ГЛАВА 4. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ИНВЕСТИЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ АПК

4.1. Качество жизни населения как интегральный
критерий оценки эффективности
государственного управления экономикой

4.1.1. Понятие «гуманистическая экономика».
Структура и содержание понятия
«качество жизни»

4.1.1.1. Постановка проблемы

В настоящее время в мировом сообществе «перспективы развития человека» рассматриваются как альтернатива устаревшей точке зрения, ставящей знак равенства между уровнем развития государства и уровнем развития его экономики. Сегодня более развитой считаются уже не те страны, в которых выше доход на душу населения, а те, в которых созданы более благоприятные условия для развития и самореализации граждан. Постепенно формируется и приобретает все более конкретное содержание новое понятие «гуманистически ориентированная экономика» [3, 9, 62, 83].

Гуманистическая экономика имеет иной приоритет, чем получение максимальной прибыли и основана на принципе: «Не люди для экономики, а экономика для людей». По нашему убеждению вся деятельность региональной администрации должна быть направлена на достижение одной глобальной цели: блага людей. Все остальное, в том числе и экономика, и «формирование государственной системы обеспечения высокого качества жизни населения», являются лишь средствами и инструментами для достижения этой глобальной цели.

Мы считаем, что именно на этой цели должны сконцентрироваться усилия всех ветвей государственной власти и всего общества в целом, прежде всего на региональном уровне.

При этом, с одной стороны, недопустимо подменять «цель» – «средствами», а с другой стороны, сами средства должны быть высокоэффективными. Здесь цена ошибки очень высока и выражается не только в миллионах рублей, но и в потере бесценного доверия народа.

Например, представим себе, что «Государственная система обеспечения высокого качества жизни населения» создана, но работает малоэффективно. Если бы целью было бы создание самой этой службы, то данная цель была бы достигнута, но население, ради которого и создавалась эта служба, так бы и осталось при своих интересах. Так в свое время случилось со службой занятости населения, которая, как потом выяснилось, обеспечивала занятость в основном самих работников службы занятости.

Но что означает на практике реализация принципов «гуманистической экономики»? Ведь известно, что экономика сама по себе основана на довольно жестких, а порой и беспощадных законах. Не вступают ли в противоречие законы реальной экономики с гуманистическими целями и идеалами?

В упрощенном плане гуманизация экономики может означать усиление ее социальной направленности. Но это лишь «одна сторона медали», тогда как другая состоит в соответствующем уменьшении эффективности экономки. А значит, «социализация экономики» возможна и оправданна лишь до вполне определенных границ, за которыми «экономика сначала перестает быть экономной», а затем и вообще перестает быть экономикой (что и произошло с социалистической экономикой).

Такая экономика поддерживает социально незащищенные слои населения, за счет финансовых средств, отчуждаемых у активных и успешных субъектов экономической деятельности в форме налогообложения и обязательных отчислений, что и создает у них отрицательную обратную связь, т.е. уменьшающую заинтересованность в достижении высоких положительных результатов деятельности или в их легализации. Тем самым государство создает условия, с одной стороны, поощряющие иждивенческие настроения, а с другой, снижающее заинтересованность в высокоэффективном труде и инвестициях. А это в свою очередь и приводит к увеличению доли малоимущих в составе населения, и, следовательно, к его общему обнищанию.

При таком упрощенном поверхностном взгляде ответ на поставленный вопрос будет утвердительным: «Да, реальная высокоэффективная экономика и гуманистические цели и идеалы противоречат друг другу и несовместимы». Этот вывод является довольно странным и парадоксальным. Ведь ясно, что именно экономика создает все материальные блага, являющиеся основой для реализации социальных программ.

Таким образом, необходимо найти баланс между обеспечением интересов самых широких слоев населения и высокой эффективностью экономики. Причем необходимо иметь постоянно действующую стандартизированную технологию, не только обеспечивающую поиск и периодическое определение этой точки оптимального баланса для различных регионов, но и выработку научно-обоснованных рекомендаций по конкретным мерам, обеспечивающим балансирование вблизи этой точки.

В настоящее время фактическое положение дел в этой области далеко от желаемого, что и создает проблему, частное решение которой приводится в данной работе.

4.1.1.2. Концепция решения

В настоящее время широко распространено мнение, базирующееся еще на марксистских традициях (учении о базисе и надстройке), заключающееся в том, что состояние экономики полностью определяет состояние общества в целом. По сути дела на этом убеждении основан и современный технократический миф о «грамотной экономической политике», как пути, который способен привести общество к процветанию.

Однако при этом часто упускается из виду, что экономика развивается не сама по себе, но ее создают и развивают совершенно конкретные люди. И именно ценностные ориентации, интеллектуальный потенциал, уровень образования и культуры, профессиональный уровень, и уровень морали и сознания этих конкретных людей определяют направление и динамику как технологического, так экономического развития.

Кратко эту мысль можно выразить словами: «Не экономика определяет состояние нации, а наоборот, состояние нации определяет экономику». И, безусловно, та часть нации, которая играет в этом процессе определяющую положительную роль, вполне заслуживает того, чтобы ее интересы были учтены при определении целей и результатов гуманизации экономики, также, как и интересы незащищенных слоев населения, которые почему-то только и имеются в виду, когда говорят о социально ориентированной экономике.

Предлагается посмотреть на проблему гуманизации экономики учитывая, что кроме, незащищенных слоев населения, являющихся для экономики чисто затратной нагрузкой, существуют и другие – дееспособные слои с высоким уровнем компетентности, активности и адаптивности, которые собственно и создают, и развивают эту экономику. Причем эти слои населения являются полноправными гражданами страны, ничуть не менее, чем малоимущие.

Предлагается именно на эти активные слои и сделать ставку в государственной политике гуманизации экономики, дать им возможность обеспечить процветание и для себя, и, тем самым, и для всех остальных, принять меры для увеличения доли активного населения в общей массе.

Таким образом, мы считаем, что гуманистически ориентированная экономика включает социально ориентированную экономику как одно из направлений, но не сводится к ней, т.е. представляет собой нечто гораздо большее. Гуманистическая экономика – это экономика, активно поддерживающая наиболее здоровую и эффективно работающую часть общества и стимулирующая переход в эту категорию населения всех тех, кто имеет такое желание и способности, создающая для этого все необходимые благоприятные условия.

Если эта политика будет эффективной, то доля малоимущего населения будет уменьшаться, а населения с высоким уровнем достатка (средний класс) – возрастать, постепенно достигнув уровня развитых стран, и, тем самым, цель гуманистической экономики будет достигнута.

При этом уровень развития общества должен оцениваться не только по достатку основной массы населения, но и по уровню наименее незащищенных слоев: пенсионеров, молодежи, многодетных и одиноких матерей, безработных, инвалидов и бездомных. И всемерное повышение этого уровня является моральным долгом любого здорового общества.

Таким образом, в гуманистической экономике, в отличие от социально ориентированной, реальная высокоэффективная экономика и гуманистические цели и идеалы не только не противоречат друг другу, но и являются необходимыми и взаимно обуславливающими компонентами системы процветающего справедливого общества.

Но здесь возникает вопрос о выборе адекватного интегрального (комплексного) критерия оценки эффективности гуманистически ориентированной экономики. Если такой критерий и способы его применения на практике будут определены, то после этого корректно ставить вопрос о выработке механизма поддержки принятия решений по управлению экономикой по этому интегральному критерию. В качестве такого критерия предлагается использовать «качество жизни».

4.1.1.3. Структура и содержание понятия
«качество жизни»

В настоящее время не существует общепринятого научного определения понятия «качество жизни» и каждый автор акцентирует внимание на одной из сторон этого понятия.

Проанализировав структуру различных определений качества жизни, мы обнаружили, что в структуре этих определений можно выделить содержательную и операциональную части. В содержательной части раскрывается сам смысл понятия, а в операциональной конкретизируется способ количественного измерения уровня качества жизни.

В содержательной части во всех определениях говорится о степени удовлетворения материальных, культурных и духовных потребностей человека.

Но для того, чтобы можно было предметно говорить о степени удовлетворения каких-либо потребностей: во-первых, сами эти потребности должны существовать, т.е. входить в субъективный образ желаемого «стандарта жизни»; во-вторых, должен быть известным некий базовый уровень удовлетворения потребностей, взятый за «начало отсчета»; в-третьих, должна существовать процедура, позволяющая сравнить фактический уровень удовлетворения потребностей с базовым, и количественно выразить результаты этого сравнения в некоторых единицах измерения.

В операциональной части определения конкретизируется процедура сравнения фактического уровня удовлетворения потребностей с базовым. Эти процедуры можно разделить на две основные группы: основанные на субъективной самооценке; основанные на внешней объективной оценке.

Мы со своей стороны предлагаем также комплексное определение, предусматривающее комплекс различных средств для количественного измерения качества жизни. Этим самым обеспечивается возможность сопоставления оценки и самооценки, что также может дать весьма существенную информацию для анализа, например появляется возможность говорить о степени адекватности самооценки качества жизни.

Определения качества жизни, основанные на субъективной самооценке

В специальной литературе приводится ряд определений, одним из наиболее известных является описание понятия «качество жизни», данное Всемирной Организацией Здравоохранения (ВОЗ).

