Исследование туристско-рекреационной системы как элемента социально-экономической системы на основе когнитивного подхода

Таким образом, анализ сложившейся ситуации в сфере сотрудничества государства и бизнеса показывает, что для формирования реально эффективной экономики необходимо проведение ряда реформ:

- разработка реально эффективных программ и обновление существующих по корректировке механизмов совершенствования социального партнерства между государством, бизнесом и трудовым населением, повышающая трудовую мотивацию, эффективность труда и, как следствие, эффективность производства;

- реальная оценка роли интеллектуального труда, образования, знаний, способностей работников, их профессиональной компетентности, приводящая в условиях мирового распространения «экономики знаний» к восстановлению конкурентоспособной России.

Идеи сотрудничества бизнеса и образования в перспективе могут быть благотворными, как для образования, так и для представителей бизнеса, если эти идеи не приобретут гипертрофированного характера и не произойдет все по принципу «хотели, как лучше, а получилось, как всегда».

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Гохберг Л. Национальная инновационная система России в условиях «новой экономики» // Вопросы экономики. 2003. № 3.

2. Евсеенко А.В., Унтура Г.А. Эволюция новосибирской модели инноваций. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2002.

3. ПРООН. 2004. Доклад о развитии человеческого потенциала в Российской Федерации за 2004 год / под ред. С.Н. Бобылева. М., 2004.

4. Хайек Ф. Пагубная самонадеянность. Ошибки социализма. М., 1992.

5. Юргенс И. Человеческий капитал и потребности российского бизнеса: выступление на круглом столе «Инвестиции в человеческий капитал» 8 июня 2008 года в рамках XII Петербургского международного экономического форума. Режим доступа: http://www.riocenter.ru.

6. Thurow L. Dangerous Cuzzents: The State of Economics. N.Y., 1983.

С.С. Солохин

ИССЛЕДОВАНИЕ ТУРИСТСКО-РЕКРЕАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ КАК ЭЛЕМЕНТА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНОГО ПОДХОДА

В современных условиях развития экономики качество решений, принимаемых в процессах управления, прямо зависит от исследовательского подхода к управлению, умения изучать проблемы, определять их истоки и последствия.

Задача исследования туристско-рекреационной системы, как функционального элемента социально-экономической системы, заключается в том, чтобы показать эффективность влияния туристско-рекреационной системы на социально-экономическую среду региона в целом, и какие необходимы при этом управленческие воздействия для повышения этой эффективности.

Основополагающим в любом исследовании является выбор подхода, т.е. ракурса исследования, его отправной точки.

Сегодня системный подход является наиболее продуктивным для исследования социально-экономических явлений, и функционирование туристско-рекреационной системы относится к классу именно таких явлений.

Выявление особенностей туристско-рекреационной системы невозможно без понимания особенностей и законов сложных систем, которые стали целенаправленно изучаться с начала XX века. За это период созданы различные теории, методы анализа сложных систем, методы принятия решений и управления сложными системами. Основываясь на результатах этих исследований, мы будем рассматривать туристско -рекреационную систему как сложную систему.

К сложным системам относят целенаправленные системы, поведение которых подчинено достижению определенной цели, и самоорганизующиеся системы, способные в процессе своего функционирования изменять свою структуру. Причем для множества сложных систем характерно

существование разных по уровню, часто не согласующихся между собою, целей, кооперирование и конфликт этих целей и т.д.

Туристско-рекреационная система относится к определенному классу систем - социально-экономическому. Она социальна по своей функции и продукту, поскольку ее центральный объект - человек (различные группы общества), а продукт - физическое и духовное здоровье человека, развитие его как личности.

Функционирование туристско-рекреационной системы, как функционального элемента социально-экономической системы, ее взаимодействие с окружающей средой невозможно представить в виде традиционных формальных количественных моделей. Это вызвано главным образом тем, что туристско-рекреационная система характеризуется огромным количеством разнородных по своей экономической природе элементов и взаимосвязей между ними, наличием неопределенности и риска, необходимостью описания на качественном уровне, неоднозначностью последствий принимаемых решений.

