CC BY
24
РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА REGIONAL ECONOMY
УДК 332.144:[330.341:316.4] ББК 65.049 Г 68
Г.В. Горелова,
доктор технических наук, профессор, научный руководитель Института управления в экономических, экологических и социальных системах Инженерно-технологической академии Южного федерального университета, г. Таганрог. Тел.: +7 (928) 168-44-58, e-mail: gorelova-37@mail.ru
М.О. Момот,
аспирант Таганрогского института управления и экономики, г. Таганрог. Тел.: +7 (989) 630-00-17, e-mail: M4ksim.Momot@yandex.ru
М.С. Ракитина,
кандидат экономических наук, Институт управления в экономических, экологических и социальных системах Инженерно-технологической академии Южного федерального университета, г. Таганрог. Тел.: +7 (989) 630-00-17, e-mail: rakitinams@gmail.com
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА В ЗАВИСИМОСТИ ОТ СТЕПЕНИ ОСВОЕННОСТИ ТЕРРИТОРИИ
(Рецензирована)
Аннотация. В статье рассмотрены особенности развития сложных социально-экономических систем с позиций освоенности территории. Было использовано когнитивное имитационное моделирование для получения новых знаний о системе в условиях неполноты информации и слабой структурированности ее проблем. В исследовании заложено понимание того, что территория является базисной основой жизнедеятельности общества; освоение территории заключается во включении в народное хозяйство новых природных территорий; освоение характеризуется распространением производительных сил, которые приводят к структурным изменениям социо-экономико-географического пространства. При изучении степени освоенности территории внимание было сосредоточено не только на территориальной организации производства и инфраструктурном развитии территории, но и на человеческом капитале, человеческом потенциале, на исторических, культурных и других социальных факторах. Всё это легло в основу разработки иерархической когнитивной модели, которая отражает структуру причинно-следственных связей между объектами социально-экономической системы на региональном и национальном уровнях. На этапе разработки иерархической когнитивной модели был использован причинный анализ. На этапе исследования когнитивной модели был проведен анализ ее структурных
свойств и устойчивости, отображающих свойства региональной социально-экономической системы. Полученные результаты показали непротиворечие свойств когнитивной модели свойствам реальной системы. Проведенное далее импульсное моделирование на модели позволило выявить несколько возможных сценариев развития системы при изменениях внутренних и внешних факторов. Все это определило новизну исследования. Полученные результаты имитационного когнитивного моделирования практически полезны при разработке и обосновании стратегий освоения территорий.
Ключевые слова: сложная система, регион, освоенность территории, процессы, причинный анализ, имитационное когнитивное моделирование.
G.V. Gorelova,
Doctor of Technical Sciences, Professor, Scientific Director of the Institute of Management in Economic, Ecological and Social Systems, Engineering and Technological Academy, Southern Federal University, Taganrog. Ph.: +7 (928) 168-44-58, e-mail: gorelova-37@mail.ru
М.О. Momot,
Post-Graduate Student of the Taganrog Management and Economics Institute, Taganrog. Ph.: +7 (989) 630-00-17, e-mail: M4ksim.Momot@yandex.ru
M.S. Rakitina,
Candidate of Economic Sciences, Institute of Management in Economic, Ecological and Social Systems, Engineering and Technological Academy, Southern Federal University, Taganrog. Ph.: + 7 (989) 630-00-17, e-mail: rakitinams@gmail.com
IMITATION MODELING OF THE PROCESSES OF SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE REGION DEPENDING ON THE DEGREE OF DEVELOPMENT
OF THE TERRITORY
Abstract. The article discusses the features of the development of complex socio-economic systems from the point of view of development of the territory. Cognitive simulation was used to gain new knowledge about the system in conditions of incomplete information and poor structure of its problems. The study provides an understanding that the territory is the basic basis of the life of society; the development of the territory consists in the inclusion in the national economy of new natural territories; development is characterized by the spread of productive forces, which lead to structural changes in the socio-economic-geographical space. When studying the degree of development of the territory, attention was focused not only on the territorial organization of production and infrastructure development of the territory, but also on human capital, human potential, historical, cultural, and other social factors. All this formed the basis for the development of a hierarchical cognitive model that reflects the structure of causal relationships between the objects of the socio-economic system at the regional and national levels. At the stage of developing the hierarchical cognitive model, causal analysis was used. At the stage of the study of the cognitive model, an analysis was made of its structural properties and stability, reflecting the properties of regional socio-economic systems. The results obtained showed that the properties of the cognitive model do not contradict the properties of the real system. The impulse modeling carried out below on the model made it possible to identify several possible scenarios for the development of the system with changes in internal and external factors. All this determined the novelty of the study. The obtained results of cognitive simulation are practically useful in the development and justification of strategies for the development of territories.
