CC BY
69
УДК 332.145
имитационное моделирование процессов социально-экономического развития
агломераций
и. в. волчков а,
кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и управления городским хозяйством E-mail: volchkovairina@sibmail. com томский государственный архитектурно-строительный университет
В статье рассмотрены актуальные вопросы моделирования процессов социально-экономического развития агломераций, теоретические аспекты имитационного моделирования применительно к процессам развития агломераций, предлагаются основные этапы построения имитационной модели развития агломерации.
Ключевые слова: социально-экономическое развитие, метод имитационного моделирования, агломерация, система показателей.
Современный этап развития экономики характеризуется динамичным изменением социально-экономических условий, поэтому особую актуальность приобретает способность вовремя принимать эффективные управленческие решения субъектами управления на основе использования имитационного моделирования и системы поддержки принятия решений, содержащих инструментарий для системного моделирования процессов социально-экономического развития территорий и принятия управленческих решений.
При многообразии и сложности социально-экономических процессов, использование указанных инструментов позволяет сформировать оптимальные направления экономического развития территории, способствует принятию согласованных управленческих решений в части управления процессами ее социально-экономического развития.
Метод имитационного моделирования является основным методом моделирования процессов
социально-экономического развития агломераций, поскольку позволяет создать комплексную модель системы, описать функционирование системы в условиях неопределенности, провести анализ динамических процессов, протекающих в агломерациях, а также выявлять альтернативы сценариев их развития.
Так, Д. Форрестер считает, что «процесс моделирования использует великую силу человеческого интеллекта - его способность к восприятию окружающего мира и устраняет величайшую слабость человеческого ума - его неспособность оценить все динамические последствия даже при правильном наборе исходных предпосылок» [12].
По мнению Т. Нейлора [7], оценку эффективности экономических решений можно проводить несколькими способами.
Первое направление - это проведение управляемых экспериментов с экономической системой. Однако практическая реализация подобных экспериментов, как правило, оказывается неосуществимой в силу различного рода ограничений (политические, социальные и т. д.). Кроме того, маловероятно, что в тех исключительных случаях, когда существует возможность провести реальный эксперимент, удается сохранить значения параметров неизменными, т. е. получить безошибочное сопоставление экономических решений.
Второе направление - это проведение эксперимента на основе данных о динамике системы за прошедший период. В том случае, если подобных
данных нет и нет возможности провести эксперимент, целесообразно проводить имитационный эксперимент.
Таким образом, можно заключить, что имитационное моделирование, входящее в состав системы поддержки принятия решений, является основой «многовариантного прогнозирования систем высокой степени сложности» [4].
По мнению М. Эддоуса и Р. Стэнсфилда [14], к имитационному моделированию прибегают в случаях, когда невозможно экспериментировать на настоящем объекте или необходимо сымитировать поведение объекта во времени, а также когда невозможно построить аналитическую модель (в системе есть время, причинные связи, случайные переменные). Другими словами, имитировать -познавать сущность явления без экспериментов на конкретном объекте.
В качестве цели имитационного моделирования С. С. Смородинский и Н. В. Батин выделяют воспроизведение поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами, т. е. разработку симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов [10].
метод имитационного моделирования дает возможность анализировать сложные динамические системы, к которым относятся агломерации, на основе аналитических и прогнозных расчетов, а также построения динамических имитационных моделей.
Р. Шеннон дает классическое определение имитационного моделирования, которое «...представляет собой процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы либо оценить различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы» [13].
Иное определение дает О. Н. Ларичев. Под имитационным моделированием он понимает «метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему, с которой проводятся эксперименты в целях получения информации об этой системе» [5]. Экспериментирование с моделью представляет собой имитацию, т. е. постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте.
Поскольку объектом исследования является сложная система, следует рассмотреть основные
свойства сложных систем, обобщенные в отечественной литературе по системному анализу [1].
1. Целостность и делимость. Целостность подразумевает рассмотрение сложной системы как единой совокупности взаимосвязанных и взаимодействующих между собой элементов. Под делимостью системы понимается возможность разбиения системы на некоторые подсистемы, с тем условием, что задачи функционирования подсистем коррелируются в целях функционирования данной системы.
