CC BY
54
ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА
DIGITAL ECONOMY
УДК [330.47:330.59]:351 ББК 65в631 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: [email protected]
В.Н. Тюшняков,
кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры государственного и муниципального управления Южного федерального университета, г. Таганрог. Тел.: + 7 (928) 673-86-84, e-mail: [email protected]
ПРИМЕНЕНИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ГОСУДАРСТВЕННОМ И МУНИЦИПАЛЬНОМ
УПРАВЛЕНИИ
(Рецензирована)
Аннотация. В статье рассмотрены вопросы применения цифровых технологий в государственном и муниципальном управлении для повышения уровня и качества жизни населения. Приведены результаты исследования влияния изменений социально-экономических факторов, определяющих качество жизни населения. Предложено проводить исследование с помощью цифровых технологий когнитивного моделирования, позволяющих получать новые знания о структуре и поведении сложной социально-экономической системы любого уровня. Дано представление основных этапов когнитивного моделирования, иллюстрируемых результатами вычислительного эксперимента. Разработана когнитивная карта как система отношений между социальными, экономическими, экологическими и другими факторами, влияющими на качество жизни населения города. Проведено исследование модели и сценарное моделирование развития ситуаций в исследуемой сложной системе для научного предвидения возможностей повышения качества жизни населения, а также для обоснования необходимых для этого управленческих решений.
Ключевые слова: цифровые технологии, качество жизни, исследование, когнитивное моделирование, государственное и муниципальное управление.
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: [email protected]
V.N. Tyushnyakov,
Candidate of Economics, Associate Professor, Associate Professor of the Department of State and Municipal Administration of the Southern Federal University, Taganrog. Ph.: + 7 (928) 673-86-84, e-mail: [email protected]
APPLICATION OF DIGITAL TECHNOLOGIES IN STATE AND MUNICIPAL MANAGEMENT
Abstract. The article considers the use of digital technologies in state and municipal government to improve the level and quality of life of the population. The results of a study of the impact of changes in socio-economic factors determining the quality of life of the population are presented. It is proposed to conduct a study using digital technologies of cognitive modeling, allowing to obtain new knowledge about the structure and behavior of a complex socio-economic system at any level. The main stages of cognitive modeling, illustrated by the results of a computational experiment, are presented. A cognitive map has been developed as a system of relations between social, economic, environmental and other factors affecting the quality of life of the city's population. A model study and scenario modeling of the development of situations in the complex system under study were carried out to scientifically predict the possibilities for improving the quality of life of the population, as well as to justify the necessary management decisions.
Keywords: digital technologies, quality of life, research, cognitive modeling, state and municipal government.
В настоящее время повышение качества жизни населения определено как одно из важнейших направлений безопасного и устойчивого развития РФ. Поиск эффективных мер, направленных на достижение цели повышения качества жизни населения, является серьезной задачей. Для ее успешного решения необходимо разрабатывать и реали-зовывать комплекс обоснованных действий на всех уровнях государственного управления. Это требует предварительного проведения глубоких исследований, направленных как на выявление существенных факторов, влияющих на качество жизни населения страны, региона, муниципального образования, так и научного предвидения развития событий на той или иной территории под воздействием организационно-управленческих решений и возмущающих воздействий внутренней и внешней среды (экономических, социальных, политических, экологических факторов).
Исследованию проблем качества и уровня жизни населения
посвящено множество работ как зарубежных, так и российских авторов, которые учитывают специфику нашей страны. Сошлемся только на работы [1-3], которые затрагивают ряд вопросов, близких нашим исследованиям. Качество жизни как обобщающая социально-экономическая характеристика жизни людей является основной характеристикой благосостояния народа, а повышение благосостояния народа считается важнейшей задачей экономической и социальной политики любого государства. Чтобы провести исследование качества жизни населения конкретной территории, необходимо определить, какие показатели качества жизни ее могут охарактеризовать и какие факторы могут оказывать влияние на эти показатели. Результаты такого исследования могут быть в дальнейшем использованы для разработки и реализации стратегии повышения качества жизни населения.
В данном исследовании для анализа качества жизни населения были выбраны показатели,
предложенные Всемирной организацией здравоохранения, такие как: психологические, степень независимости, физические, окружающая среда, жизнь в обществе, духовность и личные убеждения. Анализ данных показателей используется в различных методиках оценки качества жизни. Например, эксперты «РИА Рейтинг» предложили подход, в рамках которого показатели качества жизни населения подразделяются на следующие группы: жилищные условия, уровень доходов, безопасность проживания, демографическая ситуация, здоровье, уровень образования, обеспеченность объектами социальной инфраструктуры, уровень экономического развития, экологические и климатические условия, освоенность территории и развитие транспортной инфраструктуры.
