Версия для печати

Файл в формате pdf

УДК 007.681.5

ФОРМАЛЬНАЯ ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И СИНТЕЗ МНОГОУРОВНЕВОЙ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ВЛИЯНИЯ ИНВЕСТИЦИЙ НА УРОВЕНЬ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РЕГИОНА

Ткачев А.Н. – к. э. н., профессор

Луценко Е.В. – д. э. н., профессор

Кубанский государственный аграрный университет

В статье разработана конкретная система шкал и градаций, позволяющая формализовать как первичные показатели, характеризующие развитие производственной сферы и инвестиционную политику, так и вторичные показатели, являющиеся частными критериями оценки экономической составляющей качества жизни населения региона. Предложен интегральный критерий, позволяющий в сопоставимой форме количественно оценивать качество жизни населения в различные годы и в различных регионах, представляющий собой аддитивную функцию от частных критериев. Спроектирована обучающая выборка, количественно характеризующая Краснодарский край по большому числу показателей за 1991–2003 годы. Обучающая выборка автоматически импортирована в универсальную когнитивную аналитическую систему "Эйдос", в которой и осуществлен поэтапный синтез многоуровневой семантической информационной модели, отражающей, в частности, влияние объемов и структуры инвестиций на качество жизни населения региона.

Предпосылки и задачи исследования

В работе [2] нами впервые предложено и обосновано новое научное понятие "гуманистическая экономика", которое рассматривается, с одной стороны, как экономика, направленная на благо основной массы населения, а не на получение максимальной прибыли, а с другой стороны, как приоритет деятельности  региональной администрации. Понятие "гуманистическая экономика" сопоставляется с понятием "социально-ориентированная экономика". Если первая ориентирована на увеличение численности наиболее активной и успешной части населения, то вторая – лишь на поддержку малоимущих слоев. Предложен интегральный критерий оценки степени гуманистической ориентации экономики: уровень качества жизни населения, прежде всего, его экономическая составляющая. Поставлена задача управления качеством жизни и предложена принципиальная когнитивная модель этой системы управления.

В работе [3] идеи, обоснованные на концептуальном уровне в работе [2], конкретизированы до уровня экономической постановки задачи. Изменение качества жизни предложено рассматривать как важнейший интегральный критерий оценки результативности деятельности региональной администрации. Изучена структура и содержание понятия "качество жизни", конкретизированы количественные частные критерии, входящие в состав данного интегрального критерия [4]. Поставлена задача исследования влияния на качество жизни различных факторов, среди которых рассматриваются: инвестиционная политика и активность, развитие транспортной инфраструктуры, перерабатывающей промышленности, материально-технического снабжения, состояние различных сегментов рынка, структура себестоимости продукции, производственные результаты, налоговые поступления. В этом смысле конкретизирована и принципиальная когнитивная модель, отражающая иерархическую структуру системы факторов, влияющих на качество жизни, в рамках которой структура и объем инвестиций выступают как экономический регулятор, в принципе позволяющий управлять качеством жизни населения на уровне региона.

Поэтому в данной статье мы не будем рассматривать вышеперечисленные вопросы и видим ее задачу в дальнейшей конкретизации полученных в [2, 3] результатов до уровня формальной постановки задачи и синтеза конкретной семантической информационной модели управления качеством жизни населения в регионе (на примере Краснодарского края). При этом будем основываться на методологии, технологии и инструментарии системно-когнитивного анализа, предложенных в работе [1].

Инструментарий представления и формализации исходной информации

Для выполнения этой задачи по нашей инициативе Краснодарским краевым комитетом статистики на основе инструментария, обоснованного в работе [3], включающего 61 показатель, характеризующий уровень качества жизни, было проведено статистическое исследование с целью получения информации за 199–2003 годы по максимально возможному количеству показателей.

После этого показатели, по которым не удалось получить данных, были отброшены, а из оставшихся были сконструированы наименования классификационных и описательных шкал.

Результаты этой работы представлены в таблице 1.

Из этой таблицы видно, что из 61 рекомендованного в работе [3] показателя данные удалось получить лишь по 17. Это связано с тем, что данная система показателей не стандартизирована и по ней не ведется систематический сбор и накопление статической информации.

На основе таблицы 1 были сконструированы следующие классификационные и описательные шкалы и градации (табл. 2, 3 и 4).

Таблица 2 – Классификационные шкалы и градации

Принципиальная многоуровневая модель управления качеством жизни на уровне региона

Классификационные и описательные шкалы и градации сконструированы в соответствии с методологией, предложенной в работах [5, 6], с целью создания многоуровневой (иерархической) модели предметной области и соответствующей многослойной нейронной сети, принципиальная схема которой представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Принципиальная схема многоуровневой (иерархической) модели предметной области и соответствующей многослойной нейронной сети (показаны только связи между смежными уровнями)

Система формализации предметной области создавалась в универсальной когнитивной аналитической системе "Эйдос", которая представляет собой инструментарий системно-когнитивного анализа [1].