однако если сводить сложную систему к простой путем ее деления на отдельные подсистемы, изучая их по отдельности, то невозможно будет изучить свойства системы в целом. Следовательно, анализ подсистем необходимо проводить с учетом их роли в системе и, наоборот, в целом сложная система изучается, исходя из свойств подсистем.
2. Связи. Данное свойство сложной системы предполагает существование определенных постоянных и устойчивых связей между элементами системы, более сильными, чем связи данных элементов с элементами внешней среды.
3. Организация. Предполагает наличие определенной организации формирования и упорядочения системы связей элементов.
4. Интегративные свойства системы. Наличие подобных свойств (присущих системе в целом, но не свойственных ни одному из ее элементов в отдельности) указывает на то, что свойства системы в некотором роде зависят от свойств элементов системы, однако не определяются ими полностью.
Как объект моделирования сложная система имеет следующие особенности:
- уникальность, поскольку существующие подобные объекты значительно отличаются друг от друга (отсюда возникает потребность в разработке новых моделей);
- сложность систематизации теоретических и практических знаний о системе;
- присутствие большой доли субъективных экспертных представлений о системе;
- многомерность системы за счет большого числа связей между ее подсистемами;
- неоднородность и разнотипность подсистем системы;
- неопределенность и стохастичность факторов, существующих в системе;
- невозможность точной оценки процессов, происходящих в системе;
- необходимость использования комплекса различных моделей при анализе системы в силу невозможности описать все процессы в рамках единой модели.
Перечисленные особенности изучения сложных систем предопределяют использование особых способов при построении и анализе моделей функционирования и развития сложных систем, поскольку применение традиционных аналитических моделей не представляется возможным. Поэтому в качестве методологии изучения сложных систем выступает системный анализ, инструментом которого является имитационное моделирование.
По мнению А. А. Емельянова, Е. А. Власова, Р. В. Думы, сущность метода имитационного моделирования заключается в математическом описании динамических процессов, воспроизводящих функционирование изучаемой системы [2].
однако, по мнению некоторых исследователей, имитационное моделирование является частным случаем математического моделирования, поскольку существуют объекты, для которых не представляется возможным разрабатывать математические модели. В этом случае математическая модель заменяется имитационной моделью, которая по своей сути является логическим описанием объекта исследования [5].
При моделировании развития социально-экономических систем возникают некоторые особенности, поскольку не всегда возможно создать математическую модель развития социально-экономической системы. В ходе изучения таких систем можно выявить цели и задать параметры подчинения некоторым техническим законам и нормативно-правовым ограничениям. кроме того, можно представить математической формой основные связи в данной системе. Однако в таких системах значительная часть проблем связана с выбором альтернатив, обусловленных различными экономическими, социальными, нормативно-правовыми, экологическими, технологическими, политическими факторами. Количество подобных факторов может быт достаточно большим, поэтому экспериментировать с реальными социально-экономическими системами, как правило, не представляется возможным. В таких случаях выходом из ситуации является использование инструментов имитационного моделирования, использование которых позволяет исследовать функционирование и развитие подобных систем.
Существуют некоторые обстоятельства функционирования социально-экономических систем, при изучении которых целесообразно применять имитационное моделирование, например, если социально-экономическая система сформирована не так давно и происходит ее познание и/или не представляется возможным наблюдать социально-экономическую систему в реальных условиях в силу ряда факторов. Следующим обстоятельством может быть необходимость получить более простой способ решения задачи (имитационные методы проще, чем аналитические) или проводить исследование в другом масштабе времени и прогнозировать скрытые явления и процессы.
Важно отметить, что моделирование процессов городского развития осуществлялось многими отечественными и зарубежными авторами. Что касается моделей развития агломераций, то в этой части необходимо отметить имитационную модель развития города М. Г. Завельского [3] и оптимизационную модель пространственного развития городской агломерации Е. Ю. Фаермана [11]. В указанных моделях изучается агломерационный эффект, возникающий при развитии агломерации.