Одним из условий повышения качества жизни населения является уровень цифрового развития государственного и муниципального управления [4-10].
Исследование состояния цифро-визации Ростовской области (РО) и анализ Региональной программы РО [6-8] показали, что приоритетными отраслями цифровой трансформации субъекта РФ могут быть: городская среда, здравоохранение, транспорт, кадры, образование. Драйверами цифрового развития РО названы такие приоритетные цифровые технологии, как искусственный интеллект и технологии больших данных.
Вышеназванные обстоятельства определили в данной работе: объект исследования - качество жизни населения города (на примере городов РО); предмет исследования - имитационное когнитивное моделирование повышения качества жизни населения. В качестве инструментария когнитивного моделирование предлагается использовать информационно-аналитическую систему Cognitive Modeling Software System (CMSS) [11, 12].
Цель исследования - выявить возможности использования системы когнитивного моделирования CMSS для поддержки принятия решений в рамках цифровой трансформации государственного и муниципального управления.
Система когнитивного моделирования CMSS может быть включена в состав ситуационного центра, который представляет собой комплекс программно-аппаратных средств, информационных ресурсов и методик, применяемых в процессе управления на государственном и муниципальном уровнях [9, 10]. CMSS предназначена для анализа, синтеза, обработки информации, характеризующей объект управления, диагностики ситуации, а также для оценки последствий принятия различных вариантов социально-экономических, экологических и политических решений [11].
В данной работе предлагается использовать технологию когнитивного моделирования сложных систем [12-15] как одного из аналитических блоков ситуационного центра органа власти, реализующих функции искусственного интеллекта. В основу разработки когнитивной методологии исследования сложных систем [13-17] были положены работы зарубежных [18-21] и российских ученых [22, 23].
Когнитивное моделирование сложных систем является многоэтапным процессом, включающим: построение когнитивной модели изучаемой сложной системы (знаковый ориентированный граф, функциональный граф); анализ свойств модели (устойчивости, сложности, чувствительности, путей и циклов); сценарное моделирование (предвидение будущего возможного развития системы под воздействием различных возмущающих и управляющих воздействий); принятие решений по выбору лучшего сценария для его практической реализации.
На первом этапе после определения и согласования цели
исследования происходит сбор теоретической, статистической, экспертной информации, на основании обработки которой определяются вершины V={vi} и отношения Е={ец}, У=1,2,...к между вершинами когнитивной карты G=<V,E>; отношения могут быть определены как весовые коэффициенты wij и функции F={fij}.
В табл. 1. обозначены вершины -факторы, выбранные после анализа социально-экономического состояния городов РО. На рис. 1 изображена соответствующая когнитивная карта G, названная «Город». Когнитивная карта построена с помощью программной системы CMSS [11].
На втором этапе исследования были проведены анализ
Таблица 1
Список факторов — вершин V когнитивной карты
Код Наименование вершины Назначение вершины
V1 Качество жизни населения города Целевая
V2 Уровень развития города Базисная
V3 Обеспеченность собственными доходами для развития Базисная
V4 Численность населения города Базисная
V5 Миграционное сальдо для города Возмущающая
V6 Объем производства промышленности и доходность промышленности в городе Базисная
V7 Доходность малого и среднего бизнеса в городе Базисная
V8 Теневая экономика в городе Возмущающая
V9 Инвестиционная привлекательность города Управляющая
V10 Доходы населения города Базисная
V11 Конкурентоспособность продукции города на внешнем рынке Возмущающая
V12 Рабочие места в городе Управляемая
V13 Кадровая обеспеченность экономики города, дефицит квалифицированных специалистов Управляющая, возмущающая
V14 Гарантированный минимальный пакет услуг здравоохранения, образования и социального обеспечения в городе Базисная
V15 Доступность жилья населению города Базисная
V16 Обеспеченность города коммунальными услугами высокого качества Базисная
V17 Потребность в развитии транспортной инфраструктуры Базисная
V18 Себестоимость продукции и услуг в городе Базисная
V19 Обеспеченность собственными доходами для развития города Базисная
V20 Цены ТЭК и ЖКХ в городе Базисная
V21 Расходы на соцобеспечение в городе Базисная
V22 Расходы на текущее содержание инфраструктуры и объектов Базисная
V23 Социальная напряженность в городе Возмущающая
V24 Экологическая безопасность города Возмущающая
V25 Уровень загрязнения окружающей среды в городе Возмущающая
V26 Воспроизводство возобновляемых и невозобновляемых ресурсов для обеспечения города Управляющая
V27 Уровень преступности в городе Возмущающая
V28 Дифференциация населения по уровню жизни Возмущающая
V29 Лояльность населения к руководству города Базисная
V30 Экспорт продукции города Управляемая
V31 Уровень развития банковской системы города Управляющая
Рис. 1. Когнитивная карта G «Город»
устойчивости системы к возмущениям и анализ структурной устойчивости.
