WWW.METODICHKA.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Методические указания, пособия
 
Загрузка...

Pages:   || 2 | 3 | 4 |

«Александр Юрьевич ФИЛАТОВ НЕОДНОРОДНОСТЬ И ЕЕ УЧЕТ ПРИ ПРИНЯТИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ Рекомендовано Иркутским региональным отделением Научно-методического совета по математике ...»

-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего профессионального образования

«Иркутский государственный университет»

Александр Юрьевич ФИЛАТОВ

НЕОДНОРОДНОСТЬ

И ЕЕ УЧЕТ ПРИ ПРИНЯТИИ

ЭКОНОМИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

Рекомендовано Иркутским региональным отделением



Научно-методического совета по математике Министерства образования и науки Российской Федерации в качестве учебного пособия для студентов математических и экономико-математических специальностей университетов Иркутск 2013 УДК 330.42 ББК 65.01 Ф 129 Печатается по решению редакционно-издательского совета Иркутского государственного университета Рецензенты: д-р физ.-мат. наук А.В. Савватеев;

д-р экон. наук С.А. Дзюба Филатов А.Ю. Неоднородность и ее учет при принятии экономичеФ 129 ских решений / Филатов А. Ю. – Иркутск: Изд-во ИГУ. – 2013. – 107 с.

Учебное пособие посвящено различным аспектам социальной, экономической, пространственной, политической и языковой неоднородности. Описаны способы ее измерения. Представлены основы теории принятия решений с учетом неоднородности лиц, принимающих решения.

Предназначено для преподавателей микро- и макроэкономических дисциплин промежуточного и продвинутого уровня, социологии и политологии, а также бакалавров, магистров и аспирантов, изучающих соответствующие дисциплины.

Работа поддержана Российским фондом фундаментальных исследований, грант № 12-06-00280.

Филатов А.Ю., 2013 ФГБОУ ВПО «ИГУ», 2013

ОГЛАВЛЕНИЕ

От автора…………………………………………………………………….…5 Введение в теорию неоднородности……………………………………... …6

1. Измерение неоднородности……………………………………………...10

1.1. Разнообразие и поляризация……………………………………….....10

1.2. Общественный антагонизм…………………………………………...11

1.3. Индексы, измеряющие неоднородность……………………………..13

1.4. Матрица расстояний между языками………………………………...14

1.5. Эмпирические исследования……………………………………….....15 Контрольные вопросы и темы для обсуждения……………………….....17

2. Задача выбора официальных языков Евросоюза………………….....19

2.1. Неоднородность в Евросоюзе………………………………………...19

2.2. Наилучшие наборы официальных языков…………………………...22

2.3. Оптимальное число официальных языков…………………………...25 Контрольные вопросы и темы для обсуждения……………………….....26

3. Теоретико-игровые модели лингвистики……………………………..27

3.1. Модель Зельтена – Пула…………………………………………….....27

3.2. Модель Черча – Кинга……………………………………………….....27

3.3. Модель Габжевича – Гинзбурга – Вебера……………………………..30

3.4. Модель Гинзбурга – Савватеева – Вебера……………………………..34

3.5. Модель Гинзбурга – Ортуньо-Ортина – Вебера……………………....36

3.6. Эмпирическое исследование…………………………………………..37

3.7. Применение рассмотренных моделей в других областях…………....41 Контрольные вопросы и темы для обсуждения……………………….....42

4. Теория коллективного выбора……………………………………….....43

4.1. Проблема кооперативного принятия решений……………………....43

4.2. Парадоксы системы выборщиков………………………………….....45

4.3. Правила Кондорсе и Борда и их следствия…………………………..47

4.4. Аксиоматический подход……………………………………………...52

4.5. Практические рекомендации…………………………………………..57

4.6. Метод Шульце……………………………………………………….....59 Контрольные вопросы и темы для обсуждения……………………….....62

5. Модели политической конкуренции…………………………………...63

5.1. Возможные подходы к моделированию политических рынков…....63

5.2. Модель Хотеллинга – Даунса………………………………………....64 5.3. «Безразличие» и «отчуждение»………………………………………..65

5.4. Многомерная шкала предпочтений…………………………………...66

5.5. Незакрытое множество………………………………………………...69

5.6. Вероятностные модели………………………………………………...71

5.7. Модели с меняющейся валентностью………………………………...73 Контрольные вопросы и темы для обсуждения……………………….....76

6. Эмпирическое исследование политических предпочтений россиян..77

6.1. Исходные данные опроса ВЦИОМ…………………………………...77

6.2. Анализ результатов…………………………………………………....79

6.3. Модель множественного выбора……………………………………..82 Контрольные вопросы и темы для обсуждения……………………….....85





7. Политические институты и экономические результаты…………....85

7.1. Типология институтов………………………………………………...86

7.2. Институты и экономическое развитие…………………………….....87

7.3. Способы экономического роста……………………………………....89

7.4. Демократия и экономический рост: теория и эмпирика…………....90 Контрольные вопросы и темы для обсуждения……………………….....93

8. Политические институты и антикризисная политика……………....94

8.1. Особенности кризисной ситуации…………………………………....94

8.2. Степень автономии политических субъектов…………………….....95

8.3. Хронологические аспекты………………………………………….....96

8.4. Стабильность антикризисных решений……………………………...97

8.5. Экономическая и политическая эффективность………………….....98

8.6. Стратегические парадоксы в условиях кризиса……………………..99 Контрольные вопросы и темы для обсуждения………………………... 100 Заключение…………………………………………………………………. 101 Список литературы………………………………………………………...102

ОТ АВТОРА

Важным аспектом функционирования современной экономики является неоднородность ее агентов. Различия проявляются на любом уровне – от отдельных индивидов до государственных образований. В некоторых случаях неоднородность (понимаемая, например, как разнообразие) является положительным фактором, в некоторых (поляризация) – отрицательным. Как бы то ни было, социальную, экономическую, пространственную, политическую и языковую неоднородность нельзя игнорировать при принятии экономических и политических решений.

В настоящем учебном пособии представлены методы оценивания степени и характера неоднородности и использования полученных индексов при проведении экономической политики. Продемонстрированы проблемы, возникающие при выработке согласованных коллективных решений на основе индивидуальных предпочтений, и возможные способы их решения как в рамках прямой демократии, так и в рамках представительской. Представлены как разработанные теоретико-игровые модели, так и эмпирические исследования, в том числе на российских данных.

Учебное пособие написано на основе фрагментов лекционного курса «Методы социально-экономического прогнозирования», а также циклов открытых лекций «Теория коллективного выбора», «Модели политической конкуренции», «Политические институты и экономические результаты», «Языковая неоднородность и ее учет при принятии экономических решений», читаемых автором в течение нескольких лет в ИМЭИ ИГУ.

Автор выражает особую благодарность Шломо Веберу, Алексею Савватееву, Алексею Захарову и Сергею Афонцеву за многочисленные материалы, использованные при подготовке лекционного курса и учебного пособия, а также полезные комментарии, полученные при личном общении.

ВВЕДЕНИЕ В ТЕОРИЮ НЕОДНОРОДНОСТИ

Экономика, в отличие от других наук о социуме, в качестве главной гипотезы предполагает рациональное поведение агентов. Фирмы максимизируют свои прибыли, потребители – полезность, идеальное государство – экономический рост, реальные чиновники – некую функцию выигрыша, в которую включены с некоторыми весами и общественное благосостояние, и властная сила, и получаемые как легально, так и нелегально доходы. Это лишь один из возможных подходов (скажем, социология, предполагающая поведение людей в рамках некоторых норм и правил, практикует другой).

