Геомоделирование новых объектов пространственно распределенных социально-экономических систем

УДК 004.8:681.3

А. А. Хортонен

ГЕОМОДЕЛИРОВАНИЕ НОВЫХ ОБЪЕКТОВ ПРОСТРАНСТВЕННО РАСПРЕДЕПЕННЫ1Х СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

A. A. Khortonen

GEOMODELLING OF NEW OBJECTS OF SPATIALLY ALLOCATED SOCIAL AND ECONOMIC SYSTEMS

Исследуется проблема выбора места размещения объектов пространственно распределенных социально-экономических систем. Рассматриваются существующие методы решения данной проблемы, их достоинства и недостатки. Описываются новые моменты решения данной проблемы.

Ключевые слова: филиал, пространственно распределенная система, банк, модель пространственного взаимодействия, модель гравитации, метод аналогов, мультипликативный метод (модель) конкурентного взаимодействия, метод аналоговых множественных регрессий

The problem of choosing an allocation of objects of spatially distributed social and economic systems is studied. The existing methods of solution of the given problem, their virtues and shortcomings are considered. The new ways of this problem solution are described.

Key words: branch, spatially allocated system, bank, spatial interaction model, gravity model, analog method, multiplicative competitive interaction model, analog multiple regression method.

Введение

С развитием различных областей знаний и усложнением социально-экономических процессов усиливается значимость понятия пространственно распределённой системы как системы, для которой местоположения элементов или групп элементов играют существенную роль с точки зрения функционирования системы (следовательно, и с точки зрения ее анализа).

Значительное число пространственно распределенных систем являются социальноэкономическими системами (ПРСЭС). Однако если организационное управление, управление финансами, кадрами и прочими ресурсами имеют фундаментальные методологические основы, то управление пространственно распределенными объектами этих систем находится на этапе разработок теоретической базы и практической реализации [1].

Окружающий мир, в котором развивается современное общество, часто является искусственной средой, созданной человеком. Территории современных городов и населенных пунктов можно рассматривать как сложные, динамично развивающиеся, искусственные системы, которые включают в себя множество других сложных систем разной природы [2]. В этом множестве можно выделить класс систем, для которых эффективность выполнения функций зависит от размещения по территории их отдельных объектов либо групп объектов.

Формирование и развитие ПРСЭС происходят под воздействием множества факторов, среди которых существуют как целенаправленные воздействия со стороны различных управляющих субъектов, так и случайные факторы и события. Это обусловливает множество вариантов принятия решений. Последствия таких решений могут влиять на качество жизни людей, проживающих и работающих на территории, определять перспективы ее развития, поэтому такие решения должны приниматься на основе всестороннего анализа с использованием научных подходов. Приобретает актуальность разработка доступных для массового применения методов и средств, позволяющих повышать качество принимаемых решений по развитию ПРСЭС. Анализ подобных решений проводится на стадии предпроектных исследований.

Характеристика состояния предметной области:

1. Постоянное усложнение окружающих нас социально-экономических и других пространственно распределенных систем - интеграция отдельных независимых элементов (слияние, поглощение и пр.) в единое целое.

2. Отсутствие универсальных методологических разработок в области оптимизации размещения объектов пространственно распределенных социально-экономических систем и управления ими.

3. Отсутствие универсальных1 программных продуктов для определения привлекательности географического места размещения элементов ПРСЭС.

4. Рост востребованности этих знаний.

Решение данной проблемы поможет пользователям:

— при принятии решения по ведению эффективного бизнеса в условиях быстро меняющейся социально-экономической среды;

— выявлении скрытых закономерностей спроса на продукцию/услуги с учетом пространственно-временных реалий;

— повышении эффективности управления пространственно распределенными социально-экономическими системами.

Пространственно распределенные социально-экономические системы имеют общие признаки, что позволяет применять к ним и общие методы исследования. Вопросы моделирования пространственной структуры ПРСЭС исследованы недостаточно [1, 3]. Наиболее общие математические методы управления системами предлагает системный подход, составляющий методологическую базу для проведения исследований по рассматриваемой тематике. Но предлагаемые в системном подходе универсальные модели и методы имеют общий характер. Чтобы их применять на практике, необходимо формализовать задачи предметной области и привести эти задачи к известным математическим методам решения.

Еще одним научным направлением, в котором городская территория рассматривается как объект системного исследования, является архитектурно-градостроительное проектирование, ориентированное на решение комплексных задач развития городов, его методы неприменимы при решениях по размещению отдельных объектов.

В данной работе предлагается для моделирования ПРСЭС использовать геоинформацион-ные системы (ГИС), применение которых изучается геоинформатикой [4], рассматривающей общие методы моделирования пространственно распределенных систем на основе специальных информационных моделей территории - цифровых карт. Данные модели отражают пространственные свойства территории и в сочетании с разработанными в геоинформатике методами преобразования и отображения пространственных данных обеспечивают решение типовых задач пространственного анализа. Таким образом, ГИС-технология предлагается в качестве базовой технологии пространственного моделирования данного класса задач [5].