Применение элементов имитационного моделирования при изучении процессов развития агломераций способствует построению эффективных систем поддержки принятия управленческих решений, способных решить задачи выбора оптимального управленческого решения и анализа последствий и эффективности его реализации. Концептуальный подход к моделированию социально-экономического развития агломерации представлен на рис. 1.
Сущность имитационного моделирования процессов развития агломерации заключается в проведении вариантных прогнозных расчетов развития агломерации в зависимости от определенной стратегии управления ее развитием. Целью разработки имитационной модели социально-экономического развития агломерации является прогнозирование вариантов ее развития.
Рассмотрим основные этапы моделирования социально-экономического развития агломерации. По мнению автора, на первом этапе целесообразно выделить систему показателей развития агломерации, состоящую из параметров агломерации и качественных показателей (индикаторов), характеризующих ее социально-экономическое состояние, позволяющих изучить условия развития агломерации.
Структура системы показателей социально-экономического развития агломерации может включать
Создание исходной базы для анализа социально-экономического развития агломерации Выбор системы параметров и индикаторов для анализа
Анализ динамических процессов, проходящих в агломерации -и Индикативный анализ развития агломерации
Формирование сценариев социально-экономического развития агломерации -А Сценарное планирование развития агломерации
Оценка и прогноз социально-экономического состояния агломерации -к Имитационное и экспертное моделирование развития агломерации
Разработка и осуществление управляющих воздействий -А Выбор и реализация управленческих решений
Рис. 1. Концептуальный подход к моделированию социально-экономического развития агломерации
в себя различные параметры и индикаторы агломерации, отображающие социальные, экономические, инфраструктурные и иные эффекты развития агломерации.
Под параметрами агломерации следует понимать количественные показатели, характеризующие агломерацию, являющиеся базой для определения качественных показателей (индикаторов) ее социально-экономического состояния. Параметры развития агломерации являются, по сути, первичными показателями, получаемыми из статистических источников. База первичных показателей (параметров) служит основой для подготовки расчетных индикаторов.
Под индикаторами следует понимать качественные показатели развития агломерации, получаемые расчетным путем из первичных показателей
(параметров) агломерации.
Система показателей развития агломерации является в дальнейшем основой для формирования сценариев развития и моделей управления развитием агломерации.
Система показателей, исследуемых при развитии агломерации, обязана удовлетворять определенным требованиям:
- во-первых, должна учитывать специфику агломерации;
- во-вторых, определяться на основе актуальной информации органов государственной статистики, налоговой и иной отчетности, экспертных оценок;
- в-третьих, содержать достаточное количество показателей, сопоставимых между собой и обеспечивающих всесторонний анализ текущего социально-экономического состояния агломерации.
Примерная структура основных параметров, необходимых для изучения развития агломерации, представлена в табл. 1.
Краткий перечень основных индикаторов, необходимых для анализа развития агломерации, представлен в табл. 2.
На следующем этапе моделирования социально-экономического развития агломерации необходимо определить перечень индикаторов, позволяющих изучить условия развития агломерации. В процессе
Таблица 1
Основные параметры территориальной социально-экономической агломерации
Предмет оценки Параметры
Территория и состав агломерации Количество поселений-сателлитов агломерации, ед. Площадь территории агломерации, ядра и поселений-сателлитов, км2. Плотность населения ядра и поселений-сателлитов, чел./м2. Удаленность поселений-сателлитов от ядра, км
Население агломерации Численность постоянного населения ядра и поселений-сателлитов (в том числе по полу, возрастным группам, группам трудовой активности и месту проживания), чел. Численность экономически активного населения ядра и поселений-сателлитов, в том числе по видам экономической деятельности, чел. Число рожденных (умерших) по поселениям агломерации, чел. Число прибывших (убывших) из агломерации, чел.
Окончание табл. 1
Предмет оценки
Параметры
Инфраструктура, жилищный фонд и городское хозяйство агломерации
Общая площадь жилищного фонда поселений агломерации, м2.
Площадь жилищного фонда, оборудованного центральным отоплением, водопроводом,
системой канализации, системой горячего водоснабжения, м2.
Площадь благоустроенного жилищного фонда, м2.
