Разработка методов и средств прогнозирования рисков при оказании социальных услуг тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Самойленко, Анатолий Петрович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ОЦЕНКИ И

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА ПРИ ПРЕДОСТАВЛЕНИИ УСЛУГ. 9 1.1 Тенденции в развитии сферы услуг и подходы к их

• классификации.

1.2. Особенности предоставления и получения социальных услуг.

1.3. Типология рисков при предоставлении социальных услуг.

1.4. Искажение информации как основной источник рисков при предоставлении социальных услуг.

1.5. Специфика информации, используемой для оценки рисков.

1.6. Эффективность социальных услуг в контексте риска при их предоставлении.

• 1.7. Выводы.

ГЛАВА 2. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МЕТОДОВ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКА

2.1. Экспертные оценки.

2.2. Регрессионный анализ.

2.3. Дискриминантный анализ.

2.4. Методы сравнения с образцом.

2.5. Общие представления о Data Mining.

2.6. Нейросетевой подход.

2.7. Эволюционные и генетические алгоритмы.

2.8. Алгоритмы построения деревьев решений.

2.9. Алгоритмы ограниченного перебора.

2.10. Выводы.

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОГНОЗА РИСКА В ОБЛАСТИ

УСЛУГ, ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫХ НАСЕЛЕНИЮ.

3.1. Характеристика экспериментальных данных.

3.2. Прогнозирование риска с помощью традиционных методов.

3.3. Сравнительные результаты поиска логических закономерностей с применением различных алгоритмов.

3.4. Информационные портреты «хороших» и «плохих» клиентов

3.5. Выводы.

ГЛАВА 4. ОРГАНИЗАЦИОННЫЙ МЕХАНИЗМ ВНЕДРЕНИЯ

ТЕХНОЛОГИИ DATA MINING В СФЕРЕ СОЦИАЛЬНЫХ УСЛУГ

4.1. Концепция социального кредита.

4.2. Показатели, характеризующие получателей социальной помощи . 127 4.3.Организация информационной базы функционирования технологии DATA MINING в сфере социальных услуг.

4.3. Внедрение технологии DATA MINING в сферу социальных услуг как социальная инновация.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Разработка методов и средств прогнозирования рисков при оказании социальных услуг"

В экономике, организации, управлении часто возникает ситуация, когда необходимо оценить и спрогнозировать риски при принятии экономических и управленческих решений. Данное диссертационное исследование посвящено разработке технологии оценки и прогнозирования рисков при предоставлении социальных услуг. При этом под социальными услугами понимаются такие, при предоставлении которых возникает риск неэффективного использования денежных средств, выделяемых обществом на оказание материальной помощи людям, попавшим в сложную жизненную ситуацию или нуждающихся в социальном кредите со стороны общества.

Анализ эффективности функционирования государственных систем социальной помощи показывает, что проблема риска неэффективного использования весьма значительных средств, выделяемых развитыми странами на социальную помощь, существует. Несмотря на значительный рост объема средств на социальную помощь, бедность в развитых странах существует и не сокращается [36, 87]. В развитых странах (США, Германия), существует целый субкласс людей, живущих на социальные пособия. Такая ситуация чревата развитием иждивенческих настроений в обществе, что весьма негативно скажется на развитии экономики и приведет к снижению ее эффективности.

На первый взгляд может показаться, что эта проблема (риски при оказании социальных услуг), неактуальна для России, где объем социальной помощи незначителен по сравнению с развитыми странами (1,2% ВВП против 3,6% ВВП в США). Но тем острее встает проблема адресности социальной помощи. Наличие эффективной технологии оценки надежности реципиентов социальной помощи позволяет концептуально изменить подход к оказанию социальных услуг. В рамках государственной системы вспомоществования социальная помощь может оказываться как общественное благо (минимальные размеры пособий при минимальной их адресности - всем понемногу). Пособия в значительных размерах должны быть строго адресными, и социальные службы должны оценивать эффективность их использования реципиентами. Но до того социальные службы должны оценить потенциального реципиента с точки зрения риска предоставления ему значительной по размерам материальной помощи. Для этого необходимо составить его «портрет» и сравнить его с «портретами» надежных и ненадежных клиентов системы социальной помощи. Построение портрета реципиента социальной помощи является средством прогнозирования риска при оказании социальных услуг, а социальная услуга приобретает в этом случае характер клубного блага, предназначается для реципиентов, прошедших отбор по критерию риска.