Наличие таких условий позволяет отнести проблемы управления туристско-рекреационной системой к слабоструктурированным. Слабоструктурированные проблемы характеризуются наличием как количественно, так и преимущественно качественно выраженных характеристик элементов. Неопределенные, неподдающиеся количественному анализу, зависимости, признаки, характеристики имеют тенденцию доминировать в этих проблемах. Для их решения используют многообразие методов системного анализа. В настоящее время реализация управления такими сложными системами как туристско-рекреационная система привела к необходимости создания систем поддержки принятия управленческих решений (ИПСУР).

В последнее время для анализа слабоструктурированных проблем в области экономики, социальной сферы, политики, начинает находить применение когнитивный подход. Это особенно актуально, когда объектом управления является система, где множество процессов (социально -экономических, экологических и др.) протекают, существенно влияя друг на друга. Удобным и оперативным способом управления и согласования всех интересов является их моделирование на основе когнитивного подхода. Анализ и прогноз сценариев развития, на его основе, проводится с помощью новейших компьютерных технологий [1].

Когнитивный подход к исследованию туристско-рекреационной системы позволяет описать ее структуру и различные процессы, протекающие в ней, их взаимодействие с внешней средой, выявить влияние внешней среды на управление текущей ситуацией в системе, и уже на этой основе обосновать необходимые управленческие решения по решению проблем устойчивости в таких слабоструктурированных системах.

Когнитивный подход является универсальным научным инструментарием понимания поведения сложных систем, его методика разработана в Институте проблем управления Российской Академии Наук. Подход основан на графическом и теоретико-множественном описании систем посредством когнитивной (познавательно-целевой) структуризации знаний об исследуемом объекте и его внешней среде, причем объект и внешняя среда разграничиваются «нечетко». Целью такой структуризации является формирование и уточнение гипотезы о функционировании исследуемого объекта, рассматриваемого как сложная система, которая состоит из отдельных, но взаимосвязанных между собою элементов и подсистем и в выявлении наиболее существенных (базисных) факторов, характеризующих «пограничный» слой взаимодействия объекта и внешней среды, а также установление качественных (причинно-следственных) связей между ними, т.е. какие взаимовлияния оказывают факторы друг на друга в ходе их изменения. Результатом структуризации знаний экспертов является построение когнитивной карты. Кроме того, при построении когнитивных карт применяется их корректировка в соответствии теоретическими положениями экономической теории и социально-экономической статистики.

Адекватность когнитивной модели проверяется на основании соблюдения нескольких принципов. В общем случае когнитивная модель считается адекватной реальной ситуации, если в модельных процессах не нарушалась ни одна из продукций базисных знаний. Полнота проверки модели на адекватность зависит от полноты базисных знаний, которая определяется по отношению числа состояний, отраженных в базисных знаниях, к полному числу состояний ситуации.

1. Формализация проблемы. Итогом процесса формализации явилось построение модели метанабора системы исследования:

М = (Мо(У, и, Р), МЕ(Х), МОЕ, МО(0), ММО, ММЕ, Ми, А}, (1),

где МО(У, И, Р) - идентифицирующая модель системы, в которой вектор Y - эндогенные переменные у е У с Ет, характеризующий фазовое состояние объекта, и - вектор управляемых переменных и е и с Е1, Р - вектор выделенных ресурсов р е Рс Е': МЕ(Х) - модель окружающей среды, X - экзогенные величины; М0Е - модель взаимодействия объекта и среды; МС(Р) - модель поведения системы, Q - возмущающие воздействия ММ0 и ММЕ - модели измерения состояния системы и окружающей среды; Ми - модель управляющей систем (не включается в метанабор, если решаются только задачи исследования объекта); А - правило выбора процессов изменения объекта.

Когнитивная карта - это знаковый ориентированный граф (орграф):

в = <У, Е>,

в котором:

- У1, 1 = 1, 2,..., к - вершины (концепты) - элементы изучаемой системы, взаимнооднозначно соответствуют базисным факторам ситуации, в терминах которых описываются процессы в ситуациях;

- Е1, 1 = 1, 2,., к - дуги - отражают взаимосвязь между факторами (УО; определяются путем рассмотрения причинно-следственных цепочек, описывающих распространение влияний от каждого фактора на другие факторы.