Этой организацией качество жизни определяется как восприятие людьми своего положения в жизни в зависимости от культурных особенностей и системы ценностей и в связи с их целями, ожиданиями, стандартами и заботами.

Очевидно, что это определение основано на субъективной самооценке, по сути, на уровне удовлетворенности своей жизнью. А этот уровень во многом определяется ожиданиями каждого конкретного человека и от стандартов, принятых в социальной микросреде, с которой он себя ассоциирует.

Таким образом, с этой точки зрения качество жизни – это уровень удовлетворенности человеком своей жизнью по его собственной субъективной самооценке.

Определения качества жизни, основанные на внешней объективной оценке

Существует и более «объективный» подход к определению качества жизни, при котором качество жизни оценивается не по субъективной удовлетворенности самим человеком, а по ряду объективных показателей другими людьми, имеющими для этого полную и достоверную информацию и необходимую квалификацию, т.е. коллективом экспертов.

С этой точки зрения, качество жизни – понятие, отражающее степень удовлетворения материальных, культурных и духовных потребностей человека, измеряемое компетентными и информированными специалистами по набору объективных показателей.

4.1.1.4. Комплексные определения качества жизни

Мы предлагаем такое комплексное определение, которое включает содержательную и операциональную части, а последняя – субъективную самооценку и внешнюю объективную оценку:

Качество жизни – это комплексное понятие, в сопоставимой в пространстве и времени форме отражающее степень удовлетворения материальных, культурных и духовных потребностей человека, оцениваемое как по уровню удовлетворенности человеком своей жизнью по его собственной субъективной самооценке, так и измеряемое компетентными и информированными специалистами по набору объективных показателей.

Понятие «качество жизни» ассоциируется с понятиями «способности» и «потребности», несущими основную смысловую нагрузку в известном лозунге: «От каждого по способностям – каждому по потребностям».

В этой связи мы считаем, что в понятии «качество жизни» обязательно должно учитываться и удовлетворение потребностей в творчестве, в саморазвитии и самореализации своих способностей.

Этим самым мы подчеркиваем принципиальное отличие нашего понимание содержания понятия «качества жизни», в котором человек рассматривается как творец, от понимания, широко распространенного в обществе потребления, основанного на модели человека – как универсального потребителя. Мы считаем, что человек является не только потребителем различных товаров и услуг, но и творцом, причем не только как этих товаров и услуг, но и самого себя и своей жизни.

4.1.1.5. Количественные частные критерии,
входящие в состав интегрального критерия
«качество жизни»

Итак, для количественной сопоставимой оценки качества жизни необходимы методики и измерительные инструменты, позволяющие оценивать как уровень субъективной удовлетворенности, так и объективную картину по ряду показателей.

Сопоставимость в пространстве необходима, чтобы можно было корректно сравнивать оценки, проведенные по данной методике в различных странах и регионах, а сопоставимость во времени – для изучения динамики качества жизни в целом и в разрезе по этим странам и регионам.

Но поскольку не существует даже общепринятого теоретического определения понятия качества жизни, то тем более не существует и общепринятой методики и инструментария, которые были бы стандартизированы на уровне правительства РФ или признаны большинством специалистов и использовалась бы ими для рутинной оценки качества жизни.

Поэтому исследования качества жизни, проведенные различными авторами по своим методикам, даже очень хорошим самим по себе, не обладают совершенно обязательным для подобных методик качеством: сопоставимостью в пространстве и во времени.

Для этого подобная методика должна иметь:

– хорошее научное теоретическое обоснование;

– необходимый юридический статус;

– реализующий ее программный инструментарий, доступный практическим исследователям;

– развитое финансовое, организационное, информационное, технологическое и техническое обеспечение;

– поддержку первых лиц и разработчиков.

Ясно, что удовлетворение всех этих условий – дело довольно отдаленного будущего и в государственном масштабе немыслимо без поддержки на уровне Президента и Правительства и соответствующих целевых комплексных программ.

4.1.1.6. Неформальная постановка задачи
исследования влияния на качество жизни
различных факторов

В данной работе ставится не задача мониторинга уровня качества жизни, как обычно, а задача управления качеством жизни. Мы считаем, что недостаточно знать ситуацию, необходимо еще изменить ее к лучшему. По нашему мнению динамика качества жизни населения вполне заслуживает того, чтобы стать неидеологизированным интегральным социально-экономическим критерием эффективности и результативности деятельности власти.

Для решения этой задачи этого предлагается провести специальное исследование с целью выявить влияние на уровень жизни населения различных групп факторов. В настоящее время в условиях транзитной экономики, администрация руководит социально-экономической ситуацией в своем регионе не путем директивных указаний, как ранее, а с использованием экономических рычагов. В соответствии с этим будем рассматривать влияние на качество жизни населения следующих факторов: состояние различных сегментов рынка; производственные результаты в ценовом, натуральном и относительном выражении по срокам, объемам в разрезе по отраслям, в т.ч. динамика структуры себестоимости продукции; налоговые поступления по срокам и объемам в разрезе по отраслям; инвестиционная активность по срокам и объемам в разрезе по отраслям.

Детализация первых двух групп факторов, применительно к Краснодарскому краю, произведена в работах.

4.1.1.7. Принципиальная когнитивная модель
системы факторов, влияющих
на качество жизни

Государственное регулирование качества жизни – это целенаправленное воздействие на политические, экономические, хозяйственные и социальные и культурные процессы, определяющие качество жизни граждан.

Возникает естественный и закономерный вопрос о том, что же может стать, образно говоря, «тем рычагом, взявшись за который можно перевернуть сложившуюся ситуацию» в пользу создания условий для планомерного устойчивого повышения качества жизни. Безусловно, для обеспечения стабильного повышения качества жизни граждан России необходим механизм социального, делового и политического партнерства, а также наличие соответствующей полной, достоверной и объективной информации о динамике этого процесса, а также специальная структура, занимающаяся анализом этой информации и выработкой научно-обоснованных рекомендаций, направленных на повышение качества жизни.

Из определенных выше групп факторов некоторые также могут рассматриваться как влияющие на другие. В руках администрации сегодня находятся, в основном, экономические и налоговые рычаги воздействия на социум региона.

Среди этих факторов на наш взгляд, прежде всего, необходимо отметить структуру и объем инвестиций, т.е. динамика инвестиций по объемам в разрезе по отраслям производства. Этот фактор выступают как экономический регулятор, позволяющий управлять развитием производственной сферы, и через нее налоговыми поступлениями и качеством жизни населения на уровне региона.

Налоговая система с одной стороны дает средства на социальные программы и бюджетную сферу, а с другой стороны оказывает тормозящее влияние на производство, которое дает населению рабочие места и заработную плату, а предпринимателям – прибыль. Поэтому влияние налоговой ситуации на качество жизни неоднозначно и должна быть определена функция этого влияния с тем, чтобы определить оптимум и выработать механизм его отслеживания (т.к. он может меняться) и балансирования около него.

Инвестиции и дотации могут в какой-то степени компенсировать отрицательное действие налоговой системы и эквивалентно местному смягчению налогового бремени.

Рост производства обуславливает соответствующие изменения в различных сегментах рынка и, в свою очередь, изменяет налоговые поступления и влияет на качество жизни.

Таким образом, инвестиционная и налоговая политика являются системно-образующими факторами, создающими среду для развития производства и рынка, которые непосредственно и через налоговые поступления оказывают влияние на качество жизни. Эта схема является основой построения формальной семантической информационной модели, отражающей систему детерминации качества жизни на уровне региона.

Итак, возникают следующие задачи изучения влияния:

– инвестиционной политики на качество жизни;

– инвестиционной политики на развитие производственной сферы;

– инвестиционной политики на налоговые поступления;

– инвестиционной политики на развитие различных сегментов рынка;

– развития производственной сферы на качество жизни;

– объемов налоговых поступлений на качество жизни;

– развития различных сегментов рынка на качество жизни.

Некоторые из этих задач планируется поставить и решить в ближайшей перспективе.

Кроме того, возникает ряд задач влияния налоговой политики на развитие производственной сферы, объемы налоговых поступлений, развитие различных сегментов рынка и на качество жизни.

4.1.1.8. Структура и содержание понятия
«качество жизни»

Но для того, чтобы можно было предметно говорить о степени удовлетворения каких-либо потребностей, во-первых, сами эти потребности должны существовать.

Во-вторых, должен быть известным некий базовый уровень удовлетворения потребностей, взятый за «начало отсчета».

В-третьих, должна существовать процедура, позволяющая сравнить фактический уровень удовлетворения потребностей с базовым, и выразить результаты этого сравнения в некоторых единицах измерения.

1. Основанные на субъективной самооценке.

2. Основанные на внешней объективной оценке

Мы со своей стороны предлагаем также комплексное определение, предусматривающее комплекс различных средств для количественного измерения качества жизни. Этим самым обеспечивается возможность сопоставления оценки и самооценки, что также может дать весьма существенную информацию для анализа.

4.1.1.9. Определения качества жизни,
основанные на самооценке

Определения качества жизни, основанные на внешней оценке

Комплексные определения качества жизни

Необходимо отметить, что понятие «качество жизни» у нас ассоциируется с понятиями «способности» и «потребности», несущими основную смысловую нагрузку в известном коммунистическом лозунге: «От каждого по способностям – каждому по потребностям».