Общая длина улично-дорожной сети в поселениях агломерации, км.
Общая протяженность автомобильных дорог с твердым покрытием, км.
Общая длина маршрутов пассажирского транспорта, км.
Количество аэропортов, вокзалов, ед.
Объем бытовых услуг, руб.
Количество предприятий общественного питания, ед.
Экономическая база агломерации
Валовой продукт, млн руб.
Объем промышленного производства, руб.
Объем производства сельскохозяйственной продукции, руб.
Число крупных, средних, малых предприятий, количество организаций розничной торговли, ед. Инвестиции в основной капитал из всех источников финансирования, руб. Доходы и расходы бюджетов поселений агломерации, руб. Собственные средства бюджетов поселений агломерации, руб.
Сальдированный финансовый результат функционирования организаций реального сектора экономики, руб. Экспорт товаров, руб. Импорт товаров, руб.
Рынок труда, социальная поддержка населения и качество жизни в агломерации
Месячный душевой доход, руб. Месячный прожиточный минимум, руб. Номинальная начисленная среднемесячная зарплата, руб. Средний размер назначенных месячных пенсий, руб. Реальные располагаемые денежные доходы населения, руб. Численность официально зарегистрированных безработных, чел. Количество человек, получивших социальные выплаты за год, ед. Размеры минимальных социальных гарантий, руб.
Стоимость жилищно-коммунальных услуг на 1 м2 общей площади жилья для населения, руб. Продолжительность жизни мужчин и женщин, лет. Рождаемость и смертность, чел.
Численность врачей, среднего медицинского персонала, чел. Число коек в больницах всех типов, ед.
Число образовательных учреждений (дошкольных, начального профессионального образования, средних специальных учебных заведений, высших учебных заведений), ед. Число работающих объектов культурно-просветительного обслуживания, ед.
Таблица 2
Основные индикаторы развития агломерации
Фактор Характеристика фактора Индикаторы
Ресурсный потенциал агломерации (инфраструктура)
Демографические ресурсы Характеристика населения агломерации, миграционные процессы Коэффициент естественного прироста, убыли населения, чел. на 1 000 жителей. Коэффициенты рождаемости и смертности, чел. на 1 000 жителей. Коэффициент прибывших (убывших) из агломерации, чел. на 1 000 жителей
Трудовые ресурсы Состояние занятости и безработицы населения, квалификация трудовых ресурсов Уровень экономической активности, в том числе по полу, возрасту, уровню образования, %. Соотношение трудовой активности населения (младше ТСВ, ТСВ, старше ТСВ*), %. Уровень зарегистрированной безработицы, %. Доля работающих с профессиональным и средним полным образованием в общей численности занятых, %. Доля лиц, прошедших профессиональную переподготовку или повышение квалификации в течение года, от общего числа занятых, %. Доля выпускников вузов, трудоустроившихся на территории агломерации, %
Продолжение табл. 2
Фактор Характеристика фактора Индикаторы
Интеллектуальные и инвестиционные ресурсы Инвестиционный потенциал и инвестиционная привлекательность агломерации, территории, качественное использование интеллектуальных ресурсов Доля инвестиций в науку (основные фонды) в общем объеме инвестиций в экономику, %. Доля организаций, выполнявших научные исследования и разработки, %. объем инвестиций в основной капитал на душу населения, руб./чел. Доля отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной промышленной продукции, %. Доля предприятий от общего числа предприятий, предлагающих новые, ранее не производившиеся предприятием продукты, либо предоставляющих новые услуги, а также внедривших новую производственную технологию, %
Инфраструктура агломерации Качественные характеристики инфраструктуры агломерации Уровень инфраструктурной обеспеченности агломерации, %. Доля предприятий и населения, удовлетворенных доступностью и качеством транспортной инфраструктуры, %. Доля предприятий и населения, удовлетворенных доступностью и качеством энергетической инфраструктуры, %. Доля предприятий и населения, удовлетворенных доступностью и качеством телекоммуникационной инфраструктуры, %. Доля предприятий и населения, удовлетворенных надежностью и качеством коммунальной инфраструктуры, %. Доля предприятий и населения, удовлетворенных качеством социальной и общественной инфраструктуры, %
Экономическое состояние и потенциал агломерации
Состояние основных отраслей Промышленность, строительство, транспорт, сельское хозяйство, торговля Выработка на одного занятого в экономике, тыс. руб./чел. Доля продукции приоритетных секторов в валовом продукте агломерации, %. Уровень конкурентоспособности предприятий основных отраслей агломерации, %. Промышленное производство на душу населения, руб./чел. Сельскохозяйственное производство на душу населения, руб./чел. Прирост числа малых предприятий, %. оборот розничной торговли на душу населения, руб./чел.
