2.2. Формальная постановка задачи и синтез многоуровневой семантической
информационной модели влияния инвестиций на уровень качества жизни населения региона
2.2.1. Предпосылки и задачи исследования
В главе 2 настоящей работы нами предложено
и обосновано новое научное понятие: "Гуманистическая экономика". Данное
понятие 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.
Затем эти концептуальные идеи 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. 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 задача данной главы состоит в формальной постановке
задачи, синтезе и исследовании конкретной семантической информационной модели управления
качеством жизни населения на уровне региона (на примере Краснодарского края).
При этом будем основываться на методологии, технологии
и инструментарии системно-когнитивного анализа, предложенных в работе [31].
2.2.2. Инструментарий представления и формализации
исходной информации
Для выполнения этой задачи по
нашей инициативе Краснодарским краевым комитетом статистики на основе программного
инструментария, обоснованного в работе [31] и критериального инструментария, рекомендованного
в [1], включающего 61 один показатель, характеризующий уровень качества жизни, было
проведено статистическое исследование с целью получения информации за 1991 – 2003
годы по максимально-возможному количеству показателей.
После этого показатели, по которым
не удалось получить данных, были отброшены, а оставшиеся были переименованы таким
образом, чтобы их наименования были полными содержательными наименованиями классификационных
и описательных шкал.
Результаты этой работы представлены
в таблице 13.
Из этой таблицы видно, что из
61 рекомендованных в работе [1] показателей, данные удалось
получить лишь по 17. Это связано с тем, что данная система показателей не стандартизирована
и по ней не ведется систематического сбора и накопления статической информации.
Таблица 13 – ДИНАМИКА ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ
|
|
|
|
Продолжение таблицы 13
|
|
|
|
Продолжение таблицы 13
|
|
|
|
На основе таблицы 13 были сконструированы следующие классификационные
и описательные шкалы и градации (таблицы 14 и 15).
Таблица 14 – КЛАССИФИКАЦИОННЫЕ ШКАЛЫ И ГРАДАЦИИ
(БУДУЩИЕ СОСТОЯНИЯ ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ)
|
Код |
Наименование класса |
|
1 |
ВРП
на душу нас.в тек.ценах тыс.руб.,с 1998г.-руб.-ОЧЕНЬ НИЗКИЙ |
|
2 |
ВРП
на душу нас.в тек.ценах тыс.руб.,с 1998г.-руб.-НИЗКИЙ |
|
3 |
ВРП
на душу нас.в тек.ценах тыс.руб.,с 1998г.-руб.-СРЕДНИЙ |
|
4 |
ВРП
на душу нас.в тек.ценах тыс.руб.,с 1998г.-руб.-ВЫСОКИЙ |
|
5 |
ВРП
на душу нас.в тек.ценах тыс.руб.,с 1998г.-руб.-ОЧЕНЬ ВЫСОКИЙ |
|
6 |
ВРП
на душу нас.тыс.руб.,с 1998г.-руб.-ОЧЕНЬ НИЗКИЙ |
|
7 |
ВРП
на душу нас.тыс.руб.,с 1998г.-руб.-НИЗКИЙ |
|
8 |
ВРП
на душу нас.тыс.руб.,с 1998г.-руб.-СРЕДНИЙ |
|
9 |
ВРП
на душу нас.тыс.руб.,с 1998г.-руб.-ВЫСОКИЙ |
|
10 |
ВРП
на душу нас.тыс.руб.,с 1998г.-руб.-ОЧЕНЬ ВЫСОКИЙ |
|
11 |
% ВРП,приходящийся
на сферу обслужив.(рын.и нерын.)-ОЧЕНЬ НИЗКИЙ |
|
12 |
% ВРП,приходящийся
на сферу обслужив.(рын.и нерын.)-НИЗКИЙ |
|
13 |
% ВРП,приходящийся
на сферу обслужив.(рын.и нерын.)-СРЕДНИЙ |
|
14 |
% ВРП,приходящийся
на сферу обслужив.(рын.и нерын.)-ВЫСОКИЙ |
|
15 |
% ВРП,приходящийся
на сферу обслужив.(рын.и нерын.)-ОЧЕНЬ ВЫСОКИЙ |
|
16 |
Доля
доходов 20% населения с наивысшими доходами-ОЧЕНЬ НИЗКАЯ |
|
17 |
Доля
доходов 20% населения с наивысшими доходами-НИЗКАЯ |
|
18 |
Доля
доходов 20% населения с наивысшими доходами-СРЕДНЯЯ |
|
19 |
Доля
доходов 20% населения с наивысшими доходами-ВЫСОКАЯ |
|
20 |
Доля
доходов 20% населения с наивысшими доходами-ОЧЕНЬ ВЫСОКАЯ |
|
21 |
Уровень
инфляции (потребительских цен) (%)-ОЧЕНЬ НИЗКИЙ |
|
22 |
Уровень
инфляции (потребительских цен) (%)-НИЗКИЙ |
|
23 |
Уровень
инфляции (потребительских цен) (%)-СРЕДНИЙ |
|
24 |
Уровень
инфляции (потребительских цен) (%)-ВЫСОКИЙ |
|
25 |
Уровень
инфляции (потребительских цен) (%)-ОЧЕНЬ ВЫСОКИЙ |
|
26 |
Уровень
безработицы в % от экон.активного населения-ОЧЕНЬ НИЗКИЙ |
|
27 |
Уровень
безработицы в % от экон.активного населения-НИЗКИЙ |
|
28 |
Уровень
безработицы в % от экон.активного населения-СРЕДНИЙ |
|
29 |
Уровень
безработицы в % от экон.активного населения-ВЫСОКИЙ |
|
30 |
Уровень
безработицы в % от экон.активного населения-ОЧЕНЬ ВЫСОКИЙ |
|
31 |
ВРП
млрд.руб. с 1998г. млн.руб.-ОЧЕНЬ НИЗКИЙ |
|
32 |
ВРП
млрд.руб. с 1998г. млн.руб.-НИЗКИЙ |
|
33 |
ВРП
млрд.руб. с 1998г. млн.руб.-СРЕДНИЙ |
|
34 |
ВРП
млрд.руб. с 1998г. млн.руб.-ВЫСОКИЙ |
|
35 |
ВРП
млрд.руб. с 1998г. млн.руб.-ОЧЕНЬ ВЫСОКИЙ |
|
36 |
Автодороги
с твердым покрытием, всего км.-ОЧЕНЬ МАЛО |
|
37 |
Автодороги
с твердым покрытием, всего км.-МАЛО |
|
38 |
Автодороги
с твердым покрытием, всего км.-СРЕДНЕ |
|
39 |
Автодороги
с твердым покрытием, всего км.-МНОГО |
|
40 |
Автодороги
с твердым покрытием, всего км.-ОЧЕНЬ МНОГО |
|
41 |
Железнодорожные
пути общего пользования, всего км.-ОЧЕНЬ МАЛО |
|
42 |
Железнодорожные
пути общего пользования, всего км.-МАЛО |
|
43 |
Железнодорожные
пути общего пользования, всего км.-СРЕДНЕ |
|
44 |
Железнодорожные
пути общего пользования, всего км.-МНОГО |