Keywords: region, development of the territory, complex system, cognitive modeling, scenario, development.
Введение. В настоящее время существует представление о социально-экономических регионах как территориально-социально-экономических системах. Под такой системой в данном случае подразумевается пространственно-временное сочетание социально-экономических составляющих человеческой жизнедеятельности, вовлеченных в процесс общественного воспроизводства на основе географического разделения труда. Территория является базисной основой жизнедеятельности общества. Социально-экономическая освоенность региона понимается как состоящая из рас-селенческой, сельскохозяйственной, промышленной, рекреационной, урбанистической и других составляющих, понимается как степень насыщенности территории субъекта основными экономическими и инфраструктурными элементами. Освоение территории как включение в народное хозяйство новых природных территорий характеризуется распространением производительных сил, приводящим к структурным изменениям экономико-географического пространства [1-5].
При изучении степени освоенности территории внимание сосредотачивается не только на территориальной организации производства и инфраструктурном развитии территории, но и на человеческом капитале, человеческом потенциале, на исторических, культурных и других социальных факторах. Поэтому в исследовании влияния освоенности территории [5] на социально-экономическое развитие региона должны учитываться все аспекты территориально-социально-экономической системы, понимаемой как сложная система со всеми присущими ей закономерностями [6, 7].
В настоящее время, когда стремительно меняются геополитическая обстановка в мире и территориальная организация геопространства, когда наблюдается нарастание при-родно-техногенных катастроф и все
это сказывается на качестве жизни населения, проблема исследования этих процессов в сложных системах чрезвычайно актуальна.
Существует много подходов и методов исследования различных аспектов социально-экономического развития региона и его территориальной организации. Одним из основных подходов в настоящее время является процессно-времен-ной подход (в трудах российских ученых А.Ф. Асланикашвили, Ю.А. Веденина, И.П. Герасимова, А.А.Григорьева, М.В. Кузнецова, А.А. Минца, В.С. Преображенского, Ю.Г. Саушкина и др.), позволяющий изучать общие тенденции развития общественно-организованной территории и конструировать системно-структурные формы территориальной организации человеческой деятельности.
В нашем исследовании влияния освоенности территории на социально-экономическое развитие региона процессно-временной подход был принят как основной. Кроме того, было учтено то, что территориальная организация общества имеет несколько иерархических уровней
- локальный, региональный, национальный, глобальный, на каждом из которых преобладают свои признаки. Так, «природные и социально-экономические элементы территориальной организации общества играют решающую роль на локальном и региональном уровне, на национальном уровне - социально-экономические, на глобальном
- экономические и политические» [2, 5]. Иерархичность и другие особенности проблемы освоения территории требуют для ее решения основываться на ноосферном подходе [8], который требует учета «интересов» всех участников процесса - природы, экономики, человека, учета интересов будущих человеческих поколений. Такой взгляд на настоящее и будущее в процессе освоения территорий требует формирования у человека «ноосферного мышления», что
выдвигает образование на одну из главных ролей в системе факторов успешного развития территорий.
Обычно целью исследования сложной системы является необходимость понять ее структуру и поведение для того, чтобы предвидеть возможное развитие, управлять системой или адаптироваться к ней.
Целью данного исследования было проанализировать основные показатели и факторы, которыми принято характеризовать освоенность любой территории, рассмотреть причинно-следственные связи между ними, образующие структуру системы, и предвидеть возможные пути развития территории при изменениях внутренних и внешних факторов.