Бюджетно-налоговый потенциал агломерации Доходы бюджетов, налоговая база территории, налоговая отдача в бюджет Доля собственных доходов в доходах муниципальных бюджетов агломерации, %. Структура собираемых налогов по уровням зачисления, %. Доля расходов на ЖКХ, образование, здравоохранение %о. Бюджетная обеспеченность населения, руб./чел. Долговая нагрузка на бюджет, %
Качество жизни населения агломерации
Уровень жизни населения Характеристика доходов населения, обеспеченность населения объектами культуры, искусства, просвещения, бытовыми услугами, жилищно-коммунальными услугами Соотношение средней заработной платы и прожиточного минимума, %. отношение заработной платы работника бюджетной сферы к средней заработной плате в экономике, разы. Доступность жилья для населения, число ед. обеспеченность социальной инфраструктурой, %. обеспеченность населения жильем, в том числе благоустроенным, м2/чел. обеспеченность населения врачами, чел. на 10 000 населения. обеспеченность населения больничными койками, ед. на 10 тыс. чел. населения. Доля расходов на ЖКУ в потребительских расходах населения, %. Максимальная доля собственных расходов граждан на оплату жилищно-коммунальных услуг в совокупном доходе семьи, %. Уровень оборудования жилищного фонда системой центрального отопления, водопроводом, канализацией, системой горячего водоснабжения, %
Социальная поддержка населения Состав и структура льготных категорий граждан, финансовая помощь Доля домохозяйств и граждан, получающих социальные пособия, субсидии, дотации и льготы по видам, %. Уровень бюджетной обеспеченности, %. обеспеченность нуждающихся граждан услугами учреждений социальной защиты, %. Сумма выплат социальной помощи на одного получателя, руб./чел.
Окончание табл. 2
Фактор Характеристика фактора Индикаторы
Охрана здоровья населения Характеристики рождаемости и смертности, заболеваемость населения, уровень медицинского обслуживания и расходов на здравоохранение Ожидаемая продолжительность жизни при рождении (всего, в том числе для мужчин и женщин), лет. Структура социальных болезней в агломерации, %. Охват периодическими профилактическими осмотрами, %о. Обеспеченность на 10 тыс. населения врачами, средним персоналом, чел. Обеспеченность населения местами в больницах для стационарного лечения, коек/чел. Обеспеченность населения услугами амбулаторно-клинических учреждений, посещений в смену на 10 тыс. жителей. Затраты на здравоохранение и ДМС в расчете на одного жителя, руб./чел.
Образование, культура и искусство Обеспеченность населения услугами образовательных учреждений, учреждений культуры и искусства Обеспеченность детей дошкольного возраста местами в детских дошкольных учреждениях, мест на 100 детей. Обеспеченность детей и подростков в возрасте 6-18 лет местами в школах, мест/чел. Обеспеченность молодежи в возрасте 18-30 лет местами в системе профессионального образования, мест на 100 чел. Уровень затрат на образование и переподготовку, руб./чел. Число работающих объектов культурно-просветительного обслуживания на 1 000 жителей, ед./чел. Доступность глобальных информационных систем, в единицах точек доступа на 1 000 жителей, ед./чел.