|
45 |
Железнодорожные
пути общего пользования, всего км.-ОЧЕНЬ МНОГО |
|
46 |
Коэфф.концентрации
доходов - индекс Джини-ОЧЕНЬ НИЗКИЙ |
|
47 |
Коэфф.концентрации
доходов - индекс Джини-ОЧЕНЬ НИЗКИЙ |
|
48 |
Коэфф.концентрации
доходов - индекс Джини-НИЗКИЙ |
|
49 |
Коэфф.концентрации
доходов - индекс Джини-ВЫСОКИЙ |
|
50 |
Коэфф.концентрации
доходов - индекс Джини-ОЧЕНЬ ВЫСОКИЙ |
|
51 |
Доля
жилищного фонда, нах.в частной собств.(%)-ОЧЕНЬ НИЗКАЯ |
|
52 |
Доля
жилищного фонда, нах.в частной собств.(%)-НИЗКАЯ |
|
53 |
Доля
жилищного фонда, нах.в частной собств.(%)-СРЕДНЯЯ |
|
54 |
Доля
жилищного фонда, нах.в частной собств.(%)-ВЫСОКАЯ |
|
55 |
Доля
жилищного фонда, нах.в частной собств.(%)-ОЧЕНЬ ВЫСОКАЯ |
|
56 |
Доля
населения с доходами ниже прож.минимума (%)-ОЧЕНЬ НИЗКАЯ |
|
57 |
Доля
населения с доходами ниже прож.минимума (%)-НИЗКАЯ |
|
58 |
Доля населения с доходами ниже прож.минимума
(%)-СРЕДНЯЯ |
|
59 |
Доля населения с доходами ниже прож.минимума
(%)-ВЫСОКАЯ |
|
60 |
Доля населения с доходами ниже прож.минимума
(%)-ОЧЕНЬ ВЫСОКАЯ |
|
61 |
Токсикоманов, наркоманов, алкоголиков на 100000
жит.-ОЧЕНЬ МАЛО |
|
62 |
Токсикоманов, наркоманов, алкоголиков на 100000
жит.-МАЛО |
|
63 |
Токсикоманов, наркоманов, алкоголиков на 100000
жит.-СРЕДНЕ |
|
64 |
Токсикоманов, наркоманов, алкоголиков на 100000
жит.-МНОГО |
|
65 |
Токсикоманов, наркоманов, алкоголиков на 100000
жит.-ОЧЕНЬ МНОГО |
|
66 |
Вредных веществ выбр.в атмосферу от стац.источн.-ОЧЕНЬ
МАЛО |
|
67 |
Вредных веществ выбр.в атмосферу от стац.источн.-МАЛО |
|
68 |
Вредных веществ выбр.в атмосферу от стац.источн.-СРЕДНЕ |
|
69 |
Вредных веществ выбр.в атмосферу от стац.источн.-МНОГО |
|
70 |
Вредных веществ выбр.в атмосферу от стац.источн.-ОЧЕНЬ
МНОГО |
|
71 |
Окиси углерода выбр.в атмосферу от стац.источн.-ОЧЕНЬ
МАЛО |
|
72 |
Окиси углерода выбр.в атмосферу от стац.источн.-МАЛО |
|
73 |
Окиси углерода выбр.в атмосферу от стац.источн.-СРЕДНЕ |
|
74 |
Окиси углерода выбр.в атмосферу от стац.источн.-МНОГО |
|
75 |
Окиси углерода выбр.в атмосферу от стац.источн.-ОЧЕНЬ
МНОГО |
|
76 |
Площадь закрепленных охотнических угодий-ОЧЕНЬ
МАЛО |
|
77 |
Площадь закрепленных охотнических угодий-МАЛО |
|
78 |
Площадь закрепленных охотнических угодий-СРЕДНЕ |
|
79 |
Площадь закрепленных охотнических угодий-МНОГО |
|
80 |
Площадь закрепленных охотнических угодий-ОЧЕНЬ
МНОГО |
|
81 |
Площадь заповедников, национальных парков-ОЧЕНЬ
МАЛО |
|
82 |
Площадь заповедников, национальных парков-МАЛО |
|
83 |
Площадь заповедников, национальных парков-СРЕДНЕ |
|
84 |
Площадь заповедников, национальных парков-МНОГО |
|
85 |
Площадь заповедников, национальных парков-ОЧЕНЬ
МНОГО |
|
86 |
1991 |
|
87 |
1992 |
|
88 |
1993 |
|
89 |
1994 |
|
90 |
1995 |
|
91 |
1996 |
|
92 |
1997 |
|
93 |
1998 |
|
94 |
1999 |
|
95 |
2000 |
|
96 |
2001 |
|
97 |
2002 |
|
98 |
2003 |
|
99 |
Качество жизни – ОЧЕНЬ НИЗКОЕ |
|
100 |
Качество жизни – НИЗКОЕ |
|
101 |
Качество жизни – СРЕДНЕЕ |
|
102 |
Качество жизни – ВЫСОКОЕ |
|
103 |
Качество жизни – ОЧЕНЬ ВЫСОКОЕ |
Таблица 15 – ОПИСАТЕЛЬНЫЕ ШКАЛЫ
И КОДЫ ГРАДАЦИЙ
|
Код |
Наименование описательной шкалы |
Коды градаций |
||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
||
|
1 |
Инвестиции
в основной капитал - всего, млн.руб. |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
2 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - всего, млн.руб. |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
3 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - ПРОМЫШЛЕННОСТЬ, млн.руб. |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
4 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО, млн.руб. |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
|
5 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - ЛЕСНОЕ ХОЗЯЙСТВО, млн.руб. |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
|
6 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - ТРАНСПОРТ, млн.руб. |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
|
7 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - СВЯЗЬ, млн.руб. |
31 |
32 |
33 |
34 |
35 |
|
8 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - СТРОИТЕЛЬСТВО, млн.руб. |
36 |
37 |
38 |
39 |
40 |
|
9 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - ТОРГОВЛЯ И ОБЩЕСТВЕННОЕ ПИТАНИЕ, млн.руб. |
41 |
42 |
43 |
44 |
45 |
|
10 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - ПРОЧИЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ОТРАСЛИ, млн.руб. |
46 |
47 |
48 |
49 |
50 |
|
11 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - ЖИЛИЩНО-КОММУНАЛЬНОЕ ХОЗЯЙСТВО, млн.руб. |
51 |
52 |
53 |
54 |
55 |
|
12 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - ЗДРАВООХРАНЕНИЕ, ФИЗИЧЕСКАЯ КУЛЬТУРА И СОЦИАЛЬНОЕ
ОБЕСП |
56 |
57 |
58 |
59 |
60 |
|
13 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - ОБРАЗОВАНИЕ, млн.руб. |
61 |
62 |
63 |
64 |
65 |
|
14 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - КУЛЬТУРА И ИСКУССТВО, млн.руб. |
66 |
67 |
68 |
69 |
70 |
|
15 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - НАУКА И НАУЧНОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ, млн.руб. |
71 |
72 |
73 |
74 |
75 |
|
16 |
Инв.