При анализе устойчивости к возмущениям были вычислены корни характеристического уравнения матрицы отношений графа G «Город». Вычисление корней характеристического уравнения представлено на рис. 2. Так как максимальное по модулю число
|М|= 1,483 >1, то согласно принятому критерию [19, 20] система неустойчива к возмущениям. Можно сделать вывод о том, что система нуждается в регулировании.
Анализ положительных и отрицательных циклов позволяет сделать выводы о структурной устойчивости модели [13, 14, 19, 20]. Результаты проведенного вычислительного эксперимента представлены на рис. 3.
Собственные числа
# Действительная часть Комплексная часть Модул
0 0J0 0.0 0.0
1 OJO 0.0 0.0
2 0.0 0.0 0.0
3 0^115 1.4609 1.4609
4 •¿115 ■1-4609 1,4609
5 -1.0341 0.7801 1.0341
б -1.0341 ■0.7801 1.0341
7 1.4827 0.0 1.4827
8 0.981 0.6949 0.981
9 0.981 ■0.6949 0.981
10 ■1.2291 0.0 1.2291
11 -0.1534 0.8739 0.8739
Рис. 2. Вычисление корней характеристического уравнения графа G «Город»
• И) '" 'W» >я» >и »w >w> >ц »я .ff »w) »WII
шммвнмммянямярв
. (Г* Ol .Я .VI» .« .Л • W» ■ »1 «V» .я • rJ .Vi; . n»
• an r»i • «I • via • гл • n ■ м • vu .vi • «? >11 . v» • vi i • vu
kll*
к Itt
• Ml*H ' VI ' W >11 » V/ . n) • VIJ . n rlN .Vi« - П .И .11» . VM
• 1ИАУИ »«I »«»4*1 > VU •> tu >M >VM »VW >»»>»• »Vit >1» Л*. VI« >14 > n . Я . n • fU ■ VII »«4
I«. VI4 ■ tn • Г7 .V» . VI* . III
<i*vu • и >m • via >n >n . я .я «n> • vu
. Ii* VII . Я 1Я »» .»I »*u tu
• Uitli >M »tN >VII »Vi >N »M .tu »VU
• Mitll >Я » VW » VI • V» »W ■ V» »VI» »m
• »aivii ■ n • ra • «n >«ч • и .m •« . va .vi >vw • all
• Ml VI I ■ «* »VW IVM ■ я . м >nr . VI . V» • W • VI . VW • ni
• ал vu »м »na *vm - я r vif »vi .vi . va .v» »vu »an
• *atvii -я .nt »Via »И »m »n> »vi »v» »w »vi »v«i »au
• »*vu »w »aw »via .я »aa »wi »via »vi »aa .«? »au »vu
■ «a*vit »aa » aw » via «aa »aa • wi • vu • я >n »aa .л .iu - vi»
aa. vu .aa «aw »via . vir . vi .vi .va.vr.vu .au . im »ii . aa » aai • vu
• н»via >я • я «г» .vi -w я • vi« »aw
• MiiiM -« »aa »aw »vr • va -» vi • vi»
. мня >я >я »v?r »vi .vi »va »va • vi» »vw
I ^r
•• У
J » .n r»I--
<24. , 'XJfc
Рис. 3. Циклы графа G «Город»
На рис. 3 выделены в качестве примера один отрицательный цикл, стабилизирующий систему (верхний рисунок), и один положительный цикл - акселератор процессов (нижний рисунок). Как видно из рис. 3, в графе G «Город» всего имеется 61 цикл, 15 циклов являются отрицательными. Нечетное число циклов отрицательной обратной связи подтверждает структурную
устойчивость исследуемой системы [19, 20].