Влияние факторов в изучаемой ситуации может быть положительным (знак «+» над дугой), когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к увеличению (уменьшению) другого, отрицательным (знак «-» над дугой), когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к уменьшению (увеличению) другого, или отсутствовать (0).

Когнитивная карта помимо графического изображения можно представить матрицей инци-денций Ло. Отношение а^ может иметь знак «+1» или «-1».

Ао =

\

У Шк

а, =

(1, если V влияет на У] 0, если V не влияет на V,

Когнитивная модель

- в = <У. Е> - орграф; X - множество параметров вершин V.

- X = {Х(¥1)}, 1 = 1, 2,., к, Х(¥1) = {х%}, g = 1, 2,., п1; т.е. каждой вершине ставится в соответствие вектор независимых друг от друга параметров Х1'1"". (или х(1)ё = если й = 1): X: V ^ Я, Я - множество вещественных чисел;

- Г = Г(Х, Е) = Г(х1, Х|, e1j) - функционал преобразования дуг, ставящий в соответствие каждой дуге либо знак («+», «-»), либо весовой коэффициент о»,,, либо функцию Г(\,. х,. с,,) = Г,,.

В зависимости от F (X, Е) вводится расширенное понятие орграфа:

- знаковый орграф (когнитивная карта) - это Ф-граф, в котором: если рост (падение) х. влечет

^ (X, Е) =

+ 1,

за собой рост (падение) х

1 , у = 1, 2,..., к;

1,

если рост (падение) х влечет за собой падение ( рост) х

1

- взвешенный знаковый орграф - это Ф-граф, в котором: если рост (падение) х1 влечет за собой рост (падение) х

^ (X, Е) -

+ со,.,.

- (О..

1 , У = 1, 2,

если рост (падение) х влечет за собой падение (рост) х.

к

о),, - весовой коэффициент; о,, е V - множество всех дуг, W: ЕхХ —»II, Я - множество веще ственных чисел. Оценка 0)ч может определяться одним числом или быть интервальной; - простой функциональный граф - это Ф-граф, в котором: Б = ¥(Х, Е) = Г(х„ ец) = %

если рост (падение) х влечет

за собой рост (падение) х если рост (падение) х влечет

F (X, E ) =

J

-f,

1J за собой падение (рост) xj

f - это функциональная зависимость параметров вершин, которая ставится в соответствие каждой дуге. Зависимость может быть не только функциональной, но и стохастической г],,. в виде уравнений регрессии.

Определение Ф-графов может быть обобщено следующим образом.

Параметрический векторный функциональный граф Фп - это кортеж:

Фп = «V, Е>, X, F, 9>, в котором:

- G = <V, Е>, V = {vi | Vi е V, i= 1, 2,..., k}; Е = {е, | е, е Е, i= 1, 2,..., k}, G - ориентированный граф;

-X:V—>9, X - множество параметров вершин, X = {X(Vl) | X(Vl) е X, i=l, 2,..., к}, X(Vl) = {x(l)g}, g = 1, 2,..., 1; x(l)g - g-параметр вершины V,. если g = 1, то x(l)g = 0 - пространство параметров вершин;

- F = F(X, Е) - функционал преобразования дуг, F: Е х X х 9 —> R.

2. Исследование динамики объекта. Исследование динамики объекта требует построения сценария его поведения. Введем формализованное понятие сценария. Сценарием 9? поведения объекта с точки зрения оперирующей стороны назовем последовательность пар (I(tn), tn), сформированную в соответствии с правилом выбора А.

9? = Ш {(I(tn), tn) | tn е А при п = 0, 1,..., N; t0 = 0},

N - глубина сценария, T = tN - горизонт сценария.

Ситуация S(t) в момент времени t - это хронологизируемый во времени набор событий, происшедших до момента t.

На основании разработанного сценария определяется курс действий, выбирается сценарий безопасного развития, сценарий устойчивого развития.

Импульсные процессы. В модели процессов также должно присутствовать время, но при моделировании разными типами графов это время может не иметь смысла времени, а отражать только последовательность изменений состояний в некотором временном пространстве Т. Последовательность моментов времени {tn} - моменты, выделенные в пространстве T по определенным правилам, для которых определены воздействия на систему и правила изменения состояний системы. Изменения состояний системы происходят мгновенно.