Изучение любой сложной системы, в том числе социально-экономической системы региона, требует выполнения принципа междисци-плинарности и, в силу принципиальной неполноты информации о ней, предварительного проведения имитационного моделирования свойств и поведения системы [9-11] для восполнения информации, необходимой для разработки и принятия обоснованных управленческих решений. Как известно, имитационное моделирование как способ научного познания предназначено для систем, для которых «натурный эксперимент» недопустим, практически невозможен, неоправданно дорог, опасен, требует длительно времени и т.п. Известны различные методы имитационного моделирования, которое начало развиваться с середины 20 века со статистических методов исследования и в настоящее время включает в себя методы качественного и количественного моделирования сложных систем. Моделирование может производиться: «сверху» (например, методы ситуационного моделирования, методы системной динамики и др., когда общие свойства системы довлеют над свойствами и поведением ее элементов) и «снизу» (например, агентное
моделирование, когда свойства системы определяются ее отдельными элементами - агентами и их взаимодействующим поведением) [11].
В данной работе инструментом исследования послужило когнитивное имитационное моделирование сложных систем [12-19] с использованием причинного анализа [20, 21] на этапе разработки когнитивной модели, названной «Освоенность территории». Новизну работы в теоретическом плане составляет развитие идеи использования методов причинного анализа для построения иерархических когнитивных карт [21], в практическом - развитие когнитивных исследований проблем освоенности территорий [12].
Разработка иерархической когнитивной модели «Освоенность территории». На первом этапе когнитивного моделирования для определения вершин и причинно-следственных отношений между вершинами иерархической когнитивной карты G «Освоенность территории», представляющей структуру сложной территориальной социально-экономической системы, были использованы теоретические знания по проблемам освоенности территорий, например [1-5], проанализированы различные статистические данные по регионам России, использован один из методов причинного анализа экспертного оценивания для составления матрицы причин и следствий (табл. 1).
В табл. 1 выбор причин и следствий был обусловлен существующими теоретическими и практическими представлениями об основных факторах, которые характеризуют освоенность территории для любого иерархического уровня, но в основном - для национального и регионального уровней. На региональном, а особенно на локальном, уровне требуется более глубокая детализация, конкретизирующая условия освоенности соответствующей территории. В табл. 1 весовые коэффициенты а.. - «величины вклада»
Таблица 1
Матрица причин-следствий системы «Освоенность территории»
№ Причины Следствия I.a..
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
V Качество жизни населения 2 4 6
V2 Социально-экономич. состояние региона 5 3 1 2 1 12
V3 Освоенность территории 7 6 8 2 23
V4 Природно-климатические условия 1 3 2 1 1 1 9
V5 Производств.-ресурсный потенциал региона 5 6 11
V6 Размещение производительных сил 5 4 2 11
V7 Фондооснащен-ность территории 3 8 11
V8 Межрегиональный обмен 4 8 2 14
V9 Научно-технический потенциал территории 2 3 5
V10 Кадровый потенциал региона 2 2 3 1 8
V11 Социальная инфраструктура 2 2
V12 Социально-экономич.полити-ка властей 2 5 4 2 13
V13 Внутриполитические и геополитические риски 2 3 5
V14 Система образования 5 3 8
I. a. . 4 10 10 26 0 15 16 18 15 8 3 5 6 4 2
фактора i в фактор j - определялись в шкале [1-10]. Суммы "Е.ю.. и интерпретируются как «значимость» факторов в системе «Освоенность территории».
Информация табл. 1 использовалась для построения иерархической когнитивной карты Ю (рис. 1). Причины - следствия являются вершинами Vi когнитивной карты:
т= <^}, ек, е> (1),
в которой Gk - когнитивная карта (знаковый ориентированный граф) уровня к=1,2,...К
Gk =<V, E>k
(2),
где V={Vi} - множество вершин, i =1,...п, Е={еу'} - множество отношений (дуг) между вершинами i,j =1,2,. п.
В нашем случае рассматривались два уровня иерархической модели - региональный и национальный, глобальный рассматривался
V8. Меж
V2. Социал!
СОСТОЯ!
климатические условия
ническии тер ритор ии
VII. Социалы инфраструктура
Система образования
V10. Кадровый потенциал региона
Рис. 1. Когнитивная карта IG «Освоенность территории»
как «внешняя среда», что учитывалось фактором «Внутриполитические и геополитические риски».