в осн.кап.по крупн. и средн.предпр. - ПРОЧИЕ НЕПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ОТРАСЛИ, млн.руб. |
76 |
77 |
78 |
79 |
80 |
|
17 |
Инвестиции
в основной капитал АПК по крупным и средним предприятиям - всего, млн.руб. |
81 |
82 |
83 |
84 |
85 |
|
18 |
Выращено
мяса (реализация) по всем категориям хозяйств |
86 |
87 |
88 |
89 |
90 |
|
19 |
Получено
молока по всем категориям хозяйств |
91 |
92 |
93 |
94 |
95 |
|
20 |
Получено
яиц по всем категориям хозяйств |
96 |
97 |
98 |
99 |
100 |
|
21 |
Получено
шерсти по всем категориям хозяйств |
101 |
102 |
103 |
104 |
105 |
|
22 |
Выращено
мяса (реализация) по сельхозпредприятиям |
106 |
107 |
108 |
109 |
110 |
|
23 |
Получено
молока по сельхозпредприятиям |
111 |
112 |
113 |
114 |
115 |
|
24 |
Получено
яиц по сельхозпредприятиям |
116 |
117 |
118 |
119 |
120 |
|
25 |
Получено
шерсти по сельхозпредприятиям |
121 |
122 |
123 |
124 |
125 |
|
26 |
Объем
производства продукции всего по АПК |
126 |
127 |
128 |
129 |
130 |
|
27 |
Объем
производства продукции по траслям, обеспечивающим АПК средствами производства |
131 |
132 |
133 |
134 |
135 |
|
28 |
Объем
производства продукции по отраслям АПК, перерабатывающим сельскохозяйственное
сырье |
136 |
137 |
138 |
139 |
140 |
|
29 |
Объем
производства продукции по пищевым предприятиям АПК |
141 |
142 |
143 |
144 |
145 |
|
30 |
Объем
производства продукции по мукомольно-крупяным и комбикормовым предприятиям АПК |
146 |
147 |
148 |
149 |
150 |
|
31 |
Объем
производства продукции в % прошлому году, всего по АПК |
151 |
152 |
153 |
154 |
155 |
|
32 |
Объем
производства продукции в % к прошлому году, по траслям, обеспечивающим АПК средствами
производства |
156 |
157 |
158 |
159 |
160 |
|
33 |
Объем
производства продукции в % к прошлому году, по отраслям АПК, перерабатывающим
сельскохозяйственное сырье |
161 |
162 |
163 |
164 |
165 |
|
34 |
Объем
производства продукции в % к прошлому году, по пищевым предприятиям АПК |
166 |
167 |
168 |
169 |
170 |
|
35 |
Объем
производства продукции в % к прошлому году, по мукомольно-крупяным и комбикормовым
предприятиям АПК |
171 |
172 |
173 |
174 |
175 |
|
36 |
Валовой
сбор зерновых и зернобобовых |
176 |
177 |
178 |
179 |
180 |
|
37 |
Валовой
сбор пшеницы |
181 |
182 |
183 |
184 |
185 |
|
38 |
Валовой
сбор ячменя |
186 |
187 |
188 |
189 |
190 |
|
39 |
Валовой
сбор кукурузы |
191 |
192 |
193 |
194 |
195 |
|
40 |
Валовой
сбор риса |
196 |
197 |
198 |
199 |
200 |
|
41 |
Валовой
сбор сахарной свеклы |
201 |
202 |
203 |
204 |
205 |
|
42 |
Валовой
сбор подсолнечника |
206 |
207 |
208 |
209 |
210 |
|
43 |
Валовой
сбор сои |
211 |
212 |
213 |
214 |
215 |
|
44 |
Производство
продукции сельскими хозяйствами всех категорий |
216 |
217 |
218 |
219 |
220 |
|
45 |
Производство
продукции сельскохозяйственными предприятиями |
221 |
222 |
223 |
224 |
225 |
|
46 |
Производство
продукции хозяйствами населения |
226 |
227 |
228 |
229 |
230 |
|
47 |
Производство
продукции крестьянскими (фермерскими) хозяйствами |
231 |
232 |
233 |
234 |
235 |
|
48 |
Поголовье
крупного рогатого скота (КРС) |
236 |
237 |
238 |
239 |
240 |
|
49 |
Поголовье
коров |
241 |
242 |
243 |
244 |
245 |
|
50 |
Поголовье
свиней |
246 |
247 |
248 |
249 |
250 |
|
51 |
Поголовье
овец |
251 |
252 |
253 |
254 |
255 |
|
52 |
Поголовье
птицы |
256 |
257 |
258 |
259 |
260 |
|
53 |
Средний
удой молока от одной коровы |
261 |
262 |
263 |
264 |
265 |
|
54 |
Средний
настриг шерсти от одной овцы |
266 |
267 |
268 |
269 |
270 |
|
55 |
Средняя
яйценоскость одной курицы-несушки |
271 |
272 |
273 |
274 |
275 |
|
56 |
Расход
кормов на одну голову условного скота |
276 |
277 |
278 |
279 |
280 |
|
57 |
Расход
концентрированных кормов на 1 голову условного скота |
281 |
282 |
283 |
284 |
285 |
|
58 |
Число
предприятий, входящих в АПК, промышленность - всего |
286 |
287 |
288 |
289 |
290 |
|
59 |
Число
предприятий, входящих в АПК, крупные и средние предприятия |
291 |
292 |
293 |
294 |
295 |
|
60 |
Число
предприятий, входящих в АПК, состоящие на балансе сельскохозяйственных и других
непромышленных предприятий |
296 |
297 |
298 |
299 |
300 |
|
61 |
Число
предприятий, входящих в АПК, малые предприятия |
301 |
302 |
303 |
304 |
305 |
|
62 |
Использование
среднегодовой мощности предпритий АПК по выпуску МЯСА (%) |
306 |
307 |
308 |
309 |
310 |
|
63 |
Использование
среднегодовой мощности предпритий АПК по выпуску МАСЛА ЖИВОТНОГО (%) |
311 |
312 |
313 |
314 |
315 |
|
64 |
Использование
среднегодовой мощности предпритий АПК по выпуску ЦЕЛЬНО МОЛОЧНОЙ ПРОДУКЦИИ (%) |
316 |
317 |
318 |
319 |
320 |
|
65 |
Использование
среднегодовой мощности предпритий АПК по выпуску САХАРА-ПЕСКА (%) |
321 |
322 |
323 |
324 |
325 |
|
66 |
Использование
среднегодовой мощности предпритий АПК по выпуску КОНСЕРВ ПЛОДООВОЩНЫХ (%) |
326 |
327 |
328 |
329 |
330 |
|
67 |
Использование
среднегодовой мощности предпритий АПК по выпуску ВИНА ВИНОГРАДНОГО (%) |
331 |
332 |
333 |
334 |
335 |
|
68 |
Использование
среднегодовой мощности предпритий АПК по выпуску МУКИ (%) |
336 |
337 |
338 |
339 |
340 |
|
69 |
Использование