Однако значительная доля человеческой деятельности может быть описана подобным языком.

Ситуация сильно осложняется тем, что экономические агенты неоднородны. Различаются отдельные люди – у каждого из нас свои индивидуальные ценности и интересы, доходы и потребности. Людей можно объединить в различающиеся между собой социальные страты. Наконец, различаются страны – у каждой своя история, идеология, культура, доминирующая религия, титульная нация, государственный язык.

Если бы каждый потребитель пил «Самый лучший сок», отдыхал в «Самом лучшем отеле» и смотрел «Самый лучший фильм», если бы фирмы не отличались по размеру, профилю деятельности и производительности труда, а регионы и страны по уровню жизни, обеспеченности ресурсами и качеству власти, науки экономики, наверное, не существовало бы. Но практика говорит об ином.

Потребители имеют различные предпочтения. Иногда это объясняется рационально: человеку с плохим зрением требуются очки, а с хорошим

– нет; житель Иркутска нуждается в шубе несколько больше жителя Сингапура. Иногда – связано с чисто субъективными предпочтениями: кто-то красное вино предпочитает белому, а кто-то наоборот; разные люди предпочитают разные марки автомобилей и разных производителей телефонов.

Фирмы даже внутри одной страны многократно различаются по производительности труда. Более того, вопреки распространенному мнению, что одни отрасли (например, нефтегазовая промышленность) живут хорошо, а другие (например, сельское хозяйство) находятся на грани выживания, межотраслевые различия в уровне эффективности гораздо менее существенны, чем различия внутри отраслей. В частности, по данным исследования НИУ ВШЭ [Голикова, Гончар, Кузнецов, Яковлев, 2008] разрыв между лучшими 20 % и худшими 20 % предприятиями России составляют в разных отраслях от 9 до 24 раз (табл.1).

Страны многократно отличаются по качеству жизни. В 2012 г.

среднедушевой ВВП в Люксембурге, по данным Всемирного банка [World Bank, 2013], составлял 107 тыс. долл., а в Малави – всего 268 долл. Разница составляет почти 400 раз! Справедливости ради стоит от

–  –  –

С учетом неоднородности у экономической науки возникают две очень серьезные проблемы. Первая – в рамках теории игр. Резко усложняется задача прогнозирования поведения агентов даже в случае, если их число не превышает нескольких десятков. Практически неограниченное количество сочетаний возможных способов поведения и невозможность поиска равновесий в симметричных стратегиях приводят к резкому расширению спектра возможных состояний экономической системы, что мы и наблюдаем на реальных рынках.

Вторая – в рамках статистического подхода. И именно ей посвящено в большей степени данное пособие. Это проблема перехода от описания экономики на микроуровне (в терминах свойств экономических агентов) к макроуровню (описанию агрегированных свойств систем) при большом количестве участников взаимодействия. Возникают сложности не только и не столько вычислительного плана, но и более серьезные. О них, в частности, говорит теорема о невозможности демократии Кеннета Эрроу [Arrow, 1951] или теорема о невозможности построения идеального индекса цен [Зоркальцев, 1996].

Остановимся на этой проблеме чуть более подробно. Очевидно, что цены на один и тот же товар могут существенно различаться в разных местах, так что идентифицировать их – сама по себе нетривиальная задача. Кроме того имеются сложности с получением статистики по объемам – не все в этом мире фиксируется, и речь даже не о черном рынке, а хотя бы о заведомом преуменьшении реальных продаж в целях сокращения налоговых выплат. Наконец, набор потребляемых благ со временем меняется. Если хлеб и молоко можно считать стандартными (в некотором приближении) в течение многих сотен лет, то на наших глазах появились и исчезли кассетные магнитофоны, родилась и развилась сотовая связь, да и тот же компьютер сегодня и 20 лет назад – это «две большие разницы».

Однако вполне распространено заблуждение, что сложности на этом заканчиваются. То есть, если в некоторой идеальной стране зафиксировать набор потребляемых благ, оперативно получать точные данные по их ценам и объемам продаж, то можно будет однозначно, безо всяких разночтений, определить индекс цен и индекс объемов продаж. К сожалению, это тоже не так. Приведем самые очевидные требования, которым должны удовлетворять индексы цен и объемов:

1. Транзитивность. Если за первый год цены (объемы) возросли втрое, а за следующий – вдвое, то за два года они возросли в 32 = 6 раз.

2. Мультипликативность. Если за некоторый год цены возросли вдвое, а объемы продаж в 1,1 раза, то номинальный ВВП увеличился в 21,1 = 2,2 раза.

3. Требование о среднем. Индекс цен (объемов) должен находиться в диапазоне между крайними значениями индексов цен (объемов) на отдельные товары. Если все товары увеличились в цене от 5 до 20 %, то итоговое значение инфляции не может оказаться равным, скажем, 30 %.

Доказано, что даже эти очевиднейшие требования противоречивы.

Т. е. невозможно построить ни одну индексную формулу, удовлетворяющую данным трем требованиям, исключая тривиальную ситуацию одинакового роста цен на все товары или одинакового изменения объема продаж. Более того, наиболее распространенные на практике индексы Ласпейреса и Пааше (индекс потребительских цен и дефлятор ВВП обычно вычисляются именно по этим формулам) не удовлетворяют ни первому, ни второму требованию.

Что делать? Принцип первый – из давнего мультика: «Используй то, что под рукою, и не ищи себе другое». Совсем отказаться от индексов невозможно (без агрегирования рухнет вся макроэкономика) – значит, нужно пытаться получить если не идеальную, то по крайней мере более адекватную формулу. Самый простой способ следующий: если один индекс завышающий, а второй занижающий, возьмем среднее геометрическое из них. Так, например, из индекса Ласпейреса и индекса Пааше возник индекс Фишера.

Принцип второй: искать новые свойства сразу на уровне макроэкономической системы. Возможно, они будут существенно иными, чем те, которые характеризуют микроуровень. Возможно, они не всегда будут согласоваться с мейнстримной теорией: например, исследования показывают отсутствие функции полезности у отдельного человека (часто ли вы видели покупателя, максимизирующего функцию Кобба – Дугласа при покупке колбасы?), но ее наличие у населения страны и (даже!) у совокупности покупателей гипермаркета. Так что какие-то свойства можно выявлять и на их основе строить вполне достоверные прогнозы.

Более того, в качестве серьезного положительного довода можно назвать наличия в большинстве сложных экономических систем сильного магистрального эффекта. С одной стороны, результаты изучения экономики становятся ее частью и еще сильнее усложняют ее. Например, «идеальная» стратегия трейдера на фондовом рынке, становясь общим знанием, полностью меняет поведение участников и структуру рынка, и при разработке новой идеальной стратегии необходимо это учитывать. С другой стороны, разумная экономическая система должна быть простой, и для покупки хлеба с молоком вовсе не обязательно использовать суперкомпьютеры. Модель рациональных ожиданий, где все знают будущее, при идентификации с правильными параметрами, от этого будущего не зависит. В ряде современных исследований, в частности [Андреев, Пильник, Поспелов, 2009], на реальной эмпирике было показано, как самосогласованность возникает в различных экономических моделях – моделях роста, моделях банковской деятельности, моделях отраслевых рынков.