Этим самым мы подчеркиваем принципиальное отличие нашего понимание содержания понятия «качества жизни» от понимания, широко распространенного в обществе потребления, основанного на модели человека – как универсального потребителя. Мы считаем, что человек является не только потребителем различных товаров и услуг, но и творцом, причем не только как этих товаров и услуг, но и самого себя и своей жизни.

4.1.2. Количественные частные критерии,
входящие в состав интегрального критерия
«качество жизни»

Для этого подобная методика должна удовлетворять следующим основным требованиям:

1. Иметь хорошее научное теоретическое обоснование.

2. Иметь необходимый юридический статус.

3. Иметь реализующий ее программный инструментарий, доступный практическим исследователям.

4. Иметь развитое финансовое, организационное, информационное, технологическое и техническое обеспечение.

5. Иметь поддержку первых лиц и разработчиков.

Детализация путей решения всех этих вопросов не входит в задачу данной работы. В ней мы лишь попытаемся конкретизировать некоторые аспекты решения первого вопроса, а именно конкретизируем систему частных критериев и рассмотрим подходы к поиску вида функции для интегрального критерия, комплексно одним числом (в шкале отношений) характеризующим «качество жизни».

Поиск вида функции для интегрального критерия представляет собой многоплановую проблему, для решения которой необходимо решить ряд задач:

1. Найти способ определения силы и направления влияния частных критериев на уровень качества жизни.

2. Разработать способ измерения силы и направления влияния разнородных по своей природе частных критериев в одних и тех же единицах измерения, что позволило бы их сопоставимым образом представить в виде одной функции.

3. Найти вид самой функции интегрального критерия в которой в качестве аргументов выступали бы значения частных критериев.

Все эти задачи позволяет решить метод системно-когнитивного анализа (СК-анализа). Причем решить не только в принципиальном или теоретическом плане, но и фактически создав семантическую информационную модель влияния системы факторов на уровень качества жизни. Это возможно за счет того, что метод СК-анализа оснащен программным инструментарием, обеспечивающим решение этих задач непосредственно путем обработки эмпирических данных совместно с экспертными оценками.

В соответствии с методом СК-анализа каждый фактор, независимо от его смысла и единиц измерения, рассматривается как переменная числовая величина, принимающая определенное множество значений. Подобные величины формализуются путем сведения к интервальным значениям, т.е. путем введения некоторого количества диапазонов, охватывающих все множество значений фактора, и установления фактов попадания конкретного значения величины в определенный диапазон.

Для каждого фактора устанавливаются свои границы диапазонов, исходя из их количества и множества значений величины фактора.

СК-анализ предусматривает также возможность использования вторичных показателей, являющихся различными функциями первичных показателей. Но этот подход требует данных большего объема и за больший период времени и, поэтому, в данном исследовании применяться не будет.

Затем, после синтеза семантической информационной модели, интервальным оценкам (которые в действительности являются диапазонами шкалы отношений, т.к. границы диапазонов известны и измерены в единицах измерения) приписываются числовые значения, рассчитанные в соответствии с математической моделью СК-анализа и отражающие силу и направление влияния факторов различной природу на качество жизни. Эти числовые значения имеют смысл количества информации, которые мы получаем из факта действия данного значения каждого фактора о том, что уровень качества жизни примет определенное значение.

Целенаправленный поиск, проведенный в специальной литературе, привел нас к выводу, что наиболее полный на данный момент набор частных критериев, объединяющий различные методики измерения качества жизни, опубликован в фундаментальной работе С.А. Айвазяна «Россия в межстрановом анализе синтетических категорий качества жизни населения» [3]. Эта система и приводится ниже.

ПОКАЗАТЕЛИ, ОТРАЖАЮЩИЕ КАЧЕСТВО ЖИЗНИ

1. Априорный набор частных критериев, характеризующих синтетическую категорию высшего уровня общности - «Качество жизни»

- ВВП на душу в текущих ценах с учетом паритета покупательной способности;

- производительность (ВВП на одного работающего);

- личное конечное потребление на душу в год;

- процент ВВП, приходящийся на сферу обслуживания;

- доля неграмотных среди населения старше 15 лет;

- уровень персональной и имущественной безопасности члена общества (эксп. оценки);

- доля доходов 20% богатейшего населения;

- уровень инфляции (потребительских цен);

(лет) - средняя продолжительность жизни;

- уровень безработицы в % от трудоспособного населения;

- доля 17~34-х (20~24-х)-летних, охваченных высшим образованием;

- промышленные выбросы CO2 в метрических тоннах, приходящиеся на 1 млн. долл. ВВП;

- общие расходы на НИОКР в % от ВВП;

- общественные расходы на образование, приходящиеся на душу в год;

- индекс человеческого развития.

2. Априорный набор частных критериев синтетической категории «Качество населения»

- ожидаемая средняя продолжительность жизни при рождении;

- доля неграмотных среди населения старше 15-ти лет;

- доля 17-34-летних, охваченных высшим образованием;

- среднечасовая производительность труда, т.е. ВВП, произведенный одним работающим в час;

- общие расходы на научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки в % от ВВП;

- общественные расходы на образование, приходящиеся на душу в год;

- естественный прирост за год в среднем на 1000 человек населения;

- младенческая смертность, т.е. число умерших в течение первого года своей жизни в среднем на 1000 человек родившихся;

- число умерших за год от инфекционно-паразитарных и онкологических заболеваний, заболеваний органов кровообращения, пищеварения и дыхания, приходящееся в среднем на 1000 человек населения;

- число с врожденными пороками и инвалидов, приходящееся в среднем на 1000 человек населения;

- число больных спидом (состоящих на учете в медицинских учреждениях), приходящееся в среднем на 100000 человек населения;

- среднегодовая производительность труда, т.е. ВВП, произведенный в год одним работающим.

3. Априорный набор частных критериев синтетической категории «Уровень благосостояния населения»

- среднедушевое личное конечное потребление за год с учетом текущего курса местной валюты, местных цен и паритета покупательной способности;

- ВВП на душу в год в текущих ценах с учетом текущего курса местной валюты и ППП;

- отношение доходов 20% богатейшего населения к доходам 20% беднейшего населения;

- уровень инфляции за год, определяемый индексом потребительских цен;

- плотность асфальтовых и бетонных автомобильных дорог, т.е. общая протяженность этих дорог в км., приходящаяся на 10000 км2 территории;

- плотность сети железнодорожных сообщений, т.е. общая протяженность железных дорог в км., приходящаяся на 10000 км2 территории;

- среднее число подсоединений к Интернету, приходящееся на 1000 жителей;

- среднее число используемых телефонных линий, приходящееся на 1000 жителей;

- коэффициент концентрации доходов - индекс Джини;

- средняя величина среднедушевого годового дохода с учетом текущего (среднегодового) курса местной валюты, местных цен и паритета покупательной способности;

- приходится общей площади жилищного фонда на одного жителя;

- доля общей площади жилищного фонда, находящейся в частной собственности граждан;

- доля бедного населения, т.е. населения, среднедушевой доход которых ниже черты бедности;

- оценка приходящейся на одно домашнее хозяйство средней величины имущественной собственности (производственного капитала, личных автомобилей, собственного жилья и другой недвижимости), произведенная с учетом текущего среднегодового курса местной валюты и паритета покупательной способности.

4. Априорный набор частных критериев синтетической категории «Качество социальной сферы»

- уровень безработицы: число зарегистрированных безработных в % к трудоспособному населению;

- число убийств, насилий, вооруженных ограблений, приходящееся в среднем за год на 100000 жителей;

- обязательные отчисления в сфере занятости населения на социальную защиту в % от ВВП;

- уровень персональной и имущественной безопасности членов общества, - экспертная оценка в десятибалльной шкале;

- уровень прозрачности действий правительства, - экспертная оценка в десятибалльной шкале;

- уровень взяточничества и коррупции в обществе, - экспертная оценка в десятибалльной шкале;

- число лиц, состоящих на учете по поводу токсикомании, наркомании и алкоголизма, приходящееся в среднем на 100000 жителей;

- доля работников с вредными и опасными условиями труда;

- число лиц, покончивших с жизнью самоубийством, приходящееся в среднем на 100000 жителей;

- доля работников, принимавших участие в течение года в забастовках;

- число лиц, умерших от случайных отравлений алкоголем, приходящееся в среднем на 100000 жителей.

5. Априорный набор частных критериев синтетической категории «Качество экологической ниши»

- промышленные выбросы CO2 в метрических тоннах (за год), приходящиеся на 1 млн. долл. США произведенного за год ВВП;

- объем выбросов метана из антропогенных источников за год;

- масса вредных веществ, выброшенных в атмосферу за год от стационарных источников, приходящееся на 1 км² территории;

- количество окиси углерода, выброшенного в атмосферу из стационарных источников за год, приходящееся в среднем на душу;

- доля загрязненных вод в общем объеме сточных вод, сброшенных в поверхностные водоемы;

- объем сброшенных в поверхностные водоемы загрязненных вод, приходящийся на 1 км² территории;

- масса токсичных отходов производства и потребления, приходящаяся на 1 км² территории;

- площадь заповедников, заповедно-охотничьих хозяйств и национальных парков, приходящаяся в среднем на 1000 км² территории.