Благоустройство территории и качество среды обитания Уровень благоустройства территории, качество окружающей среды Структура территории (территория, находящаяся в хозяйственном пользовании; лесопарковые насаждения; территория, находящаяся в резерве для развития агломерации), %. Площадь зеленых насаждений от всей площади города, %. Протяженность освещенных дорог от общей длины дорог, требующих освещения, %0. Площадь садово-парковых территорий на 1 000 жителей, м2/чел. Динамика состояния окружающей среды по основным показателям, %. Доля объектов потенциальной техногенной опасности, %. Доля населения, проживающего в экологически неблагоприятных условиях, %
Транспорт и коммуникации Обеспеченность населения услугами транспорта и связи Пассажирооборот по видам транспорта общего пользования, пассажиро/км. Плотность маршрутной сети пассажирского транспорта в поселениях агломерации, км маршрута на 1 км2 улично-дорожной сети с твердым покрыти- Охват населения теле- и радиовещанием, %о. Охват населения сотовой связью и Интернетом, %о
Охрана общественно-го порядка Безопасность и общественный порядок, состояние преступности Число зарегистрированных преступлений, в том числе тяжких и особо тяжких на 10 000 жителей, ед./чел. Уровень раскрываемости преступлений, %. Доля тяжких и особо тяжких преступлений от всех зарегистрированных преступлений, %. Экспертные оценки уровня демократичности, соблюдения конституционных прав
* ТСВ - трудоспособный возраст.
определения перечня и количества индикаторов целесообразно учитывать мнения экспертов - фокус-групп.
Рассмотрим предлагаемую методику оценки социально-экономического развития агломерации с привлечением фокус-группы. Основные индикаторы социально-экономического и инфраструктур-
ного развития, выбранные экспертами в качестве ориентиров развития агломерации, представлены в табл. 3.
Поскольку в состав агломерации входит несколько поселений, то целесообразно рассчитать среднеагломерационный уровень представленных индикаторов. Алгоритм расчета среднеагломераци-
Таблица 3
Качественные индикаторы социально-экономического и инфраструктурного развития агломерации
Факторы развития Описание Индикаторы
Социальные факторы Факторы, характеризующие уровень жизни населения Соотношение средней заработной платы и прожиточного минимума, %о. обеспеченность социальной инфраструктурой, %о. обеспеченность населения жильем, в том числе благоустроенным, м2/чел.
Экономические факторы Факторы, характеризующие экономическое состояние агломерации Выработка на одного занятого в экономике, тыс. руб./чел. Доля продукции приоритетных секторов в валовом продукте агломерации, %. Уровень конкурентоспособности предприятий основных отраслей агломерации, %
Инфраструктурные факторы Факторы, характеризующие уровень обеспеченности инфраструктурой Доля предприятий и населения, удовлетворенных доступностью и качеством транспортной инфраструктуры, %. Доля предприятий и населения, удовлетворенных надежностью и качеством коммунальной инфраструктуры, %о. Доля предприятий и населения, удовлетворенных качеством социальной и общественной инфраструктуры, %
онного уровня индикаторов социально-экономического и инфраструктурного развития агломерации представлен в табл. 4.
Среднеагломерационные индикаторы определяются как среднеарифметическое значение по всем поселениям, входящим в состав агломерации:
Ъ, V: ) ^
п
где I - соответствующий индикатор развития (от 1 до 9);
Х. - значение индикатора для каждого поселения агломерации (от 1 до п); п - количество поселений, входящих в состав агломерации.
Представленные индикаторы сравниваются с пороговыми значениями, в качестве которых можно принять значения среднероссийского уровня и уровня Московской агломерации. Если полученные значения индикаторов ниже среднероссийского уровня, то им присваивается один балл. Если показатель находится между значением среднероссийского
уровня и значением показателя Московской агломерации, показателю присваиваются два балла. Если показатель выше уровня Московской агломерации -три балла (табл. 5). Использование балльной оценки позволяет перейти к безразмерной величине оценки социально-экономических и инфраструктурных индикаторов развития агломерации.
Для получения обобщающих коэффициентов оценки социально-экономического и инфраструктурного развития агломерации рассчитывается среднеарифметическое количество баллов, набранное индикаторами социального, экономического и инфраструктурного развития. Так, например, обобщающий коэффициент оценки социального развития агломерации (I ) определяется как среднеарифметическое значение трех индикаторов социального развития:
е * Ъ)
1СОЦ 3 '
где N(1) - количество баллов соответствующего индикатора социального развития (от 1 до 3).
