельности как для менеджеров, так и для правительственных чиновников, вырабатывающих экономическую политику. Можно предложить следующую классификацию математических компьютерных моделей по направлениям их использования в рамках современной экономики. 1. Эконометрические модели оценки риска капиталовложений и анализа эффективности деятельности, предприятий и организаций-формализуются на основе линейных целочисленных или нелинейных, динамических, вероятностных задач оптимизации. 2. Модели управления капиталом, активами и пассивами, управления портфелем ценных бумаг формализуются на основе экономико-статистических методов: корреляционно-регрессионного, кластерного анализа с элементами оптимизации. Здесь же применимы игровые методы: коалиционные, неантагонистические игры с множеством участников. 3. Принятие единичных и программных инвестиционно-финансовых решений может быть сымитировано на основе дескриптивных, балансовых, многовариантных, нормативных моделей, опять-таки с элементами оптимизации. Обоснование стратегических управляющих решений в разрезе территорий или многофункциональных социально-экономических объектов потребует применения моделей массового обслуживания или сетевого планирования в сочетании с нормативными балансовыми расчетами и многокритериальной оптимизацией. 4. Массовое развитие в последние годы в России многоотраслевых предприятий и холдингов предопределяет применение разнообразных моделей согласования экономических интересов с декомпозицией глобального критерия эффективности на локальные или, наоборот, с синтезированием глобального критерия, из множества частных, поэтапной их взаимоувязкой. При этом локальные модели могут относиться к различным классам и областям математики. 5. Принятие решений в области региональной экономической политики должно быть обосновано построением межотраслевого баланса, с одной стороны, и динамическим моделированием сбалансированного роста на основе изменения структуры конечного спроса и демографических тенденций, с другой стороны. Модельное обоснование решения этих и других более конкретных задач экономики, финансов и бизнеса на макро- и микроуровне должно предупреждать поспешное, необоснованное принятие стратегических решений в экономической политике государства, региона или предприятия и обеспечивать стабильное эффективное развитие экономики в предсказуемом направлении. От этого выигрывает и общество. Следует подчеркнуть: развитие экономико-математического моделирования не входит в противоречие с развитием новейших технологий производства товаров и услуг, И то и другое должно работать на повышение эффективности производства, одновременно и во взаимодействии. Все инновационные проекты, предлагаемые для предприятий новейшими наукоемкими производственными технологиями, прежде чем они получат инвестиционную поддержку, должны пройти всесторонний экономический анализ: моделирование ситуаций, прогноз развития последствий, сравнительную оценку выбора одного проекта из многих. Экономический анализ осуществляется математическими методами в компьютерной (программной) реализации непосредственно на предприятии. Все большее распространение на российских предприятиях получают аналитические (маркетинговые) службы, владеющие аппаратом математической статистики, регрессионного анализа, экономико-математического моделирования, в том числе с использованием вероятностных и многокритериальных подходов, И у нас, и за рубежом все более широкое распространение получает экономическая концепция руководства и управления современными предприятиями, банками, организациями и фирмами путем создания и внедрения в практическую деятельность комплексной методологии принятия решений по уменьшению разнообразных видов риска, сопровождающих производственно-хозяйственную и интеллектуально-управленческую деятельность субъектов рынка, которая базируется на принципе оптимального соотношения показателей «эффект - затраты - риск» с учетом многочисленных и противоречивых целей и критериев качества. Подобная постановка проблемы требует формализации социо-техно-экономических взаимосвязей существующих организационно-производственных систем и создания на их основе адекватных оптимизационных математических моделей, отражающих сущность и особенности современных социо-техно-экономических систем. Экономико-математическое моделирование, являясь одним из эффективных методов описания сложных социально-экономических объектов и процессов в виде математических моделей, превращается тем самым в часть самой экономики, вернее, в сплав экономики, математики и производственных наукоемких технологий. Если принять во внимание интенсивное развитие в последнее десятилетие инструментальной базы моделирования - технического и программного обеспечения информационных технологий, сильно упростивших создание и применение управленческих компьютерных интерфейсов, то можно констатировать, что в практику управленческой деятельности в настоящее время входят такие комбинированные, многофункциональные математические модели, которые ранее были объектом только теоретических исследований. Таким образом, «новая экономика» - это часть экономики в той фазе развития мировой цивилизации, которую иногда называют «постиндустриальным обществом». И если в последнем налицо страны-лидеры и страны-аутсайдеры, то в «новой экономике», где решающее значение имеет «человеческий капитал», возможности экономического роста, или «прорыва» для разных стран уже уравниваются. Именно в этой сфере у России колоссальные перспективы, которые могут быть реализованы при условии проведения обоснованной и грамотной экономической политики государства. Так «новая экономика» в российской практике переплетается с проблемами «модернизации» экономических реформ.
|