В упомянутой работе указывается, что при формировании приведенных априорных наборов частных критериев в состав источников исходных статистических показателей базового уровня включались не только The World Competitiveness Yearbook. Edition IMD-International, Lausanne, Switzerland.-1996, 1997, 1998, 1999, но и World Development Report, и Rapport Mondial sur le Developpement Humain, и данные Мирового банка по макростатистике стран.

4.1.3. Неформальная постановка задачи
исследования влияния на качество жизни
различных факторов

В данной работе ставится не задача мониторинга уровня качества жизни или надзора за ним, как обычно, а задача управления качеством жизни. Мы считаем, что недостаточно знать ситуацию, необходимо еще изменить ее к лучшему. По нашему мнению динамика качества жизни населения вполне заслуживает того, чтобы стать неидеологизированным интегральным социально-экономическим критерием эффективности и результативности деятельности власти.

1. Состояние различных сегментов рынка.

2. Производственные результаты в ценовом, натуральном и относительном выражении по срокам, объемам в разрезе по отраслям, в т.ч. динамика структуры себестоимости продукции.

3. Налоговые поступления по срокам и объемам в разрезе по отраслям.

4. Инвестиционная активность по срокам и объемам в разрезе по отраслям.

Детализируем первые две группы факторов, применительно к АПК Краснодарского края.

ПОКАЗАТЕЛИ, ХАРАКТЕРИЗУЮЩИЕ
ПРОИЗВОДСТВЕННУЮ СФЕРУ АПК

ДИНАМИКА ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКТОВ ЖИВОТНОВОДСТВА (ТЫС.Т)

Все категории хозяйств

Выращено мяса

Молоко

Яйца, млн.шт.

Шерсть в физ.счете

Сельскохозяйственные предприятия

Выращено мяса

Молоко

Яйца, млн.шт.

Шерсть в физ.счете

ДИНАМИКА ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ В ОТРАСЛЯХ АПК (МЛН.РУБ)

Всего по предприятиям АПК

Отрасли, обеспечивающие АПК средствами производства

Отрасли, перерабатывающие сельскохозяйственное сырье

В т.ч. пищевая промышленность

В т.ч. мукомольно-крупяная и комбикормовая (МКК)

ИНДЕКСЫ ФИЗИЧЕСКОГО ОБЪЕМА ПРОМЫШЛЕННОЙ ПРОДУКЦИИ (В % К ПРЕД.ГОДУ)

Всего по предприятиям АПК

Отрасли, обеспечивающие АПК средствами производства

Отрасли, перерабатывающие сельскохозяйственное сырье

В т.ч. пищевая промышленность

В т.ч. мукомольно-крупяная и комбикормовая

ДИНАМИКА ВАЛОВЫХ СБОРОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

Валовой сбор зерновых и зернобобовых, тыс. т.

Валовой сбор пшеницы, тыс. т.

Валовой сбор ячменя, тыс. т.

Валовой сбор кукурузы, тыс. т.

Валовой сбор риса, тыс. т.

Валовой сбор сахарной свеклы, тыс. т.

Валовой сбор подсолнечника, тыс. т.

Валовой сбор сои, тыс. т.

ПРОИЗВОДСТВО ПРОДУКЦИИ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА ПО КАТЕГОРИЯМ ХОЗЯЙСТВ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ (МИЛЛИОНОВ РУБЛЕЙ)

Хозяйства всех категорий

Сельскохозяйственные предприятия

Хозяйства населения

Крестьянские (фермерские) хозяйства

ФАКТОРЫ

ДИНАМИКА РАЗВИТИЯ ЖИВОТНОВОДСТВА В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Поголовье крупного рогатого скота (КРС)

Поголовье коров

Свиней

Овец

Птицы, млн.гол

ДИНАМИКА ПРОДУКТИВНОСТИ СКОТА И ПТИЦЫ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Средний удой молока от одной коровы, кг

Средний настриг шерсти с одной овцы, кг

Средняя яйценоскость одной курицы несушки, штук

ДИНАМИКА РАСХОДА КОРМОВ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Расход кормов на 1 голову условного скота, кг

Расход концентрированных кормов на 1 голову условного скота, кг

ЧИСЛО ПРЕДПРИЯТИЙ, ВХОДЯЩИХ В АПК КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ (ЕДИНИЦ)

Промышленность - всего

Крупные и средние предприятия

Предприятия состоящие на балансе сельскохозяйственных и др. непромышленных организаций

Малые предприятия

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СРЕДНЕГОДОВОЙ МОЩНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ ПО ВЫПУСКУ ОТДЕЛЬНЫХ ВИДОВ ПРОДУКЦИИ, (В %)

Мясо

Масло животное

Цельно молочная продукция

Сахар-песок

Консервы плодоовощные

Вино виноградное

Мука

Комбикорма

СРАВНИТЕЛЬНЫЕ ДАННЫЕ О СРЕДНИХ ЦЕНАХ РЕАЛИЗАЦИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ, ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ И ПОТРЕБИТЕЛЬНЫХ ЦЕН НА ОТДЕЛЬНЫЕ ВИДЫ ЖИВОТНОВОДЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ, ТЫС. РУБ.

Цены реализации сельскохозяйственных предприятий за 1 тону

Крупно рогатый скот

Свиньи

Птица

Молоко и молочные продукты

Цены реализации перерабатывающих предприятий за 1 т

Говядина

Свинина

Мясо птицы

Потребительские цены в торговле за 1 тонну

Говядина

Свинина

Куры

Молоко цельное

ДИНАМИКА СТРУКТУРЫ СЕБЕСТОИМОСТИ ПРОМЫШЛЕННОЙ ПРОДУКЦИИ ПО ЭЛЕМЕНТАМ ЗАТРАТ В РАЗРЕЗЕ ОТРАСЛЕЙ (КРУПНЫЕ И СРЕДНИЕ ПРЕДПРИЯТИЯ)

Всего по предприятиям АПК:

Материальные затраты

В т.ч. сырье и материалы

Комплектующие и полуфабрикатные

Работы и услуги

Топливо и энергия

Оплаты труда

Отрасли, перерабатывающие сельскохозяйственное сырье:

Из них материальные затраты

В т.ч. сырье и материалы

Комплектующие и полуфабрикатные

Работы и услуги

Топливо и энергия

Оплаты труда

ДИНАМИКА ПОСЕВНЫХ ПЛОЩАДЕЙ И УРОЖАЙНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

Зерновые и зернобобовые

Уборочная площадь, тыс. га

Урожайность, ц/га

в т.ч. пшеница

Уборочная площадь, тыс. га

Урожайность, ц/га

ячмень

Уборочная площадь, тыс. га

Урожайность, ц/га

кукуруза на зерно

Уборочная площадь, тыс. га

Урожайность, ц/га

рис

Уборочная площадь, тыс. га

Урожайность, ц/га

Сахарная свекла

Уборочная площадь, тыс. га

Урожайность, ц/га

Подсолнечник

Уборочная площадь, тыс. га

Урожайность, ц/га

Соя

Уборочная площадь, тыс. га

Урожайность, ц/га

4.1.4. Принципиальная когнитивная модель
системы факторов, влияющих
на качество жизни

Таким образом, инвестиционная и налоговая политика являются системно-образующими факторами, создающими среду для развития производства и рынка, которые непосредственно и через налоговые поступления оказывают влияние на качество жизни. Эта схема влияния отражена в принципиальной когнитивной модели (рисунок 4.1), которая является основной для использования системно-когнитивного анализа при построении формальной семантической информационной модели, отражающей систему определения качества жизни на уровне региона.

Рисунок 4. 1. Принципиальная когнитивная модель влияния инвестиционной и налоговой политики на качество жизни населения

В соответствии с когнитивной схемой возникают задачи изучения влияния:

1. Инвестиционной политики на качество жизни.

2. Инвестиционной политики на развитие производственной сферы.

3. Инвестиционной политики на налоговые поступления.

4. Инвестиционной политики на развитие различных сегментов рынка.

5. Развития производственной сферы на качество жизни.

6. Объемов налоговых поступлений на качество жизни.

7. Развития различных сегментов рынка на качество жизни.

4.1.5. Выводы

Главным фактором, обеспечивающим высокую капитало- и ресурсоотдачу агропромышленных предприятий и экономическую эффективность развития АПК Российской Федерации в целом, должен стать гибкий механизм, формирующийся под влиянием разработанной и научно-обоснованной рыночной модели, управляющий процессом оптимизации направлений и объемов инвестиционных потоков в территориальном и отраслевом разрезах.

Предложено новое научное понятие: «Гуманистическая экономика», которое рассматривается, с одной стороны, как экономика, направленная на благо основной массы населения, а с другой стороны, как приоритет деятельности региональной администрации. Предлагается интегральный критерий оценки степени гуманистической ориентации экономики: уровень качества жизни населения, прежде всего его экономическая составляющая.

Предложена принципиальная когнитивная модель, отражающая иерархическую структуру системы факторов, влияющих на качество жизни, в рамках которой структура и объем инвестиций выступают как экономический регулятор, позволяющий управлять качеством жизни населения на уровне региона.