среднегодовой мощности предпритий АПК по выпуску КОМБИКОРМОВ (%) |
341 |
342 |
343 |
344 |
345 |
|
70 |
Цены
реализации сельхозпредприятиями КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА |
346 |
347 |
348 |
349 |
350 |
|
71 |
Цены
реализации сельхозпредприятиями СВИНЕЙ |
351 |
352 |
353 |
354 |
355 |
|
72 |
Цены
реализации сельхозпредприятиями ПТИЦЫ |
356 |
357 |
358 |
359 |
360 |
|
73 |
Цены
реализации сельхозпредприятиями МОЛОКА И МОЛОЧНЫХ ПРОДУКТОВ |
361 |
362 |
363 |
364 |
365 |
|
74 |
Цены
реализации перерабатывающими предприятиями ГОВЯДИНЫ |
366 |
367 |
368 |
369 |
370 |
|
75 |
Цены
реализации перерабатывающими предприятиями СВИНИНЫ |
371 |
372 |
373 |
374 |
375 |
|
76 |
Цены
реализации перерабатывающими предприятиями МЯСА ПТИЦЫ |
376 |
377 |
378 |
379 |
380 |
|
77 |
Потребительские
цены в торговле на ГОВЯДИНУ |
381 |
382 |
383 |
384 |
385 |
|
78 |
Потребительские
цены в торговле на СВИНИНУ |
386 |
387 |
388 |
389 |
390 |
|
79 |
Потребительские
цены в торговле на КУРЫ |
391 |
392 |
393 |
394 |
395 |
|
80 |
Потребительские
цены в торговле на МОЛОКО ЦЕЛЬНОЕ |
396 |
397 |
398 |
399 |
400 |
|
81 |
Доля
в себестоимости продукции по предприятиям АПК (%) МАТЕРИАЛЬНЫХ ЗАТРАТ |
401 |
402 |
403 |
404 |
405 |
|
82 |
Доля
в себестоимости продукции по предприятиям АПК (%) СЫРЬЯ И МАТЕРИАЛОВ |
406 |
407 |
408 |
409 |
410 |
|
83 |
Доля
в себестоимости продукции по предприятиям АПК (%) КОМПЛЕКТУЮЩИХ И ПОЛУФАБРИКАТОВ |
411 |
412 |
413 |
414 |
415 |
|
84 |
Доля
в себестоимости продукции по предприятиям АПК (%) РАБОТ И УСЛУГ |
416 |
417 |
418 |
419 |
420 |
|
85 |
Доля
в себестоимости продукции по предприятиям АПК (%) ТОПЛИВА И ЭНЕРГИИ |
421 |
422 |
423 |
424 |
425 |
|
86 |
Доля
в себестоимости продукции по предприятиям АПК (%) ОПЛАТЫ ТРУДА |
426 |
427 |
428 |
429 |
430 |
|
87 |
Доля
в себестоимости продукции по перерабатывающим (пищевым) предприятиям АПК (%) МАТЕРИАЛЬНЫХ
ЗАТРАТ |
431 |
432 |
433 |
434 |
435 |
|
88 |
Доля
в себестоимости продукции по перерабатывающим (пищевым) предприятиям АПК (%) СЫРЬЯ
И МАТЕРИАЛОВ |
436 |
437 |
438 |
439 |
440 |
|
89 |
Доля
в себестоимости продукции по перерабатывающим (пищевым) предприятиям АПК (%) КОМПЛЕКТУЮЩИХ
И ПОЛУФАБРИКАТОВ |
441 |
442 |
443 |
444 |
445 |
|
90 |
Доля
в себестоимости продукции по перерабатывающим (пищевым) предприятиям АПК (%) РАБОТ
И УСЛУГ |
446 |
447 |
448 |
449 |
450 |
|
91 |
Доля
в себестоимости продукции по перерабатывающим (пищевым) предприятиям АПК (%) ТОПЛИВА
И ЭНЕРГИИ |
451 |
452 |
453 |
454 |
455 |
|
92 |
Доля
в себестоимости продукции по перерабатывающим (пищевым) предприятиям АПК (%) ОПЛАТЫ
ТРУДА |
456 |
457 |
458 |
459 |
460 |
|
93 |
Площадь
ЗЕРНОВЫХ И ЗЕРНОБОБОВЫХ |
461 |
462 |
463 |
464 |
465 |
|
94 |
Урожай
ЗЕРНОВЫХ И ЗЕРНОБОБОВЫХ |
466 |
467 |
468 |
469 |
470 |
|
95 |
Площадь
ПШЕНИЦЫ |
471 |
472 |
473 |
474 |
475 |
|
96 |
Урожай
ПШЕНИЦЫ |
476 |
477 |
478 |
479 |
480 |
|
97 |
Площадь
ЯЧМЕНЯ |
481 |
482 |
483 |
484 |
485 |
|
98 |
Урожай
ЯЧМЕНЯ |
486 |
487 |
488 |
489 |
490 |
|
99 |
Площадь
КУКУРУЗЫ НА ЗЕРНО |
491 |
492 |
493 |
494 |
495 |
|
100 |
Урожай
КУКУРУЗЫ НА ЗЕРНО |
496 |
497 |
498 |
499 |
500 |
|
101 |
Площадь
РИСА |
501 |
502 |
503 |
504 |
505 |
|
102 |
Урожай
РИСА |
506 |
507 |
508 |
509 |
510 |
|
103 |
Площадь
САХАРНОЙ СВЕКЛЫ |
511 |
512 |
513 |
514 |
515 |
|
104 |
Урожай
САХАРНОЙ СВЕКЛЫ |
516 |
517 |
518 |
519 |
520 |
|
105 |
Площадь
ПОДСОЛНЕЧНИКА |
521 |
522 |
523 |
524 |
525 |
|
106 |
Урожай
ПОДСОЛНЕЧНИКА |
526 |
527 |
528 |
529 |
530 |
|
107 |
Площадь
СОИ |
531 |
532 |
533 |
534 |
535 |
|
108 |
Урожай
СОИ |
536 |
537 |
538 |
539 |
540 |
|
109 |
ВРП
на душу нас.в тек.ценах тыс.руб.,с 1998г. |
541 |
542 |
543 |
544 |
545 |
|
110 |
ВРП
на душу нас.тыс.руб.,с 1998г.-руб. |
546 |
547 |
548 |
549 |
550 |
|
111 |
% ВРП,приходящийся
на сферу обслужив.(рын.и нерын. |
551 |
552 |
553 |
554 |
555 |
|
112 |
Доля
доходов 20% населения с наивысшими доходами |
556 |
557 |
558 |
559 |
560 |
|
113 |
Уровень
инфляции (потребительских цен) (%) |
561 |
562 |
563 |
564 |
565 |
|
114 |
Уровень
безработицы в % от экон.активного населения |
566 |
567 |
568 |
569 |
570 |
|
115 |
ВРП
млрд.руб. с 1998г. млн.руб. |
571 |
572 |
573 |
574 |
575 |
|
116 |
Автодороги
с твердым покрытием, всего км. |
576 |
577 |
578 |
579 |
580 |
|
117 |
Железнодорожные
пути общего пользования, всего |
581 |
582 |
583 |
584 |
585 |
|
118 |
Коэфф.концентрации
доходов - индекс Джини |
586 |
587 |
588 |
589 |
590 |
|
119 |
Доля
жилищного фонда, нах.в частной собств.(%) |
591 |
592 |
593 |
594 |
595 |
|
120 |
Доля
населения с доходами ниже прож.минимума (%) |
596 |
597 |
598 |
599 |
600 |
|
121 |
Токсикоманов,
наркоманов, алкоголиков на 100000 ж |
601 |
602 |
603 |
604 |
605 |
|
122 |
Вредных
веществ выбр.в атмосферу от стац.источн. |
606 |
607 |
608 |
609 |
610 |
|
123 |
Окиси
углерода выбр.в атмосферу от стац.источн. |
611 |
612 |
613 |
614 |
615 |
|
124 |
Площадь
закрепленных охотнических угодий |
616 |
617 |
618 |
619 |
620 |
|
125 |
Площадь
заповедников, национальных парков |
621 |
622 |
623 |
624 |
625 |
|
126 |
