СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ: ПРОБЛЕМЫ НАУКИ И ПРЕПОДАВАНИЯ.

Т. СКУФЬИНА, кандидат экономических наук, старший преподаватель филиала СПбГИЭУ(*), старший научный сотрудник Института экономических проблем Кольского научного центра РАН,

С. БАРАНОВ, кандидат физико-математических наук, старший преподаватель филиала СПбГИЭУ, научный сотрудник Кольского регионального сейсмологического центра Геофизической службы РАН

Формирование рыночной экономики в России ставит перед исследователями широкий круг задач, связанных не только с реформированием экономики, но и с решением ряда проблем самой экономической науки, выработкой новых парадигм, методов и способов анализа. Важное место среди них занимают вопросы адекватной оценки и прогнозирования социально-экономического развития на макро-, мезо-и микроуровнях.

Социально-экономическое прогнозирование в нашей стране долгое время занимало в ряду экономических дисциплин довольно двусмысленное положение. В 1920-х годах в России сформировалась школа так называемого технологического прогнозирования (В.А. Базаров-Руднев). Главное достижение этого направления исследований - упор на обнаружение проблем (поисковое прогнозирование) и нахождение их оптимального решения (нормативное прогнозирование). В период разработки первого советского пятилетнего плана (1928-1932 гг.) именно подобный "прогноз-предсказание" послужил основой его построения. Но несмотря на то что в СССР экономика была плановой (а это по определению предполагает наличие прогноза развития страны), технология прогнозирования социально-экономического развития страны за исключением прогнозов-идеологем (типа "догнать и перегнать") с начала 1930-х и до начала 1950-х годов в СССР не развивалась. Масштабные и интереснейшие труды западных футурологов отвергались марксистско-ленинской концепцией управления, а некоторый подъем прогностических разработок советских ученых в 1950-х годах сменился длительным застоем вплоть до второй половины 1970-х годов. Основу пятилетних планов составлял не прогноз, а амбициозные "задумки" лидеров партии, требовавшие превышения плановых показателей над достигнутыми в предшествующем периоде(1).

К сожалению, практическая "выключенность" советских ученых в 1960-1970-е годы из дискуссии об основах теории прогнозирования, а также, возможно, генетически унаследованная зависимость теоретических построений от идей, обслуживающих декларированные стратегические приоритеты России, и обусловливают рецидивы подходов, несостоятельность которых доказана несколько десятилетий назад. Очевидно, при всей значимости показателей ВВП и душевого ВВП огромную роль играют также особенности его производства и распределения. Надо отдать должное планам стратегического развития России - помимо кардинального увеличения ВВП планируется позиционирование России как страны высоких технологий, однако (! ) без значительного увеличения расходов на науку и образование, без создания предпосылок для привлечения молодых и талантливых работников в названные сферы(2). Это - типичная методологическая ошибка, многократно и подробно описанная в истории прогнозирования: "план без прогноза представляет собой только административную акцию"(3). С сожалением приходится констатировать, что ни одна программа действий Правительства РФ по перестройке и регулированию развития социально-экономической среды России так и не была реализована в соответствии с предполагаемыми результатами.

Конечно, черты утопии (а в историческом плане утопия представляет собой платформу развития научного прогнозирования) в той или иной мере присутствуют в любой программе, в любом плане социально-экономического развития страны, региона, вплоть до уровня фирмы. Однако эволюция прогностики свидетельствует о замещении утопических концепций прогнозирования технологией построения научно обоснованных прогнозов. Обратимся к современным проблемам и особенностям социально-экономического прогнозирования.

Объекты, методы и проблемы прогнозирования

В последние годы наблюдается буквально бум переводных работ, посвященных прогностическим разработкам, в которых предлагается подробнейший исторический анализ различного рода моделей социально-экономического развития мира, стран, корпораций, отдельных фирм(4). Данные модели рассматривают эволюционные процессы, волновую и структурную динамику, акцентируя внимание на проблематике жизненных циклов различных объектов, теориях катастроф, хаоса, принятия решений и т.д. Классифицировать эти разнообразнейшие модели социально-экономического развития по задачам, процедурам, принципам чрезвычайно сложно, да и вряд ли целесообразно. Главное - проследить направленность современной научной прогностической мысли.