В условиях рыночной экономики основными исполнительными механизмами управления агропромышленным комплексом являются законодательный, отражающий принятую модель рыночных производственных отношений, и инвестиционный, отражающий модель и цель развития производительных сил. На региональном уровне законодательная функция управления агропромышленным комплексом выражена слабее, чем на федеральном уровне, поскольку она действует в рамках государственного законодательства. Поэтому основным механизмом управления АПК на региональном уровне является инвестиционный механизм.

Предложена схема структуры системы государственного управления АПК, основными блоками которой являются концептуальная модель управления, определяющая цель управления и направления инвестиционных потоков, и подсистема распределения инвестиций.

Разработан инвестиционный механизм управления агропромышленным производством и схема взаимосвязи моделей и фаз управления распределением инвестиций, позволяющих оптимизировать этот процесс, объемы и направления государственных вложений в АПК.

4.2. Формальная постановка задачи и синтез
многоуровневой семантической
информационной модели влияния инвестиций
на уровень качества жизни населения региона

4.2.1. 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.

4.2.2. Инструментарий представления
и формализации исходной информации

Для выполнения этой задачи по нашей инициативе Краснодарским краевым комитетом статистики на основе программного инструментария, обоснованного в работе и критериального инструментария, 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 4.1.

Из этой таблицы видно, что из 61 рекомендованных в работе [3] 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 4. 1 – ДИНАМИКА ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ

Продолжение таблицы 4.1

На основе таблицы 4.1 были сконструированы следующие классификационные и описательные шкалы и градации (таблицы 4.2 и 4.3).

Таблица 4. 2 – 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 4. 3 – ОПИСАТЕЛЬНЫЕ ШКАЛЫ И КОДЫ ГРАДАЦИЙ

Код	Наименование описательной шкалы	Коды градаций
Код	Наименование описательной шкалы	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

4.2.3. Принципиальная многоуровневая модель
управления качеством жизни
на уровне региона

Классификационные и описательные шкалы и градации сконструированы в соответствии с методологией, предложенной в работе [82, 83], с целью создания многоуровневой (иерархической) модели предметной области и соответствующей многослойной нейронной сети, принципиальная схема которой представлена на рисунке 24.

Рисунок 4. 2. 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 [82].

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 4.1. 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). 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 4.3) был запущен программный интерфейс, обеспечивающий автоматический импорта данных из DBF-файла специального формата, сформированного на предыдущем этапе, в систему "Эйдос".

Рисунок 4. 3. 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 4.2) 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 (таблица 4.3) 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 4.4) осуществлен синтез семантической информационной модели-А, отражающей причинно-следственные (каузальные) взаимосвязи между первичными факторами и частными критериями уровня качества жизни, отраженные на рисунке 4.2 в слоях 1 и 2.

Рисунок 4. 4. 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 4.2) 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 4.5) добавлены шкалы с кодами от 109 до 125 и градации с кодами от 541 до 625, соответствующие частным критериям уровня качества жизни.

Рисунок 4. 5. Добавление описательных шкал и градаций
из классификационных в системе "Эйдос" (F5)

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).

Таблица 4. 4 – ИНТЕГРАЛЬНЫЙ КРИТЕРИЙ УРОВНЯ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ КАК ФУНКЦИЯ ОТ ЧАСТНЫХ КРИТЕРИЕВ (ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ)

Код	Наименование описательной шкалы (частные критерии уровня качества жизни)	Коды градаций частных критериев
Код		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 4.4 (градации частных критериев, соответствующие значению интегрального критерия) соответствуют использованным на рисунке 4.2 и расшифрованы в таблице 4.5.

Таблица 4. 5 – 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 4.4 и 4.5 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 4.5 и 4.6 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 H_j имеют одинаковый вес, равный 1. В последующем эти веса частных критериев будут рассчитаны в соответствии с семантической информационной моделью системно-когнитивного анализа [82, 83].

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).

Рисунок 4. 6. Добавление признаков, положительно связанных с введенными частными критериями уровня качества жизни в системе "Эйдос" (F9)

Наиболее интеллектуальным является алгоритм добавления кодов первичных факторов, связанных с частными критериями уровня качества жизни (рисунок 4.7).

Рисунок 4. 7. 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 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" (рис. 4.4) осуществлен синтез многоуровневой семантической информационной модели-Б, отражающей прямые и опосредованные причинно-следственные взаимосвязи между объектами различных уровней, классифицированные в таблице 4.6, кроме связей "Годы" – "Уровень качества жизни" (выделена серым фоном).

Таблица 4. 6 – ВИДЫ КАУЗАЛЬНЫХ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ ОБЪЕКТАМИ РАЗЛИЧНЫХ УРОВНЕЙ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ И ИСТОЧНИКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ЭТИХ СВЯЗЕЙ

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 4.8). Результат работы этого режима отображен в графической форме семантической сети классов, которая приведена на рисунке 4.9 (показаны только отношения сходства).

Рисунок 4. 8. Запуск режима кластерно-конструктивного анализа классов в системе "Эйдос"

Рисунок 4. 9. Семантическая сеть классов, отражающая результаты идентификации лет в соответствии с интегральным критерием уровня качества жизни

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 и с кодами градаций от 626 до 638.

Затем на основе семантической сети, представленной на рисунке 4.9, формируется таблица 4.7.

Таблица 4. 7 – 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.

4.2.4. Планирование исследования модели

4.2.4.1. 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".

4.2.4.2. 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 [82], 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.

4.2.4.3. 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 4. 10. 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 4.11).

Рисунок 4. 11. 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.

4.2.4.4. 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 4. 12. 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 4. 13. 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.

4.2.4.5. 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 4.14).

Рисунок 4. 14. Подсистема "Анализ" системы "Эйдос"

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 4.15).








Рисунок 4. 15. Примеры некоторых двумерных и трехмерных графических форм, позволяющих отображать профили классов и факторов

4.2.4.6. Информационные портреты классов
и факторов различных уровней,
когнитивные 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 [82].

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.

4.3. Решение задач прогнозирования и управления

4.3.1. Детерминация интервальных значений
интегрального критерия уровня качества
жизни направлением и объемами инвестиций

Рассмотрим классификацию информационных портретов, которые позволяет генерировать многоуровневая семантическая информационная модель (таблица 4.8).

Таблица 4. 8 – КЛАССИФИКАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОРТРЕТОВ В МНОГОУРОВНЕВОЙ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

Факторы (наименования, коды)		Классы (наименования, коды)
Факторы (наименования, коды)		Уровень качества жизни	Годы	Частные критерии уровня качества жизни
Наименования	Коды	99-103	86-98	1-85
Годы	626-638
Частные критерии уровня качества жизни	541-625
Первичные факторы (инвестиции)	1-85

В соответствии с задачей, поставленной в данной работе, здесь мы рассмотрим лишь информационные портреты, отражающие влияние структуры инвестиций на качество жизни (выделено цветом).

Для управления генерацией информационных портретов в системе "Эйдос" имеется режим, обеспечивающий удобное полуавтоматическое задание параметров портретов, т.е. диапазонов классов и факторов (таблица 4.9). Мы сформировали это задание в соответствии с таблицей 4.8.

Таблица 4. 9 – ЗАДАНИЕ НА ГЕНЕРАЦИЮ
ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОРТРЕТОВ КЛАССОВ

№	Классы		Факторы
№	Начальный код	Конечный код	Начальный код	Конечный код
1	99	103	1	5
2	99	103	6	10
3	99	103	11	15
4	99	103	16	20
5	99	103	21	25
6	99	103	26	30
7	99	103	31	35
8	99	103	36	40
9	99	103	41	45
10	99	103	46	50
11	99	103	51	55
12	99	103	56	60
13	99	103	61	65
14	99	103	66	70
15	99	103	71	75
16	99	103	76	80
17	99	103	81	85
18	99	103	1	85

Информационные портреты, соответствующие заданиям 1-17, отражающие зависимость уровня качества жизни от отдельных видов инвестиций, оказались малоинформативными, т.к. в них, как правило, оказалось всего по 2-3 строки. Поэтому мы остановились на портретах, генерируемых по заданию 18, в котором рассматривается влияние всех факторов, связанных с инвестициями, на уровень качества жизни (таблицы 4.10 – 4.14).

Таблица 4. 10 – ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОРТРЕТ КЛАССА:
"УРОВЕНЬ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ – ОЧЕНЬ НИЗКИЙ"

Таблица 4. 11 – ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОРТРЕТ КЛАССА:
"УРОВЕНЬ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ – НИЗКИЙ"

Из информационного портрета, приведенного в таблице 4.10, следует, прежде всего, вывод об определяющей роли очень низких объемов инвестиций в основной капитал крупных и средних предприятий здравоохранения (код описательной шкалы: 12, код градации: 56) в получении такого плачевного результата, как очень низкий уровень качества жизни населения. Вторым по значимости фактором, влияющим на получение этого нежелательного результата, но более чем в два раза уступающим первому, является низкий объем инвестиций в основной капитал крупных и средних предприятий жилищно-коммунального хозяйства (код описательной шкалы: 11, код градации: 52).

Из информационного портрета, приведенного в таблице 4.11 видно, что низкий уровень качества жизни детерминируется очень низким объемом инвестиций в основной капитал крупных и средних предприятий жилищно-коммунального хозяйства (код описательной шкалы: 11, код градации: 51), а также в лесное хозяйство (коды: 5-21) и прочие производственные предприятия (коды: 10-46). Из сравнения информационных портретов очень низкого и низкого уровней качества жизни очевидна их высокая степень сходства, которая количественно будет оценена ниже.