1. ИЗМЕРЕНИЕ НЕОДНОРОДНОСТИ

1.1. Разнообразие и поляризация Социальная, экономическая, культурная, религиозная, языковая и другие виды неоднородности существенным образом влияют на процессы и схемы принятия политических и экономических решений. В более однородном обществе проще осуществлять реформы или вести антикризисную политику, не опасаясь оппортунистического поведения сильных оппозиционных групп. В нем более распространено альтруистическое поведение. Даже при сопоставлении американской и европейской экономики мы можем увидеть, что разное отношение к бедным (если сформулировать одним словом, в Европе бедные – «несчастные», а в Америке – «другие») приводит к существенно различающимся масштабам перераспределения общественного благосостояния. Повышенный же уровень неоднородности может способствовать непониманию между людьми, дестабилизировать политическую обстановку или даже вести к национальным и религиозным войнам.

Особенно внимательно данную проблему необходимо рассматривать при присоединении к более-менее однородной группе нового существенно отличающегося участника. В качестве примера можно привести проблему формирования межстрановых объединений, таких как СНГ или Евросоюз

– в частности, стоит ли включать в последний Турцию или, скажем, Украину, давать ли новым участникам некоторый особый статус и не станут ли данные действия причиной чьего-то ущемления в правах. Особенно важными эти вопросы стали в последние десятилетия в рамках современной глобализирующейся экономики, в которой ключевой вопрос экономического регулирования о разграничении полномочий между государством и рынком перешел в плоскость разграничения между национальным и наднациональным уровнем.

При этом зачастую неоднородность является хорошим явлением и ведет к всплеску культурного или технического прогресса. Одними из самых ярких примеров этого являются, наверное, Силиконовая долина, ставшая домом для специалистов разных областей знаний со всего света, и институт Макса Планка в 30-х гг. ХХ века.

Таким образом, важно разграничивать хорошую неоднородность, обычно понимаемую как разнообразие, и плохую – поляризацию. Например, если в обществе имеется 3 группы индивидов, различающихся по некоторому признаку, скажем, доходам (бедные, средний класс, богатые), то разнообразие при равномерном распределении жителей (0,33; 0,33; 0,33) будет выше, чем при отсутствии средней группы (0,5; 0; 0,5), а поляризация, наоборот, ниже.

Можно констатировать, что поляризация общества наблюдается, если имеют место следующие свойства:

1. Высокая степень однородности внутри каждой группы.

2. Высокая степень неоднородности между группами.

3. Число групп индивидуумов – небольшое, а численность групп – высокая.

На рисунке 1 представлены два примера неоднородности. В первом случае при высоком разнообразии вряд ли следует ожидать конфликтов, поскольку никто не обладает значительной силой. Второе общество, напротив, при низком разнообразии является сильно поляризованным: есть две сильные существенно отличающиеся группы.

a) разнообразие b) поляризация Рис. 1. Разнообразие и поляризация Иногда возникают ситуации, когда сходные изменения в одном обществе могут уменьшить поляризацию, а в другом – увеличить. Демонстрация этого факта представлена на рис. 2. В первом случае схождение позиций уменьшает поляризацию, поскольку де-факто формируется практически однородное общество, маргинальная группа никакой погоды не делает. Во втором случае, наоборот, поляризация усиливается. Из отдельных слабых групп формируется мощная оппозиция, которая является серьезной альтернативой правому большинству, находящемуся в «девятке».

–  –  –

Заметим, что матрица является симметричной (в общем случае это не так, но пока оставим это условие). Кроме того расстояния между группами удовлетворяют неравенству треугольника. Элементами матрицы в различных постановках задач могут выступать обычное географическое расстояние (например, между столицами регионов) или расстояние в политическом пространстве, разница в доходах различных социальных слоев или близость языков, на которых говорят жители исследуемых стран.

Проблема заключается в том, что нахождение полной матрицы расстояний может представлять существенные сложности. Как минимум, получение порядка n2 значений ее элементов трудозатратно. Как максимум, эти данные могут быть недоступны.

Рассмотрим два возможных упрощения. Дихотомическое расстояние (кто не с нами, тот против нас!) задает нулевое расстояние между членами одной группы и единичное между членами разных. Оно описывается следующей формулой:

T d = { ij }, ij = 1, i j.

Расстояние до центра учитывает исключительно удаленность от единственной центральной группы c, под которой может пониматься столичный регион, правящая партия, титульная нация и т. д. Вся периферия, в свою очередь, считается однородной – все расстояния между периферийными группами принимаются равными нулю:



T c = { ij }, ij = 0, i c, j c.

Введем несколько понятий.

Отчуждение (alienation) представителя i-группы к представителю j-группы – некоторая функция, возрастающая с увеличением расстояния между группами, часто отчуждение просто равняется ij.

Вовлеченность (identification) – функция, увеличивающаяся при росте размера группы. Учитывает, что осознать сопричастность некоторым событиям многие люди готовы не самостоятельно, а следуя правилам коллективного поведения в рамках больших сообществ. Как правило, вовлеченность моделируется степенной функцией s, 0. При j иногда допускаемом варианте = 0 вовлеченность никак не связывается с размером группы.

Индивидуальный антагонизм к представителю j-группы связан как с вовлеченностью в собственную группу, так и с расстоянием до чужаков. Он выражается формулой si ij.

Индивидуальный антагонизм ко всей j-группе складывается из неприятия отдельных индивидов. Он тем больше, чем больше размер группы sj, и равен si s j ij.

Антагонизм i-группы к j-группе, в свою очередь, пропорционален ее размеру si и индивидуальному антагонизму к j-группе. Он вычисляется по формуле si1+ s j ij.

Эстебан и Рэй в 1994 г. предложили использовать показатель общественного антагонизма [Esteban, Ray, 1994], равный сумме антагонизмов всех групп, составляющих общество, друг к другу:

k k A(, T ) = s i1+ s j ij.

i =1 j =1 На его основе можно построить множество частных показателей. Некоторые из них ранее уже применялись в качестве измерителей неоднородности, причем далеко не только экономистами.

1.3. Индексы, измеряющие неоднородность Исторически первым измерителем разнообразия был предложенный Клодом Шенноном в 1949 г. индекс этнолингвистической фрагментации [Shannon, 1949]. Он равен вероятности, с которой два случайных представителя общества будут относиться к разным группам. Значение индекса ELF, равное нулю, означает абсолютную однородность общества, а равное единице – максимальную разобщенность. Формула индекса этнолингвистической фрагментации ( ) k ELF = A 0, T d = 1 s i2 i =1 совпадает с индексом общественного антагонизма при использовании дихотомической матрицы расстояний и значения = 0.

При прочих равных условиях для индекса ELF выполняются следующие свойства. Рост числа групп k увеличивает значение индекса. При фиксированном же числе групп наибольшая неоднородность достигается, если группы оказывается одинакового размера: s1 = s2 =... = sn.

В развитие теории Шеннона Джозеф Гринберг в 1956 г. предложил [Greenberg, 1956] использовать индекс (названный позднее его именем), учитывающий расстояние между группами:

k k GI = A(0, T ) = si s j ij.

i =1 j =1 Заметим, что индекс Гринберга вычисляется по формуле Эстебана – Рэя с использованием = 0 и произвольной матрицы расстояний. Он равен ожидаемому расстоянию между двумя случайно взятыми представителями общества.