Для сегодняшней практики прогнозирования сложных объектов характерно использование двух господствующих подходов. Первый связан с анализом данных за продолжительный период с целью исследования закономерностей развития, обнаружения логики их эволюции, направленности процесса с экстраполяцией в будущее выявленных тенденций. Как правило, используются методы математического моделирования, заключающиеся в построении и решении краевых задач, несложные когнитивные схемы и т.д. Второй связан с теорией систем и синергетикой, исследующих нелинейную динамику сложных систем. Здесь используются методы нейроматематики, нечеткие когнитивные схемы и т.д.(5) При этом "критерий истины - практика" свидетельствует о том, что динамика социально-экономической системы не может быть описана каким-то определенным методом в силу ограниченности числа параметров модели и связей между ними, принципиальной невозможности учесть модификацию этих связей в процессе эволюции системы. В рамках небольшой публикации невозможно оценить положительные и отрицательные стороны того или иного метода, определить границы применения и характер решаемых ими задач, нецелесообразно и концентрироваться на основных принципах прогнозирования: все эти аспекты освещены в достаточно широком круге научных изданий и учебных пособий высшей школы. Поэтому остановимся только на актуализации ограничивающих факторов прогностических исследований.

Первая группа факторов обусловлена хорошо известными материальными проблемами отечественной науки, которые ограничивают доступ к статистической информации, самостоятельному сбору данных, программным разработкам и необходимым техническим средствам.

Вторая группа проблем сопряжена с качеством статистической информации. К ним относятся: несопоставимость данных по временным рядам в силу появления новых показателей и изменения методики расчетов; неудовлетворительное качество информации, связанное с методологией обследований; слабый учет неформального сектора экономики; неравномерность данных и т.д.

Третья группа проблем вызвана ограниченным уровнем развития экономики и математики в аспекте языка, описывающего формальные отношения. К сожалению, наличие огромного количества эмпирического материала пока не привело к созданию адекватных формализованных теорий и законов функционирования социума, что обусловливает не только отсутствие конкретных методов, но и принципиальную невозможность использования накопленных фактов в прогностических разработках. Набор известных экономической науке фундаментальных законов пока недостаточен для формального описания зависимостей. Из-за отсутствия знаний об общих свойствах социально-экономических систем не выработаны универсальные методики прогноза. Фактически при описании социально-экономических объектов мы имеем дело с многочисленными отображениями результатов реализации неизвестных фундаментальных законов экономики(6). Но даже наличие фундаментального закона при попытке применения его к социально-экономической модели ведет к выхолащиванию категориальных понятий. Ярким примером служит закон спроса и предложения, когда категория спроса подменяется физическим объемом реализации товара. Здесь уместна следующая аналогия. Проецируя трехмерный объект, например, пирамиду, на вертикальную плоскость, мы можем получить треугольник. Однако ту же самую проекцию может дать другое трехмерное тело, например, конус.

Указанные ограничения приводят к тому, что зачастую простые корреляционно-регрессионные прогностические модели позволяют получить более точные результаты(7), чем прогностические разработки социально-экономического объекта как пространственно протяженной диссипативной динамической системы. В первую очередь это связано с проблемой, обусловленной явлением динамического хаоса, которое подробно и чрезвычайно доступно изложено в ряде публикаций Г. Малинецкого(8). В моделях, описывающих детерминированное непериодическое движение, прогнозирование крайне осложнено свойствами странных аттракторов. "Типичным и очень важным свойством странных аттракторов является чувствительность к начальным данным... [которая] означает, что малые воздействия могут существенно изменить траекторию через некоторое, может быть, весьма небольшое время. Малые причины в таких системах могут иметь большие следствия"(9). В результате исследований данного феномена родились новые подходы к предсказанию и управлению сложными системами в рамках принципиально новой теории - теории управления хаосом(10). Здесь был получен ряд интереснейших результатов, однако до предсказания поведения и управления поведением социально-экономических систем еще далеко.

Если решение первых двух групп проблем принципиально возможно, то третья группа непосредственно связана с преодолением пределов современного уровня знаний. До сих пор "уровень компьютерных моделей и систем прогноза остается несравним с масштабом и остротой проблем, вставших и перед мировым сообществом, и перед

Россией"(11). Однако наука активно движется вперед и, по утверждению ряда аналитиков, стоит на пороге принципиально важных открытий, в частности, в области прогнозирования.

Особенности преподавания курса социально-экономического прогнозирования

Как показывают наблюдения авторов, главная проблема преподавания социально-экономического прогнозирования в высшей школе состоит в том, что студенты экономических и социологических факультетов особенно трудно воспринимают формализованную информацию, выраженную на языке математики. Традиционно полагают, что возможность платного образования фактически привела к снижению стандартов знаний и способностей среднего студента и, как следствие, преподавание адаптируется под более низкие стандарты. То есть наряду с ухудшением "качества" студентов наблюдается и общее снижение качества предоставляемой студентам информации. Однако опыт ведущих вузов страны заставляет усомниться в том, что вышеназванная причина является определяющей(12).