В современной отечественной и зарубежной литературе проблеме оценки риска при предоставлении социальных услуг не уделяется должного внимания. Социальные услуги и социальное обслуживание трактуется как сфера социальной работы [12, 27, 70, 78, 82, 90, 93, 94, 101], основной акцент делается на морально-этические и социально-психологические проблемы при оказании социальной помощи, а вопрос о ее эффективности практически не рассматривается. Но любая деятельность, в том числе и социальная помощь, должна быть оценена по критерию результативности: что изменилось к лучшему в результате оказания социальных услуг. Разработка надежной методики оценки риска при предоставлении социальных услуг позволяет обеспечить адресность социальной помощи, существенно повысить ее эффективность.

Оценка риска предполагает ранжирование объектов по определенным признакам, являющимся факторами риска. Наиболее распространенной технологией ранжирования является технология построения интегрального показателя из нескольких частных. Наиболее часто используется линейная скоринговая модель, которая представляет собой взвешенную сумму определенных характеристик. Линейная модель, на первый взгляд, выглядит просто и логично, но такой упрощенный подход, недостаточно полно учитывает специфику анализируемой информации. Его применение приводит, с одной стороны, к снижению точности оценок, и с другой стороны не позволяет отражать многоаспектность проблемы, связанную с ее системной сложностью. Ограниченность возможностей традиционного подхода делает актуальным поиск новых аналитических возможностей для решения задачи, сформулированной в теме диссертации.

В диссертационной работе исследуются существующие методы анализа данных, раскрываются их недостатки и делаются выводы об их ограниченности и неэффективности при решении основной задачи исследования. Как альтернатива существующим методам предлагается информационная технология обработки данных - DATA MINING, которая является более надежным средством для принятия управленческих решений в случае необходимости ранжирования объектов. В диссертационной работе использован информационный массив оценки надежности клиентов коммерческих банков. Выводы исследования в значительной мере применимы к сфере социальных услуг, поскольку социальная помощь в виде материальных пособий можно трактовать как социальный кредит общества человеку, попавшему в трудное положение. Риск «невозврата» этого кредита должен быть спрогнозирован и оценен.

Таким образом, в диссертационном исследовании на основе анализа эффективности системы социальной помощи, постановки проблемы ее

• адресности, введения понятия «риск при оказании социальной услуги» разрабатываются методы и средства оценки и прогнозирования этого риска на основе современных информационных технологий.

Для достижения этой цели в диссертационном исследовании решаются следующие задачи:

Анализ ситуации с оказанием социальных услуг в России и за рубежом, характеристика эффективности социальной помощи;

Формирование понятийного аппарата и классификация рисков при оказании социальных услуг;

Исследование существующих методов анализа данных, выявление их ограниченности для решения задачи оценки и прогнозирования риска при оказании социальных услуг;

Исследование возможностей адекватной оценки рисков при предоставлении социальных услуг методом DATA MINING, выявление его преимуществ по сравнению с другими методами;

Разработка элементов организационного механизма внедрения технологии DATA MINING как социального новшества.

Предметом диссертационного исследования является проблема повышения эффективности использования средств социальной помощи за счет усиления ее адресности.

Объектом исследования в диссертационной работе является риск при оказании социальной услуги, а также инструментарий оценки и прогнозирования этого риска.

Научная новизна результатов диссертационного исследования заключается в следующем:

• Введено понятие «риск при оказании социальных услуг», которое является ключевым для обеспечения эффективности социальной помощи;

• Предложена новая концепция социальной помощи, обусловленная возможностью обеспечить ее адресность и выраженная дуализмом подхода к социальной помощи как общественному и как клубному благу;

• Предлагается метод для построения информационных портретов надежных реципиентов социальной помощи и доказывается его эффективность:

• Формируются гипотетические информационные портреты надежных реципиентов социальной помощи как средство оценки риска при оказании социальных услуг;

• Разрабатываются организационные схемы функционирования системы социальной защиты в условиях использования методов и средств оценки и прогнозирования риска неэффективного использования социальной помощи.