Таблица 4. 12 – ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОРТРЕТ КЛАССА:
"УРОВЕНЬ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ – СРЕДНИЙ"

Из информационного портрета на таблице 4.12 видно, что средний уровень качества жизни детерминирован значительно менее жестко, чем очень низкий и низкий. Но в целом можно сказать, что этот результат достигается при очень низких, низких и средних объемах инвестиций в такие отрасли, как лесное хозяйство, прочие производственные предприятия, жилищно-коммунальное хозяйство, промышленность и транспорт.

Таблица 4. 13 – ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОРТРЕТ КЛАССА:
"УРОВЕНЬ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ – ВЫСОКИЙ"

Из информационного портрета, приведенного в таблице 4.13, следует, что высокий уровень качества жизни детерминируется средними объемами инвестиций в основной капитал крупных и средних предприятий промышленности (коды: 3-12), низкими объемами инвестиций в лесное хозяйство (коды: 5-22) и прочие производственные предприятия (коды: 10-47). Здесь может возникнуть естественный вопрос о том, как может быть, что низкие и средние объемы инвестиций сказываются положительно на уровне качества жизни? Ответ, по-видимому, состоит в том, что отрицательный результат достигается, как это видно из таблиц 4.11 и 4.12, при еще более низких объемах инвестиций в эти отрасли, т.е., соответственно, при низких и очень низких их объемах. Но при таком объяснении, которое вполне обосновано, возникает другой вопрос: "А как же сказывается на уровне качества жизни высокий и очень высокий объем инвестиций?" Чтобы получить ответ на этот вопрос необходимо использовать информационные портреты соответствующих градаций факторов, что мы и сделаем ниже в следующем разделе.

Из информационного портрета, приведенного в таблице 4.14, следует, что очень высокий уровень качества жизни жестко детерминируется высокими объемами инвестиций в основной капитал в целом по краю (коды: 1-4), средним объемами инвестиций в сельское хозяйство (коды: 4-18), низким – в торговлю и общественное питание (9-42), средним – в науку (15-73) и АПК (17-83). Здесь возникают те же вопросы, что и при анализе предыдущего информационного портрета.

В целом по информационным портретам классов можно сделать вывод о том, что портреты очень низкого, низкого и среднего уровней качества жизни более-менее соответствуют интуитивным представлениям экспертов, тогда как портреты высокого и очень высокого уровней жизни требуют дополнительных исследований и интерпретации.

Таблица 4. 14 – ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОРТРЕТ КЛАССА:
"УРОВЕНЬ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ – ОЧЕНЬ ВЫСОКИЙ"

4.3.2. Информационные портреты факторов

Рассмотрим информационные портреты значений факторов, отражающих суммарный объем инвестиций в основной капитал, с фильтрацией по кодам классов от 86 до 103, показывающей влияние этих значений факторов на уровень качества жизни и их характерность для различных лет исследуемого периода (таблица 4.15).

Таблица 4. 15 – ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПОРТРЕТЫ ГРАДАЦИЙ ОПИСАТЕЛЬНОЙ ШКАЛЫ: ИНВЕСТИЦИИ В ОСНОВНОЙ КАПИТАЛ (ВСЕГО)

Продолжение таблицы 4.15

Из этих информационных портретов видно, что повышение объемов инвестиций в основной капитал сопровождается повышением уровня качества жизни, что согласуется с интуитивными ожиданиями.

4.3.3. Функции влияния

В функциях влияния мы можем представить информацию, содержащуюся в информационных портретах в форме графиков.

Прежде всего, рассмотрим функцию влияния, представляющую собой один из основных результатов работы: функцию, содержащую результаты фактического применения предложенного интегрального критерия уровня качества жизни (УКЖ) для идентификации каждого года исследуемого периода (рисунок 4.16).

Рисунок 4. 16. Идентификация лет с 1991 по 2003
с применением интегрального критерия уровня качества жизни

Из рисунка 38 видна общая тенденция, состоящая в том, что в соответствии с предложенным критерием в течение рассмотренного периода уровень качества жизни населения региона постоянно и неуклонно увеличивался. Годы с 2001 по 2003 не идентифицировать не удалось по причинам, которые будут рассмотрены ниже. В каждой точке, характеризующей УКЖ, приведено число, представляющее собой аналог доверительного интервала, известного в статистике, имеющийся в математической модели СК-анализа.

Рассмотрим теперь функции, отражающие:

1. Влияние инвестиций на значения интегрального критерия уровня качества жизни.

2. Влияние инвестиций на значения на значения частных критериев уровня качества жизни.

Эти функции также являются одним из основных результатом данной работы.

Для удобства исследователя в во 2-м режиме 5-й подсистемы системе "Эйдос" реализован полуавтоматический режим формирования задания на генерацию информационных портретов и функций влияния (рисунок 4.17).

Рисунок 4. 17. Экранная форма режим формирования режима формирования задания на генерацию информационных портретов и функций влияния системы "Эйдос"

Сразу отметим, что все эти функции в данной работе привести нет возможности, т.к. только функций влияния структуры инвестиций на уровень качества жизни 257. Но мы и не ставим перед собой задачу проанализировать их все. Да в этом и нет необходимости, т.к. несколько упрощая отражаемые этими функциями зависимости классифицируются всего на три типа:

1. Прямо пропорциональные.

2. Обратно пропорциональные.

3. Смешанные.

Упрощение состоит в том, что функции влияния в СК-анализе в общем случае отражают нелинейные зависимости.

Рассмотрим функции влияния объемов инвестиций в различные отрасли на уровень качества жизни (рисунок 4.18).






Рисунок 4. 18. Функции влияния структуры инвестиций на уровень качества жизни

На основании анализа функций влияния, приведенных на рисунке 4.18, можно сделать общий вывод о том, что увеличение объемов инвестиций положительно сказывается на повышении уровня качества жизни.

Этот вывод совпадает с экспертными оценками, но его ценность состоит в том, что в отличие от экспертных оценок, он является строгим количественным выводом, сделанным путем исследования многоуровневой семантической информационной модели, созданной с использованием большого объема статистической информации, отражающей фактическую динамику на уровне региона (Краснодарского края) с 1991 по 2003 годы.

Прямо-пропорциональная зависимость значений интегрального критерия уровня качества жизни, а также ряда частных критериев, от объема инвестиций наблюдаются в тех случаях, когда возрастание объемов инвестиций увеличивает значения критерия, а обратно пропорциональная зависимость – в противоположном случае.

Примеры прямо и обратно пропорциональных зависимостей приведены на рисунках 4.19 – 4.21.

Рисунок 4. 19. Влияние объемов инвестиций в основной капитал
на один из основных частных критериев уровня качества жизни

Валовой региональный продукт (ВРП), приходящийся на душу населения, увеличивается при увеличении объемов инвестиций, т.к. инвестиции положительно влияют на развитие производства, уровень занятости населения и доходы работников.

Рисунок 4. 20. Влияние объемов инвестиций в науку и научное обслуживание на количество вредных выбросов в атмосферу

Внедрение научных достижений в производство повышает уровень его экологической безопасности, снижает количество вредных выбросов в атмосферу.

Рисунок 4. 21. Влияние увеличения объемов инвестиций
на снижение уровня инфляции

Укрепление производства, повышение его стабильности вследствие увеличения объемов инвестиций, снижает уровень инфляции.

Смешанный вариант, как правило, относится к куполообразным функциям и функциям с "ямой", т.е. обратным куполом (рисунки 4.22 и 4.23).

Рисунок 4. 22. Зависимость площади охотничьих угодий
от объемов инвестиций в основной капитал (всего)

Форма функции влияния, приведенная на рисунке 4.22, позволяет предположить, что при очень малом объеме инвестиций площадь охотничьих угодий уменьшаются из-за отсутствия их финансирования, при средних объемах финансирования охотничьи угодья успешно развиваются, а при очень больших – часть из них выходит из категории закрепленных охотничьих угодий и становится частной собственностью.

Этот вывод подтверждается зависимостью, приведенной на рисунке 4.23, которая, по-видимому, может означать, что отчужденные от охотничьих угодий земли начинают использоваться под строительство, например, жилья или элитных туристических баз.

Рисунок 4. 23. Уменьшение площадей охотничьих угодий
при увеличении объемов строительства

На рисунке 4.24 показана зависимость (обратная приведенной на рисунке 4.22), которая позволяет предположить, что очень низкий объем инвестиций в основной капитал приводит к стагнации производства и, как следствие, обнищанию основной массы населения, за исключением небольшой его части, которая научилась обогащаться в этих условиях (левая часть графика). Очень большой объем инвестиций в основной капитал, по-видимому, относительно увеличивает и возможности его не целевого использования, т.к. доля богатейшего населения при этом резко возрастает (правая часть графика). Наиболее благоприятным для возникновения многочисленного среднего класса является средний объем инвестиций.

Рисунок 4. 24. Зависимость численности "среднего класса"
от объемов инвестиций в основной капитал (всего)

Приведем функции влияния на уровень качества жизни сельскохозяйственного производства, перерабатывающей промышленности, материально-технического снабжения в АПК, а также транспортной инфраструктуры (рисунок 4.25).