Индекс поляризации, предложенный Мартой Рейнал-Кверол в 2002 г.

[Reynal-Querol, 2002], в отличие от вышеперечисленных аналогов, использует = 1, т. е. учитывает вовлеченность людей в группы. Как и в индексе этнолингвистической фрагментации, здесь используется дихотомиче

–  –  –

1.4. Матрица расстояний между языками Коснемся одного из аспектов неоднородности – языка. В мире на две с половиной сотни государств приходится более 7000 живых языков (http://www.ethnologue.com). Таким образом, многие страны (в качестве примеров можно привести Россию, Швейцарию, Бельгию, Испанию) являются мультиязыковыми. А поскольку общение большинства людей не ограничено собственной языковой группой, приходится учить второй, третий и т. д. язык.

Для языковой неоднородности расстояния между группами особенно важно принимать во внимание. Приведем простой пример. В Андорре половина населения говорит на испанском, а половина на каталонском языке.

Поскольку это два близких языка романской группы, языковая неоднородность в стране практически отсутствует. В Бельгии 60 % населения говорит на голландском языке, относящемся к германской группе, а 40 % на французском, входящем в группу романских языков. Очевидно, что неоднородность в Бельгии гораздо выше, однако индексы разнообразия ELF и поляризации RQ демонстрируют противоположное.

Учитывать расстояния между группами при измерении неоднородности обществ предложил еще в 1957 г. Гарри Беккер [Becker, 1957]. Попутно при этом решается проблема разграничения одинаковых и различных групп. Действительно, венецианский язык, несмотря на близость к итальянскому, имеет свои нюансы, американский английский отличается от классического британского образца, а в Мексике лингвисты выделяют 291 диалект. Но нужно ли их выделять как отдельные языки? Наличие матрицы расстояний позволяет учитывать как значительные, так и самые минимальные различия между группами.

В выявлении степени близости языков, как правило, используется один из двух подходов. Джеймс Фирон [Fearon, 2003] предложил метод, основанный на построении лингвистических деревьев. Исследуется в историческом контексте процесс расхождения языков. Первый уровень – самый широкий: относится ли язык к индоевропейской семье, кавказской или, скажем, к уральской. Для индоевропейской семьи выбирается группа языков: романские, германские, славянские... Если выбрана романская группа, определяем, к какой подгруппе относится данный язык: италороманской или, например, балкано-романской. Для итало-романских – к северным, центральным, южным или островным диалектам. И так далее…

Расстояние между языками вычисляется по следующей формуле:

ij = 1 (l m ).

Здесь l – число общих для двух языков ветвей, m – суммарное число ветвей.

Исидором Дайеном, Джозефом Крускалом и Полом Блэком при построении матрицы расстояний между языками использовался [Dyen, Kruskal, Black, 1992] иной принцип. Было взято 200 основных понятий из работы Морриса Сводеша [Swadesh, 1952], и для каждой пары из 95 индоевропейских языков определялось, сколько из этих понятий имеет общие корни. Если обозначить nij – число несовпадений корней, а nij – число совпадений, то расстояние между языками находится по формуле

–  –  –

Здесь сумма величин nij и nij не всегда равнялась двумстам, поскольку были понятия, для которых не удавалось в точности определить общность или различие корней. В то же время, если ij = 0, можно считать, что языки абсолютно близки, а если ij = 1 – абсолютно различные.

1.5. Эмпирические исследования Интересно сопоставить на реальных данных, к насколько разным результатам ведет использование различных индексов языковой неоднородности. Приведем (табл. 3) фрагмент таблицы из работы [Desmet, OrtunoOrtin, Weber, 2009], содержащей индекс этнолингвистической фрагментации, индекс Гринберга, индекс поляризации, индекс Эстебана – Рея и периферийную гетерогенность, вычисленные для различных стран.

Таблица 3 Индексы языкового разнообразия и поляризации в разных странах Страна ELF GI RQ ER PH ELF–GI Панама 0,324 0,322 0,136 0,136 0,303 78 Эстония 0,476 0,457 0,217 0,214 0,451 71 Мексика 0,135 0,127 0,061 0,057 0,123 69 Эквадор 0,264 0,243 0,115 0,109 0,238 68 Болгария 0,224 0,178 0,103 0,083 0,172 65 Россия 0,283 0,183 0,112 0,071 0,165 57 США 0,353 0,092 0,136 0,033 0,078 11 Папуа - Новая Гвинея 0,990 0,598 0,009 0,005 0,038 –4 Украина 0,492 0,066 0,194 0,022 0,053 –42 Андорра 0,574 0,024 0,227 0,009 0,020 –102 Того 0,897 0,060 0,086 0,006 0,023 –126 Ангола 0,785 0,038 0,147 0,006 0,019 –128 Замбия 0,855 0,035 0,110 0,004 0,015 –146 Мозамбик 0,929 0,029 0,064 0,002 0,008 –163 Источник данных: Desmet, Ortuno-Ortin, Weber, 2009 Сопоставление показывает, что учет расстояний в индексе разнообразия полностью мировую картину не изменит. Коэффициент корреляции значимо отличен от нуля: r(ELF, GI) = 0,69. Однако есть отдельные группы стран, для которых это отличие существенно.

Латинская Америка более диверсифицирована с учетом расстояний (в этих странах говорят как на индоевропейских языках, в первую очередь испанском и португальском, так и на сильно отличающихся от них языках индейских племен). В качестве примера можно привести Панаму, находящуюся в мировом рейтинге по индексу этнолингвистической фрагментации на 78 мест дальше, чем по индексу Гринберга. Аналогичная ситуация с Мексикой (+69 мест) и Эквадором (+68 мест).

В свою очередь, Африка с учетом расстояний более однородна, благодаря наличию большого числа похожих языков, на которых говорят различные племена. Например, Мозамбик, являющийся одной из самых разнообразных стран без учета матрицы расстояний, на самом деле весьма однороден (–163 места). Аналогично, однородными являются Замбия (–146 мест), Ангола (–128 мест) и Того (–126 мест).

Европа в данном контексте ведет себя по-разному. Эстония с большим количеством русских (+71 место), Болгария с ее давней турецкой проблемой (+65 мест) и многонациональная Россия (+57 мест) с учетом матрицы расстояний являются гораздо более диверсифицированными. В то же время уже упоминавшаяся Андорра, населенная испанцами и каталонцами, опускается на 102 строчки при работе с индексом, учитывающим расстояние.

Аналогичное исследование можно провести по сопоставлению разнообразия и поляризации. Коэффициент корреляции между «хорошими» индексами GI, ER еще ближе к единице: r(ER, GI) = 0,87. Но и здесь встречаются исключения. Например, для Папуа – Новой Гвинеи, в которой представлено 829 мелких языковых групп, очень высока степень разнообразия (страна находится на 4-м месте среди всех государств мира!). В то же время, при наличии столь мелких групп ни о какой поляризации и речи не идет (страна по поляризации находится на далеком 186 месте).

Поскольку полная матрица расстояний, использующаяся в индексе GI, часто является недоступной для исследователя, а неучет близости языков в индексе ELF приводит к неприятным последствиям, можно пойти на компромисс и учитывать расстояния исключительно до центра (в данном контексте, до родного языка большинства населения страны). При этом потери информации достаточно невелики: r(PH, GI) = 0,93, и индекс периферийной гетерогенности может быть использован в качестве хорошей меры неоднородности при недостатке данных.