Годы,
за которые есть статистические данные |
626 |
627 |
628 |
629 |
630 |
|
631 |
632 |
633 |
634 |
635 |
||
|
636 |
637 |
638 |
|
|
||
2.2.3. Принципиальная многоуровневая модель управления
качеством жизни на уровне региона
Классификационные и описательные
шкалы и градации сконструированы в соответствии с методологией, предложенной в работах
[31, 39], с целью создания многоуровневой (иерархической) модели предметной области
и соответствующей многослойной нейронной сети, принципиальная схема которой представлена
на рисунке 24.
|
|
Система формализации предметной области создавалась в универсальной
когнитивной аналитической системе "Эйдос", которая представляет собой
инструментарий системно-когнитивного анализа [31, 39].
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 выявляются
расчетным
путем в результате синтеза "Модели-А" непосредственно на основе
фактической (эмпирической) статистической информации;
Этап 2-й: связи 2-го и 4-го уровней выявляются
на основе экспертных оценок, и, на основе этого, осуществляется 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 осуществляется пересинтез модели-Б и формирование
модели-В, отражающей все уровни, представленные на рисунке 24.
Рассмотрим по шагам какие
работы выполнялись 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 13. 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). 1-й столбец 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. Данный 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" (рисунок 25) был запущен программный интерфейс, обеспечивающий
автоматический импорта данных из DBF-файла специального формата, сформированного
на предыдущем этапе, в систему "Эйдос".
|
|
|
Рисунок 25. 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 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 (таблица 14) 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 (таблица 15) с кодами градаций от 1 до 540. Шкалы
в этом справочнике являются числовыми показателями, характеризующими агропромышленный
комплекс (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 определенные, 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"
(рисунок 26) осуществлен синтез семантической информационной модели-А, отражающей
причинно-следственные (каузальные) взаимосвязи между первичными факторами и частными
критериями уровня качества жизни, отраженные на рисунке 24 в слоях 1 и 2.
|
|
|
Рисунок 26. 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 (таблица 14) вручную добавлена шкала "Годы",
градациями которой являются годы с 1991 по 2003 (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"
(рисунок 27) добавлены шкалы с кодами от 109 до 125 и градации с кодами от 541 до
625, соответствующие частным критериям уровня качества жизни.
|
|
|
Рисунок 27. Добавление
описательных шкал и градаций |
Необходимо отметить, что данный
режим каждую добавленную градацию автоматически связывает с соответствующим
ей классом. Эта необходимо для синтеза в последующем многоуровневой модели.
На 5-м шаге: был сконструирован
интегральный критерий уровня качества жизни, который на основе частных критериев,
добавленных в описательные шкалы и градации на предыдущем этапе. Рассмотрим эти
частные критерии (таблица 16).
|
Код |
Наименование описательной шкалы (частные критерии уровня качества жизни) |
Коды градаций частных критериев |
||||
|
очень низкое |
низкое |
среднее |
высокое |
очень высокое |
||
|
109 |
ВРП на душу нас.в тек.ценах тыс.руб.,с 1998г. |
541 |
542 |
543 |
544 |
545 |
|
110 |
ВРП на душу нас.тыс.руб.,с 1998г.-руб. |
546 |
547 |
548 |
549 |
550 |
|
111 |
% ВРП,приходящийся на сферу обслужив.(рын.и
нерын. |
551 |
552 |
553 |
554 |
555 |
|
112 |
Доля доходов 20% населения с наивысшими доходами |
556 |
557 |
558 |
559 |
560 |
|
113 |
Уровень инфляции (потребительских цен) (%) |
561 |
562 |
563 |
564 |
565 |
|
114 |
Уровень безработицы в % от экон.активного населения |
566 |
567 |
568 |
569 |
570 |
|
115 |
ВРП млрд.руб. с 1998г. млн.руб. |
571 |
572 |
573 |
574 |
575 |
|
116 |
Автодороги с твердым покрытием, всего км. |
576 |
577 |
578 |
579 |
580 |
|
117 |
Железнодорожные пути общего пользования, всего |
581 |
582 |
583 |
584 |
585 |
|
118 |
Коэфф.концентрации доходов - индекс Джини |
586 |
587 |
588 |
589 |
590 |
|
119 |
Доля жилищного фонда, нах.в частной собств.(%) |
591 |
592 |
593 |
594 |
595 |
|
120 |
Доля населения с доходами ниже прож.минимума
(%) |
596 |
597 |
598 |
599 |
600 |
|
121 |
Токсикоманов, наркоманов, алкоголиков на 100000
ж |
601 |
602 |
603 |
604 |
605 |
|
122 |
Вредных веществ выбр.в атмосферу от стац.источн. |
606 |
607 |
608 |
609 |
610 |
|
123 |
Окиси углерода выбр.в атмосферу от стац.источн. |
611 |
612 |
613 |
614 |
615 |
|
124 |
Площадь закрепленных охотнических угодий |
616 |
617 |
618 |
619 |
620 |
|
125 |
Площадь заповедников, национальных парков |
621 |
622 |
623 |
624 |
625 |
Условные цветовые обозначения в таблице 16 (градации частных
критериев, соответствующие значению интегрального критерия) соответствуют использованным
на рисунке 24 и расшифрованы в таблице 17.