Следующий этап когнитивного исследования заключается в импульсном моделировании возможных сценариев развития ситуаций в системе муниципального образования под воздействием различных управляющих и возмущающих воздействий. Для имитации возможных сценариев развития системы
в вершине Vi когнитивной карты в момент п вносятся сигналы в виде импульсов qi,, совокупность которых образует вектор возмущающих и управляющих воздействий Q (п) =
До проведения сценарного моделирования на когнитивной карте «Город» был разработан план вычислительного эксперимента в виде множества ^ (п)}, которое должно показывать возможные тенденции поведения системы при тех или иных управляющих или возмущающих воздействиях на нее.
В качестве примера на рис. 4 изображены импульсные процессы развития ситуаций по одному из моделируемых сценариев - сценарию № 1.
Данный сценарий соответствует проверке гипотезы о том, будет ли положительным влияние роста объема производства и доходности промышленности в городе (воздействие на вершину V6).
Сценарий № 1. Q1 (п) = =0;. q6=+1; ..^31=0).
Результаты вычислительного эксперимента представлены в табл. 2.
Таблица 2
Расчет импульсных процессов по сценарию № 1
Шаг Вершина 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 1L0
V30. Экспорт продукции города 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
V26. Воспроизводство возобновляемых и не возобновляемых ресурсов для обеспечения города 0.0 0.0 -L0 -LO -LO -2.0 -2.0 -4.0 -2.0 -2.0 -8.0 -9.0
V14. Гарантированный минимальный пакет услуг здравоохранения, образования и соц. обеспечения в городе 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 2.0 10.0 6.0 3.0 8.0
V13. Кадровая обеспеченность и дефицит квалифицированных специалистов в городе 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 2.0 4.0 8.0 3.0 3.0 15.0
V28. Дифференциация населения по уровню жизни 0.0 0.0 0.0 -LO -LO -1.0 -2.0 -4.0 -8.0 -3.0 -3.0 -15.0
V15. Доступность жилья населению города 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 2.0 4.0 8.0 3.0 3.0 15.0
V7. Доходность малого и среднего бизнеса в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 3.0 0.0 -1.0 3.0 13.0 15.0
V9. Доходность строительных компаний в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
V10. Доходы населения города 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 2.0 4.0 8.0 3.0 3.0 15.0 30.0
V9. Инвестиционная привлекательность города 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 3.0 0.0 -1.0 3.0 13.0 15.0 -LO
VI. Качество жизни населения города 0.0 0.0 0.0 1.0 -2.0 -3.0 -LO -LO 1.0 -7.0 0.0 22.0
VIL Конкурентоспособность продукции города на внешнем рынке 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
V29. Лояльность населения к руководству города (удовлетворенность) 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 4.0 -3.0 -4.0 3.0 12.0 15.0 -10.0
V5. Миграционное сальдо для города 0.0 0.0 0.0 0.0 -LO -1.0 -LO -2.0 -4.0 -8.0 -3.0 -3.0
V16. Обеспеченность города коммунальными услугами высокого качества 0.0 0.0 0.0 -LO -LO LO 2.0 -2.0 -4.0 2.0 2.0 -8.0
V6. Объем и доходность производства промышленности в городе 0.0 1.0 1.0 1.0 2.0 3.0 5.0 3.0 4.0 12.0 17.0 19.0
V17. Потребность в развитии транспортной инфраструктуры 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 3.0 7.0 1.0 -LO 7.0
V12. Рабочие места в городе 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 2.0 4.0 8.0 3.0 3.0 15.0 30.0
V21. Расходы на соцобеспечение в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -1.0 -1.0 -1.0 -2.0 -4.0 -8.0
V22. Расходы на текущее содержание инфраструктуры и объектов в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 3.0 0.0 -LO 3.0 13.0 15.0 -LO
V18. Себестоимость продукции и услуг в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
VIS. Обеспеченность собственными доходами для развития города 0.0 0.0 1.0 2.0 2.0 2.0 4.0 14.0 14.0 6.0 1L0 42.0
V23. Социальная напряженность в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 -LO 3.0 3.0 0.0 1.0 0.0 9.0 -9.0
V8. Теневая экономика в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 LO LO -LO 2.0 4.0 8.0 3.0
V25. Уровень загрязнения окружающей среды в городе 0.0 0.0 1.0 1.0 1.0 2.0 2.0 4.0 2.0 2.0 8.0 9.0
V27. Уровень преступности в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 -LO 0.0 1.0 2.0 -9.0 -8.0
V3L Уровень развития банковской системы города 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
V2. Уровень развития города 0.0 0.0 0.0 1.0 3.0 0.0 -LO 3.0 13.0 15.0 -LO 1L0
V20. Цены ТЭК и ЖКХ в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
V4. Численность населения города 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -1.0 -LO -LO -2.0 -4.0 -8.0 -3.0
V24. Экологическая безопасность города 0.0 0.0 0.0 -2.0 -2.0 -2.0 -4.0 -4.0 -8.0 -4.0 -4.0 -16.0
По данным расчетов импульсных процессов (табл. 2) строятся соответствующие графики, визуализирующие полученные результаты. На рис. 4 приведены графики, которые наиболее ярко характеризуют тенденции развития ситуаций в ряде вершин.
