Методы исследования социально-экономических и политических процессов

Конструктивная классификация позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своим классификационным признаком.

На первом уровне все методы по признаку «информационное основание метода» делятся на три класса: фактографические, комбинированные и экспертные.

Фактографические базируются на фактической информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. В экспертных методах используется информация, которую доставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В свою очередь, классы экспертных и фактографических методов подразделяются на подклассы по методам обработки информации.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной группы (одного эксперта) мнениями, полученными ранее от этой группы (или от одного из экспертов).

Класс фактографических методов объединяет следующие три подкласса: методы аналогий, опережающие и статистические методы.

Методы аналогий направлены непосредственно на определение сходных черт в закономерностях различных процессов. Они включают в себя методы исторических и математических аналогий.

Опережающие методы базируются на определенных принципах обработки научно-технической информации, которые учитывают ее свойство обгонять прогресс науки. Сюда же относятся методы исследования динамики научно-технической информации, которые используют построение рядов динамики.

Статистические методы, есть совокупность методов, включающих обработку количественной информации.

Также выделим метод экспертных оценок, который представляет собой «мозговую атаку», которая позволяет определять возможные варианты развития объекта за короткий промежуток времени. Данный метод можно классифицировать по принципу наличия либо отсутствия обратной связи между руководителем и участником.

Принцип данного метода заключается в следующем - актуализации творческого потенциала специалистов при проблемной ситуации.

Работа с методом ДОО делится на шесть этапов.

Первый этап – формирование группы участников «мозговой атаки». Оптимальная численность группы участников находится эмпирическим путем: наиболее продуктивными признаны группы в 10–15 человек.

Второй этап – составление проблемной записки участника мозговой атаки. Она составляется группой анализа проблемной ситуации и включает описание метода ДОО и описание проблемной ситуации.

Третий этап –создание идей. Продолжительность мозгового штурма рекомендуется не менее 20 минут и не более 1 часа в зависимости от активности участников.

Четвертый этап – систематизация идей, высказанных на этапе генерации.

Пятый этап – деструктурирование, т.е. разрушение систематизированных идей. Основное правило этапа деструктурирования – рассматривать каждую из систематизированных идей только с точки зрения препятствий на пути к ее осуществлению, т. е. участники атаки выдвигают выводы, отвергающие систематизированную идею.

Шестой этап – оценка критических замечаний и составление списка практически применимых идей.

Метод коллективной генерации идей апробирован на практике и позволяет находить групповое решение при определении возможных вариантов развития объекта прогнозирования, исключая путь компромиссов, когда единое мнение нельзя считать результатом беспристрастного анализа проблемы.

В 70-80-х гг. были созданы отдельные методики, которые позволяли организовать статистическую обработку мнений. Так называемый метод «Дельфи», один из наиболее распространенных методов экспертного прогнозирования. Данный метод был разработан американской исследовательской корпорацией РЭНД. Метод описанный выше служит для определения и оценки вероятности наступления тех или иных событий.

Метод «Дельфи» построен принципе: в неточных науках – мнения экспертов в силу нужды, должны полностью либо частично заменить точные законы причинности, которые отражаются естественными науками.

Метод «Дельфи» открывает широкую возможность обобщать мнения, полученные от отдельных экспертов в согласованное групповое мнение. Данному методу присущи все недостатки прогнозов, построенных на основе экспертных оценок, но тем не менее, работы и исследования проводимые корпорацией РЭНД по совершенствованию этой системы значительно повысили быстроту, гибкость и точность прогнозирования. Метод «Дельфи» характеризуется тремя характерными особенностями, которые выделяют его среди обычных методов группового взаимодействия экспертов. К таким особенностям относятся: статистическая характеристика группового ответа, анонимность экспертов, а так же использование результатов предыдущего этапа опроса.

Анонимность заключается в том, что по мере проведения процедуры экспертной оценки явления, участники экспертной группы не знакомы друг с другом. А все возможные взаимодействие членов этих групп при заполнении анкет полностью пресекаются. В результате этого автор, отвечающий, может изменить свой ответ, не оглашая это публично.

Статистическая характеристика группового ответа предполагает обработку полученных результатов с помощью таких методов измерения как, например: парное сравнение, ранжирование, последовательное сравнение и непосредственная оценка.

В развитии метода «Дельфи» применяется перекрестная коррекция. Будущее событие представляется как огромное множество связанных и переходящих друг в друга путей развития. При введении перекрестной корреляции значение каждого события за счет введенных определенных связей будут изменятся либо в положительную, либо в отрицательную сторону, корректируя тем самым вероятности рассматриваемых событий. С целью будущего соответствия модели реальным условиям в модель могут быть введены элементы случайности.

Существенным недостатком этого метода является то, что проблема коррелирующих научно-технических сдвигов имеет очень сложную структуру, потому что в реальной жизни корреляцию очень трудно подсчитать.

Сущность метода экстраполяции основывается непосредственно на изучении динамики изменения экономического явления в предпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности на некоторый период будущего. Обязательным условием применения экстраполяционного подхода в прогнозировании следует считать познание и объективное понимание природы исследуемого процесса, а также наличие устойчивых тенденций в механизме развития.