Отметим, что связи между объектами различных уровней выявляются поэтапно расчетным путем и с использованием экспертных оценок.

Этап 1-й: связи 1-го и 2-го уровней устанавливаются расчетным путем в результате синтеза "Модели-А" непосредственно на основе фактической (эмпирической) статистической информации;

Этап 2-й: связи 2-го и 4-го уровней образуются с помощью экспертных оценок, и на основе этого осуществляются пересинтез модели-А и формирование модели-Б;

Этап 3-й: связи 2-го и 3-го, а также 3-го и 4-го уровней, формируются с использованием модели-Б расчетным путем. При этом выявляются значения интегрального критерия уровня качества жизни для каждого года, а затем с использованием этой информации проводятся пересинтез модели-Б и формирование модели-В, отражающей все уровни, представленные на рисунке 1.

Рассмотрим по шагам работы, выполняемые на каждом этапе.

Этап 1-й: выявление связей 1-го и 2-го уровней, синтез "Модели-А"

На 1-м шаге. В Excel был подготовлен файл с исходными данными, представленный в таблице 1. В строках с 1-й по N-ю этого файла содержится информация о классификационных шкалах и градациях, а в строках с N+1-й по последнюю – об описательных шкалах и градациях (в данном случае N = 17). Столбец 1 этого файла должен быть типа: "Текстовый", "Числовой", "Дата" и содержит информацию о наименованиях шкал (в данном случае он текстовый). Для классов эти наименования должны быть не более 65 символов, а для признаков – не более 195. Столбцы со 2-го по последний содержат информацию об объектах обучающей выборки. Тип данных в этих столбцах – только числовой. Этот файл является транспонированным файлом стандарта профессора А.Н. Лебедева. Затем этот файл был записан из Excel с использованием его стандартных средств в файл типа DBF 4 (dBASE IV) (*.dbf) с именем Inp12.dbf в текущую директорию системы "Эйдос".

На 2-м шаге. В 5-м режиме 1-й подсистемы системы "Эйдос" (рис. 2) был запущен программный интерфейс, обеспечивающий автоматический импорт данных из DBF-файла специального формата, сформированного на предыдущем этапе, в систему "Эйдос".

Рисунок 2 – Выход на режим импорта данных из DBF-файла в системе "Эйдос"

При этом система "Эйдос" автоматически находит минимальное и максимальное значения в каждой строке классов или признаков и формирует заданное в диалоге количество ОДИНАКОВЫХ интервалов (строки без чисел игнорируются). С использованием этой информации автоматически генерируются классификационные и описательные шкалы и градации, а также обучающая выборка. В обучающей выборке каждому столбцу DBF-файла исходных данных, начиная со второго, соответствует одна физическая анкета, содержащая столько же логических анкет, сколько уникальных классов в диапазоне строк классов, и коды признаков, соответствующие попаданиям числовых значений в интервалы.

В результате:

– создан справочник классов – классификационных шкал и градаций (см. табл. 2) с кодами градаций от 1 до 85. Шкалы в этом справочнике представляют собой числовые показатели – частные критерии уровня качества жизни, по которым удалось получить реальные данные, а градации – интервальные значения  этих частных критериев;

– создан справочник факторов – описательных шкал и градаций (см. табл. 3) с кодами градаций от 1 до 540. Шкалы в этом справочнике являются числовыми показателями, характеризующими АПК Краснодарского края за период с 1991 по 2003 годы, а градации – интервальные значения  этих факторов;

– сформирована обучающая выборка, в которой каждый год характеризуется принадлежностью к определенным классам и является примером того, что  фактически имевшие место в этом году значения факторов обусловили соответствующие конкретные показатели уровня качества жизни.

На 3-м шаге. В 3-м режиме 2-й подсистемы системы "Эйдос" (рис. 3) осуществлен синтез семантической информационной модели-А, отражающей причинно-следственные (каузальные) взаимосвязи между первичными факторами и частными критериями уровня качества жизни, отраженные на рисунке 1 в слоях 1 и 2.

Рисунок 3 – Выход на режим синтеза семантической информационной модели  в системе "Эйдос"

Эта модель необходима для того, чтобы на последующих этапах на ее основе создать многоуровневую семантическую информационную модель детерминации качества жизни населения на уровне региона.

