Диссертация (1145597), страница 22

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 22)

Но данное требование коптимальности применимо только к системам высшего уровня. Так, многиеэлементы могут быть субъектами различных систем, различных уровней, поэтомунельзя говорить об оптимальности взаимодействия на всех уровнях национальнойэкономики. Системы высшего уровня – системы, чьи системообразующиепараметры включены в сигнатуру национальной экономики.Седьмой принцип: исследование временных рядов статистических данныхдля выявления закономерностей функционирования национальной экономики.Рассмотрение рассеивающихся, встроенных систем свидетельствует о том,что способность к математической формализации практически ломается.

Оченьнемногие нелинейные уравнения, описывающие нелинейные системы, способны кинтеграции. Целое содержит вещи, которые не выводимы из описания никакойего части, – как следствие существования взаимодействия [Овчинникова А.В.,2014].«Математические описания природы не фундаментальные истины о мире, алишь модели. Существуют хорошие модели, плохие, безразличные. Какая модельиспользуется, зависит от целей исследования, диапазона явлений, которыенеобходимо объяснить. Редукционная риторика …. требует высокой степеникорреляции между основными правилами и действительностью, которая никогдане подчиняется никаким фактическим вычислениям и экспериментам» [Cohen J.,Stewart M., 1995].В отличие от математического моделирования статистическое вовлекаетнаблюдения, учитывая исторический и временной аспект набора данных.

Таким120образом, возможна частичная историческая реконструкция, но, к сожалению, нанаш взгляд, это не может служить основой для предсказания. Мы можем с полнойуверенностью констатировать только то, что произошло, но не можем сказать, чтопроизойдет.Статистические временные ряды – это не абстракция действительности, вотличие от математических моделей и экспериментов, а отражение фактическойдействительности. Они успешно идентифицируют взаимодействия, но не могутслужить характеристикой причин [Овчинникова А.В., 2014].Интерпретируя результаты статистического факторного анализа сложныхявлений, необходимо учитывать, что взаимодействие нельзя представить каксовокупныйэффектнезависимыхчастичныхпеременных,эффектовнаходящихсямногомерноговраспределенияопределеннойструктуревзаимодействия.

Если структура переменных будет изменена, то их веса такжеизменятся, при этом совокупный эффект может измениться, даже если всечастные эффекты останутся постоянными. Это означает, что эффекты не могутбыть представлены как общие «причинные законы», но как эффекты,ограниченные во времени и пространствеструктурой параметров, могут[Овчинникова А.В., 2014].Мы предлагаем решить проблему выявления причин с помощьютеоретического базиса имеющихся знаний для построения и объясненияэффектов, которые выявляются с помощью социальной статистики. В данномслучае статистические данные выступают объяснением гипотезы на уровнерефлексии теории, а не модели, которая лучше всего объясняет набор данных.Таким образом, концепцией предлагаемого нами эмпирического анализа неявляется анализ структур систем и процессов, происходящих внутри них, аисследование результатов взаимодействия систем и их влияние на структурупромышленныхотраслей,участиевэкономикемалыхпредприятийпромышленности.В рамках нашего диссертационного исследования субъектом анализавыступают малые предприятия промышленности.

Они являются элементами121системы обмена, оказывая влияние на экономический рост, участвуют в развитиивсей национальной экономики. Данная концепция позволяет сформулировать рядгипотез:количество малых предприятий, численность их сотрудников, динамика иобъем производства – это существенные факторы экономического роста;данные показатели деятельности малых предприятий являются результатоммежсистемныхвзаимодействий:системыобмена,системыинститутов,социальной системы, техногенной системы.Доказательства данных гипотез позволит:выделитьмалыепредприятиявотдельныйобъектисследованияэкономической теории как фактор экономического роста;разработать инструменты, направленные на развитие малых предприятийкак внутри системы, так и в межсистемном взаимодействии.Для доказательства данных гипотез необходимо:определить место и роль малых предприятий в системе обмена;доказать, что динамика и объем производства малых предприятий являютсяфакторами экономического роста;разработать методологию межсистемного анализа, позволяющую оценитьмежсистемное взаимодействие на экономический рост и малые предприятия[Матвеев В.В., Овчинникова А.В., 2014].Основными методами анализа межсистемного взаимодействия являются:Метод 1: Когнитивный для моделирования причинно-следственных связейво взаимодействии элементов различных подсистем:выделение субъекта анализа в определенной системе;обоснование его роли, функций в данной системе;определение параметров взаимодействия («субъект», «объект», «причина»,«следствие») субъекта анализа с другими системами комплекса.Метод 2: Системный анализ.