На наш взгляд, из сложившейся ситуации могут быть два выхода. Первый связан с улучшением восприятия студентами языка математики. И здесь мы бы поддержали предложение ввести в учебные программы для студентов экономических дисциплин курс "Язык математики в экономической теории" (аналогичный предлагаемому Ю. Толстовой для студентов-социологов(13)). В пределах данного курса следует не просто научить студентов воспринимать соответствующую экономико-социологическую информацию на языке математики, не бояться формул и расчетов, но и стереть кажущуюся непреодолимой грань между специальными и математическими дисциплинами.

Кроме того, в курсе социально-экономического прогнозирования необходимо не только изложить основные подходы и методы прогнозирования, но и научить студентов применять полученные знания к ряду конкретных объектов. К сожалению, в основных учебниках для высшей школы, как правило, наличествует достаточно полная инвентаризация концептуальных и методических подходов в ущерб отработке полученных знаний на практических примерах(14). Более того, и методических рекомендациях к курсу прогнозирования для студентов-социологов и студентов-экономистов практические занятия зачастую представлены лишь семинарскими занятиями. Конечно, необходимо усилить практическую часть занятий расчетными задачами.

Относительно практической части в изучении экономических дисциплин надо отметить, что образцы содержательного, доступного изложения, к сожалению, демонстрируют нам не отечественные, а западные учебники. Организация каждой главы учебника, как правило, следующая: достаточно краткая теоретическая часть, включающая введение и постановку цели (нередко не более 10% текста); большое количество примеров из часто встречающихся задач на практике; упражнения после каждого раздела, ранжированные по мере сложности; краткое резюме после каждой главы. Так, в учебнике Р. Томаса присутствуют отличные примеры из практики, помогающие объяснить ряд методов прогнозирования. В этом пособии студенты могут найти массу полезной информации и упражнений (например, ответ на вопрос, почему иногда целесообразно пользоваться не средним арифметическим, а средним геометрическим)(15).

Как ни парадоксально, но наш личный опыт и опыт наших коллег свидетельствуют о том, что чрезвычайно удачными в аспекте преподавания теории прогнозирования были послевоенные учебники середины прошлого века, характеризующиеся информативностью, простотой изложения, массой разобранных примеров применения теоретических знаний в практических задачах. Видимо, это - следствие жестких послевоенных требований к подготовке специалистов из числа фронтовиков наряду с высоким уровнем профессорско-преподавательского состава. А в современных учебниках, заметим, нередко встречаются фразы, подобные нижеследующей: "Известно, что образ спирали обладает большой генеративной силой, весьма способствует инсайту, благодаря чему довольно часто фигурирует в трудах обществоведов в качестве одной из базовых метафор социальных изменений"(16).

Кстати, мы отнюдь не сторонники излишней "математизации" экономики. Математика - это всего лишь язык, описывающий формальные отношения, причем с точки зрения возможностей прогнозирования не всегда удачно. Но этот язык надо учить, и как изучение любого языка данный процесс требует времени и соответствующих программ обучения.

Второе направление совершенствования преподавания основ социально-экономического прогнозирования видится в более активном обучении студентов экономических специальностей методам экспертных оценок. Значимость экспертного прогноза определяется как объективными причинами, связанными с рядом ограничений на применение методов математического моделирования, так и состоянием экономической мысли в России. Не секрет, что в российской экономической науке наблюдается экспансия западных подходов и методов, задающая тем самым новые "нормативы научности"(17). Значимость экспертных методов возрастает в связи с принятием на вооружение отечественными экономистами институционального подхода к исследованию особенностей национальной экономики(18). Причем российские институциональные исследования и выполненные на их базе прогнозы отличаются "социологизацией" и применяемых методов, и выводов по результатам анализа. В этой связи целесообразно в пределах курса социально-экономического прогнозирования не только изучать различные методы экспертного прогнозирования, но и рассматривать технологические особенности применения социологических методов исследования: специфика выборки респондентов, обоснование case-study и т.д. Эти знания, безусловно, будут полезны студентам при изучении других курсов и в последующей практической деятельности.

Хотелось бы обратить особое внимание на то, что прогнозирование социально-экономического развития является междисциплинарной задачей, особенно в аспекте новой парадигмы - устойчивого развития. Это требует выработки единых представлений о сути происходящих явлений, создания единого и понятного метаязыка. Роль прогнозирования многократно возрастает, поскольку практически все задачи устойчивого развития на мировом и локальном уровнях связаны с прогнозированием самым непосредственным образом.