Импульс (Imp) (возмущение) Pv(t) в вершине v е V в момент времени t е Т - это изменение параметра в этой вершине в момент времени t:

Pv(t) = Xv(t+)-Xv(t).

Внешний импульс в момент t - совокупность Q(t)={Qv(t), v е V}.

Модель импульсного процесса - это кортеж:

<Ф, Q, А>,

где Ф - Ф-граф, Ф = <(V, E), X, W>, Q = Q(tn) - последовательность возмущающих воздействий, А - правило изменения параметров.

При этом последовательность <n, X(tn), Q(tn)> является модельным представлением системы <tn, Sn, Bn>.

Рассмотрим различные правила изменения параметров в вершинах графа.

Правило (А) изменения параметров в вершинах в момент tn+i без поступления внешних импульсов. Пусть параметр xi зависит от времени, т.е. Xj(t), t = 1, 2, 3,... Тогда можно определить процесс распространения возмущения по графу. В общем случае, если имеется несколько вершин Vj, смежных с Vi, процесс распространения возмущения по графу определяется правилом:

к-1

Хг <+ С= X ОЛ/Х , X; , ву. ^ С.

]=1

При известных начальных значениях Х(0) во всех вершинах и начальном векторе возмущения Р(0). Моделирование можно проводить шагами или импульсами. В одной из вершин графа задается определенное изменение. Эта вершина актуализирует всю систему показателей, т.е. связанных с ней вершин, в большей или меньшей степени. Таких вершин может быть несколько, их принято называть активизирующими.

Функцию р^) влияния изменения в смежной с V вершине V заменим импульсом: р(п) = х(п+1) - х(п), где х(п), х(п+1) - величины показателя в вершине V при шагах имитации в момент t = п и следующим за ним t=n+1. При этом формула (10) преобразуется к виду:

к-1 _

м

В этих моделях коэффициенты в) ^ , взаимовлияния смежных вершин, определяются статистическими методами; характеризует знак «+» или «-».

Правило (А) изменения параметров в вершинах момент если в момент времени ^ в вершины поступили импульсы:

X С1 > X О £/X., X;, е; р < У а, С^.

V] е=е,1чЕ

Импульс, порожденный изменением параметра в вершине:

Р О X/X,X],е^ХУаЛ+С,

V] е = е,]СЕ

Так как в Ф-графе импульс в импульсном процессе представляется упорядоченной последовательностью без привязки ко времени, то можно использовать запись формул «в п-й момент времени». Тогда:

х,п+С= xv,О X>х]>с

"]:е=е]^Е

С= Ъ/Х,,,12

V е=е;^Е

Модель импульсных процессов может быть представлена в матричном виде (на знаковых графах).

Пусть = Д . I = 0. 1.2.....- вектор внешних импульсов вносимых в вершины V, в

момент времени I: X; — '^ . 1 = 0. 1.2.....- вектор значений параметров х,, вершин V, в момент времени V, = Д , - вектор параметров вершин в момент времени который задается

уравнением:

Я = X — Хг-1, г = 1, 2, 3,...

Изменения параметров вершин задаются следующим уравнением:

Х4 = Х-1 + АЯ-1 + Ой.

Получим из последнего уравнения выражение для Rt:

Яг = А„Оо + А-2О1 + . + АО-2 + 1Ог-1,

где I - единичная матрица.

Для частного случая импульсных процессов, называемых автономными (внешние импульсы вносятся только один раз в начале моделирования), р„ = 0. \/1 > 1 и для изменения параметров получаем: к *

Д<=1Х1А4 .

1=1

Вариант распространения возмущения, когда Р(0) имеет лишь один ненулевой вход, т.е. возмущение поступает только в одну вершину V Такие процессы называют простыми процессами распространения возмущений.

Статистическое моделирование взаимосвязи между концептами когнитивной карты. Одной из задач, рассматриваемых в исследовании, является задача построения аналитических моделей по результатам статистических наблюдений для количественного анализа результатов изменения параметров, проходящих по цепочкам и циклам ориентированного графа.

