CC BY
42
УДК 004.94
л о л
А.В. Горохов , М.В. Иванова , С.Н. Малыгина
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ (НА ПРИМЕРЕ МУРМАНСКОЙ ОБЛАСТИ)
Аннотация
В работе представлены основные этапы проектирования имитационной модели социально-экономической системы Мурманской области: формализация
предметной области (выделены и специфицированы основные объекты моделирования); построение концептуальной модели в виде причинноследственных диаграмм, формализующих взаимодействие объектов моделирования. Выделены параметры имитационной модели, используемые для оценки экономических рисков.
Ключевые слова: имитационное моделирование, социально-экономические процессы.
A.V. Gorokhov, M.V. Ivanova, S.N. Malygina
THE SIMULATION MODEL DESIGN FOR ASSESSMENT OF THE REGIONAL DEVELOPMENT ECONOMIC RISKS (EXAMPLIFIED WITH THE MURMANSK REGION)
Abstract
The paper presents the main design stages of a simulation model of the socioeconomic system in the Murmansk region, namely formalization of the subject domain (the main objects of the simulation are identified and specified); design of a conceptual model in the form of cause-and-effect diagrams, which formalize interaction modeling objects. Parameters of the simulation model used for the assessment of economic risk are allocated.
Keywords: simulation, socio-economic processes.
Введение
Северные территории России - это, прежде всего, районы добычи и первичной переработки сырьевых ресурсов. В последнее столетие, в связи с истощением запасов полезных ископаемых в центральных районах, центры добычи сырья перемещались все далее на Север. В настоящее время Север является главным и определяющим поставщиком сырьевых ресурсов, как для внутренних потребностей России, так и на экспорт. За 20 лет модернизации хозяйственного уклада России модель развития Севера осталась, по существу, неизменной. Сырьевая направленность экспорта и преобладание горнодобывающего и топливно-энергетического комплекса в структуре промышленности, позволяют, так или иначе, решать текущие социальноэкономические задачи, однако в обозримой перспективе без кардинального повышения эффективности использования природных ресурсов и производительности труда «благополучие» северных территорий нашей страны
1 ИИММ КНЦ РАН
2 КФ ПетрГУ
будет под угрозой. Поэтому оценка возможных рисков для различных сценариев развития Арктических регионов РФ является актуальной задачей. Возможности исследования сложных систем, подобных государству, региону ограничены тем, что каждая связь, которую можно выделить для исследования, может находиться под влиянием самых разнообразных системных компонентов. Тем не менее, практика показывает, что на определенных отрезках времени возможно эффективное управление сложными системами, а, следовательно, моделирование и прогнозирование. Сложные системы ведут себя дискретно -им присущи некие квазистационарные состояния, когда их реакции на изменения окружающей среды просты и однообразны. Таким образом, поведение сложной системы, находящейся в квазистационарном состоянии, можно описать системами обыкновенных дифференциальных уравнений, что и обеспечило высокую эффективность в таких задачах специализированного метода имитационного моделирования - системной динамики.
Концептуальная модель социально-экономической системы
Концептуальная модель социально-экономической системы Мурманской области состоит из следующих основных компонентов:
- население региона;
- производство;
- финансы;
- рынок труда;
- уровень жизни населения.
Население - отвечает за осуществление прогнозных расчетов общей численности населения с учетом естественного движения и процессов миграции, его половозрастной структуры, численности экономически активного контингента. Риски: падение коэффициента рождаемости ниже значения 2,15 ведет к отсутствию простого замещения поколений; доля лиц, старше 65 лет к общей численности населения более 7% ведет к «старению населения».
Производство - моделируется развитие производственного комплекса, который состоит из шести основных отраслей [1]:
- горнопромышленный комплекс;
- энергетический комплекс;
- транспортный комплекс - включает пассажиро- и грузоперевозки всеми видами транспорта;
- строительный комплекс - объединяет строительно-монтажные и специализированные организации, предприятия по производству строительных материалов, изделий и конструкций, проектные и изыскательские организации всех форм собственности.
- рыбопромышленный комплекс - основой является рыбная отрасль, включающая добывающие и рыбообрабатывающие предприятия.
- агропромышленный комплекс - включает сельскохозяйственные предприятия, предприятия перерабатывающей и пищевой промышленности. Основная задача, стоящая перед агропромышленным комплексом -производство социально значимых продуктов питания.
Риски: уровень падения промышленного производства более 30% ведет к разрушению промышленного потенциала; доля экспорта продукции
обрабатывающей промышленности менее 45% ведет к колониально-сырьевой структуре экономики; доля импортных продуктов питания более 30% ведет к стратегической зависимости от импорта.
Финансы - прогнозируются финансовые результаты деятельности предприятий, доходы и расходы населения, поступления в государственный бюджет и направления расходования средств с возможного анализа и прогнозной оценки регионального отклика на изменения налоговой системы и структуры региональной экономики.
Рынок труда - моделируется межотраслевое движение рабочей силы в зависимости от потребности, уровня скрытой и структурной безработицы, размера оплаты труда.
Уровень жизни населения - представляет во взаимосвязи динамику инвестиционно-фондовых процессов, формирования материальных и трудовых ресурсов и обеспечения населения услугами непроизводственных отраслей.
