Источники и основания государственных политик в России

При определении приемлемой численности экспертов можно исходить из методологических посылок, сформулированных, во-первых, в классической теории тестов. В ней доказано, что зависимость роста надежности агрегированных суждений испытуемых и величины агрегата (число испытуемых) описывается ускоренно убывающей экспонентой.

Во-вторых, известно, что точность суждений и оценок, выполненных небольшой группой экспертов, не уступает таковым, полученным большой группой экспертов. При этом индивидуальное и медианное значения точности оценок, полученных тремя экспертами соответственно, на порядок и вдвое отличаются от таковых, полученных одним или двумя экспертами, затем незначительно возрастают, достигая максимума в интервале от пяти до девяти экспертов. Отсюда следует, что если веса экспертов равны и значение имеет только итоговая коллективная экспертная оценка, измеряемая стандартным отклонением от значения индивидуальной оценки, то оптимальное число экспертов с учетом критерия затрат равно трем. В случае, если процедура коллективной экспертной оценки используется для увеличения точности итоговой оценки, необходимо большее число экспертов, равное пяти-девяти. Кроме того, когда точность начальных индивидуальных оценок экспертов (частично связанная с уровнем их компетентности, который в целом, однако, полагается приемлемым) оставляет желать лучшего, в дальнейшем увеличение точности их коллективной оценки за счет повышения индивидуального качества работы достигается быстрее и дешевле, чем за счет привлечения дополнительного числа экспертов.

4. Наиболее объективен социологический опрос в среде самого объекта управления, пространство потребностей, интересов, отношений которого непосредственно зависит от объявленной цели (ценности).

5. Возможно использование теоретической зависимости параметров цели от параметров фактора, если она известна.

Цель = F (фактор);

где F – конкретный вид функциональной зависимости.

Однако в сложных социальных, политических, экономических системах детерминированные связи встречаются нечасто.

Вполне реально построить математические модели различных видов, но это не всегда доступно ввиду сложности и неопределенности анализируемых систем.

6. Наиболее универсальным методом доказательства факторной природы тех или иных причин, их ранжирования по значимости является корреляционный и регрессионный анализ.

Корреляционный анализ позволяет, вычисляя соответствующие количественные коэффициенты корреляции, выявить причинно-следственную связь между параметром-причиной и параметром-следствием. Для этого необходимы как минимум две временные реализации. Важно заметить, что практически и политически это означает знание и опору на реальный опыт, не на теоретизирование, доктринальный диктат или фантазии и интуитивное озарение, а на практику.

Корреляционный анализ дает возможность определить, что данный фактор – причина того или иного поведения целевого (ценностного) параметра. Необязательно точно знать все детали механизма связи, однако доказать и взвесить значимость самой причинно-следственной связи оказывается вполне возможным. Принципиально важным является вывод, что доказать отсутствие причинно-следственной связи двух процессов можно однозначно. Например, однозначно доказывается, что так называемая стерилизация финансов в российской экономике на инфляцию не влияла, что означает серьезную ошибку государственного управления в сфере финансов.

Если связь параметров нелинейна, то строится уравнение их связи – регрессии.

Определение в процедурах факторного анализа препятствий – наиболее интегративных проблем на пути достижения ценностных целей в общем случае отвечает на вопрос «Что мешает достижению целей?». Однако каждая из этих крупных проблем сама по себе состоит из подпроблем последующих уровней проблемного разложения. Речь идет о декомпозиции проблем первого уровня. Здесь переход на каждый последующий уровень – результат ответа на вопрос «В чем причина вышележащей проблемы? Почему возникает вышележащая проблема?». Декомпозиция осуществляется до тех пор, пока исследователь не дойдет до «первопричины», т. е. фактора, уже недекомпозируемого (или таковой потребности уже нет) с точки зрения возможности управленческого воздействия. Опыт показывает, что подобных уровней-этажей декомпозирования в практике государственно-управленческого проектирования может быть порядка десяти.

Ширина же ветвления проблемы, т. е. количество конечных атомизированных задач, может достигать сотен. Отсюда следует вывод о том, что по наитию, или интуиции, найти решения государственно-управленческих интегративных проблем с должной степенью эффективности очень трудно, скорее невозможно. А вот разложив их на составные, найдя управленческое решение для отдельных элементарных задач, что существенно легче, их потом можно синтезировать в единые государственно-управленческие решения и программные пакеты.

Соответственно на последующей стадии необходима обратная свертка – синтез и конструирование пакетированных решений.