Как видно из табл. 1, max E-® ■ = 23 наблюдается на i = 3, т.е. освоенность территории можно полагать наиболее значимым фактором, определяющим в данном случае качество жизни в регионе, поскольку его суммарный «вклад» в социально-экономическое состояние региона, влияние на производственно-ресурсный потенциал, межрегиональный обмен определился как наибольший. Если проанализировать, на какие факторы в данном случае менее всего влияют остальные, то такими являются природно-климатические условия и система образования (min Ej = 0 и Ej = 2).
Когнитивтая карта IG была построена с помощью программной системы когнитивного моделирования CMLS (Cognitive Modelling Large Systems) [19]. Когнитивной карте соответствует матрица смежности AG
г (1, если V связано с V
А=ы,а=\: ' ' (3)
[О, в противном случае
Отношение а..=+1, если увеличение (уменьшение) сигнала в V. приводит к увеличению (уменьшению) сигнала в V.; а..=—1, если увеличение (уменьшение) сигнала в V. приводит к уменьшению (увеличению) сигнала в V; а. =0, если вершина V. не
1 1 ЛТ- 1
влияет на вершину V. в рассматриваемой ситуации. Определенные преобразования матрицы Аа позволяют проводить математический анализ различных свойств (связности, сложности, устойчивости, путей и циклов, сценарного моделирования и др.) изучаемого объекта на его когнитивной модели [14, 15, 19].
На рис. 2 изображен фрагмент матрицы смежности модели Ю.
Анализ иерархической когнитивной модели «Освоенность территории».
Приведем несколько результатов анализа модели «Освоение
Матрица смежности
Заем... vi V2 V3 Вход V4 V5 46 V7 V8 V9 VIO Vil V12 V13 VI
< 5
VI 1.0 1.0 a
V2 1.0 1.0 1.0 1.0 -1.0
V3 1.0 1.0 1.0 -LO
V4 1.0 1.0 X 1.0 1.0 1.0 -LO
V5 1.0 1.0
V6 1.0 X 1.0 1.0
V7 1.0 1.0
V8 1.0 1.0 -LO
V9 1.0 1.0 N
< >
Сохранить | Экспорт данных Закрыть
Рис. 2. Фрагмент матрицы смежности AG когнитивной карты IG
территории», полученных с помощью CMLS. Результаты анализа могут быть полезны, в том числе, для проверки соответствия модели реальной системе.
Имитационное моделирование в любом случае изучает упрощенную, абстрагированную от многих деталей модель системы, а полученные выводы применяются к исходной реальной системе со всеми ее сложностями. Насколько эти выводы правомерны? Поскольку соответствие модели реальной системе определяется возможностью использования ее для решения конкретной проблемы, модель не обязательно должна очень точно отображать картину мира, причем разные цели исследования одного и того же объекта порождают свои модели. Соответствие модели моделируемому объекту или явлению при решении конкретной проблемы может проверяться различными способами. При анализе соответствия когнитивной модели реальной сложной системе было предложено исследовать ее устойчивость, пути, циклы, связность, сложность, чувствительность, распространение возмущений по когнитивной карте и др. свойства
[15, 22, 23]. Если в процессе исследования выясняются недостатки модели - совершается повторный цикл ее разработки и уточнения.
Анализ циклов когнитивной модели и структурной устойчивости. На рис. 3 и 4 изображены результаты анализа циклов когнитивной модели IG. Всего в анализируемой модели существует 411 циклов, среди которых 107 отрицательных и 304 положительных. Положительным (+), усиливающим изменения в системе, циклом является цикл, в котором отсутствуют или имеется четное число отрицательных дуг; отрицательным циклом (-)является цикл с нечетным числом отрицательных дуг.