Как видно из табл. 2 и рис. 4, внесение импульса q6 =+1 в вершину V6 (развитие производства) в целом приводит к положительным результатам. В этом случае можно предвидеть положительно нарастающие
тенденции в «желаемых» вершинах, например, доходы населения города, рабочие места, обеспеченность собственными доходами для развития города могут расти. При этом процессы в «нежелательных» вершинах показывают тенденцию к снижению, например, снижается социальная напряженность, теневая экономика. Но качество жизни, начиная незначительно улучшаться на втором шаге моделирования, далее снижается, и только на 10 шаге моделирования может быть заметное
Рис. 4. Импульсные процессы сценария № 1
улучшение тенденции. Это является сигналом того, что единичного воздействия в одну из вершин может быть недостаточно для достижения цели улучшения функционирования всей системы «Город».
Проанализируем более сложный сценарий. Предположим, развивается не только производство, а еще из-за совершенствования системы образования улучшается положение дел с кадровым потенциалом города, но при этом по ряду причин внешнего характера начинает расти социальная напряженность.
Сценарий № 2. Q2 (п) = =0;. q6=+1; ... q13=+1;... q23=+1; ... q31=0}.
Расчет импульсных процессов по сценарию № 2 приведен в табл. 3.
Как видно из табл. 3 и рис. 5, тенденции развития ситуаций по второму сценарию имеют тот же характер, что и по первому. То есть развитие производства является положительным фактором для обеспечения должного уровня качества жизни населения. Развитие производства наряду с
повышением качества кадрового потенциала может в определенной степени противостоять тенденциям дифференциации населения по уровню жизни. При этом возможно и более заметное снижение влияния теневой экономики (импульс равен «-9»), нежели по первому сценарию («-3»).
Приведенные два сценария показывают возможность предвидеть тенденции развития процессов в сложной системе «Город», но они далеко не исчерпывают все возможные комбинации изменений. В процессе данного когнитивного моделирования был проведен анализ различных вариантов сценариев: внесение возмущений осуществлялось в одну, две, несколько вершин на разных шагах моделирования.
На рис. 5 приведены графики импульсных процессов по сценарию № 2.
Применение таких цифровых интеллектуальных технологий поддержки принятия решений позволяет учитывать данные мониторинга текущих изменений
Таблица 3
Расчет импульсных процессов по сценарию № 2
Шаг Вершина 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 5.0 6.0 7.0 8.0 9.0 10.0 ILO
V30. Экспорт продукции города 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
V26. Воспроизводство возобновляемых и не возобновляемых ресурсов для обеспечения города 0.0 0.0 -1.0 -2.0 ■2.0 -3.0 -4.0 -5.0 -5.0 -3.0 -8.0 -15.0
V14. Гарантированный минимальный пакет услуг здравоохранения. образования и соц. обеспечения в городе 0.0 0.0 L0 0.0 1.0 1.0 1.0 3.0 10.0 14.0 6.0 10.0
V13. Кадровая обеспеченность и дефицит квалифицированных специалистов в городе 0.0 1.0 1.0 2.0 3.0 3.0 4.0 7.0 1L0 10.0 5.0 17.0
V28. Дифференциация населения по уровню жизни 0.0 0.0 0.0 -LO ■2.0 -2.0 -3.0 -6.0 -10.0 -9.0 -4.0 -16.0
V15. Доступность жилья населению города 0.0 0.0 0.0 1.0 2.0 2.0 3.0 6.0 10.0 9.0 4.0 16.0
V7. Доходность малого и среднего бизнеса в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 3.0 2.0 2.0 2.0 14.0 23.0
V9. Доходность строительных компаний в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
VIO. Доходы населения города 0.0 0.0 1.0 2.0 2.0 3.0 6.0 10.0 9.0 4.0 16.0 39.0