Рисунок 4. 25. Влияние на уровень качества жизни сельскохозяйственного производства, перерабатывающей промышленности, материально-технического снабжения в АПК, а также транспортной инфраструктуры

Из вида этих функций влияния следует общий вывод о положительном влиянии увеличения объемов сельскохозяйственного производства предприятиями и хозяйствами различных категорий на повышение уровня качества жизни.

4.4. Системно-когнитивный анализ модели

4.4.1. Кластерно-конструктивный анализ классов
и факторов и семантические сети классов
и факторов

Кластерно-конструктивный анализ проводится в 5-й подсистеме системы "Эйдос" (рисунок 4.26) и позволяет:

– выявить классы, наиболее сходные по системе их детерминации и объединить их в кластеры;

– выявить кластеры классов, наиболее сильно отличающиеся по системе их детерминации и построить из них полюса конструктов классов;

– выявить факторы, наиболее сходные по детерминируемым ими классам и объединить их в кластеры;

– выявить кластеры факторов, наиболее сильно отличающиеся по детерминируемым ими классам и построить из них полюса конструктов факторов.

Рисунок 4. 26. Экранная форма управления 5-й подсистемой системы "Эйдос" (режим кластерно-конструктивного анализа классов)

Состояния объекта управления, соответствующие классам, включенные в один кластер, могут быть достигнуты одновременно, т.е. являются совместимыми по детерминирующим их факторам.

Состояния объекта управления, соответствующие классам, образующим полюса конструкта, не могут быть достигнуты одновременно, т.е. являются противоположными по детерминирующим их факторам.

Факторы, включенные в один кластер, оказывают сходное влияние на поведение объекта управления и могут, при необходимости, быть использованы для замены друг друга.

Факторы, образующие полюса конструкта, оказывают противоположное влияние на поведение объекта управления.

Результаты кластерно-конструктивного анализа классов и факторов выводятся в системе "Эйдос" в форме текстовых форм и в графической форме семантических сетей. Рассмотрим некоторые примеры таких форм (рисунки 4.27 – 4.29).

Рисунок 4. 27. Графическое отображение результатов кластерно-конструктивного анализа классов в форме семантической сети (показаны отношения сходства с силой связи >= 15)

Рисунок 4. 28. Графическое отображение результатов кластерно-конструктивного анализа классов в форме семантической сети (показаны отношения сходства и различия с силой связи >= 15)

Какие же выводы можно сделать, анализируя семантическую сеть классов, представленную на рисунке 4.28?

Прежде всего, в ней содержится информация о сходстве обобщенных образов различных лет с обобщенными образами градаций интегрального критерия уровня качества жизни. Если быть конкретнее, то видно, что низким качеством жизни (по использованным критериям) характеризуются прежде всего 1993 и 1994 годы, средним – 1995 год, а очень высоким – 1999 и 2000 годы. Обращает на себя внимание то обстоятельство, что годы с 2001 по 2003 вообще не оказались имеющими сходства ни с одной из градаций интегрального критерия качества жизни. Это можно интерпретировать таким образом, что данный критерий неприменим для оценки уровня качества жизни в эти годы и требует совершенствования, может быть путем введения дополнительных градаций и самого увеличения диапазона шкалы интегрального критерия. Возможной причиной этого является то, что в эти годы в основном закончиись постдефолтные переходные процессы и завершилось становление рыночной экномики.

Кроме того, в семантической сети содержится информация о сходстве самих обобщенных образов лет друг с другом.

Видно, что смежные годы похожи друг на друга, особенно похожи 1993 и 1994, несколько в меньшей степени – 1991 и 1992, 1995 и 1996. И обращает на себя внимание, что 1999 год имеет самый низкий уровень сходства между смежными годами с 1998, что можно предположительно объяснить действием дефолта, очень низкий уровень сходства также между 2000 и 2001 годами, что, по-видимому, говорит о возникновении определенной необратимости в реальных преобразованиях экономики после дефолта. Годы 1999 и 2000 можно считать годами, в которые непосредственно действовали последствия дефолта, а годы с 2001 по 2003 – годы ускоренного развития экономики на основе новых принципов и условий, сформировавшихся в результате процессов, наиболее ярким внешним проявлением которых стал дефолт.

В более обобщенном плане видно, что весь период с 1991 по 2003 годы можно с высокой степенью обоснованности разделить на два периода: до 1998 года, включая и его, и после 1998 года.

1-й период (1991-1998 г.г.) характеризуется высоким сходством не только смежных лет, но и годов, отстоящих друг от друга на 2 и даже 3 года. Например, 1991 год имеет сходство с 1992, 1993, 1994 и даже с 1995 годом. 1997 год сходен не только с 1996, но и с 1995, 1994 и даже с 1993 годом. Это означает, что 1-й период характеризуется очень медленным изменением социально-экономической ситуации.

2-й период (1999-2003 г.г.) характеризуется более радикальным характером преобразований и значительно более высокой динамичностью. Во 2-м периоде, можно обоснованно выделить два подпериода: 1999-2000 годы – это годы непосредственного воздействия последствий дефолта, и 2001-2003 годы – годы качественных преобразований, пока не поддающиеся положительной классификации с использованием шкалы интегрального критерия уровня качества жизни. Что же можно сказать об этих годах? Во-первых, то, что 2001 не характеризуется очень низким уровнем жизни, а поскольку 2001, 2002 и 2003 годы похожи, то тоже самое можно сказать и о них. Во-вторых, 2001 год не похож на 1994 и 1995, а 2002 – на 1994, 1996 и 1997.

Неприменимость данного интегрального критерия к этим годам можно предположительно объяснить тем, что он сформирован на основе информации за весь период с 1991 по 2003 годы, но информация за 2003 год по ряду показателей на момент проведения исследования (май-июнь 2003 года) еще отсутствовала. Поэтому относительный вес информации за 2000-2003 годы в общем объеме всей использованной при формировании критерия информации относительно невелик, а информация до 1999 года по сути дела играет роль дезинформации при исследовании периода с 2000 по 2003 годы. Есть два варианта выхода из этой ситуации: 1) пересинтез модели с исключением из нее информации до 1999 года; 2) пересинтез модели с добавлением в нее полной информации за 2003 и последующие годы. Но эти работы не входят в задачи данной работы.

Возможно, эта ситуация каким-то образом связана с тем, что (как это известно из социологических исследований) период с 2001 по 2003 годы отличается от других периодов тем, что количество людей, положительно оценивающих ход и результаты экономических реформ превышало количество оценивающих их нейтрально или отрицательно.

Кроме того, в семантической сети содержится информация о сходстве обобщенных образов градаций интегрального критерия качества жизни друг с другом. Видно, что градации уровня качества жизни "Очень низкий" и "Низкий" имеют сходство на уровне 27, а "Очень низкий", и "Средний" – менее 10, что, в общем, вполне логично. В тоже время "Очень высокий" уровень качества жизни не сходен с "Очень низким", "Низким" и "Средним", как и должно быть.

Все это в совокупности позволяет сделать вывод о возможности применения аппарата семантических сетей классов для применения интегрального критерия уровня качества жизни к годам, что позволяет анализировать динамику и осуществлять периодизацию социально-экономического развития региона по этому показателю.

Рисунок 4. 29. Графическое отображение результатов кластерно-конструктивного анализа классов в форме семантической сети (показаны отношения сходства и различия с силой связи >= 39%)

На рисунках 4.29 и 4.30 приведены примеры семантических сетей классов и факторов, из которых видно, какие состояния объекта управления детерминируются сходными системами факторов и достижимы одновременно, и какие факторы оказывают на объект управления сходное, а какие – противоположное воздействие.

Рисунок 4. 30. Графическое отображение результатов кластерно-конструктивного анализа факторов в форме семантической сети (показаны все отношения сходства и различия)

4.4.2. Когнитивные диаграммы классов и факторов

Детально увидеть структуру каждой линии связи в семантической сети классов позволяют когнитивные диаграммы классов (рисунок 4.31).

Слева и справа на когнитивной диаграмме классов расположены информационные портреты классов. На каждом портрете факторы ранжированы сверху вниз в порядке убывания силы влияния на переход объекта управления в состояние, соответствующее данному классу. Красным цветом обозначены факторы, оказывающие положительное влияние на этот переход, а синим – отрицательное. Факторы правого и левого портретов соединены линиями красного цвета, если эти факторы вносят вклад в сходство двух классов, и синими – если в различие. Толщина этих линий соответствует величине вклада.

Рисунок 4. 31. Примеры когнитивных диаграмм классов

В принципе, эта диаграмма представляет собой просто графическое изображение коэффициента корреляции, при этом каждая линия, вносящая вклад в сходство или различие соответствует одному слагаемому, ее цвет – знаку, а толщина – модулю этого слагаемого. Но в когнитивных диаграммах учтены также корреляции между факторами, поэтому слагаемых больше, чем в классическом коэффициенте корреляции.

Аналогично, детально изучить структуру каждой линии связи семантической сети факторов позволяют инвертированные когнитивные диаграммы, примеры которых приведены на рисунке 4.32.

