Диссертация (1145511), страница 18
Текст из файла (страница 18)
Однако, как и в любой теории управления системами существуют «белые пятна», которые вполне могут стать предметами дальнейших исследований. Направления таких исследований в области управленияэкономическими системами можно условно разбить на две большие группы:первая группа решает организационно-экономические задачи, вторая – общетеоретические.Организационно-экономические задачи включают в себя содержательные и информационные аспекты изучения разделов теории управления социально-экономическими системами и расширении классификация механизмовуправления ими, а также и прикладные задачи – разработку конкретных, ориентированных на практику, механизмов управления экономическими системами.К задачам общетеоретического плана можно отнести задачи дальнейшего развития формальных моделей представлений экономики в широкомсмысле; задачи изучения многоуровневых и сетевых структур управления, механизмов управления в экономических системах с сильно связанными элементами при использовании различных концепций равновесия и различных предположений о рациональном их поведении, а также унификацией описаниячастных механизмов управления, создание информационной базы знаний (он-98тологии), содержащей как прикладные компьютерные программы, реализующие эти механизмы, так и систематизированное описание имеющихся результатов их практического использования.В нашей работе мы попытаемся реализовать именно частные механизмыуправления организацией на основе феномена имплицитных факторов и разработаем соответствующие инструменты.
Проведенный анализ теорий и практик управления экономическими системами показал, что в имеющихся моделях практически отсутствуют компоненты, позволяющие оценить силу связеймежду элементами систем. Обратим внимание на то, что это является, по сутиодной из общетеоретических задач управления сложными системами.
Как правило, в частных методиках (например, Н.В. Хованова, В.Е. Парфеновой и других) устанавливается влияние частного фактора на результат, в предположении того, что сами частные факторы не взаимодействуют, или их взаимодействием можно пренебречь. В современных экономических исследованиях, посвященных «дизайну экономических механизмов» наглядно демонстрируется,что это не так, то есть существуют такие факторы управления, которые напрямую на его результаты не влияют, их влияние опосредовано другими факторами. Изучением механизмов каузальности мы и займемся в следующем параграфе.2.2 Анализ механизмов каузальности факторов управления в деятельности организацийЦентральной целью большинства научных исследований является выяснение причинно-следственных связей между переменными или событиями.
Напротяжении тысячелетий вопросам «причинности» уделяется огромный интерес представителями многих наук: философии, психологии, экономики, физики, химии и др. В социально-экономических науках вопросы «причинности»отождествляют с новым термином «каузальность», получающим все большеераспространение. Кауза́льность (лат. causalis) – причинность; причинная взаи-99мообусловленность событий во времени [334]. Установление каузальных связей между переменными (синонимы «детерминационные», «причинные»),наверное, одна из самых важных задач в научных исследованиях. Действительно любой ученый стремится выявить причинно-следственную связь и реализовать максимально эффективный механизм достижения желаемого результата. Широта сфер применения понятия каузальности обуславливает многоплановость подходов к его изучению (Asher, 1983; Dawid, 2010; Dawid, 2014;Steyer et al., 2010; Галицкий, 2001).По сути, в широком смысле теория каузальности отвечает на простойвопрос, связанный с определением истинности утверждения «событие X порождает событие Y».
При этом X называют причиной или причинным фактором, а Y – следствием, откликом или результативным фактором. Говоря математическим языком, X есть необходимое условие Y, а Y является достаточнымусловием X. Представим проблему теории каузальности в виде графа (см. рис.2.2.1):ZYXРисунок 2.2.1. – Базовый граф каузальности факторовНа основании исследований [27] можно сформулировать проблематикукаузальности связей между факторами:1. Проблема прямого влияния X на Y: действительно ли фактор X влияетнапрямую на фактор Y или существует некоторое опосредованное влияниефактора X на фактор Y через некоторый фактор Z.1002.
Проблема отложенной или ретроспективной причинности: действительно ли фактор X повлиял на результирующий фактор Y, или это влияниеслучайно, а изменение фактора Y обусловлено иными причинами. В том случае, если фактор Y измеряется по истечении некоторого времени относительнофактора X, имеет место отложенная причинность, а если фактор Y измеряетсяв данный момент времени по ретроспективным замерам фактора X, то это принято называть ретроспективной причинностью.3. Проблема функциональности каузальности связей заключается в решении дихотомии: является ли связь детерминированной или вероятностной.При реализации первого случая можно говорить о законе, принципе и т.п.