Риски: если дефицит бюджета превышает 30%, то это ведет к нарушению финансовой устойчивости региона; отношение дефицита бюджета региона к общим доходам бюджета региона без учета финансовой помощи из вышестоящего бюджета более 5% говорит о неадекватно высоких расходах региона, что повышает уровень кредитных рисков; доля федеральной финансовой помощи не должна превышать 20%; уровень безработицы, превышающий 10% ведет к социальной дестабилизации; превышение доли населения, живущей за «чертой бедности» 10% ведет к «люмпенизации» населения; соотношение минимальной и средней заработной платы более 1/3 ведет к деквалификации рабочей силы.
На рисунке представлена концептуальная модель в виде ориентированного графа, вершинами которого являются объекты имитационной модели социально-экономической системы Мурманской области, а дугами -причинно-следственные связи. Дуга направлена от причины к следствию и обозначена «+» или «-», в зависимости от характера влияния.
Опишем причинно-следственные связи.
Кол-во предприятий^-выручка от продажи товаров^-доходы бюджета. Создание большего числа предприятий вызывает рост выручки от продаж, что увеличивает доход бюджета.
Средн. год. числ. занятых^- ср. год. доходы населения ^-доходы бюджета. Увеличение среднегодовой численности занятых в экономике вызывает рост среднегодовых доходов населения, что приводит к увеличению дохода бюджета.
Средн. год. зарплата^ср. год. доходы населения. Среднегодовой доход населения можно также увеличить за счет роста среднегодовой зарплаты.
Выручка от продажи товара^-ВРП, ср. год. доходы населения ^-ВРП. Рост выручки от продаж и среднегодовых доходов населения вызывает рост ВРП.
Себестоимость прод. товаров^ВРП, Себестоимость прод. товаров ^■доходы бюджета. Рост себестоимости товаров снижает ВРП и доходы бюджета.
ВРП^-фед. финн. помощь.^-доходы бюджета. Снижение ВРП увеличивает федеральную финансовую помощь, что увеличивает доходы бюджета.
Доходы бюджета^уровень соц. обеспеченности^-Естественный
прирост^Численность населения^-Естественный прирост. Увеличение доходов
бюджета улучшает уровень социальной обеспеченности, что увеличивает естественный прирост населения, что в свою очередь приводит к увеличению численности населения. Увеличение численности населения ведет к росту естественного прироста.
Концептуальная модель социально-экономической системы
Дуги могут образовывать петли положительной или отрицательной обратной связи. Приведем пример одной из таких петель. Если создается больше предприятий, то увеличивается численность занятых в экономике, что приводит к снижению уровня безработицы, что в свою очередь приводит к увеличению миграционного потока, вследствие чего увеличивается численность населения, а увеличение численности населения приводит к увеличению уровня безработицы. Получили петлю отрицательной обратной связи: кол-во
предприятий ^ численность занятых в экономике ^ уровень безработицы ^ миграционный прирост ^ численность населения ^ уровень безработицы.
Заключение
Предлагаемая работа является постановкой задачи на разработку имитационной модели социально-экономической системы Мурманской области с целью оценки экономических рисков различных сценариев развития. На основе концептуальной модели будет создана системно-динамическая модель. В ИИММ КНЦ РАН разработан программный комплекс автоматизации концептуального синтеза системно-динамических моделей [2], позволяющий
автоматизировать процесс создания имитационной модели на основе концептуальных описаний. Применение данного комплекса обеспечит существенное сокращение затрат при реализации имитационной модели социально-экономической системы Мурманской области.
Литература
1. Стратегические перспективы социально-экономического развития Мурманской области /под ред. В.Т. Калинникова. - М.: ЗАО «Издательство «Экономика»», 2010 г. - 318 с.
2. Быстров, В.В. Программный комплекс автоматизации концептуального синтеза системно-динамических моделей / В.В. Быстров // Программные продукты и системы. - 2008. - № 1. - С.32-35.
Сведения об авторах Горохов Андрей Витальевич
д.т.н., зав. лабораторией. Учреждение Российской академии наук Институт информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН.
Россия, 184209, г. Апатиты Мурманской обл., ул. Ферсмана, д. 24A. e-mail: gorokhov@iimm.kolasc.net.ru
Andrey V. Gorokhov
Dr. of Sci (Tech.) head of Laboratory. Institution of Russian Academy of Sciences, Institute for Informatics and Mathematical Modeling of Technological Processes, Kola Science Center оf RAS, Russia, 184209, Apatity Murmansk region, Fersman St. 24А.
Иванова Медея Владимировна
к.э.н., доцент кафедры экономической теории и финансов экономического факультета КФ ПетрГУ.
Россия, 184209, г. Апатиты Мурманской обл., ул. Космонавтов, д. 3. e-mail: aprec99@mail.ru
Medeya V. Ivanova
Ph.d. (Econ.), associate professor of the chair of economic theory and finance, faculty of economics KF Petrosavodsk SU.
Russia, 184209, Apatity Murmansk region, Kosmonavtov St. 3.
Малыгина Светлана Николаевна
к.т.н., научный сотрудник. Учреждение Российской академии наук Институт информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН.
Россия, 184209, г. Апатиты Мурманской обл., ул. Ферсмана, д. 24A. e-mail: maly gina@iimm. kolasc.net.ru
Svetlana N. Malygina
Ph.D. (Tech. Sci.), researcher. Institution of Russian Academy of Sciences, Institute for Informatics and Mathematical Modeling of Technological Processes, Kola Science Center оf RAS.
Russia, 184209, Apatity Murmansk region, Fersman St. 24 А.