V9. Инвестиционная привлекательность города 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 3.0 2.0 2.0 2.0 14.0 23.0 ILO
VI. Качество жизни населения города 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0 6.0 -5.0 3.0 2.0 -5.0 4.0 22.0
VII. Конкурентоспособность продукции города на внешнем рынке 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
V29. Лояльность населения к руководству города (удовлетворенность) 0.0 0.0 L0 -LO 0.0 2.0 -2.0 -10.0 3.0 ILO 19.0 4.0
V5. Миграционное сальдо для города 0.0 0.0 0.0 0.0 -LO 2.0 -2.0 3.0 6.0 -10.0 9.0 -4.0
V16. Обеспеченность города коммунальными услугами высокого качества 0.0 0.0 0.0 -LO ■2.0 -2.0 -3.0 -4.0 -5.0 -5.0 -3.0 -8.0
V6. Объем и доходность производства промышленности в городе 0.0 1.0 2.0 2.0 3.0 5.0 7.0 7.0 6.0 14.0 25.0 29.0
V17. Потребность в развитии транспортной инфраструктуры 0.0 0.0 0.0 1.0 2.0 2.0 2.0 4.0 8.0 6.0 2.0 6.0
V12. Рабочие места в городе 0.0 0.0 1.0 2.0 2.0 3.0 6.0 10.0 9.0 4.0 16.0 39.0
V2L Расходы на соцобеспечение в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 -1.0 ■2.0 -2.0 -3.0 -6.0 -10.0
V22. Расходы на текущее содержание инфраструктуры и объектов в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 3.0 2.0 2.0 2.0 14.0 23.0 ILO
V18. Себестоимость продукции и услуг в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
V19. Обеспеченность собственными доходами для развития города 0.0 0.0 1.0 3.0 4.0 4.0 7.0 17.0 25.0 16.0 15.0 4&0
V23. Социальная напряженность в городе 0.0 1.0 1.0 1.0 1.0 4.0 8.0 5.0 3.0 4.0 7.0 2.0
V8. Теневая экономика в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 LO -2.0 2.0 3.0 -6.0 -10.0 9.0
V25. Уровень загрязнения окружающей среды в городе 0.0 0.0 1.0 2.0 2.0 3.0 4.0 5.0 5.0 3.0 8.0 15.0
V27. Уровень преступности в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 1.0 1.0 -1.0 -LO 1.0 1.0 -7.0 -15.0
V3L Уровень развития банковской системы города 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
V2. Уровень развития города 0.0 0.0 0.0 1.0 3.0 2.0 -2.0 2.0 14.0 23.0 11.0 ILO
V20. Цены ТЭК и ЖКХ в городе 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0
V4. Численность населения города 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 LO -2.0 2.0 3.0 -6.0 -10.0 9.0
V24. Экологическая безопасность города 0.0 0.0 0.0 -2.0 4.0 -4.0 -6.0 8.0 -10.0 -10.0 6.0 -16.0
Рис. 5. Импульсные процессы сценария № 2
внешней и внутренней среды, а так- управленческие действия на феде-же дает возможность корректиро- ральном, региональном и муници-вать и обосновывать необходимые пальном уровнях.
Примечания:
1. Козлова Т.Н. Качество жизни населения как важный показатель состояния общества // Экономика и менеджмент: проблемы и перспективы развития: материалы всерос. науч.-практ. конф. Махачкала: МавраевЪ, 2012. С. 165-175.
2. Ибрагимова П.И., Дадаева Б.Ш. Качество жизни населения как основной показатель социально-экономического развития страны // Современные тенденции в образовании и науке: сб. науч. тр. по материалам Междунар. науч.-практ. конф. Тамбов, 2013. С. 74-76.
3. Кисуркин А.А. Качество жизни населения: региональные социально-экономические аспекты. Абакан: ГОУ ВПО «Хакасский государственный университет им. Н.Ф. Катанова», 2010. 216 с.
4. Паспорт национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». URL: https://base.garant.ru/72190282/.
5. Паспорт федерального проекта «Цифровое государственное управление». URL: https://digital.gov.ru/uploaded/files/pasport-federalnogo-proekta-tsifrovoe--gosudarstvennoe-upravlenie.pdf.