На рис. 3 выделен один из 107 отрицательных циклов V12^V10^
^V12. Он может быть интерпретирован следующим образом. Предположим, что социально-экономическая политика властей (V12) улучшается, это положительно влияет на качество кадрового (V10) и далее научно-технического потенциала территории (V9), что улучшает положение в размещении производительных сил (V6) и фондооснащенности территории
Рис. 3. Выделенный отрицательный цикл когнитивной модели IG
Рис. 4. Выделенный положительный цикл когнитивной модели IG
(V?), это улучшает социально-экономическое состояние региона ^2), приводящее к снижению внутриполитических рисков ^13), а это
улучшает качество жизни (V!), положительно влияющее на освоенность территории ^3), что ослабляет нагрузку на социально-экономическую
политику властей (Р12). Цикл может повторяться, тогда следующий после этого цикл будет интерпретироваться начиная с предположения об ухудшении социально-экономической политики. Повторяющиеся отрицательные циклы компенсируют влияние предыдущих процессов.
На рис. 4 выделен один из 304 положительных циклов модели, который также можно проинтерпретировать.
Исследование соотношения отрицательных и положительных циклов необходимо для суждения о структурной устойчивости. Если в системе имеется нечетное число отрицательных циклов (в нашем случае их 107), то отображаемая
сложная система является структурно устойчивой [15, 22].
Анализ устойчивости к возмущениям. Поскольку реальная система подвержена воздействию многих возмущающих и управляющих факторов, то необходим анализ ее устойчивости к возмущениям. Согласно теореме об устойчивости [14, 15, 23], если среди корней характеристического уравнения матрицы отношений А максимальный по
О | |
модулю корень |М| < 1, то система считается импульсно устойчивой к возмущениям. Поскольку в данном случае |М| = 2,51 (расчеты выполнены с помощью CMLS), то можно считать, что система импульсно не устойчива к возмущениям.
Рис. 5. Графики импульсных процессов, сценарий № 1
Рис. 6. Графики импульсных процессов, сценарий № 2
Сценарный анализ. После анализа свойств модели возможен переход к решению одной из основных задач когнитивного моделирования - задаче предвидения развития процессов в системе. Разработка сценариев развития системы требует произвести выбор возможных воздействий на систему, изменение которых может привести к желательному или нежелательному развитию ситуаций. Анализ процессов, порождаемых этими изменениями, дает возможность обосновывать стратегии развития сложной
системы. В данном исследовании было проанализировано несколько возможных сценариев для системы «Освоенность территории». Приведем в качестве примера разработку и анализ двух сценариев.
Сценарий № 1. Предположим, что возрастают внутриполитические и геополитические риски. Вносится модельное импульсное воздействие в вершину F13. Результаты импульсного моделирования представлены на рис. 5.
Рис. 5 иллюстрирует, что усиление внутриполитических и геопо-
литических рисков может привести к крайне негативным последствиям, если не предпринимать никаких противодействующих усилий. С ростом рисков возникают тенденции ухудшения ситуаций во всех вершинах модели, хотя после 5 такта моделирования видна возможность противостоять им усилением социально-экономической политики властей.
Проверим такую возможность.
Сценарий № 2. Пусть социально-экономическая политика властей совершенствуется, система образования улучшается, но существуют внутриполитические и геополитические риски. Модельные возмущения вносятся в три вершины.
Результаты импульсного моделирования представлены рис. 6.
Рис. 6 демонстрирует что, совместными усилиями системы образования и соответствующей
государственной политики можно надеяться подавить негативное воздействие возрастания рисков. Тенденции развития ситуаций после 4 шага моделирования заметно улучшаются.
Заключение. Когнитивное моделирование сложных систем является серьезным инструментом исследования сложных систем, их объяснения и инструментом предвидения развития процессов в них под возможным воздействием различных возмущающих и управляющих факторов. На основе такого анализа может осуществляться так называемое «когнитивное управление», сущность которого заключается в том, чтобы помочь эксперту разработать наиболее эффективную стратегию управления, основываясь не только на своем опыте, а на упорядоченном и верифицированном знании об объекте управления.
Примечания:
1. Абалкин Л. От экономической теории до концепции долгосрочной стратегии // Проблемы современной России. М., 2011. С. 39-47. URL: https://www.rea.ru/ abalkin2016/Pages/works.aspx.
2. Анимица Е.Г., Шарыгин М.Д. Социально-экономическая география и региональная экономика: проблемы взаимоотношений // Географический вестник. Социальная и экономическая география. 2013. № 1 (24). С. 4-12.
3. Глазычев В.Л. Концепция пространственного развития в РФ. URL: http:// www.glazychev.ru/projects/2004_prostrazv/2004_docladprostrazv_prilozhenie.htm.