Системный подход представляет собойсовокупность методов и средств, позволяющих исследовать свойства, структуру ифункции объектов, явлений или процессов в целом, представив их в качестве122систем со всеми сложными межэлементными взаимосвязями, взаимовлияниямиэлементов на систему и на окружающую среду, а также влияние самой системы наее структурные элементы [Прангишвили И.В., 2005].Метод 3: Статистический анализ корреляционной связи и рядов динамикикак основной способ выявления и доказательства результативных и факторныхпризнаков развития как самих систем, так и их межсистемного взаимодействия.Метод 4: Кластерный анализ. Группа статистических техник, используемыхдля того, чтобы определить внутреннюю структуру данных при анализеисследовательскойинформации,касающейсямножествапеременных[Аберкромби Н.

и др., 2008]. Цель применения кластерного анализа в нашемисследовании – сгруппировать страны (экономические системные комплексы) наоснове общих характеристик, а с другой стороны, определить существенныеотличия в развитии этих групп.Метод 5: Индукция – познавательная процедура, посредством которой изсравнения наличных фактов выводится обобщающее их утверждение [Яндекссловари]. Выявление сходных факторов, процессов развития в разных странах,построение обещающих гипотез развития экономических системных комплексови их доказательств.

Использование данного метода обусловлено принципоммежсистемного анализа о значительных отличиях системных комплексов разныхстран.Этапы межсистемного анализа с целью определения объекта влияния.Этап первый: моделирование систем национальной экономики.На этом этапе производится моделирование системного комплекса наоснове когнитивно-философских методов познания, а также с применениемметодов системного анализа для моделирования подсистем системного комплекса[Матвеев В.В.,Овчинникова А.В.,2014].Представлениеэкономическогосистемного комплекса в нашей концепции происходит через взаимодействиесистемы обмена, социальной, институциональной системы, окружающей среды.Этап второй: определение факторов системообразующего параметракаждой из подсистем и объекта [Матвеев В.В., Овчинникова А.В., 2014].123Для проведения факторного анализа в рамках эмпирического исследованияразвитиянациональнойэкономикииопределенияроливнеммалыхпромышленных предприятий нами был принят ряд допущений:те показатели (факторы), которые мы отнесли к той или иной подсистеме,формируются внутри этой системы, а не являются результатом взаимодействиясистем;исследуются только те внутренние факторы подсистемы, которые носятбезусловный характер для системообразующего параметра ее функционирования;не рассматриваются мультиколлинеарность факторов и взаимосвязьсистемообразующих параметров функционирования подсистем;не учитываются факторы, формирующиеся в одной подсистеме и влияющиена системообразующие параметры другой;влияниемалыхпромышленныхпредприятийнафакторысистемообразующих параметров экономических подсистем определяются какфункции малых промышленных предприятий в экономическом системномкомплексе.Данные допущения, с одной стороны, позволяют упростить факторныйанализ, а с другой стороны, определить прямые, наиболее явные факторыразвития систем и влияния на них малых промышленных предприятий.На основе анализа эмпирических и теоретических исследований проводитсяотборосновныхфакторов,влияющихнасистемообразующийпараметрфункционирования каждой из подсистем.

Под эмпирическими исследованиямимы понимаем корреляционно-регрессионный анализ, где системообразующийпараметр выступает как результативный фактор, а параметры элементов системыявляются условиями его формирования.Ниже представлен инструментарий отбора показателей для характеристикисистемообразующего параметра подсистем комплекса.Нами была проведена следующая работа:оценкавлияниямалыхпредприятийпромышленностисистемообразующий параметр в каждой подсистеме национальной экономики;на124определение параметров элементов подсистем;доказательство связи параметров малых предприятий промышленности спараметрами элементов подсистем на основе статистического анализа рядовдинамики.Объектом нашего анализа выступают малые предприятия промышленности,характеризующиеся различными параметрами, которые представлены по каждойстране в виде матрицы:Zkoko z11 z ko  21ko z 31 z ko 41koz12z ko22koz 32z ko42ko ...

z1g... z ko2g ko ... z 3gko  ,... z lg ( 2.11)где Zko– матрица с элементами zlgko  ( Z ko )lg , состоящая из l– строк, g – столбцов.zlgko – параметр функционирования объекта исследования;o – обозначение объекта исследования;k – код страны, k  1;32 . Перечень стран и их номера представлены вПриложении № 3.g – год, g  (2002;2012) .l – номер параметра: 1 – количество предприятий, 2 – общее количествосотрудников, 3 – оборот предприятий, 4 – доля оборота объекта исследования вобщем национальном обороте, l  1;4.Системообразующие параметры каждой из подсистем экономическогосистемного комплекса k-й страны мы представили матрицей временных рядовфакторных показателей:k y11 y k21kY  ... y kn1ky12y k22...y kn2k ...

Характеристики

Список файлов диссертации