Таблица 4
Алгоритм расчета среднеагломерационного уровня индикаторов социально-экономического и инфраструктурного развития агломерации
Поселение агломерации Индикаторы социального развития Индикаторы экономического развития Индикаторы инфраструктурного развития
11 12 13 14 15 16 17 18 19
1 Х1 Х1 Х1 Х1 Х1 Х1 Х1 Х1 Х1
2 Х2 Х2 Х2 Х2 Х2 Х2 Х2 Х2 Х2
п X п X п X п X п X п X п X п X п X п
Среднеагломерационный уровень индикатора I. 1ср А (А) 1ср А (12) 1ср А (13) 1ср А (I) 1ср А (А) 1ср А (1б) 1ср А 1ср А (А) 1ср А (А)
Таблица 5
Балльная оценка индикаторов развития агломерации
Индикаторы социального Индикаторы Индикаторы
Агломерация развития экономического развития инфраструктурного развития
Среднеагломерационный 1ср А (I) 1ср А (^ 1ср А (1з) 1ср А (^ 1ср А (/5) 1ср А (1б) 1ср А (/7) 1ср А (^ 1ср А (19)
уровень индикатора (I а)
Среднероссийский уровень 1ср (I) 1ср (^ 1ср (13) 1ср (^ 1ср (^ 1ср (1б) 1ср ^ 1ср (18) 1ср (I)
индикатора (1ср)
Уровень индикатора Мос- 1ср М (11) 1ср М (12) 1ср М (13) 1ср М (14) 1ср М (15) 1ср М (16) 1ср М (17) 1ср М (18) 1ср М (19)
ковской агломерации (I м)
Количество баллов N(1) От 1 От 1 От 1 От 1 От 1 От 1 От 1 От 1 От 1
до 3 до 3 до 3 до 3 до 3 до 3 до 3 до 3 до 3
Обобщающие коэффициенты оценки экономического (7эк) и инфраструктурного (7инф) развития рассчитываются аналогичным образом.
Дальнейший анализ обобщающих коэффициентов оценки позволит определить характерные особенности развития агломерации - типологию развития (табл. 6) и сформулировать наиболее приемлемые сценарии социально-экономического и инфраструктурного развития агломерации.
Последующие этапы моделирования социально-экономического развития агломерации связаны с прогнозированием вариантов развития агломерации - разработкой базовых сценариев ее развития (в соответствии с типом развития агломерации) и выбором управляющих воздействий на основе методов имитационного и экспертного моделирования. оптимальный и своевременный выбор методов управления и управленческих решений способствует эффективному использованию имеющихся ресурсов, максимальному удовлетворению общественных потребностей и повышению жизненного уровня населения. Обобщая вышесказанное, основные этапы разработки имитационной модели
развития агломерации могут состоять из следующих последовательных блоков (рис. 2).
Таким образом, посредством имитационного моделирования процессов социально-экономического развития агломерации можно наглядно отобразить концептуальную последовательность реализации вариантов социально-экономического развития агломерации на основе сценариев развития агломерации.
В настоящее время все чаще проводится построение многофакторных имитационных моделей социально-экономического развития социально-экономических систем. Объективная необходимость применения имитационного моделирования в процессе прогнозирования развития социально-экономических территорий связана с потребностью изучения многовариантных сбалансированных прогнозов развития территории [6].
В силу того, что агломерация представляет собой достаточно сложную динамическую и непредсказуемую социально-экономическую систему, метод имитационного моделирования, по мнению автора, наиболее приемлем, поскольку позволяет
Таблица 6
Типология агломераций в контексте социально-экономического и инфраструктурного развития
Тип развития агломерации Социальное развитие Экономическое развитие Инфраструктурное развитие
Сбалансированная агломерация (все обобщающие коэффициенты оценки выше среднего - от 2 до 3 баллов) Выше среднего Выше среднего Выше среднего
Социально-экономическая агломерация Выше среднего Выше среднего Ниже среднего
Социально-инфраструктурная агломерация Выше среднего Ниже среднего Выше среднего
Социальная агломерация Выше среднего Ниже среднего Ниже среднего
Экономико-инфраструктурная агломерация Ниже среднего Выше среднего Выше среднего
Экономическая агломерация Ниже среднего Выше среднего Ниже среднего
Инфраструктурная агломерация Ниже среднего Ниже среднего Выше среднего
Малоразвитая агломерация (все обобщающие коэффициенты оценки ниже среднего - от 1 до 2 баллов) Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего
Ресурсный потенциал агломерации, инфраструктура.