Таблица 17 – РАСШИФРОВКА УСЛОВНЫХ ЦВЕТОВЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
|
Условное цветовое обозначение градации интегрального критерия |
Коды градаций частных критериев |
|
Качество жизни ОЧЕНЬ НИЗКОЕ |
541,
546, 551, 560, 565, 570, 571, 576, 581, 590, 591, 600, 605, 610, 615, 616, 621 |
|
Качество жизни НИЗКОЕ |
542,
547, 552, 559, 564, 569, 572, 577, 582, 589, 592, 599, 604, 609, 614, 617, 622 |
|
Качество жизни СРЕДНЕЕ |
543,
548, 553, 558, 563, 568, 573, 578, 583, 588, 593, 598, 603, 608, 613, 618, 623 |
|
Качество жизни ВЫСОКОЕ |
544,
549, 554, 557, 562, 567, 574, 579, 584, 587, 594, 597, 602, 607, 612, 619, 624 |
|
Качество жизни ОЧЕНЬ ВЫСОКОЕ |
545,
550, 555, 556, 561, 566, 575, 580, 585, 586, 595, 596, 601, 606, 611, 620, 625 |
Таблицы 16 и 17 получены путем обобщения экспертных оценок
влияния значений (градаций) частных критериев на уровень качества жизни (голосованием).
В экспертной группе участвовали 4 профессора: 1 доктор технических наук и 3 доктора
экономических наук.
Из таблиц 16 и 17 вытекают следующие выражения для интервальных
значений интегрального критерия I99,
I100, I101, I102 (1- 5):
|
I99=H541+H546+H551+H560+H565+H570+H571+H576+H581+H590+H591+H600+H605+H610+H615+H616+H621 |
(1) |
|
I100=H542+H547+H552+H559+H564+H569+H572+H577+H582+H589+H592+H599+H604+H609+H614+H617+H622 |
(2) |
|
I101=H543+H548+H553+H558+H563+H568+H573+H578+H583+H588+H593+H598+H603+H608+H613+H618+H623 |
(3) |
|
I102=H544+H549+H554+H557+H562+H567+H574+H579+H584+H587+H594+H597+H602+H607+H612+H619+H624 |
(4) |
|
I103=H545+H550+H555+H556+H561+H566+H575+H580+H585+H586+H595+H596+H601+H606+H611+H620+H625 |
(5) |
Будем считать, что все частные критерии Hj имеют одинаковый вес, равный
1. В последующем эти веса частных критериев будут рассчитаны в соответствии с семантической информационной моделью системно-когнитивного
анализа [31].
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 17;
– 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 в правом окне (рисунок 28).
|
|
Наиболее интеллектуальным является алгоритм добавления
кодов первичных факторов, связанных с частными критериями уровня качества жизни
(рисунок 29).
|
|
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 16 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" (рисунок 26) осуществлен
синтез многоуровневой семантической информационной модели-Б, отражающей прямые и
опосредованные причинно-следственные взаимосвязи между объектами различных уровней,
классифицированные в таблице 18, кроме связей "Годы" – "Уровень качества
жизни" (выделена серым фоном).
|
|
Уровень качества жизни |
Годы |
Частные критерии уровня качества жизни |
|
Годы |
Связь 0-й степени опосредованности (режимы идентификации и кластерного
анализа МСИМ) |
--- |
--- |
|
Частные критерии уровня качества жизни |
Связь
1-й степени опосредованности (экспертные
оценки) |
Связь
0-й степени опосредованности (статистические
данные) |
--- |
|
Первичные факторы |
Связь
2-й степени опосредованности (статистические
данные и экспертные оценки) |
Связь
1-й степени опосредованности (статистические
данные) |
Связь
0-й степени опосредованности (статистические
данные) |
Здесь отражены каузальные взаимосвязи различной степени
опосредованности, между объектами, принадлежащими различным уровням иерархической
модели:
– 0-я 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-й степень опосредованности:
частными критериями уровня качества жизни и интервальными значениями интегрального
критерия уровня качества жизни, первичными факторами и годами;
– 2-й степень опосредованности:
первичными факторами и интервальными значениями интегрального критерия уровня качества
жизни.
Этап 3-й: связи 2-го и 3-го, 3-го и 4-го уровней, синтез
"Модели-В"
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" (рисунок
30). Результат работы этого режима отображен в графической форме семантической сети
классов, которая приведена на рисунке 31 (показаны только отношения сходства).
|
|
|
Рисунок 30. Запуск
режима кластерно-конструктивного анализа классов в системе "Эйдос" |
|
|
На 9-м шаге: Эта 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
вводится дополнительная описательная шкала и градации, соответствующие годам, за
которые имеются статистические данные. При этом формируется описательная шкала с
кодом 126 (таблица 15) и с кодами градаций от 626 до 638.
Затем на основе семантической сети, представленной на рисунке
31, формируется таблица 19.
Таблица 19 – КОДИРОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ
ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕГРАЛЬНОГО КРИТЕРИЯ УРОВНЯ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ К ГОДАМ
|
№ |
Градация интегрального критерия
уровня качества жизни |
Год |
||
|
Наименование |
Код |
Наименование |
Код |
|
|
1 |
Очень
низкий |
99 |
1993 |
628 |
|
1994 |
629 |
|||
|
1995 |
630 |
|||
|
1997 |
632 |
|||
|
2 |
Низкий |
100 |
1991 |
626 |
|
1992 |
627 |
|||
|
1993 |
628 |
|||
|
1995 |
630 |
|||
|
3 |
Средний |
101 |
1994 |
629 |
|
1995 |
630 |
|||
|
1996 |
631 |
|||
|
1997 |
632 |
|||
|
4 |
Высокий |
102 |
1996 |
631 |
|
1997 |
632 |
|||
|
1998 |
633 |
|||
|
5 |
Очень
высокий |
103 |
1999 |
634 |
|
2000 |
635 |
|||
С использованием этой таблицы 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 содержаться данные;
– в анкеты с номерами с 14 по 18, соответствующие градациям
(различным интервальным значениям) интегрального критерия уровня качества жизни
вносится информация о всех годах по которым получена эта оценка уровня качества жизни.
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 работы.
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.
2.2.4. Планирование исследования модели
2.2.4.1. Задача раздела и соотношение понятий:
"Исследование модели" и "Исследование предметной области"
Задача раздела
Поэтому мы не будем останавливаться на вопросах, рассмотренных
в вышеупомянутых работах, и основную задачу данного раздела видим в исследовании семантической информационной
модели управления качеством жизни населения на уровне региона (на примере
Краснодарского края).
Но здесь возникают весьма существенные вопросы:
1. Что понимается нами под исследованием модели?
2. При каких условиях исследование предметной области
можно заменить исследованием ее модели?