В качестве аналитических моделей использовались уравнения регрессий. Значения параметров Y в смежных вершинах Vi и Vj в общем случае будет меняться с каждым шагом имитации t по правилам формул (12)-(17). При статистическом оценивании коэффициентов 0)^ , их полагают

равными коэффициентам bj линейных регрессионных уравнений. Были рассмотрены различные уравнения регрессии, характеризующие основные тенденции развития. Эти уравнения были применены для анализа функциональных графов типа (7).

3. Исследование устойчивости, связности, сложности системы. Важнейшими характеристиками рассматриваемых макроэкономических процессов является устойчивость. Именно с выявления подобных эффектов функционирования социально-экономической системы следует начинать анализ ее динамики. Для исследования устойчивости применялись известные методы, но к туристско-рекреационной системе, которые ранее не применялись.

Уровень классической устойчивости объекта характеризует близость реального состояния объекта к состоянию равновесия, а также необходимое усилие для вывода системы из состояния равновесия или возвращения его в таковое. Уровень структурной устойчивости характеризует обобщенные сведения о степени устойчивости системы или отдельных ее элементов к внешним и внутренним возмущениям заданной природы.

Свойство структурной устойчивости состоит в том, что рассматриваемая система ведет себя почти также как и близкие к ней; в противоположном случае - система структурно неустойчива.

Систему называют структурно устойчивой, если топологический характер траекторий всех близких к ней систем такой же, как и у стандартной системы.

Анализ структурной устойчивости проводится путем выделения в когнитивной карте четных и нечетных циклов. Четный цикл имеет положительное произведение знаков всех входящих в него дуг, нечетный - отрицательное. Четный цикл является простой моделью структурной неустойчивости, т.к. любое начальное изменение параметра в любой его вершине ведет к неограниченному росту модуля параметров вершин цикла, а любое изменение параметра любой вершины нечетного цикла ведет к осцилляции параметров вершин.

Вершина Vi e V знакового (взвешенного знакового, функционального знакового) орграфа является импульсно устойчивой для некоторого заданного импульсного процесса, если последовательность абсолютных величин импульсов в этой вершине {|Pi(n)|; n = 0, 1,...} ограничена.

Вершина xi является абсолютно устойчивой для некоторого заданного импульсного процесса, если последовательность абсолютных величин параметров в этой вершине {|xi(n)|; n = 0, 1,.} ограничена.

Знаковый орграф называется импульсно (абсолютно) устойчивым для данного импульсного процесса, если каждая его вершина является импульсно (абсолютно) устойчивой в этом импульсном процессе.

Резонанс - явление импульсной неустойчивости знакового орграфа в простых импульсных процессах, возникающее вследствие взаимодействия циклов обратной связи. Резонанс - это единственно возможный случай импульсной неустойчивости простых импульсных процессов.

Знаковый орграф, не содержащий циклов или содержащий лишь один цикл, импульсно устойчив для всех простых импульсных процессов.

Знаковый орграф, содержащий только невзаимодействующие между собой циклы, им-пульсно устойчив во всех простых импульсных процессах.

Несовпадающие циклы Ci и C2 знакового орграфа G = (V, E) взаимодействуют, если выполняется хотя бы одно из следующих двух условий: 3 e e Е такая, что ((e e Ci) & (e е Сг)), существует мост между Ci и С2К либо между С2 и С1.

Проверку импульсной устойчивости можно провести, определяя собственные значения матрицы инциденций А. Но этот метод не дает способа нахождения рациональных стратегий управления во избежания резонанса.

При изучении связной устойчивости задача формулируется так: останется ли состояние равновесия данной системы устойчивым вне зависимости от двойных связей между состояниями системы?

«Состояние равновесия х = 0 считается связноустойчивым, если оно устойчиво по Ляпунову для всех возможных матриц взаимосвязи А».

Как известно, при исследовании устойчивости взвешенного ориентированного графа исследуется устойчивость по значению и устойчивость по возмущению системы по мере ее эволюции. Обратимся к формуле (16).

Алгебраический критерий устойчивости по возмущению и начальному значению определяется связью устойчивости графа с его топологической структурой.

Пусть матрица взаимосвязи А для взвешенного орграфа определена следующим образом: А = [ац], ач = | = 1, 2,..., к,

где V V - вершины графа, ДУЪ У|) - весовая функция.