Рисунок 4. 32. Примеры когнитивных диаграмм факторов

В когнитивной диаграмме факторов справа и слева расположены информационные (семантические) портреты факторов, в которых классы распознавания, соответствующие будущим состояниям объекта управления, ранжированы в порядке убывания силе влияния на переход в них объекта управления под действием данного фактора. Если фактор способствует переходу объекта управления в некоторое состояние, то оно будет отображено красным цветом, если препятствует – то синим. Факторы сходны, если вызывают переход объекта управления в сходные состояния и различны в противном случае. Соответствующие линии связи, вносящие в клад в сходство, отображаются красным цветом, а в различие – синим. Толщина линий связи соответствует их вкладу в сходство или различие. В диаграммах учитываются сходство и различие классов.

4.4.3. Нелокальные нейроны и интерпретируемые
нейронные сети. Многослойная
нейросетевая модель влияния инвестиций
на качество жизни

Нелокальный нейрон представляет собой будущее состояние объекта управления с изображением наиболее сильно влияющих на него факторов с указанием силы и направления (способствует-препятствует) их влияния (рисунок 4.33).

Нейронная сеть представляет собой просто совокупность взаимосвязанных нейронов. В классических нейронных сетях связь между нейронами осуществляется по входным и выходным сигналам, а в нелокальных нейронных сетях – на основе общего информационного поля.

В таблице 4.16 приводится классификация причинно-следственных связей по уровням опосредованности. Эта классификация использована для отображения параметров заданий на генерацию и соответствующих фрагментов нейронных сетей (таблица 28).

Рисунок 4. 33. Примеры нелокальных нейронов, отражающих влияние инвестиций на уровень качества жизни в регионе (система "Эйдос")

Таблица 4. 16 – ВИДЫ КАУЗАЛЬНЫХ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ ОБЪЕКТАМИ РАЗЛИЧНЫХ УРОВНЕЙ ИЕРАРХИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ И СООТВЕТСТВУЮЩИЕ ФРАГМЕНТЫ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

Факторы (наименования, коды)		Классы (наименования, коды)
Факторы (наименования, коды)		Уровень качества жизни	Годы	Частные критерии уровня качества жизни
Наименования	Коды	99-103	86-98	1-85
Годы	626-638
Частные критерии уровня качества жизни	541-625
Первичные факторы (инвестиции)	1-85

Фрагменты нейронной сети с непосредственными связями, т.е. соответствующие смежным слоям многослойной сети, показаны на голубом фоне.

В пустых клетках таблицы 4.16 могут быть отображены фрагменты нейронной сети, аналогичные показанным. Однако новой информации, по сравнению с уже показанными, они не содержат, т.к. практически они образуются из них путем перемены местами нейронов и рецепторов (инвертирования – отражения относительно горизонтальной оси).

В таблицах 4.17 и 4.18 сгенерированные по этим заданиям непосредственно на основе эмпирических данных и экспертных оценок фрагменты фактической нейронной сети приведены в форме, позволяющей составить из них многоуровневую семантическую информационную модель, принципиальная схема которой приведена на рисунке 24.

Таблица 4. 17 – ФРАГМЕНТЫ МНОГОУРОВНЕВОЙ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ
И НЕЙРОННОЙ СЕТИ С НЕПОСРЕДСТВЕННЫМИ СВЯЗЯМИ

Уровень

Нейронная сеть

№

Наимено-

вание

Уровни качества Жизни (значения Интегрального критерия уровня качества жизни)

Годы

Вторичные факторы (частные критерии уровня качества жизни)

Первичные факторы

Таблица 4. 18 – ФРАГМЕНТЫ МНОГОУРОВНЕВОЙ СЕМАНТИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ
И НЕЙРОННОЙ СЕТИ СО СВЯЗЯМИ РАЗЛИЧНОЙ СТЕПЕНИ ОПОСРЕДОВАННОСТИ

Уровень		Нейронная сеть
№	Наимено- вание	Слои со связями 0-го уровня опосредованности	Слои со связями 1-го уровня опосредованности	Слои со связями 1-го уровня опосредованности	Слои со связями 2-го уровня опосредованности
4 3	Уровни качества Жизни (значения Интегрального критерия уровня качества жизни) Годы
3 2	Годы Вторичные факторы (частные критерии уровня качества жизни)
2 1	Вторичные факторы (частные критерии уровня качества жизни) Первичные факторы

Система "Эйдос" обеспечивает построение любого подмножества многослойной нейронной сети с заданными или выбираемыми по заданным критериям рецепторами и нейронами, связанными друг с другом связями любого уровня опосредованности.

4.4.4. Классические когнитивные карты

Классическая когнитивная карта представляет собой нейрон, соответствующий некоторому состоянию объекта управления с рецепторами, каждый из которых соответствует фактору в определенной степени способствующему или препятствующему переходу объекта в это состояние. Рецепторы соединены связями как с нейроном, так и друг с другом. Связи рецепторов с нейроном отражают силу и направление влияния факторов, а связи рецепторов друг с другом, отображаемые в форме семантической сети факторов, – сходство и различие между рецепторами по характеру их влияния на объект управления. Таким образом, классическая когнитивная карта представляет собой нейрон с семантической сетью факторов, изображенные на одной диаграмме (рисунок 4.34).

Рисунок 4. 34. Примеры классических когнитивных карт, отражающих влияние структуры инвестиций на уровень качества жизни

4.4.5. Обобщенные когнитивные карты

Если объединить несколько классических когнитивных карт на одной диаграмме и изобразить на ней также связи между нейронами в форме семантической сети классов, то получим обобщенную (интегральную) когнитивную карту. На рисунке 4.35 приведена обобщенная когнитивная карта, отражающая результаты идентификации лет с помощью интегрального критерия уровня качества жизни, на рисунке 4.36 – влияние инвестиций на уровень качества жизни.

Рисунок 4. 35. Результаты оценки лет с 1991 по 2003
с помощью интегрального критерия уровня качества жизни

Рисунок 4. 36. Обобщенная (интегральная) когнитивная карта,
визуализирующая связи 2-й степени опосредованности МСИМ
между структурой инвестиций по объемам и отраслям и уровнем качества жизни

Система "Эйдос" обеспечивает построение любого подмножества многоуровневой семантической информационной модели с заданными или выбираемыми по заданным критериям рецепторами и нейронами, связанными друг с другом связями любого уровня опосредованности в форме классических и обобщенных когнитивных карт. В частности, в системе полуавтоматически формируется задание на генерацию подмножеств обобщенной когнитивной карты, показанных на рисунках 4.37.

Рисунок 4. 37. Примеры подмножеств интегральной когнитивной карты, отражающие влияние объемов инвестиций по конкретным отраслям на уровень качества жизни населения региона (система "Эйдос")

4.5. Выводы по 4-й главе

Поставлена задача исследования влияния на качество жизни различных факторов, среди которых рассматриваются: состояние различных сегментов рынка, структура себестоимости продукции, производственные результаты, налоговые поступления, инвестиционная активность. В монографии 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 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, представляющий собой аддитивную функцию от частных критериев.

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

Осуществлен поэтапный синтез многоуровневой семантической информационной модели влияния инвестиций на уровень качества жизни населения региона на основе данных по Краснодарскому краю за 1991 – 2003 годы и проведено ее углубленное исследование.

Данная модель отражает влияние инвестиционной политики, а также развития агропроизводства, перерабатывающей промышленности, материально-технического снабжения, транспортной инфраструктуры, состояния различных сегментов рынка, структуры себестоимости продукции и производственных результатов АПК на качество жизни.

Показана возможность практического применения предложенного количественного интегрального критерия уровня качества жизни для идентификации лет исследуемого периода, а также получены функции влияния объемов и направленности инвестиций на значения интегрального критерия и частных критериев уровня качества жизни населения региона.

Полученные результаты открывают возможности научного обоснования рекомендаций по структуре и объемам инвестиций, наиболее эффективно влияющих на повышение уровня качества жизни населения региона.

ГЛАВА 4. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ИНВЕСТИЦИОННОГО УПРАВЛЕНИЯ АПК

4.1.1. Понятие «гуманистическая экономика». Структура и содержание понятия «качество жизни»

4.1.1.1. Постановка проблемы

4.1.1.2. Концепция решения

4.1.1.3. Структура и содержание понятия «качество жизни»

4.1.1.4. Комплексные определения качества жизни

4.1.1.5. Количественные частные критерии, входящие в состав интегрального критерия «качество жизни»

4.1.1.6. Неформальная постановка задачи исследования влияния на качество жизни различных факторов

4.1.1.7. Принципиальная когнитивная модель системы факторов, влияющих на качество жизни

4.1.1.8. Структура и содержание понятия «качество жизни»

4.1.1.9. Определения качества жизни, основанные на самооценке

4.5. Выводы по 4-й главе

4.1.1. Понятие «гуманистическая экономика».
Структура и содержание понятия
«качество жизни»

4.1.1.3. Структура и содержание понятия
«качество жизни»

4.1.1.5. Количественные частные критерии,
входящие в состав интегрального критерия
«качество жизни»

4.1.1.6. Неформальная постановка задачи
исследования влияния на качество жизни
различных факторов

4.1.1.7. Принципиальная когнитивная модель
системы факторов, влияющих
на качество жизни

4.1.1.8. Структура и содержание понятия
«качество жизни»

4.1.1.9. Определения качества жизни,
основанные на самооценке