Содержание понятия "Исследование модели"
Система "Эйдос" предоставляет в распоряжение
аналитика развитие средства исследования
(анализа) многоуровневой семантической информационной модели (МСИМ) предметной
области: более 100 различных текстовых и графических выходных форм (графических
– больше половины), каждая из которых может генерироваться и отображаться в
разнообразных вариантах, зависящих от ряда параметров, задаваемых
пользователем. Этим самым система "Эйдос" предоставляет возможность
исследования многоуровневой семантической информационной модели.
Однако необходимо особо подчеркнуть, что осмысление,
т.е. содержательная
профессиональная интерпретация полученных выходных форм по сути дела
представляет собой разработку объяснения фактически обнаруженных
закономерностей в предметной области и является существенно не формализуемым
процессом, требующим высокого профессионализма и компетентности именно в
исследуемой области.
Таким образом, исследование модели представляет собой получение различных
выходных форм, отражающих закономерности предметной области, а также разработку
содержательной интерпретации этих выходных форм.
В данной работе основной акцент мы сделаем на первом аспекте
процесса исследования МСИМ, т.е. получении выходных форм, а принципы их
интерпретации проиллюстрируем на нескольких примерах.
При каких условиях исследование объекта корректно заменить
исследованием его модели
Модель – это отображение моделируемого объекта в некоторую
моделирующую среду, т.е. создание в этой среде другого объекта-модели, который
в определенных, существенных для решаемой задачи аспектах полно и верно
отражает моделируемый объект.
Модель определенным образом информационно связана с оригиналом,
поэтому ее можно использовать как для получения информации о поведении
моделируемого объекта в различных условиях, которые часто реально
неосуществимы, так и для воздействия на этот объект путем использования модели
как канала связи с ним.
В данной работе для нас важно, что исследование модели
можно считать исследованием самой моделируемой предметной области только в том
случае, если эта модель полно и правильно отражает основные закономерности в
предметной области, т.е. если "модель адекватна".
2.2.4.2. План исследования модели
Сначала кратко сформулируем основные пункты
плана этого исследования, основываясь на методологии, технологии и
инструментарии системно-когнитивного анализа (СК-анализ), предложенного в
работе [31], а затем рассмотрим эти пункты подробнее.
Исследование модели можно считать исследованием самого
моделируемого объекта только в том случае, если модель адекватна. Поэтому после осуществления синтеза
модели в СК-анализе первое, что необходимо сделать – это измерить ее адекватность.
Ядром модели является
матрица информативностей , на основе которой могут быть непосредственно получены 2d и 3d профили классов и факторов,
т.е. двухмерные и трехмерные графические диаграммы, отображающие силу и направление
влияния различных факторов на качество жизни.
Одной из наиболее важных
задач, которые могут решаться на основе созданной многоуровневой семантической
информационной модели (МСИМ) является идентификация и прогнозирование.
Идентификация позволяет количественно оценить значение интегрального критерия
качества жизни для любого прошедшего года, а при прогнозировании – для будущего.
Информационные портреты различных значений интегрального
критерия качества жизни содержат информацию о том, какие факторы детерминируют
эти значения, а факторов различных уровней – какие значения интегрального
критерия детерминируются данным значением фактора (последнее в наиболее развитой
форме может быть выражено графически в виде функций влияния).
Кластерно-конструктивный
анализ классов
позволяет сравнить их по сходству системы детерминации и отобразить эту
информацию в наглядной графической форме семантической сети классов.
Кластерно-конструктивный
анализ факторов
позволяет сравнить факторы по сходству их влияния на переход объекта в будущие
состояния и та информация также представляется в форме семантической сети
факторов.
Когнитивные диаграммы
классов и факторов позволяют отобразить в чем конкретно состоит сходство и различие любых
двух классов или любых двух факторов.
Нелокальные нейроны и
интерпретируемые нейронные сети позволяют в наглядной форме отобразить систему детерминации
будущих состояний.
Классические
когнитивные карты
являются графической формой представления фрагментов МСИМ, объединяющей достоинства
таких форм, как нейроны и семантические сети факторов.
Обобщенные когнитивные
карты позволяют
объединить в одной графической форме семантические сети классов и факторов,
объединенных нейронной сетью.
Рассмотрим эти пункты
анализа МСИМ подробнее.
2.2.4.3. Адекватность модели
Адекватность модели –
это ее способность верно идентифицировать объекты. Понятие адекватности имеет свою структуру,
включающую понятия внутренней и внешней, дифференциальной и интегральной
валидности.
Внутренняя
дифференциальная и интегральная валидность
Под внутренней валидностью
понимается способность модели верно идентифицировать объекты, входящие в обучающую
выборку.
Для измерения
адекватности модели (рисунок 32) необходимо выполнить следующие действия:
1. Скопировать обучающую
выборку в распознаваемую (во 1-м режиме 2-й подсистемы нажав клавишу F5).
2. Выполнить пакетное
распознавание (во 2-м режиме 4-й подсистемы, задав 1-й критерий сходства).
3. Измерить адекватность
модели (во 2-м режиме 6-й подсистемы).
Эта форма может
прокучиваться вправо-влево. В верхней части формы приведены показатели интегральной
валидности (средневзвешенные по всей обучающей выборке), а в самой таблице
– дифференциальной
валидности, т.е. в разрезе по классам.
Кроме того, результаты
измерения адекватности модели выводятся в форме файлов с именами ValidSys.txt и
ValAnkSt.txt стандарта "TXT-текст DOS" в поддиректории TXT.
|
|
|
Рисунок 32. Экранная
форма управления измерением адекватности модели и отображения результатов |
Рассмотрим, что означают
графы этой выходной формы.
"Всего логических
анкет" – это количество анкет в обучающей выборке, на основе которых формировался
образ данного класса.
"Идентифицировано
верно" –
это количество анкет обучающей выборки, которые идентифицированы как классы, к
которым они действительно относятся.
"Идентифицировано
ошибочно" –
это количество анкет обучающей выборки, которые идентифицированы как классы, к
которым они в действительности не относятся (ошибка идентификации).
"Неидентифицировано
верно" –
это количество анкет обучающей выборки, которые неидентифицированы как классы,
к которым они действительно не относятся.
"Неидентифицировано
ошибочно" –
это количество анкет обучающей выборки, которые неидентифицированы как классы,
к которым они в действительности относятся (ошибка неидентфикации).
В правой части формы
приведены те же показатели, но в процентом выражении:
– для анкет,
идентифицированных верно и неидентифицированных ошибочно за 100% принимается
количество логических анкет обучающей выборки по данному классу;
– для анкет,
идентифицированных ошибочно и неидентифицированных верно за 100% принимается
суммарное количество логических анкет обучающей выборки за вычетом логических
анкет по данному классу.
В данной форме приведены
коды анкет обучающей выборки, которые были учтены в каждой графе предыдущей
формы по каждому классу.
Внешняя
дифференциальная и интегральная валидность
Под внешней валидностью
понимается способность модели верно идентифицировать объекты, не входящие в
обучающую выборку, но относящиеся к генеральной совокупности, по отношению к
которой она репрезентативна.