Характеристические значения графа определяются как собственные значения матрицы А. Связь между значением и^) в каждой вершине в момент ^ изменением значения р^) и матрицей А дается следующей теоремой о распространении возмущения:

Для простого процесса распространения возмущения, начинающегося в вершине V имеем: Р,а) = 1А'1ч- 4

где А - матрица взаимосвязи для данного орграфа, [ - элемент соответствующей матрицы, стоящий на пересечении ьстроки и j-столбца.

Рис. 1. Когнитивная модель взаимодействия туристско-рекреационной и социально-экономической систем ЮФО

Теорема об устойчивости по возмущению: взвешенный орграф G, значения характеристики которого различны, устойчив по возмущению для любого процесса распространения возмущения в том случае, если каждое характеристическое значение G по модулю не превосходит единицы.

На основе теоретических положений региональной экономики, базисных знаний о социально-экономических системах, и материалов по предметной области из нескольких сот параметров было отобрано 60 пригодных для характеристики экстенсивных, интенсивных и структурных признаков природы, хозяйства и социума в ЮФО.

На этом основании была разработана когнитивная модель (рис. 1) взаимодействия турист-ско-рекреационной и социально-экономической систем ЮФО, анализ которой позволит определить степень устойчивости названных выше подсистем [2].

Применение когнитивного подхода является одним из вариантов использования системного подхода к решению задач управления развитием туристско-рекреационной системы в нестабильной среде, поскольку он обладает эффективными инструментами, которые позволяют[3]:

- исследовать проблемы системы, описываемые нечеткими факторами и взаимосвязями;

- выявить неявные и неочевидные взаимосвязи между процессами, происходящими в системе и соответственно между выделенными на предыдущем этапе ключевыми проблемами в ее развитии;

- структурировать и формализовать знания о происходящих в системе процессах и явлениях и получать новые знания об изменениях в будущем;

- исследовать сложившиеся тенденции в системе;

- выявить благоприятные и неблагоприятные тенденции во внешней среде для развития системы;

- прогнозировать возможные направления развития системы и определять, какие из них являются перспективными с учетом выявленных тенденций во внешней среде;

- исследовать направления развития системы и формировать на этой основе систему поддержки управленческих решений.

Метод когнитивных карт является не только хорошим вспомогательным средством для выяснения структуры исследуемой задачи, т.е. определение концептов (факторов), связей между ними и характер этих связей, но и методом поддержки принятия решений. Таким образом, можно определить когнитивный подход как один из эффективных подходов к исследованию поведения туристско-рекреационной системы, в основе которого лежит исследование когнитивной модели ситуации.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Солохин С.С. Системный анализ как методология комплексного исследования проблем развития рекреационной системы региона // Труды 2-й междунар. науч.-практ. конф. «Туризм и Рекреация: фундаментальные и прикладные исследования». М.: Изд-во Москов. гос. ун-та, 2007.

2. Солохин С.С. Анализ влияния развития рекреационно-туристской сферы ЮФО на занятость и доходы населения как факторов стабилизации социальных процессов // Труды междунар. науч.-техн. конф. «Искусственный интеллект». Донецк: Изд-во ин-та проблем искусственного интеллекта, 2007.

3. Солохин С.С. Когнитивный подход как один из элементов методологии исследования и управления региональной системой // Труды Всерос. науч.-практ. конф. «Управление региональными системами». Волгоград: Изд-во Perpetum mobile, 2008.

И.И. Топилина

МАРКЕТИНГ В СФЕРЕ ОБРАЗОВАНИЯ: ЕГО ОСОБЕННОСТИ И СПЕЦИФИКА

Рыночные процессы, которые в настоящее время связаны с высокими темпами изменений, ростом неопределенности экономической среды, затрагивают вузы, заставляют их активизировать маркетинговую деятельность, продвижение образовательных услуг, адаптироваться к изменяющимся требованиям рынка труда. Проблема конкурентоспособности на рынке образовательных услуг становится все более актуальной для России. Вузы, в том числе находящиеся на бюджетном финансировании, ощущают с одной стороны ограниченность и неустойчивость развития рыноч-