Вполне вероятно, выбранная нами сегодня цель развития не будет воспринята будущим поколением ученых и практиков в силу изменения внешних и внутренних условий социально-экономических систем. Но, несомненно, для решения актуальных проблем, определения новых целей надо подняться над узкодисциплинарными подходами, что откроет путь к появлению неизвестных нам решений. "Мы живем в недооткрытом мире и часто двигаемся на ощупь, что иной раз ведет к трагическим последствиям. Вот почему волшебные очки науки, под которыми я подразумеваю прозрение гениальных ученых, нужны для того, чтобы, поняв окружающий нас мир и наше место в нем, научиться предвидеть хотя бы ближайшие последствия своих поступков"(19).

Подводя итоги, можно сделать следующие выводы. Во-первых, действительно современный инструментарий прогнозирования и уровень развития экономики как науки не дают возможность осуществлять прогнозы необходимой точности. Но попытки предсказания и предуказания будущего необходимы. При этом акцент надо делать не только на вероятности явления, но и на его сущности, структуре, исторической обусловленности. Во-вторых, усилия ученых и преподавателей высшей школы должны быть направлены на то, чтобы методы, связанные с изучением социально-экономических явлений, были не "игрушкой" математиков, а служили действенной помощью в процессе познания.

***

* Филиал Санкт-Петербургского государственного инженерно-экономического университета в г. Апатиты.

1 Бестужев-Лада И., Наместникова Г. Социальное прогнозирование. М.: Педагогическое общество России, 2002.

2 Воронин Ю. Развитие научного потенциала инновационного типа и роль государственных научных центров. - Проблемы прогнозирования, 2002, N 3, с. 83-92.

3 Владимирова Л. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. М.: Издательский дом "Дашков и К", 2000, с. 12.

4 См., например: Бестужев-Лада И., Наместникова Г. Социальное прогнозирование; Плотинский Ю. Модели социальных процессов. М.: Логос, 2001; Этюды по социальной инженерии: от утопии к организации. Под ред. В. Розина. М.: Эдиториал-УРСС, 2002.

5 Труды международной конференции "Континуальные алгебраические логики, исчисления и нейроинформатика в науке и технике". Ульяновск, УлГТУ, 2004, т. 1-6.

6 В этой связи исчерпывающе иллюстративным является высказывание Л. Гумилева: "Земная гравитация существовала всегда, но, чтобы люди узнали о ее существовании, понадобилось озарение Ньютона, наблюдавшего падение яблока с ветки. И сколько еще могучих сил природы, окружающих пас и управляющих нашей судьбой, лежит за пределами нашего разумения" (Гумилев Л. Этногенез и биосфера Земли. М.: Рольф, 2001, с. 23).

7 Естественно, в случаях, когда нас интересуют только количественные изменения параметров системы и когда период упреждения невелик.

8 См., например: Малинецкий Г. Информационные технологии и вычислительные системы. Сценарии, стратегические риски, информационные технологии (http: / www.keldysh.ru/e-biblio/jj/s_r/jst.htm).

9 Там же.

10 Новое в синергетике. Взгляд в третье тысячелетие. Под ред. Г. Малинецкого, С. Курдюмова. М.: Наука, 2002.

11 Малинецкий Г. Информационные технологии и вычислительные системы. Сценарии, стратегические риски, информационные технологии.

12 Толстова Ю. Проблемы преподавания математики студентам-социологам. В кн.: Математическое моделирование социальных процессов. Вып. 3. М.: Издательство МГУ, 2001, с. 44-58.

13 Там же.

14 Владимирова Л. Прогнозирование и планирование в условиях рынка; Морозова Т., Пикулькин А., Тихонов В. и др. Планирование и прогнозирование в условиях рынка. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999; Парсаданов Г., Егоров В. Прогнозирование национальной экономики. М.: Высшая школа, 2002. Надо отметить, что в большинстве учебников полностью отсутствуют расчетные примеры.

15 Томас Р. Количественные методы анализа хозяйственной деятельности. М.: Дело и сервис, 1999.

16 Плотинский Ю. Модели социальных процессов, с. 116.

17 Евстигнеев В. Российская экономическая мысль учится говорить на языке науки (об "Экономико-математическом словаре" Л. Лопатникова). - Вопросы экономики, 2004, N 2, с. 156.

18 Интересно заметить, что в СССР институциональные подходы отрицались отечественной школой экономики, а институционалисты характеризовались как "наиболее злобные враги рабочего класса из всех представителей вульгарной политической экономии" (Большая Советская Энциклопедия. М.: Советская энциклопедия, 1953, т. 18, с. 239).

19 Гумилев Л. Этногенез и биосфера Земли, с. 23.