Для измерения внешней
валидности необходимо выполнить следующие действия:
1. В режиме измерения
адекватности модели (рисунок 32) запустить режим измерения внешней валидности
(нажав F8 Измерение внешней валидности).
2. Выполнить действия,
рекомендуемые в экранной форме (рисунок 33).
|
|
|
Рисунок 33. Начальная
экранная форма режима измерения внешней валидности |
По результатам измерения
внутренней дифференциальной и интегральной валидности можно сделать вывод о
том, что созданная модель обладает достаточной адекватностью (85.53%) для того,
чтобы исследовать влияние рассматриваемых в ней факторов, прежде всего
инвестиционной политики, на уровень качества жизни.
2.2.4.4. Идентификация и
прогнозирование
Математически эти задачи
не отличаются и разница между ними лишь в том, что при идентификации признаки и
состояния объекта относятся к одному моменту времени, а при прогнозировании
признаки (факторы) относятся к прошлому, а состояния объекта – к будущему.
Идентификация и
прогнозирование осуществляются в 4-й подсистеме системы "Эйдос"
(рисунок 34). При этом описания объектов должны быть в распознаваемой выборке.
|
|
|
Рисунок 34. Подсистема
идентификации и прогнозирования системы "Эйдос" |
Если мы исследуем объекты обучающей выборки – то их
описания могут быть скопированы в распознаваемую непосредственно из режима
ввода обучающей информации по нажатию клавиши F5 в 1-м режиме 2-й подсистемы.
Если же исследуются новые объекты, по которым еще нет верифицированной информации,
то их описания могут быть непосредственно введены в распознаваемую выборку.
На рисунке 35 приведены результаты идентификации обобщенных
образов (классов) лет и градаций интегрального критерия уровня качества.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рисунок 35. Карточки
идентификации с лет и уровней качества жизни |
|
Видно, что даже уже
только один этот режим позволяет количественно сравнивать годы друг с другом и
с градациями интегрального критерия уровня качества жизни.
2.2.4.5. Двухмерные (2d) и трехмерные
(3d) профили классов и факторов
Отображение профилей
классов и факторов осуществляется в 4-м режиме 6-й подсистемы системы
"Эйдос" (рисунок 36).
|
|
Профилем класса называется графическое отображение
столбца матрицы информативностей, соответствующего данному классу.
Профилем признака
(фактора)
называется графическое отображение строки матрицы информативностей, соответствующего
данному признаку.
Информативности
факторов при
этом означают силу и направление влияния данного фактора на переход системы в состояние,
соответствующее данному классу.
Система "Эйдос"
позволяет генерировать и отображать на экране, а также записывать в виде
PCX-файлов в соответствующих поддиректориях директории PCX в текущей директории
системы "Эйдос" двумерные и трехмерные отображения любых подстолбцов,
подстрок и подматриц матриц информативностей, абсолютных частот или условных
процентных распределений (рисунок 37).
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2.2.4.6. Информационные портреты классов и факторов
различных уровней, функции влияния
Определения основных понятий
В 1-м режиме 5-й подсистемы системы "Эйдос"
обеспечивается генерация информационных портретов классов, а во 2-м – факторов.
При этом результаты могут выдаваться в форме текстовых выходных форм, а также в
графической форме круговых диаграмм и функций влияния.
Информационный портрет класса – это список
факторов, ранжированных в порядке убывания силы их влияния на переход объекта
управления в состояние, соответствующее данному классу.
Информационный портрет класса отражает систему его детерминации.
Генерация информационного портрета класса представляет собой решение обратной
задачи прогнозирования, т.к. при прогнозировании по системе факторов
определяется спектр наиболее вероятных будущих состояний объекта управления, в
которые он может перейти под влиянием данной системы факторов, а в
информационном портрете мы наоборот, по заданному будущему состоянию объекта
управления определяем систему факторов, детерминирующих это состояние, т.е.
вызывающих переход объекта управления в это состояние. В начале информационного
портрета класса идут факторы, оказывающие положительное влияние на переход
объекта управления в заданное состояние, затем факторы, не оказывающие на это
существенного влияния, и далее – факторы, препятствующие переходу объекта
управления в это состояние (в порядке возрастания силы препятствования).
Информационные портреты классов могут быть от отфильтрованы по
диапазону факторов, т.е. мы можем отобразить влияние на переход объекта
управления в данное состояние не всех отраженных в модели факторов, а только
тех, коды которых попадают в определенный диапазон, например, относящиеся к
определенным описательным шкалам.
Информационный (семантический) портрет фактора – это список
классов, ранжированный в порядке убывания силы влияния данного фактора на
переход объекта управления в состояния, соответствующие данным классам.
Информационный портрет фактора называется также его семантическим
портретом, т.к. в соответствии с концепцией смысла
системно-когнитивного анализа, являющейся обобщением концепции смысла Шенка-Абельсона,
смысл
фактора состоит в том, какие будущие состояния объекта управления он
детерминирует [34].
Сначала в этом списке идут состояния объекта
управления, на переход в которые данный фактор оказывает наибольшее влияние,
затем состояния, на которые данный фактор не оказывает существенного влияния, и
далее состояния – переходу в которые данный фактор препятствует.
Информационные портреты факторов могут быть от отфильтрованы
по диапазону классов, т.е. мы можем отобразить влияние данного фактора на
переход объекта управления не во все возможные будущие состояния, а только в
состояния, коды которых попадают в определенный диапазон, например, относящиеся
к определенным классификационным шкалам.
Если взять несколько информационных портретов
факторов, соответствующих градациям одной описательной шкалы, отфильтровать их
по диапазону градаций некоторой классификационной шкалы и взять из каждого
информационного портрета по одному состоянию, на переход в которое объекта
управления данная градация фактора оказывает наибольшее влияние, то мы получим
зависимость, отражающую вероятность перехода объекта управления в будущие состояния
под влиянием различных значений некоторого фактора.
Функция влияния представляет собой график зависимости вероятностей
перехода объекта управления в будущие состояния под влиянием различных значений
некоторого фактора.
Функции влияния являются наиболее развитым средством
изучения причинно-следственных зависимостей в моделируемой предметной области,
предоставляемым системой "Эйдос". Необходимо отметить, что на вид
функций влияния математической моделью СК-анализа не накладывается никаких
ограничений, в частности, они могут быть и нелинейные.
Смысл функция влияния можно прояснить, если представить
себе очень упрощенный случай, когда у на есть всего две описательных шкалы,
формализующих факторы, и одна классификационная, формализующая состояния
объекта управления. В этом случае функции влияния можно считать сечениями
поверхности двумерного графика, отражающего зависимость состояний объекта от
факторов, поверхностью, параллельной классификационной шкале и одной из
описательных шкал. Этот же смысл сохраняется у функций влияния и тогда, когда
классификационных и описательных шкал много, но наглядно представить себе это более
сложно.