Практическая значимость исследования заключается в разработке инструментария для принятия решений, обеспечивающих адресность социальной помощи. Наличие такого инструментария позволяет формировать информационные портреты надежных и ненадежных клиентов служб социальной защиты и существенно повысить эффективность использования средств, выделяемых обществом на оказание социальной помощи. Предлагаемые методические разработки при их широком использовании должны стать важным элементом управленческой культуры.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Самойленко, Анатолий Петрович

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Ситуация с социальной помощью в Российской Федерации определяется в основном двумя тенденциями. Во-первых, потребность в ней имеет динамику к росту, поскольку, как показывает статистика, количество людей, нуждающихся в социальном вспомоществовании, не сокращается. Можно предположить рост числа вынужденных переселенцев и беженцев из «горячих точек». Во-вторых, средства государственного вспомоществования весьма ограничены: Россия не столь богата, как США или развитые страны Северной Европы, чтобы иметь возможность снижать социальную напряженность путем раздачи значительных по величине пособий. Таким образом, для России в сфере организации социальной помощи весьма актуальной становится задача обеспечения адресности социальной помощи. Адресность социальной помощи, в свою очередь, предполагает оценку и прогнозирование риска выдачи социальной помощи недобросовестным реципиентам (риск при оказании социальной услуги). Величина этого риска определяет эффективность или неэффективность социальной помощи как конкретному индивиду, так и большим группам людей.

Адресность социальной помощи основывается на оценке определенных характеристик потенциального реципиента. В работе показана ограниченность существующих информационных методов обработки данных, прежде всего скоринговой оценки и как альтенатива этим методам предложена иная информационная технология - технология DATA MINING.

Эта технология дает возможность адекватно определить шаблоны или паттерны надежных или ненадежных реципиентов социальной помощи, то есть фактически оценить риск предоставления социальной помощи определенному реципиенту. Преимущества технологии DATA MINING покзаны на примере анализа надежности клиентов коммерческих банков при предоставлении им кредита. Выводы, полученные на основе этого информационного массива, по мнению автора, вполне применимы и для сферы социальных услуг, хотя показатели, характеризующие реципиента социальной помощи будут несколько иными.

Гарантированная адресность социальной помощи позволяет перейти к принципиально иной концепции оказания социальной помощи, когда социальная помощь как общественное благо консервирует социальный статус ее реципиентов, а социальная помощь как клубное благо (для ограниченного числа реципиентов) позволяет им выйти на более высокий социальный статус. Социальная помощь как клубное благо по своим размерам должна быть достаточно велика, но эффективность ее должна очень четко контролироваться. Технология DATA MINING позволяет определить, будет ли такая социальная помощь эффективна для конкретного реципиента.

На этой основе автором предложена и организационно оформлена концепция социального кредита, которая заключается в предоставлении значительной по размерам материальной помощи ограниченному кругу лиц, который определяется на основе оценки и прогнозирования риска по конкретному получателю социального кредита.

Организационный механизм по внедрению технологии DATA MINING целесообразно разрабатывать, трактуя эту технологию как социальное новшество, на внедрение которого действуют различные факторы. В работе данная социальная инновация профилирована по известным методикам, выявлено, какие факторы действуют наиболее интенсивно и какими должны быть направления усилий лиц, занятых внедрением этой технологии.

Для обучения технологии DATA MINING автором разработан соответствующий учебный курс.

Таким образом, поставленные задачи исследования в диссертационной работе выполнены. Анализ ситуации с оказанием социальных услуг в России и за рубежом показал, что существующие системы оказания социальной помощи малоэффективны в том числе и потому, что у органов социальной защиты нет инструментария оценки рисков при предоставлении адресной социальной помощи. Впервые предпринята попытка оценить риски именно при оказании социальных услуг. В основе этих рисков - преднамеренное искажение информации со стороны реципиента социальной помощи.

Предложенная схема действий по разработке организационного механизма внедрения данной технологии позволяет спланировать комплекс работ, необходимый и достаточный для достижения успеха.

Вместе с тем автор отдает себе отчет, что работа носит постановочный характер. Для широкой практической реализации предложений диссертации необходимо наличие определенных предпосылок, важнейшими из которых является формирование информационной базы о реципиентах социальной помощи по определенным характеристикам (шаблоны, паттерны, портреты). В диссертации предложены показатели для построения портеретов надежных получателей социального кредита по трем категориям реципиентов. Эти показатели должны пройти широкую апробацию как у сотрудников социальных служб, так и у специалистов в области социальной психологии и психологии личности. Кроме того, необходимо наладить учет случаев эффективного и неэффективного использования реципиентами социальной помощи, а также обучить персонал работе с технологией DATA MINING. С этой целью имело бы смысл выполнить исследование эффективности социальной помощи на примере борьбы с беспризорностью в нашей стране в 20-30 годы XX века.

Использование в практике работы служб социальной защиты анализа данных на основе этой технологии позволит поднять методический уровень принятия управленческих решений и открывает путь для концептуального преобразования системы социальной защиты в нашей стране.