В целом исследования [Desmet, Ortuno-Ortin, Weber, 2009] показали, что при использовании «хороших» индексов GI, ER и PH, учитывающих расстояние, неоднородность оказывается значимой при изучении факторов, влияющих на перераспределение общественного благосостояния. В частности, рост неоднородности на одно среднеквадратическое отклонение приводит к сокращению перераспределения примерно на 10 %. «Плохие»

индексы ELF и RQ, не учитывающие расстояния, не позволяют выявить такую зависимость.

В последующих двух главах учебного пособия, основанных на статье [Вебер, Габжевич, Гинзбург, Савватеев, Филатов, 2009], сконцентрируемся именно на проблемах языковой неоднородности. Актуальность постановки продемонстрируем на примере задачи определения оптимального числа и выбора состава официальных языков Евросоюза. Покажем, что изменение характеристик ущемления существенно влияет на порядок включения языков в состав официальных. Также осуществим обзор теоретико-игровых моделей, позволяющих оценивать выгоды и издержки изучения иностранных языков, прогнозировать число изучающих и его динамику в определенных условиях.

Контрольные вопросы и темы для обсуждения

1. Приведите яркие примеры из различных областей экономики, в которых «неоднородность имеет значение».

2. Сформулируйте основные причины неоднородности фирм. Оцените, как эта неоднородность влияет на внутреннюю и международную конкуренцию.

3. Докажите, что наиболее распространенные в экономике индексы Ласпейреса, Пааше и Фишера не удовлетворяют требованиям транзитивности и мультипликативности. Приведите пример транзитивного индекса.

4. На основе данных Мирового банка постройте в динамике распределение стран по среднедушевому номинальному ВВП. Является ли оно унимодальным? Продемонстрируйте, как меняется его среднее значение, дисперсия, асимметрия. Оцените, какие экономические последствия могут иметь эти изменения.

5. На основе данных Мирового банка постройте зависимость между среднедушевым номинальным ВВП и реальным обменным курсом. Подтвердите или опровергните гипотезу Баласса – Самуэльсона.

6. Сформулируйте преимущества и недостатки различных индексов, измеряющих неоднородность. Приведите примеры постановок, в которых использование определенных индексов является неприемлемым, а других

– близким к идеалу.

2. ЗАДАЧА ВЫБОРА ОФИЦИАЛЬНЫХ ЯЗЫКОВ ЕВРОСОЮЗА

2.1. Неоднородность в Евросоюзе Несмотря на распространенное мнение об однородности этого единственного на данный момент успешного (несмотря на экономические проблемы в странах Южной Европы) примера крупного политического объединения стран, это не совсем так. Более того, как показывает табл. 4, Евросоюз (http://ru.wikipedia.org/wiki/Евросоюз), зона Шенгенского соглашения (http://ru.wikipedia.org/wiki/Шенгенское_соглашение) и еврозона (http://ru.wikipedia.org/wiki/Зона_евро) – это далеко не одно и то же. Можно привести все 8 возможных комбинаций относительно вхождения или невхождения страны в соответствующие группы.

Таблица 4 Страны, входящие и не входящие в Евросоюз, зону евро и зону Шенгенского соглашения Не зона евро Зона евро Шенген не Шенген Шенген не Шенген ЕС Швеция Болгария Франция Кипр не ЕС Норвегия Албания Сан-Марино Черногория В данной главе мы коснемся более подробно именно вопросов, связанных с Евросоюзом. К 2004 г. он насчитывал 15 государств: Австрию, Бельгию, Великобританию, Германию, Грецию, Данию, Ирландию, Испанию, Италию, Люксембург, Нидерланды, Португалию, Финляндию, Францию и Швецию. В 2004 г. к Евросоюзу присоединились Венгрия, Кипр, Латвия, Литва, Мальта, Польша, Словакия, Словения, Чехия и Эстония. В 2007 г. после вхождения Болгарии и Румынии состав Евросоюза расширился до 27 членов, в 2013 г. в ЕС вошла Хорватия.

При этом уже сейчас на эти страны в общей сложности приходится 23 государственных языка. Среди них есть широко распространенные:

немецкий язык является родным для 85 млн жителей Евросоюза, английский – для 62 млн, французский – для 61 млн. Есть малые языки: на мальтийском и ирландском говорит всего 300–600 тыс. чел. Есть распространенные языки, не являющиеся государственными: русский (4,2 млн), турецкий (2,2 млн), арабский (1,6 млн).

Возникает проблема международных коммуникаций: если сократить число официальных языков Евросоюза до 1–2, то многие страны, включая крупные, оказываются в ущемленном положении. В то же время очевидна невозможность придать официальный статус не только всем 23 языкам, но и значимой их части. Затраты на перевод документов на все языки (62 % изначально готовятся на английском, 26 % – на французском и только 10 с небольшим процентов на остальных языках), а также связанные с этим задержки и возможные ошибки и разночтения, затраты на

–  –  –

Таблица 6 Матрица расстояний между языками

IT FR SP PT GE NL SW DA EN LI LA SV CZ SK PL GR RU UA

IT 0 0,20 0,21 0,23 0,73 0,74 0,74 0,74 0,75 0,76 0,78 0,76 0,75 0,75 0,76 0,82 0,76 0,77 FR 0,20 0 0,27 0,29 0,76 0,76 0,76 0,76 0,76 0,78 0,79 0,78 0,77 0,76 0,78 0,84 0,77 0,78 SP 0,21 0,27 0 0,13 0,75 0,74 0,75 0,75 0,76 0,77 0,79 0,77 0,76 0,75 0,77 0,83 0,77 0,78 PT 0,23 0,29 0,13 0 0,75 0,75 0,74 0,75 0,76 0,78 0,80 0,78 0,76 0,76 0,78 0,83 0,77 0,78 GE 0,73 0,76 0,75 0,75 0 0,16 0,30 0,29 0,42 0,78 0,80 0,73 0,74 0,74 0,75 0,81 0,76 0,76 NL 0,74 0,76 0,74 0,75 0,16 0 0,31 0,34 0,39 0,79 0,80 0,75 0,76 0,75 0,77 0,81 0,78 0,79 SW 0,74 0,76 0,75 0,74 0,30 0,31 0 0,13 0,41 0,78 0,79 0,75 0,75 0,74 0,76 0,82 0,75 0,76 DA 0,74 0,76 0,75 0,75 0,29 0,34 0,13 0 0,41 0,78 0,80 0,73 0,75 0,73 0,75 0,82 0,74 0,76 EN 0,75 0,76 0,76 0,76 0,42 0,39 0,41 0,41 0 0,78 0,80 0,75 0,76 0,75 0,76 0,84 0,76 0,78 LI 0,76 0,78 0,77 0,78 0,78 0,79 0,78 0,78 0,78 0 0,39 0,66 0,62 0,60 0,64 0,83 0,62 0,63 LA 0,78 0,79 0,79 0,80 0,80 0,80 0,79 0,80 0,80 0,39 0 0,68 0,67 0,64 0,67 0,85 0,64 0,64 SV 0,76 0,78 0,77 0,78 0,73 0,75 0,75 0,73 0,75 0,66 0,68 0 0,34 0,31 0,37 0,82 0,39 0,36 CZ 0,75 0,77 0,76 0,76 0,74 0,76 0,75 0,75 0,76 0,62 0,67 0,34 0 0,09 0,23 0,84 0,26 0,24 SK 0,75 0,76 0,75 0,76 0,74 0,75 0,74 0,73 0,75 0,60 0,64 0,31 0,09 0 0,22 0,83 0,26 0,19 PL 0,76 0,78 0,77 0,78 0,75 0,77 0,76 0,75 0,76 0,64 0,67 0,37 0,23 0,22 0 0,84 0,27 0,20 GR 0,82 0,84 0,83 0,83 0,81 0,81 0,82 0,82 0,84 0,83 0,85 0,82 0,84 0,83 0,84 0 0,83 0,77 RU 0,76 0,77 0,77 0,77 0,76 0,78 0,75 0,74 0,76 0,62 0,64 0,39 0,26 0,26 0,27 0,83 0 0,22 UA 0,77 0,78 0,78 0,78 0,76 0,79 0,76 0,76 0,78 0,63 0,64 0,36 0,24 0,19 0,20 0,77 0,22 0 Источник данных: Dyen, Kruskal, Black, 1992 В соответствии с полученными Исидором Дайеном, Джозефом