Этап 2-й: выявление связей 2-го и 4-го уровней, синтез "Модели-Б"

На 4-м шаге:

– в справочник классификационных шкал и градаций – классов (см. табл. 2) вручную добавлена шкала "Годы", градациями которой являются  с 1991 по 2003  годы (коды с 86 по 98), а также шкала "Уровень качества жизни" с пятью градациями, соответствующими различным значениям интегрального критерия уровня качества жизни (коды с 99 по 103);

– в справочники описательных шкал и градаций автоматически во 2-м режиме 1-й подсистемы системы "Эйдос" (рис. 4) добавлены шкалы с кодами от 109 до 125 и градации с кодами от 541 до 625, соответствующие частным критериям уровня качества жизни.

Рисунок 4 – Добавление описательных шкал и градаций из классификационных в системе "Эйдос" (F5)

Данный режим каждую добавленную градацию автоматически связывает с соответствующим ей классом, что необходимо для синтеза в последующей многоуровневой модели.

 На 5-м шаге был сконструирован интегральный критерий уровня качества жизни на основе частных критериев, добавленных в описательные шкалы и градации на предыдущем этапе. Рассмотрим эти частные критерии (табл. 4).

Таблица 4 – Интегральный критерий уровня качества жизни как функция от частных критериев (экспертные оценки)

Условные цветовые обозначения в таблице 4 (градации частных критериев, обозначающие различные интегральные критерии) идентичны использованным на рисунке 1 и расшифрованы в таблице 5.

Таблица 5 – Расшифровка условных цветовых обозначений

Таблица 4 получена путем обобщения экспертных оценок влияния значений (градаций) частных критериев на уровень качества жизни (голосованием). В экспертной группе работали 4 профессора: 1 доктор технических наук и 3 доктора экономических наук.

Из таблиц 4 и 5 вытекают следующие выражения для интервальных значений интегрального критерия I₉₉, I₁₀₀, I₁₀₁, I₁₀₂ (1 – 5):

Будем считать, что все частные критерии H_j имеют одинаковый вес, равный 1. В последующем эти веса частных критериев будут рассчитаны в соответствии с семантической информационной моделью системно-когнитивного анализа [1].

На 6-м шаге была скорректирована обучающая выборка:

– в анкеты обучающей выборки в область классов были вручную добавлены коды, соответствующие годам с 1991 по 2003;

– добавлены 5 анкет обучающей выборки, соответствующие различным интервальным значениям (т. е. градациям) интегрального критерия уровня качества жизни, при этом в каждую анкету вручную введены соответствующие коды частных критериев из таблицы 5;

– в каждую анкету, характеризующую уровень качества жизни, автоматически добавлены коды первичных факторов, положительно связанных с введенными частными критериями уровня качества жизни, путем нажатия клавиши F9 в 1-м режиме 2-й подсистемы системы "Эйдос", когда курсор находится в правом окне (рис. 5). Наиболее интеллектуальным является алгоритм добавления кодов первичных факторов, связанных с частными критериями уровня качества жизни (рис. 6).

Рисунок 5 – Добавление кодов признаков, положительно связанных с введенными частными критериями уровня качества жизни в системе "Эйдос" (F9)

Рисунок 6 – Алгоритм добавления кодов признаков, положительно связанных с введенными частными критериями уровня качества жизни

Суть этого алгоритма состоит в том, что в анкету добавляются все коды признаков, которые положительно каузально влияют на осуществление введенных в анкету значений частных критериев уровня качества жизни. Это значит, что разработанные на основе экспертных оценок и приведенные в таблице 5 выражения для значений интегрального критерия через частные критерии дополняются первичными факторами, для которых на основе фактических данных установлено их положительное влияние на осуществление этих частных критериев.

На 7-м шаге. В 3-м режиме 2-й подсистемы системы "Эйдос" (см. рис. 3) осуществлен синтез многоуровневой семантической информационной модели-Б, отражающей прямые и опосредованные причинно-следственные взаимосвязи между объектами различных уровней, классифицированные в таблице 6, кроме  связей "Годы" – "Уровень качества жизни" (выделена серым фоном).

Здесь отражены каузальные взаимосвязи различной степени опосредованности между объектами, принадлежащими различным уровням иерархической модели:

– 0 степень опосредованности (непосредственные связи): первичными факторами и частными критериями уровня качества жизни, частными критериями и годами, годами и интервальными значениями интегрального критерия уровня качества жизни;

– 1-я степень опосредованности: частными критериями уровня качества жизни и интервальными значениями интегрального критерия уровня качества жизни, первичными факторами и годами;

– 2-я степень опосредованности: первичными факторами и интервальными значениями интегрального критерия уровня качества жизни.