4. Об утверждении Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года: Проект Распоряжения Правительства РФ. URL: http://economy.gov.ru/wps/wcm/connect/4e13f48c-257a-4878-858f-c2159aa5320b/ spr.pdf?M0D=AJPERES&CACHEID=4e13f48c-257a-4878-858f-c2159aa5320b.
5. Жукова В.В. Уровень освоенности территории как база устойчивого развития экономики региона // Региональная экономика: теория и практика. Проблемы, поиск, решения. 2012. Т 10, № 42 (273). С.50-55.
6. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Изд-во Политех. ун-та, 2005. 520 с.
7. Волкова В.Н., Горелова Г.В. Применение закономерностей теории систем для исследования энтропийно-негэнтропийных процессов в социально-экономических системах // XIII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2019: сб. тр. конф., Москва, 17-20 июня 2019. М., 2019. С. 1694-1698.
8. Новая парадигма развития России (комплексные проблемы устойчивого развития) / под ред. В.А. Коптюга, В.М. Матросова, В.К. Левашова. М.: Академия: Изд-во МГУК, 1999. 459 с.
9. Хемди А. Таха. Имитационное моделирование // Введение в исследование операций = Operations Research: An Introduction. 7-е изд. М.: Вильямс, 2007. С. 697-737.
10. Строгалев В.П., Толкачева И.О. Имитационное моделирование. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2008. С. 697-737.
11. Каталевский Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении. М.: Изд-во МГУ, 2011. 304 с.
12. Горелова Г.В., Момот М.О. Когнитивный подход к определению освоенности территории как фактора социально-экономического развития региона // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер. 5, Экономика. 2019. Вып. 2 (240). С. 24-37.
13. Территория и общественное развитие: Когнитивный анализ в геополитическом аспекте / М.Г. Никитина, В.В. Побирченко, Е.А. Шутаева, Д.Б. Миранков. Симферополь: Изд-во КФУ им. В.И. Вернадского, 2018. 262 с.
14. Инновационное развитие социо-экономических систем на основе методологий предвидения и когнитивного моделирования: кол. монография / под ред. Г.В. Гореловой, Н.Д. Панкратовой. Киев: Наукова Думка, 2015. 464 с.
15. Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Радченко С.А. Исследование слабоструктурированных проблем социально-экономических систем: когнитивный подход. Ростов н/Д: Изд-во РГУ, 2006. 332 с.
16. Ginis L.A., Gorelova G.V., Kolodenkova A.E. Cognitive and simulation modeling of development of regional economy system // International Journal of Economics and Financial Issues. 2016. Vol. 6, No. 5S. Pp. 97-103.
17. Gorelova G.V., Lyabach N.N., Kuizheva S.K. Application of Cognitive Modeling in the Study of the Interrelations between the Educational system and Society // Espacios. 2017. Vol. 38. No. 65.
18. Gorelova G.V., Pankratova N.D. Scientific Foresight and Cognitive Modeling of Socio-Economic Systems // IFAC Papers OnLine. 2018. 51-30. Pp. 145-149.
19. Программа для когнитивного моделирования и анализа социально-экономических систем регионального уровня. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2018661506 от 07.09.2018.
20. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. М.: Финансы и статистика, 1981.
21. Саак А.А. Причинный анализ и когнитивное моделирование качества жизни молодежи // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер. 5, Экономика. 2018. Вып. 1 (215). С. 102-113.
22. Горелова Г.В., Джаримов Н.Х. Региональная система образования, методология комплексных исследований. Краснодар: Печатный двор, 2002. 358 с.
23. Горелова Г.В. Информационные когнитивные технологии - методологическая основа исследования социально-экономических систем // Научная мысль Кавказа. Междисциплинарные и специальные исследования. 2008. С. 179-186.
References:
1. Abalkin L. From economic theory to the concept of long-term strategy // Problems of modern Russia, M., 2011. Pp. 39-47. URL: https://www.rea.ru/abalkin2016/Pages/ works.aspx.
2. Animitsa E.G., Sharygin M.D. Socio-economic geography and regional economy: problems of relations / / Geographical Bulletin. Social and economic geography. 2013. No. 1 (24). Pp. 4-12.