Крускалом и Полом Блэком результатами 23 государственных языка, представленные в Евросоюзе, разделим на 8 групп:

1. Английский язык.

2. Германская группа (немецкий, голландский, шведский, датский).

3. Романская группа (французский, итальянский, испанский, португальский, румынский).

4. Славянская группа (словенский, чешский, словацкий, польский, болгарский).

5. Балтийская группа (литовский, латышский).

6. Греческий язык.

7. Ирландский язык.

8. Неиндоевропейские языки (финский, эстонский, венгерский, мальтийский).

Пусть для каждого i-человека известен его родной язык n(i ) и множество L(i ) (для некоторых состоящее только из n(i ) ) языков, которые этот человек знает. Обозначим за T множество официальных языков Евросоюза. Шломо Вебером, Виктором Гинзбургом и Игнасио ОртуньоОртином [Ginsburgh, Ortuno-Ortin, Weber, 2005a; 2005b] были введены 4 расстояния:

0, n(i ) T,.

1. i(d, p ) = 1, n(i ) T.

Данная величина равна нулю, если родной язык человека является официальным языком Евросоюза, и единице в противном случае.

0, L(i ) T,

2. i(d, s ) = 1, L(i ) T =..

Данная величина равна нулю, если человек говорит на одном из официальных языков Евросоюза, и единице в противном случае.

3. i( y, p ) = min y (n(i ), t ).

tT Данная величина равна минимальному расстоянию между родным языком данного человека и одним из официальных языков.

4. i( y, s ) = min y (l, t ).

lL (i ), tT Данная величина равна минимальному расстоянию между одним из языков, на котором говорит человек, и одним из официальных языков.

Посчитав для любого набора официальных языков T среднее по всем гражданам Евросоюза значение * (T ) одной из этих величин (под звездочкой подразумеваем выбранную меру (d,p), (d,s), (y,p) или (y,s)), получим характеристику ущемления. Этот «индекс ущемления» необходимо минимизировать, учитывая, однако, существенно увеличивающиеся издержки при включении в набор новых языков. Таким образом, получаем двухкритериальную задачу, которую, в частности, можно решать с помощью линейной, максиминной или других видов свертки, методом идеальной точки и т. д. Мы будем использовать подход условной минимизации.

2.2. Наилучшие наборы официальных языков Попробуем отыскать наилучшие наборы официальных языков для любого их количества: T = 1, 2, 3,... Эти наборы будут различаться в зависимости от выбранной характеристики ущемления и возраста.

Задача минимизации * (T ) при каждом | T | ставилась и решалась по-новому. Однако на имеющихся данных не было обнаружено ситуации, когда при расширении множества языков их состав менялся иначе, чем простым присоединением новых.

Влияние возраста на знание языков продемонстрировано в табл. 7, взятой из работы Яна Фидрмука, Виктора Гинзбурга и Шломо Вебера 2007 г.

При этом единственным языком, знание которого существенно меняется со временем, является английский. Его действительно молодежь в возрасте до 30 лет (а они определяют тенденции!) знает лучше, чем старшие поколения. Однако последовательность включения языков в набор официальных претерпевает некоторые изменения.

–  –  –

10a 10b 10c 12 13a 13b 14 9+ 9+ 9+ 10a + 12 + 12 + 13a+

CZ FI BG FI+BG SW PT PT

2,1 2,1 2,1 1,3 1,1 1,1 0,9 На схемах 1–3 к 23 государственным языкам добавлен русский язык. Ранее не рассматривавшиеся языки имеют следующие обозначения: RO (румынский), HU (венгерский), BG (болгарский), FI (финский).

Если несколько вариантов последовательности включения языков в набор официальных принципиально не отличаются друг от друга, они обозначены как варианты a, b, c и т. д. Заметим, что для того, чтобы доля ущемляемого населения стала менее двух процентов, необходимо включение в состав официальных 17 языков для индекса (d,s) и 13 языков для индекса (y,s).

Наиболее существенные изменения наблюдаются, если учитывать матрицу расстояний между языками. Неожиданно польский язык (как наиболее распространенный из славянских) вошел в тройку главных языков Евросоюза, немецкий же, являющийся родным для самого большого числа жителей Европы, оказался лишь четвертым. Вообще при учете близости языков на более высокие позиции попадают языки, не имеющие аналогов: значимо повысили свой статус венгерский, греческий и финский. В то же время португальский язык, близкий к испанскому, передвинулся с 9-го места на 14-е, а близкий к немецкому голландский (7-й по числу говорящих на нем в Европе), и так находившийся на 13-м месте, вообще ушел из списка.

Интересно также посмотреть, что произойдет, если ориентироваться исключительно на родные языки, используя в качестве меры ущемления индекс (y,p). Последовательность будет выглядеть следующим образом:

GE GE+IT GE+IT+PL. Видим, что в тройку не входят самые распространенные языки: английский оказывается на 4-й позиции, а французский

– лишь на 5-й. Следовательно, выбор характеристики ущемления может существенно изменить набор официальных языков.

Вхождение в объединение новых стран (особенно крупных по численности населения) также существенно меняет картину. Например, вхождение Украины в Евросоюз может сделать представителем славянских языков словацкий. Польский же откатывается при этом далеко назад. В связи с этим можно рассматривать модели стратегического поведения стран – будут ли они поддерживать расширение Евросоюза или противиться этому.

2.3. Оптимальное число официальных языков Вернемся к проблеме нахождения оптимального числа официальных языков. Графически продемонстрируем зависимость индексов ущемления от числа языков на рис. 3. Графики даны для всех трех рассмотренных ситуаций: «все население», «молодежь» и «все население, с учетом матрицы расстояний между языками».

–  –  –

10 Рис. 3. Зависимость индексов ущемления от числа официальных языков Проблема осложняется тем, что Евросоюз состоит из отдельных государств. Единогласный выбор маловероятен, поэтому любое решение принимается большинством – иногда квалифицированным (необходима поддержка 14 государств, 258 из 345 голосов и 62 % населения), иногда конституционным (число государств увеличивается до 15, кроме того, требуется поддержка 65 % населения, число голосов роли не играет).