Экономическое состояние и потенциал агломерации.
Качество жизни населения агломерации
Анализ агломерации:
- анализ социально-экономического положения агломерации;
- анализ внутренней и внешней среды агломерации;
- выявление проблем развития агломерации
Формирование перечня внутренних и внешних параметров и индикаторов развития агломерации, принятых в качестве векторов развития
Комплексная оценка развития агломерации на основе выбранной системы индикаторов, влияющих на социально-экономическое развитие
Выбор и реализация управленческих решений
Прогнозирование вариантов развития агломерации
Рис. 2. основные этапы построения имитационной модели развития агломерации
имитировать различные сценарии формирования, функционирования и развития социально-экономической системы при выборе управляющих воздействий.
Так, например, в процессе имитационного моделирования процессов социально-экономического развития агломерации можно выделить определенный набор параметров и индикаторов, в результате анализа которых можно предположить, в какое будущее состояние перейдет агломерация из заданного текущего состояния. В этом случае имитация развития агломерации выступает как процесс реализации модели, подводящий ее к будущему состоянию.
Имитационная модель развития агломерации может представлять собой как оценку текущего состояния агломерации, так и последовательность, в которой оценка состояния агломерации представляет лишь этап прогнозных расчетов.
Практика показывает, что имитационное моделирование более эффективно применительно к
динамическим процессам, изучение которых иными способами невозможно или затруднительно. Поскольку имитационная модель процесса развития агломерации обычно рассматривается как инструмент для анализа, прогнозирования и совершенствования ее параметров, индикаторов, критериев, управленческих воздействий, то подобная модель всегда является динамической в силу того, что в исследовании любых социально-экономических процессов присутствует время.
Следует отметить, что совершенствование механизмов управления социально-экономическим развитием агломерации, а также использование инструментов имитационного моделирования процессов развития агломерации позволят добиться экономического роста, социальной стабильности и, как следствие, роста уровня жизни населения.
Список литературы
1. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.
2. Емельянов А. А., Власова Е. А., Дума Р. В. Имитационное моделирование экономических процессов. М.: Финансы и статистика, 2002.
3. Завельский М. Г. Имитационная модель экономического и социального развития крупного города. Препринт. М.: ЦЭМИ, 1981.
4. Кононов Д. А., Кульба В. В., Ковалевский С. С., Косяченко С. А. Формирование сценарных пространств и анализ динамики поведения социально-экономических систем. Препринт. М.: ИПУ РАН, 1999.
5. Ларичев О. Н. Теория и методы принятия решений. М.: Логос, 2006.
Разработка комплекса управляющих воздействий
6. Методические рекомендации к разработке показателей прогнозов социально-экономического развития субъектов Российской Федерации. М.: МэРТ, 2006.
7. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.
8. Ореховский П. А. Моделирование, прогнозирование и планирование развития муниципального образования // Муниципальная экономика. 2000. № 4. С. 24-31.
9. Прангишвили И. В. Системный подход и общесистемные закономерности. М.: СИНТЕГ, 2000.
10. Смородинский С. С., Батин Н. В. Методы и системы принятия решений. Мн.: БГУИР, 2000.
11. Фаерман Е. Ю., Гросс В. В. оптимизация территориально-отраслевых пропорций развития крупной городской агломерации. Препринт. М.: ЦэМИ 1981.
12. Форрестер Джей. Мировая динамика. М.: Наука, 1978.
13. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем. Искусство и наука. М.: Мир, 1978.
14. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений. М.: ЮНИТИ, 1997.
