Экономическое моделирование. 
Философия науки

В начале XX в. Александр Александрович Богданов (1873—1928) попытался создать всеобщую организационную науку — тсктологию, которая, но 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.

Схема 22.2.1. Соотношение модели и реального мира 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 вероятностей, 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 1940;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 1960;х гг. созданием экономической кибернетики (В. С. Немчинов, О. Ланге, Г. Греневский, С. Бир и др.).

Экономическая модель — это формализованное описание экономического процесса или явления, структура которого определяется как его объективными свойствами, так и субъективным целевым характером исследования. Создание модели связано с потерей части информации.

Это позволяет абстрагироваться от второстепенных элементов, 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, с другой — служит его преобразованию в соответствии со сформулированными целями (схема 22.2.1).

Рассмотрим процесс моделирования более подробно. Процесс построения модели проходит ряд этапов (схема 22.2.2). Анализ политического поведения, как правило, носит не сплошной, а выборочный характер. Поэтому на первом этапе происходит отбор наблюдений того процесса, который предстоит моделировать. 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.

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.).

Схема 22.2.2. Процесс моделирования^1.

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.

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 определен-^[1]

ной прогностической силой. В любом случае, модели, которые позволяют составить реальные прогнозы, пользуются большей популярностью среди экономистов. К сожалению, их число относительно невелико. Дело в том, что во многих экономических процессах большую роль играет элемент случайности, который нередко сводит на нет хорошо составленные прогнозы.

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. Многие модели используют условие ceteris paribus (при прочих равных условиях — лат.) 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.

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 экономике 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.

Значительные успехи в современной 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 в политологии получили такие эконометрические приемы, как модели структурных уравнений, анализ временного ряда и нелинейные оценки.

Мир моделей многообразен. Они различаются по уровню обобщения (абстрактно-теоретические и конкретно-экономические), сфере охвата (макрои 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 микрои макромоделирование.

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.).

Схема 22.23. Виды микрои макромоделей Все микроэкономические модели могут быть разделены на оптимизационные и равновесные (схема 22.2.3). Оптимизационные модели описывают отношения внутри экономических субъектов, а равновесные модели — между экономическими субъектами. В оптимизационных моделях понятия имеют предельный характер. Такое название происходит от английского слова — margin — предел — понятия, введенного Дж. Гобсоном в его работах «Индустриальная система» (1909) и «Труд и богатство» (1914).

Равновесные модели основаны на поисках равновесия. Система находится в равновесии, считают экономисты, если взаимодействующие силы сбалансированы и отсутствуют внутренние импульсы к нарушению баланса.

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.

Все модели могут быть разделены на статические и динамические.

Динамическими являются такие модели, о которых независимая переменная изменяется во времени: Y = F [Х (?)]. Динамические модели в свою очередь разделяются на краткосрочные (обычно до одного года), среднесрочные (5—10 лет) и долгосрочные (более 10 лет).

Макроэкономические модели разделяются на две большие группы: на модели ex post, которые не зависят от взглядов экономистов и посвящены макроэкономическому счетоводству, и модели ex ante, которые различаются в зависимости от идеологических воззрений их носителей.

В 1980—1990;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.

• [1] Составлено по: Мангейм Дж. Б., Рич Р. К. Политология. Методы исследования. М. :Весь Мир, 1997. С. 470.