3. Glazychev V.L. Concept of spatial development in the Russian Federation. URL: http://www.glazychev.ru/projects/2004_prostrazv/2004_docladprostrazv_prilozhe-nie.htm.
4. On approval of the spatial development Strategy of the Russian Federation for the period up to 2025: Draft Decree of the Government of the Russian Federation. URL: http://economy.gov.ru/wps/wcm/connect/4e13f48c-257a-4878-858f-c2159aa5320b/ spr.pdf?M0D=AJPERES&CACHEID=4e13f48c-257a-4878-858f-c2159aa5320b.
5. Zhukova V.V. Level of development of the territory as a base for sustainable development of the regional economy // Regional economy: theory and practice. Problems, search, solutions. 2012. T 10, No. 42 (273). Pp. 50-55.
6. Volkova V.N., Denisov A.A. Fundamentals of systems theory and system analysis. SPb., 2005. 520 pp.
7. Volkova V.N., Gorelova G.V. the application of the laws of systems theory for the study of entropy-negentropy processes in socio-economic systems // XIII all-Russia meeting on control problems-2019: collection of conference proceedings, 17-20 June 2019. M., 2019. Pp. 1694-1698.
8. The new paradigm of Russia's development (complex problems of sustainable development) / ed. by V.A. Koptyug, V.M. Matrosov, V.K. Levashov. M., 1999. 459 pp.
9. Hemdi A. Taha. Simulation modeling // Introduction to operations research = Operations Research: An Introduction. 7th edition. M.: Williams, 2007. Pp. 697-737.
10. Strogalev V.P., Tolkacheva I.O. Imitatsionnoe modelirovanie. M., 2008. Pp. 697-737.
11. Katalevsky D.Yu. Fundamentals of simulation modeling and system analysis in management. M., 2011. 304 pp.
12. Gorelova G.V., Momot M.O. Cognitive approach to determining the development of the territory as a factor of socio-economic development of the region // Bulletin of the Adyghe State University. Ser. 5, Economics. 2019. Issue 2 (240). Pp. 24-37.
13. Territory and social development: Cognitive analysis in the geo-political aspect / M.G. Nikitina, V.V. Pobirchenko, E.A. Chutaeva, D.B. Mironkov. Simferopol, 2018. 262 pp.
14. Development of innovative socio-economic systems on the basis of foresight methodologies and cognitive modeling: collective monograph / under the editorship of G.V. Gorelova, N.D. Pankratova. Kiev: Naukova Dumka, 2015. 464 pp.
15. Gorelova G.V., Zakharova E.N., Radchenko S.A. Research of weakly structured problems of socio-economic systems: a cognitive approach. Rostov-on-Don, 2006. 332 pp.
16. Ginis L.A., Gorelova G.V., Kolodenkova A.E. Cognitive and simulation modeling of development of regional economy system // International Journal of Economics and Financial Issues. 2016. Vol. 6, No. 5S. Pp. 97-103.
17. Gorelova G.V., Lyabach N.N., Kuizheva S.K. Application of Cognitive Modeling in the Study of the Interactions between the Educational system and Society // Espacios. 2017. Vol. 38. No. 65.
18. Gorelova G.V., Pankratova N.D. Scientific Foresight and Cognitive Modeling of Socio-Economic Systems // IFAC Papers OnLine. 2018. 51-30. Pp. 145-149.
19. Program for cognitive modeling and analysis of socio-economic systems at the regional level. Certificate of state registration of computer programs No. 2018661506 dated 07.09.2018.
20. Hayes D. Causal analysis in statistical research. M.: Finance and Statistics, 1981.
21. Saak A.A. Causal analysis and cognitive modeling of the quality of life of young people // Bulletin of the Adyghe State University. Ser. 5, Economics. 2018. Issue 1 (215). Pp. 102-113.
22. Gorelova G.V., Dzharimov N.H. Regional education system, methodology of complex research. Krasnodar, 2002. 358 pp.
23. Gorelova G.V. Information cognitive technologies-a methodological basis for the study of socio-economic systems // Scientific thought of the Caucasus. Interdisciplinary and special research. 2008. Pp. 179-186.