Таблица 6 – Виды каузальных связей между объектами различных уровней иерархической модели и источники информации для выявления этих связей

На 8-м шаге. Связь "Годы – Уровни качества жизни (интегральный критерий)" устанавливается в модели-Б не путем экспертных оценок, а в результате кластерно-конструктивного анализа в соответствующем режиме 5-й подсистемы системы "Эйдос" (рис. 7). Результат работы этого режима отображен в графической форме семантической сети классов (рис. 8), на которой показаны только отношения сходства.

На 9-м шаге. Информация о результатах применения интегрального критерия качества жизни к годам, полученная на основе сформированной модели предыдущего уровня расчетным путем, теперь вручную вносится в систему в качестве исходной для формирования модели более высокого уровня.

Специально для этого сначала во 2-м режиме 1-й подсистемы вручную вводятся дополнительная описательная шкала и градации, соответствующие годам, за которые имеются статистические данные. При этом формируется описательная шкала с кодом 126 (см. табл. 3) и с кодами градаций от 626 до 638.

Рисунок 7 – Запуск режима кластерно-конструктивного анализа классов в системе "Эйдос"

Рисунок 8 – Семантическая сеть классов, отражающая результаты идентификации лет в соответствии с интегральным критерием уровня качества жизни

Затем на основе семантической сети, представленной на рисунке 7, формируется таблица 7.

С использованием данных таблицы 7 в 1-м режиме 2-й подсистемы в обучающей выборке во все анкеты в окно признаков вводится информация о принадлежности их к годам:

– в анкеты с номерами с 1 по 13, соответствующие годам, вносится информация об одном годе, за который в данной анкете содержатся данные;

– в анкеты с номерами с 14 по 18, соответствующие градациям (различным интервальным значениям) интегрального критерия уровня качества жизни, добавляется информация о всех годах, по которым получена эта оценка уровня качества жизни.

Таблица 7 – Кодирование результатов применения интегрального критерия уровня качества жизни к годам

На 10-м шаге. В 4-м режиме 2-й подсистемы осуществляется пересинтез модели-Б, в результате чего формируется многоуровневая семантическая информационная модель-В. Эту модель теперь необходимо исследовать, однако это не входит в задачу данной статьи.

Необходимо отметить, что на всех этапах синтеза многоуровневой семантической информационной модели влияния инвестиций на уровень качества жизни населения региона использовались методология системно-когнитивного анализа и соответствующие режимы системы "Эйдос", специально предназначенные для решения подобных задач и автоматизирующие соответствующие функции по обработке информации.

Заключение

В статье предложена конкретная система шкал и градаций, позволяющая формализовать как первичные показатели, характеризующие развитие производственной сферы и инвестиционную политику, так и вторичные показатели, являющиеся частными критериями оценки экономической составляющей качества жизни населения региона.

Предложена принципиальная схема многоуровневой (иерархической) модели предметной области, из которой на основе экспертных оценок получен интегральный критерий, позволяющий в сопоставимой форме количественно одним числом оценивать качество жизни населения в различные годы и в различных регионах и представляющий собой аддитивную функцию от частных критериев.

Спроектирована обучающая выборка, количественно характеризующая Краснодарский край по большому количеству показателей за 1991–2003 годы. Обучающая выборка автоматически импортирована в универсальную когнитивную аналитическую систему "Эйдос".

Осуществлен поэтапный синтез многоуровневой семантической информационной модели влияния инвестиций на уровень качества жизни населения региона.

Список литературы

1. Луценко Е.В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). – Краснодар: КубГАУ. 2002. – 605 с.

2. Ткачев А.Н. .Качество жизни и гуманистическая экономика. Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2002. Выпуск 401 (429), юбилейный. С.301-313.

3. Ткачев А.Н., Луценко Е.В. Качество жизни населения, как интегральный критерий оценки эффективности деятельности региональной администрации. // Научный журнал КубГАУ. – 2004.– №2(4). –15 с. http://ej.kubagro.ru.

4. Айвазян С.А. Межстрановой анализ интегральных категорий качества жизни населения (эконометрический подход). – Препринт # WP/2001/124, Москва, ЦЭМИ РАН, 2001. – 60 с.

5. Луценко Е.В. Нелокальные интерпретируемые нейронные сети прямого счета, как инструмент системно-когнитивного анализа. //Изв. вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. Приложение №3, 2003. –С. 3-12.

6. Луценко Е.В. Системная теория информации и нелокальные интерпретируемые нейронные сети прямого счета. // Научный журнал КубГАУ. – 2003.– №1(1). –15 с. http://ej.kubagro.ru.

7. Ткачев А.Н., Луценко Е.В. Постановка задачи и синтез многоуровневой модели влияния инвестиций на качество жизни // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2002. Выпуск 401 (429), юбилейный. С.314-326.