Однако степень реальности такого рода прогнозов и соответственно мера доверия к ним в большей мере объясняется аргументированностью выбора пределов экстраполяции, что само по себе очень трудоёмкое занятие, а также стабильностью соответствия «измерителей» по отношению к предмету рассматриваемого явления. Следует обратить внимание на тот очевидный факт, что сложные объекты, в основном, не могут быть охарактеризованы только лишь одним параметром.

Операцию экстраполяции в общем виде можно обосновать как определение значений непосредственно самой функции.

Самым простым способом прогнозирования является подход, который формирует прогнозную оценку от фактически достигнутого уровня посредством среднего прироста или темпа роста.

Этот способ обладает важными по своей сути достоинствами. Среди которых сама простота и незначительная трудоемкость вычислительного алгоритма. Расчёт ведётся по универсальным алгоритмическим схемам. Кроме указанных достоинств, он имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, все фактические наблюдения являются результатом закономерности и случайности, следовательно, основываться на последнем наблюдении неправомерно. Во-вторых, нет возможности оценить правомерность использования среднего прироста в каждом конкретном случае. В-третьих, данный подход не позволяет сформировать интервал, в который попадает прогнозируемая величина. В связи с этим метод экстраполяции не дает точных результатов на длительных срок прогноза, потому что данный метод исходит из прошлого и настоящего, и тем самым погрешность накапливается. Этот метод дает положительные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов – на 5-7 лет.

Для повышения точности экстраполяции используются различные приемы. Один из них состоит, например, в том, чтобы экстраполируемую часть общей кривой развития (тренда) корректировать с учетом реального опыта развития отрасли-аналога исследований или объекта, опережающий в своем развитии прогнозируемый объект.

Распространенной методикой прогнозирования тех или иных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или будущих технических средств и решений. Впервые для целей прогнозирования построение операционных моделей было предпринято в экономике. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции отображали характеристики объекта, существенные для цели исследования. Поэтому вопрос о качестве такого отображения – адекватности модели объекту – правомерно решать лишь относительно определенной цели. Конструирование модели на основе предварительного изучения и выделения его существенных характеристик, экспериментальный и теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными объекта, корректировка модели, составляют содержание метода моделирования.

Одним из основных и наиболее точных методов моделирования, применяемых в исследовании социально-экономических и политических процессов, является  метод математического моделирования. Использование математического аппарата для описания моделей, включая алгоритмы и их действия, связано с преимуществами именно математического подхода к полистадийным процессам обработки информации. Использование математических методов является неизбежным условием для разработки и использования методов прогнозирования, которые обеспечивают высокие требования к обоснованности, действенности и временности прогнозов.

Важное вспомогательное значение в прогнозировании принадлежит методам регрессионного анализа. Данный метод используется для исследования форм связи, устанавливающих качественные соотношения между случайными величинами изучаемого процесса. Регрессионным анализом, называется анализ связей между случайной и неслучайной величинами. Достоинство регрессионного метода заключается в его универсальности, а также широком спектре выбора функциональных зависимостей. Специфическим методом прогнозирования является сценарный прогноз. Это своего рода метод описания логически последовательного процесса. Описание сценариев ведется с учетом времени. Главная задача сценария заключается в определение генеральной цели развития прогнозируемого объекта, явления и формулирование критериев для оценки верхних уровней «дерева целей».

Сценарий – это картина, которая отображает последовательно- детальное решение задачи, для выявления возможных препятствий, а также для обнаружения серьезных «трещин», с тем чтобы решить вопрос о возможном прекращении начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту. Сценарий, по которому должен составляться прогноз развития объекта или процессов, должен содержать в себе вопросы развития не только науки и техники, но и экономики, внешней и внутренней политики. Поэтому сценарии должны разрабатываться высококвалифицированными специалистами соответствующего профиля прогнозируемого объекта. Сценарий по своей описательности является аккумулятором исходной информации, на основе которой должна строиться вся работа по развитию прогнозируемого объекта. Поэтому сценарий в готовом виде должен быть подвергнут тщательному анализу.

Следовательно, в процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессов происходило развитие методологии прогнозирования, как совокупности методов, приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате, в реальности экономические и социально-политические процессы отчетливо обозначили противоречие, которое состоит в том, что за кардинальным изменением устройства современного российского общества не последовало существенных изменений в организационных структурах, а также механизмах и функционировании органов государственного управления. Как и прежде, мы сталкиваемся с высоким уровнем и продолжающимся ростом бюрократического аппарата. Отсутствует личная ответственность, зато господствуют анонимность и разочарование. Последствия очевидные: низкий уровень доверия граждан к органам государственной власти, обусловленный неспособностью решать даже простые бытовые задачи, а также падение удовлетворенности своей работой государственных служащих, и как следствие — самоизоляция, и в частности враждебность госорганов относительно интересов обычных граждан.

Альтернативная  концепция государственного управления состоит не в ослаблении участия государства в социально-экономических процессах, а в повышении его эффективности. Важнейшую роль в реализации этой концепции должно сыграть органичное включение научно-исследовательской деятельности в функционирование властных органов.