Математическая модель взаимодействия интеллектуальных ресурсов с материальным миром

из "Моделирование и управление процессами регионального развития "

Чтобы получить возможность конструктивного обсуждения взаимодействия интеллектуальных ресурсов с материальным миром, выделим из чрезвычайно широкого понятия интеллектуальные ресурсы только наиболее конструктивную его часть — Научные и Технологические Знания , и рассмотрим ее взаимодействие с Материальным Производством . Вводимые понятия — заведомо неточные и с точки зрения формальной математики могли бы быть отнесены, скорее, к области размытых множеств и нечетких логик. [c.359]
Термином Научные Знания будем обозначать интегрированную совокупность имеющихся в государстве знаний, которые содержатся, главным образом, в фундаментальной науке, образовательных структурах, культуре. Совокупный объем понимаемых таким образом знаний будем условно называть Наукой и обозначать русской буквой Н. [c.359]
Объемы Н и Т частично документированы, но большая часть этих знаний распределена в оперативной памяти конкретных работников научной и технологической сфер. Причем именно эта, не документированная, а, как правило, и не документируемая часть знаний их живых носителей является наиболее ценным интеллектуальным ресурсом , что находит отражение в термине утечка мозгов , обозначающем, беспомощность таможенников проверить содержимое черепной коробки уезжающих за границу ученых и инженеров. [c.360]
Термин Материальное Производство будем понимать в широком смысле и включать в него промышленность, сельское хозяйство, транспорт, торговлю — все пассивные и активные производительные силы государства. Совокупный объем Производства обозначим русской буквой П. [c.360]
Использование виртуальной экономики с целью точного анализа экономической динамики позволяет избежать в нашем обсуждении традиционных трудноизмеримых профессиональных экономических терминов. При соотнесении Производства с терминами реальной экономики под ним можно понимать Валовой внутренний продукт , Валовой национальный продукт , Произведенный национальный доход , Продукцию предприятий материального производства и др. (см., например, [Международный. 1990]). Приведенные экономические понятия определяются разными исследователями и экономическими школами по-разному, и в численном выражении значительно отличаются. В нашем анализе абсолютные значения Производства несущественны, а получаемые относительные характеристики динамики экономических показателей его объемов от названий не зависят. [c.360]
В конструируемой макроэкономической модели три указанные блока выделены по нескольким причинам. Во-первых, это желание выделить самое главное Наука Н и Технологии Т — главные конструктивные части интересующих нас интеллектуальных ресурсов, Производство П является основой и основной составляющей экономики. Во-вторых, это отмеченное выше желание предельного упрощения макроэкономической модели с целью сделать основные выводы наиболее прозрачными. Последнее позволяет привести здесь все немногочисленные выкладки, обосновывающие получаемые нетрадиционные и требующие обсуждения результаты. [c.360]
Наконец, в-третьих, это контраргумент монетарному подходу к управлению экономикой, практикуемому сегодня в России. Монетарные манипуляции является средством перераспределения общественного богатства и могут быть успешно использованы даже в нищей стране для обогащения небольшой прослойки общества. Поднять же общегосударственный уровень благосостояния путем перераспределений невозможно. Единственный путь к достижению этой цели — развитие материального производства, т.е. главного объекта нашей модели. [c.361]
Наиболее простой вариант математической модели взаимодействия Науки и Технологий с Производством описывается виртуальной экономикой с блоками, представленными в табл. 4.5.3. [c.361]
В свою очередь, уравнения второй строки описывают развитие Технологий Т, для которых, аналогично, эффективность инвестируемых в них средств Эит зависит от уровня развития Науки Н и коэффициента Энт эффективности использования Науки для развития Технологий. [c.362]
Современным примером здесь является использование вычислительных математических методов и вычислительной техники, опирающихся, в свою очередь, на фундаментальные достижения теоретической математики и электроники, для интенсификации и повышения качества инженерно-конструкторских работ. [c.362]
Очевидна ограниченность намеренно упрощенной модели. Разумеется, в реальности темпы развития Технологии, Науки и самого Производства зависят от объема Производства, Технология влияет на Науку, в модель должны быть внесены связи с другими элементами экономики и с внешними экономическими блоками. Коэффициенты взаимной эффективности отраслей зависят от объемов всех переменных и определяются целевыми установками и организационными конструкциями Производства, Технологии и Науки, и т.д. [c.362]
Для построения виртуальных экономик , намного полнее отражающих реальные тактические и стратегические процессы, Российская математическая экономика располагает значительными интеллектуальными ресурсами, включающими, в том числе, известные работы Н. Д. Кондратьева, труды нобелевских лауреатов Л. В. Канторовича и В. В. Леонтьева и др. и кончая исследованиями последних лет (см., например, [Иванов и др., 1994 Петров и др., 1996] и библиографию к этим книгам). [c.362]
Использование такой предсказывающей машины позволяет в рамках модели ответить на многие вопросы. В частности, можно анализировать результаты политики инвестирования (их могли бы использовать политические, хозяйственные и научные руководители при принятии тактических и стратегических решений). Для рассматриваемой простой модели явные зависимости (4.5.2) позволяют провести исчерпывающее исследование. [c.364]
Для постановки задачи управления необходимо добавить к полученным явным уравнениям динамики экономики желаемые цели управления. Традиционно считалось, что общее образование населения и объем накопленных научных знаний являются равноправными составляющими национального богатства, наравне с накопленными материальными ценностями. [c.364]
по данным американских экономистов, в 1929—57 гг. фактор улучшения качества рабочей силы в результате повышения уровня ее образования и квалификации обеспечил 23% роста всего национального дохода США, или 42% на одного занятого. В 1950-62 гг. доля образования в приросте национального дохода равнялась в США — 15%, в Англии — 12%. В США фонд образования населения в 1950 г. был равен 35%, в 1960 г. — 47%, в 1967 г. — 48% от стоимости материального национального богатства. В Японии фонд образования населения в 1960 г. равнялся 2/5, а в 1970 — 3/5 стоимости материального национального богатства [Соколов, 1982]. [c.364]
Ин постоянны на интервале прогнозирования. [c.365]
Уравнения (4.5.2)-(4.5.4) описывают задачу управления развитием экономики. Заметим, что и в этой упрощенной постановке требуемое решение приходится выбирать из бесконечного числа возможностей. Следовательно, любое решение, полученное не на основе строгой теории, а угаданное , предложенное на основании опыта или из каких-либо других соображений, почти наверняка не будет соответствовать тем целям, которые преследуются при его принятии. [c.365]

Вернуться к основной статье