6. Региональная программа Ростовской области «Цифровое развитие экономики Ростовской области» на 2019-2024 гг. URL: http://ac.gov.ru/files/ publication/a/23299.pdf.
7. Тюшняков В.Н. Анализ практики применения технологий электронного правительства в системе предоставления государственных и муниципальных услуг // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер. 5, Экономика. 2018. Вып. 4 (230). С. 194-200.
8. Тюшняков В.Н. Цифровая трансформация органов власти и управления // Проблемы автоматизации. Региональное управление. Связь и автоматика (ПА-РУСА-2019) / Южный федеральный университет. Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2019. С. 146-151.
9. Тюшняков В.Н., Жертовская Е.В., Якименко М.В. Информационно-аналитическое обеспечение ситуационного центра как основа разработки стратегий инновационного развития региона // Фундаментальные исследования. 2015. № 11-6. С. 1253-1257.
10. Жертовская Е.В., Якименко М.В., Тюшняков В.Н. Имитационное моделирование инновационного развития регионов Юга России на основе композиции когнитивного моделирования и методов программно-проектного управления для решения задач стратегического управления // Фундаментальные исследования. 2015. № 12-5. С. 1017-1023.
11. Программа для когнитивного моделирования и анализа социально-экономических систем регионального уровня: заявка 2018619390 / Г.В. Горелова, А.И. Калиниченко, А.Н. Кузьминов. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2018661506; заявл. 29.08.2018; опубл. 07.09.2018.
12.Gorelova G.V., Pankratova N.D. Scientific Foresight and Cognitive Modeling of Socio-Economic Systems // 18 th IFAC Conference on Technology, Culture and International Stability: TECIS. 2018. Р. 145-149. URL: https://www.researchgate.net/ publication/329148669_Scientific_Foresight_and_Cognitive_Modeling_of_Socio-E-conomic_Systems.
13.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 c.
14. Горелова Г.В. О когнитивном моделировании сложных систем, инструментарий исследования // Известия ТТИ ЮФУ. Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2012. Вып. 6. С. 236-240.
15. Инновационное развитие социально-экономических систем на основе методологий предвидения и когнитивного моделирования: коллективная монография / под ред. Г.В. Гореловой, Н.Д. Панкратовой. Киев: Наукова Думка, 2015. 464 с.
16. Авдеева З.К., Горелова Г.В., Коврига С.К. Когнитивные исследования качества жизни населения города // Когнитивное моделирование: труды VII Меж-дунар. форума по когнитивному моделированию (IFCM-2019). Ч. III. Когнитивное моделирование в науке, культуре, обучении (CMSCE-2019). Ростов н/Д, 2019. С. 206-214.
17. Разработка стратегии развития региона на основе синтеза методологий предвидения и когнитивного моделирования / Г.В. Горелова, Е.В. Жертовская, В.Н. Тюшняков [и др.] // Сетевое партнерство в науке, промышленности и образовании: труды Международной мультиконференции. СПб., 2016. С. 59-66.
18.Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton: University Press. 1976. 395 рр.
19. Roberts F. Discrete Mathematical Models with Applications to Social, Biological, and Environmental Problems. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1976. 559 pp.
20.Casti J. Connectivity, complexity and catastrophe in large-scale systems. Chichester; N.Y.; Brisbane; Toronto, 1979. 216 pp.
21.Langley P. Cognitive architectures: Research issues and challenges // Cognitive Systems Research. 2009. Vol. 10, No. 2. Pp. 141-160.
22.Сценарии управления государством (на примере Союза Сербии и Черногории) / В.В. Кульба, Д.А. Кононов, И.В. Чернов [и др.] // Проблемы управления. 2005. № 5. С. 33-41.
23.Avdeeva Z., Kovriga S. The technology of the strategic goal-setting and monitoring of a system development on the basis of cognitive mapping // Procedia Computer Science. 2017. No. 122. P. 977-984.
References:
1. Kozlova T.N. The quality of life of the population as an important indicator of the state of society // Economics and Management: Problems and Development Prospects: materials of the All-Russian Scientific and Practical Conference. Makhachkala, 2012. Pp. 165-175.
2. Ibragimova P.I., Dadaev B.Sh. The quality of life of the population as the main indicator of the socio-economic development of the country // Modern trends in education and science: a collection of scientific papers based on the materials of the International Scientific and Practical Conference. Tambov, 2013. Pp. 74-76.