висследуемой области, во-втором, о наличии устойчивой, сильной или слабойсвязи для определенного класса объектов.Три взаимосвязанные научные проблемы каузальности связей можнопредставить в виде каузального поля. В этом случае изучаются все смежныевзаимосвязи, то есть рассматривается множество переменных {}, которое может повлиять на результат Y, множество других результирующих переменных{} зависящих от X, а также множество переменных {}.Каузальное поле характеризует совокупность факторов, которые, с одной стороны достаточно полно описывают объект исследования, а с другойпозволяют на основе установленных взаимосвязей закономерно объяснить получаемые или прогнозируемые результаты. Чаще всего структуру каузальногополя строят, исходя из содержательных соображений и результатов эксперимента, при этом предполагаемая каузальность либо подтверждается и выдвигаются гипотезы о природе этой связи, и сопутствующих ей, либо опровергается.Вопросы каузальностей связей в экономике и управлении затронуты вомногих работах Нобелевских лауреатов, которые строят свои модели исходяиз предположения: если Y могло бы иметь место, X могло бы оказать воздействие и могла бы сложиться ситуация, когда X вызвало Y.
То есть по своей сути101авторы в рамках каузального поля выявляют значимые закономерности, проверяя их на примерах и обобщая в экономические законы. Дж. Акерлоффутверждает, что обычные результаты эффективной по Парето, равновеснойрыночной торговли могли бы радикально измениться, если бы мы рассматривали покупателей и продавцов, допуская определенную степень информационной асимметрии.
Тем самым модель Дж. Акерлоффа представляет собой каузальное поле: если не учитывать асимметричность информации на рынке, топоведение покупателей и продавцов будет не столь достоверно описывать реальную рыночную ситуацию, поэтому требуется разработка новой теории рыночного поведения. Другим ярким примером в этом аспекте является теориясегрегации. Каузальное поле по теории Шеллинга образуется из, как минимумтрех факторов: целенаправленной государственной политики, предпочтенийотдельного агента рынка и сегрегации. Установленные им каузальные связиопровергают общепринятую точку зрения о том, что только целенаправленнаягосударственная политика или сильные сегрегационных предпочтения могутстать результатом сегрегации.В качестве фундаментальных экономико-математических моделей каузальности связей между факторами рассматриваются вероятностно-статистическими моделями, подразумевающими, прежде всего исследования свершения событий в рамках проводимых экспериментов.Первую группу моделей реализует корреляционно-регрессионный анализ.
В рамках этой группы моделей следует отметить структурные уравненияи диаграммы С. Райта [103, 56], причинно-следственные модели Неймана-Рубина [82], функциональные модели Перла [75], динамические модели Дэвида[21] и различные графовые модели. Так или иначе во всех этих моделях в качестве меры детерминации применяются разные виды корреляционного анализа и вычисляется коэффициент корреляции. Если есть уверенность в том,данные имеют нормальное распределение и интервальный характер, то используют коэффициент корреляции Пирсона, в случае дихотомии и использо-102вания рангов применяют ранговый коэффициент корреляции или точечно-бисериальный.
Для выявления каузальности также используют параметрическийи непараметрический однофакторный дисперсионный анализ, рассчитывают ианализируют значение хи-квадрат коэффициент сопряженности в кросс-табуляционных таблицах.При необходимости выявления опосредованного влияния, как правило,авторы предлагают использовать двухфакторный дисперсионный анализ вразных его модификациях; технологию реализации множественной регрессии,при этом угол наклона регрессионной прямой считается характеристикойсилы каузальной связи.Структурное моделирование оказывается очень полезным при определении значимости опосредованного влияния.
При этом, как правило происходитсравнение двух моделей и по их коэффициентам судят о косвенном, прямомили амбивалентном влиянии факторов.Вторая группа моделей получила общее название – конфирматорныйанализ [47, 263]. Конфирматорный факторный анализ, или измерительная модель, основан на предположении о том, что взаимосвязь между несколькимиявными переменными обусловлена общей причиной их совместной изменчивости: фактором как латентной переменной. Измерительная модель позволяетпроверить предположение о том, что данного набора индикаторов достаточнодля измерения латентного конструкта, и определить, какой именно вклад вносит каждый индикатор в его оценку. Конфирматорный факторный анализ наоснове метода максимального правдоподобия является частным случаем метода моделирования с помощью линейных структурных уравнений. В отличииот процедуры эксплораторного факторного анализа в нем происходит соотнесение выделяемой факторной структуры с уже известной или предполагаемойисследователем, а также определяется достоверность этого соответствия.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