Также может использоваться закон Пенроуза [Penrose, 1946; Laurelle, Widgren, 1998]: для принятия решения требуется 62 % голосов, притом, что количество голосов каждой страны пропорционально квадратному корню из ее населения.

Если считать, что страна поддерживает группу языков T, когда уровень ущемления для нее не превышает величины r, можно подсчитать минимальное количество языков, которое будет поддержано в соответствии с заданным правилом голосования: КвБ (квалифицированное большинство), КоБ (конституционное большинство) или ЗП (закон Пенроуза). Сведем данные, соответствующие модели для всего населения, для молодежи и с учетом матрицы расстояний между языками, в табл. 8.

–  –  –

ЗП 8 7 6 6 5 6 5 5 4 3 6 5 2 2 2 Источник данных: Fidrmuc, Ginsburgh, Weber, 2009 Видим, что в настоящее время при принятии решений квалифицированным большинством даже 6-язычный сценарий оказывается непроходным (ни при каком уровне r 50% !), если не учитывать близость языков.

В то же время для молодежи (а, следовательно, в будущем) он становится реальным, начиная с r = 30%.

Также сильно облегчает проведение решений предположение о том, что если в числе официальных имеются «языки-соседи», то люди смогут их относительно легко изучить. Поскольку в данном случае уровень ущемления считается существенно меньшим, то проходным при r = 30%, как это показано в работе Яна Фидрмука, Виктора Гинзбурга и Шломо Вебера 2009 г., может оказаться даже вариант всего с тремя языками.

Контрольные вопросы и темы для обсуждения

1. На данных табл. 6 покажите, что пространство языков является метрическим.

2. На данных табл. 6 найдите европейский язык, наименее удаленный от остальных языков, представленных в таблице.

3. Поясните методы условной оптимизации, линейной и максиминной свертки, идеальной точки, используемые для решения многокритериальных задач.

4. Поясните разницу между общественным оптимумом и равновесием. Приведите примеры ситуаций из различных областей экономики, в которых равновесное состояние не является общественно оптимальным.

5. Используя статистику по населению стран Евросоюза, оцените минимальное количество стран, имеющих возможность принять решение по закону Пенроуза, а также минимальное количество стран, способных заблокировать принятие решения.

3. ТЕОРЕТИКО-ИГРОВЫЕ МОДЕЛИ ЛИНГВИСТИКИ

3.1. Модель Зельтена – Пула Учебное пособие посвящено не только неоднородности (в том числе языковой) как факту, но и ее учету при принятии решений. В частности, попробуем оценить, какие факторы влияют на склонность людей к изучению иностранных языков? Очевидно, что есть ряд причин неэкономического характера, таких как желание читать литературу в первоисточнике, красота языков как таковая и т. д., а также ряд причин экономического свойства, включая возможность общения с носителями языка, сводящихся к ожидаемому росту дохода. Можно объединить все эти причины под общим абстрактным термином «выгоды от общения», как это сделано в основополагающей статье Райнхарда Зельтена и Джонатана Пула 1991 г.

Зельтен и Пул впервые применили [Selten, Pool, 1991] к языковым проблемам теоретико-игровой подход. Они рассматривают модель всего мира, в которой каждая из конечного списка наций представлена континуумом населения, размещённого на отрезке своей длины, интерпретируемой как общая численность данной нации. Внутри каждого отрезка индивидуальная неспособность изучать языки является возрастающей функцией, так что издержки от изучения любого фиксированного набора языков увеличиваются по мере продвижения слева направо внутри соответствующего отрезка. Выгода от общения, напротив, для всех в мире предполагается одной и той же и равной общей численности тех людей, с которыми данный индивид может общаться хотя бы на одном из языков. При этом авторы предполагают, что все жители мира одновременно выбирают, какой набор языков учить.

В этой очень важной работе Зельтен и Пул разрабатывают общую модель и доказывают существование равновесия Нэша (ситуации, когда выбор каждого индивида оптимален при том распределении знания языков, которое возникает в силу сделанных выборов) в довольно общем случае. В данном учебном пособии попробуем охарактеризовать свойства равновесия в различных ситуациях при разных сделанных предположениях относительно количества стран и языков, распределения выгод и издержек изучения языков.

3.2. Модель Черча – Кинга Одной из первых теоретико-игровых моделей лингвистики является модель Черча – Кинга [Church, King, 1993], рекомендуем сравнить ее с работой Оза Шая [Shy, 2001]. В ней делаются следующие предположения:

1. Мир ограничен изучаемой страной, общение с людьми извне не приносит дополнительной полезности.

2. Изучаемая страна – двуязычная (как, например, Канада), общение на третьем языке не представляется возможным.

–  –  –

Равнов. f = f0 / e = e0 f = f0

NL NL NL

В данной модели авторы получили новый четвертый интервал, в котором издержки слишком велики, чтобы было эффективно с точки зрения общественного благосостояния всем французам изучать английский (предельная полезность от того, что последний француз выучит английский, слишком невелика), однако часть из них должна изучить язык. В то же время добиться этого возможно только насильственными методами.



Pages:   || 2 | 3 | 4 |
Похожие работы:

«ДАГЕСТАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА Кунниева Зухраула Абакаргаджиевна Беков Руслан Басирович Нетрадиционные виды туризма Учебное пособие направление подготовки 080200 «Менеджмент» (курс лекций) Махачкала-2012 УДК 330.162 (075.8) ББК 87.75 я 73 Составители: Кунниева Зухраула Абакаргаджиевна к.э.н., преподаватель кафедры «Менеджмент» Дагестанского государственного института народного хозяйства; Беков Руслан Басирович, преподаватель кафедры «Менеджмент» Дагестанского...»

«МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ по разработке и реализации государственных программ Республики Башкортостан Содержание 1. Общие положения 2. Формирование структуры государственной программы 3. Заполнение паспорта государственной программы 4. Требования к содержанию государственной программы:4.1. Характеристика текущего состояния соответствующей сферы социальноэкономического развития Республики Башкортостан 4.2. Цели и задачи государственной программы 4.3. Сроки и этапы реализации государственной...»

«26. 05. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра экономической безопасности, учета, анализа и аудита Шахтарова Л.В. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭКОНОМИКЕ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 38.03.01 (080100.62) «Экономика» очной и заочной формы обучения Тюменский...»

«МИНИCТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ПЕРМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» Т. Г. Шешукова МЕТОДОЛОГИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКИХ ОРГАНИЗАЦИЙ Допущено методическим советом Пермского государственного национального исследовательского университета в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по направлению магистров...»

«СОДЕРЖАНИЕ Введение Аннотация к рабочей программе Рабочая программа Теоретический материал Практический материал Глоссарий Методические рекомендации Фонд оценочных средств ВВЕДЕНИЕ Данная учебно-методическая документация имеет целью оказание методической помощи обучающимся очно-заочной формы обучения факультета МЭ ДА МИД РФ, изучающих дисциплину «Анализ национальной экономики» в их образовательном процессе, усвоении общенаучных знаний и обретении навыков академической научной и...»

«Негосударственное образовательное учреждение среднего профессионального образования «Чебоксарский кооперативный техникум» Чувашского республиканского союза потребительских обществ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ И ОФОРМЛЕНИЮ КУРСОВЫХ РАБОТ для студентов по специальности Экономика и бухгалтерский учет (по отраслям) ПМ.04 Составление и использование бухгалтерской отчетности МДК. 04.02. Основы анализа бухгалтерской отчетности Чебоксары, г. Одобрено Разработана на основе ФГОС по на заседании...»