3. Kisurkin A.A. The quality of life of the population: regional socio-economic aspects. Abakan, 2010. 216 pp.
4. Passport of the national program "Digital Economy of the Russian Federation". URL: https://base.garant.ru/72190282/.
5. Passport of the federal project "Digital public administration". URL: https:// digital.gov.ru/uploaded/files/pasport-federalnogo-proekta-tsifrovoe-gosudarstven-noe-upravlenie.pdf.
6. The regional program of the Rostov region "Digital development of the economy of the Rostov region" for 2019-2024. URL: http://ac.gov.ru/files/publication/a/23299. pdf.
7. Tyushnyakov V.N. Analysis of the practice of using e-government technologies in the system of providing state and municipal services // Bulletin of the Adyghe State University. Ser. Economy. 2018. Vol. 4 (230). Pp. 194-200.
8. Tyushnyakov V.N. Digital Transformation of Government and Management // Automation Problems. Regional Office. Communications and Automation (SAILS-2019) / Southern Federal University. Rostov-on-Don: Publishing house of SFU, 2019. Pp. 146-151.
9. Tyushnyakov V.N., Zhertovskaya E.V., Yakimenko M.V. Information and analytical support of the situational center as the basis for the development of strategies for innovative development of the region // Fundamental Research. 2015. No. 11-6. Pp. 1253-1257.
10. Zhertovskaya E.V., Yakimenko M.V., Tyushnyakov V.N. Simulation of the innovative development of the regions of the South of Russia based on the composition of cognitive modeling and methods of program and project management for solving strategic management problems // Fundamental Research. 2015. No. 12-5. Pp. 1017-1023.
11. Program for cognitive modeling and analysis of socio-economic systems at the regional level: application 2018619390 / G.V. Gorelova, A.I. Kalinichenko, A.N. Kuzminov. Certificate of state registration of computer programs No. 2018661506; declared 08/29/2018; publ. 09/07/2018.
12. Gorelova G.V., Pankratova N.D. Scientific Foresight and Cognitive Modeling of Socio-Economic Systems // 18 th IFAC Conference on Technology, Culture and International Stability: TECIS. 2018. Pp. 145-149. URL: https://www.researchgate. net/publication/329148669_Scientific_Foresight_and_Cognitive_Modeling_of_So-cio-Economic_Systems.
13. Gorelova G.V., Zakharova E.N., Radchenko S.A. The study of poorly structured problems of socio-economic systems: a cognitive approach. Rostov-on-Don: Publishing house of the RSU, 2006. 332 pp.
14. Gorelova G.V. On cognitive modeling of complex systems, research tools // News of TTI SFU. Taganrog: TTI SFU, 2012. Vol. 6. Pp. 236-240.
15. Innovative development of socio-economic systems based on methodologies of foresight and cognitive modeling: a collective monograph / ed. G.V. Gorelova, N.D. Pankratova. Kiev: Naukova Dumka, 2015. 446 pp.
16. Avdeeva Z.K., Gorelova G.V., Kovriga S.K. Cognitive studies of the quality of life of the population of the city // Cognitive modeling: proceedings of the VII Intern. Cognitive Modeling Forum (IFCM-2019). Part III. Cognitive modeling in science, culture, learning (CMSCE-2019). Rostov-on-Don, 2019. Pp. 206-214.
17. Development of a regional development strategy based on a synthesis of foresight methods and cognitive modeling / G.V. Gorelova, E.V. Zhertovskaya, V.N. Tyushnyakov [et al.] // Network partnership in science, industry and education: proceedings of the International Multiconference. St. Petersburg, 2016. Pp. 59-66.
18. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton: University Press. 1976. 395 pp.
19. Roberts F. Discrete Mathematical Models with Applications to Social, Biological, and Environmental Problems. Englewood Cliffs: Prentice-Hall, 1976. 559 pp.
20. Casti J. Connectivity, complexity and catastrophe in large-scale systems. Chichester; N.Y.; Brisbane; Toronto, 1979. 216 pp.
21. Langley P. Cognitive architectures: Research issues and challenges // Cognitive Systems Research. 2009. Vol. 10, No. 2. Pp. 141-160.
22. Scenarios of government (for example, the Union of Serbia and Montenegro) / V.V. Kulba, D.A. Kononov, I.V. Chernov [et al.] // Problems of Management. 2005. No. 5. Pp. 33-41.
23. Avdeeva Z., Kovriga S. The technology of the strategic goal-setting and monitoring of a system development on the basis of cognitive mapping // Procedia Computer Science. 2017. No. 122. Pp. 977-984.