«Негосударственное частное образовательное учреждение высшего профессионального образования Уральский Институт Фондового Рынка Кафедра «Социально-экономических наук»ОБСУЖДЕНО УТВЕРЖДАЮ Протокол заседания кафедры Проректор № 1 от 19.09.2015 г. по учебной работе Зав. кафедрой _ М.В.Рожкова О.В.Яворская «_» 2015_ г. Рожкова М.В ЭКОЛОГИЯ Учебно-методический комплекс для студентов очной, очно-заочной и заочной форм обучения по специальности 080507 «Менеджмент организации» Екатеринбург УДК 57 ББК 20....»

«Аннотации рабочих программ дисциплин учебного плана направления подготовки 100400 «Туризм» (профиль «Технология и организация туроператорских и турагентских услуг»). Б.1. Гуманитарный, социальный и экономический цикл Б1.Б. Базовая часть Рабочая программа Б1.Б.1. Русский язык и культура речи Планируемые результаты обучения по дисциплине. Выпускник программы бакалавриата должен обладать следующими общекультурными компетенциями (ОК):владеть культурой мышления, способностью к обобщению, анализу,...»

«, Программа учебной практики / А.В. Башарина. – Челябинск: АНО ВПО «Российская академия предпринимательства» Челябинский филиал – 2014 – 16 с. Программа учебной практики по направлению 080100 «Экономика» составлена в соответствии с требованиями ФГОС ВПО, утвержденным приказом Минобрнауки от 21 декабря 2009 г. № 747. Является единой для всех сроков обучения. Разработчик программы: Башарина А.В., к.э.н., доцент, зав. кафедрой «Экономика» Рецензент: Черненко А.Ф., д.э.н., профессор, профессор...»

«Пояснительная записка В соответствии с основными направлениями образования внесены изменения в содержание учебного предмета «география» по сравнению с обязательным минимумом содержания основного и среднего (полного) общего образования, утвержденным приказами Минобразования России от 19,05.98г. № 1236 и от 30.06.99г. № 56. Рабочая программа курса «Экономическая и социальная география мира (10-11 класс)» составлена на основе примерной программы среднего общего образования по географии (базовый...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное автономное учреждение высшего профессионального образования Казанский (Приволжский) федеральный университет Отделение экономики предприятия УТВЕРЖДАЮ Проректор по образовательной деятельности КФУ Проф. Минзарипов Р.Г. _20_ г. Программа дисциплины Оценка стоимости бизнеса Б3.В.17 Направление подготовки: 080100.62 Экономика Профиль подготовки: Экономика предприятий и организаций Квалификация выпускника: бакалавр...»

«ПАСПОРТ Программы инновационного развития Государственной корпорации «Ростехнологии» на период 2011 2020 годов Программа инновационного развития Государственной корпорации Наименование «Ростехнологии» период 20112020 года (далее Программа), утверждена Программы Наблюдательным советом Государственной корпорации «Ростехнологии» (далее Корпорация) 31.03.2011, протокол №2. Пункт 5 поручения Президента Российской Федерации от 03.11.2011 Основание для № Пр-3291. разработки Методические материалы по...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Тюменский государственный нефтегазовый университет» в городе Нижневартовске Кафедра гуманитарно-экономических и естественнонаучных дисциплин ОТЧЕТ О САМООБСЛЕДОВАНИИ ОСНОВНОЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПРОГРАММЫ Направление: 080200.62 Менеджмент Профиль Производственный менеджмент код, наименование Директор филиала ТюмГНГУ Р.М.Галикеев...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Вятский государственный университет» Колледж ФГБОУ ВПО «ВятГУ» УТВЕРЖДАЮ Заместитель директора по учебной работе _ Л.В. Вахрушева 30.10.2014 г. КАЗНАЧЕЙСКАЯ СИСТЕМА ИСПОЛНЕНИЯ БЮДЖЕТОВ Методические указания и контрольные задания для обучающихся заочной формы обучения по специальности 38.02.01 Экономика и бухгалтерский учет (по отраслям)...»

«Министерство образования Республики Беларусь Учреждение образования «Витебский государственный университет имени П.М. Машерова» Кафедра географии ГЕОГРАФИЯ НАСЕЛЕНИЯ Методические рекомендации Витебск ВГУ имени П.М. Машерова УДК 911.3:312(07) ББК 65.04я7 Г35 Печатается по решению научно-методического совета учреждения образования «Витебский государственный университет имени П.М. Машерова». Протокол № 4 от 20.12.2012 г. Авторы-составители: профессор кафедры экономической географии зарубежных...»

«ДАГЕСТАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ИНСТИТУТ НАРОДНОГО ХОЗЯЙСТВА Кафедра экономики Адамова Румина Абдурахмановна Методические указания по самостоятельной работе по дисциплине «География туризма» для направления подготовки бакалавров «Менеджмент», профиль – «Менеджмент в туризме, гостиничном хозяйстве и ресторанном бизнесе» Махачкала2015 ББК 65.43 УДК 338.48 А28 Составитель – Адамова Румина Абдурахмановна, старший преподаватель кафедры экономики ДГИНХ. Внутренний рецензент – Мудуев Шахмардан...»

«УТВЕРЖДАЮ Проректор по учебной и учебнометодической работе _ О.Е. Матюнина «_» 2015 г. ПРОГРАММЫ И МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ПРАКТИКЕ ДЛЯ СТУДЕНТОВ ФАКУЛЬТЕТА ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ Специальность подготовки: 080111– «Маркетинг» Квалификация выпускника: менеджер Москва Издательство МИЭП Автор-составитель: Е.М. Толкаченко Изменения и дополнения внесены зав. кафедрами факультета экономики и управления Программы и методические указания по практике для студентов факультета экономики и управления. –...»

«Негосударственное частное образовательное учреждение высшего профессионального образования Уральский Институт Фондового Рынка Кафедра «Информатики и математических методов в экономике» ОБСУЖДЕНО УТВЕРЖДАЮ Протокол заседания кафедры Проректор № 1 от 21.09.2015 г. по учебной работе Зав. кафедрой _ М.В.Рожкова Попов В.А. «_» 2015_ г. Попов В.А МАТЕМАТИКА Часть 3. Теория вероятностей и математическая статистика Учебно-методический комплекс для студентов всех форм обучения по специальности 080507...»

«МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» Финансово-экономический институт Кафедра экономической теории и прикладной экономики Янин А.Н., Иванова С.А. ЭКОНОМИКА ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ Учебно-методический комплекс. Рабочая программа для студентов направления 38.03.01 (080100.62) « Экономика» профиля «Экономика предприятий и организаций» очной и...»

«ЧАСТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКАЯ ГУМАНИТАРНАЯ АКАДЕМИЯ» ОСНОВНАЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ ПРОГРАММА ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Специальность 080107.65 «Налоги и налогообложение» Квалификация (степень) Экономист, специалист по налогообложению Форма обучения очная, заочная (с изменениями и дополнениями) Самара 2015 ОГЛАВЛЕНИЕ 1. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ 1.1. Основная образовательная программа высшего профессионального образования (ООП ВПО), реализуемая вузом по...»







 
2016 www.metodichka.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Методички, методические указания, пособия»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.