Моделирование в ГИС связано с классификацией пространственных объектов предметной области и моделированием топологических отношений между ними, для его реализации необходимо разрабатывать специализированные модели, методы пространственного анализа и дополнительные модули.

При моделировании возникают проблемы сбора данных о пространственных объектах и их характеристиках, описания и реализации моделей в информационных системах, генерализации картографических изображений.

Сценарий процесса решения задачи оптимального размещения объектов пространственно распределенных социально-экономических систем на базе ГИС-технологий можно структурировать следующим образом [6]:

1. Формирование множества ПРСЭС:

1.1. Выявление множества ПРСЭС.

1.2. Определение основных критериев для классификации ПРСЭС.

1.3. Формирование групп ПРСЭС.

2. Формирование множества базовых критериев размещения объектов ПРСЭС.

3. Формирование множества дополнительных критериев размещения объектов, характерных для отдельных групп ПРСЭС.

4. Определение весового коэффициента для каждого из критериев.

5. Разработка алгоритма расчета комплексного показателя привлекательности географического места для размещения объектов ПРСЭС.

6. Проектирование и разработка специализированной ГИС-системы.

7. Формирование электронной карты:

1 В ходе патентного исследования по тематике данной работы не было выявлено патентов или свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ в сфере определения привлекательности географического места для размещения элементов ПРСЭС.

7.1. Выбор источника пространственной информации для формирования подложки электронной карты, масштаба карты и основной проекции.

7.2. Выявление минимально необходимого множества слоев карты, проектирование базы геоданных, оцифровка карты и создание слоев.

7.3. Наполнение базы геоданных атрибутивной информацией.

8. Проведение апробации работы ГИС-системы и проверка адекватности разработанных моделей. Этот специализированный программный комплекс может иметь практическое применение и в составе интегрированных информационных систем. В модуле должны быть основные информационные объекты реализации технологической схемы принятия решений и их информационные связи.

Кроме научных аспектов математического моделирования предметной области, существуют организационно-технические проблемы создания, внедрения и эксплуатации информационных систем (влияние обратной связи) [7].

Критерии размещения объектов ПРСЭС

Из сценария процесса решения задачи оптимизации размещения объектов пространственно распределенных социально-экономических систем на базе ГИС-технологий очевидна значимость выбора критериев и их дальнейшая роль в достижении цели процесса.

Критерий - инструмент для сравнения альтернатив (вариантов возможных решений). Критерием качества альтернативы может служить любой ее признак, значение которого можно зафиксировать. После того, как критерий сформирован, т. е. найдена характеристика, которая будет положена в основу сравнения альтернатив, появляется возможность формализовать задачу выбора и оптимизации.

Задача формирования множества критериев решается после формулирования цели процесса. Их можно рассматривать как количественное отражение качественных целей. Задача формирования множества критериев состоит в том, чтобы формализовать проблемную ситуацию, возникающую в рамках некоторого процесса. Сформированные критерии на этапе решения должны заменить цель. Но критерии и цели формулируются в разных шкалах. Определение значения критерия является некоторым измерением степени пригодности этого критерия для достижения цели.

Цель редко удается выразить единственным критерием. В этом случае формируется несколько критериев и решается многокритериальная задача. Можно считать, что многокритери-альность повышает адекватность описания цели. Введение многокритериальности не является самоцелью. Качество постановки задачи заключается не в количестве критериев, а в адекватности описываемой ими цели процесса. Число необходимых критериев должно быть минимальным.

Представим группировку критериев, с целью их более детального понимания, для многокритериальной задачи размещения филиалов коммерческого банка (как пример размещения объектов ПРСЭС).

Группировка критериев при решении задачи размещения филиалов коммерческого банка

Г руппа критериев Критерий

Демографические Плотность населения

Средняя проходимость в районе планируемого размещения, чел.

Статус района

Размещение собственных действующих филиалов

Внутренние критерии Размещение собственных действующих банкоматов

Размещение клиентов и их плотность

Множество услуг, предоставленных банком на данной территории

Размещение крупных потенциальных клиентов

Внешние критерии Размещение филиальной сети банков-конкурентов

Размещение сети банкоматов банков-конкурентов

Множество услуг, представленных банками-конкурентами на данной территории

Критерии Обозреваемость - насколько конкретное место видно со стороны движения транспорта или пешеходов

инфраструктуры Современная инфраструктура

Социально- Наличие удобной парковки вблизи места планируемого размещения филиала

Размещение социально-значимых муниципальных объектов

Размещение крупных торговых центров и пр.

Транспортная сеть на рассматриваемых территориях

Прочие критерии Новые проекты и планы застройки

Строительство объездных дорог, новых инфраструктур и пр.

Клиентский «средний чек»

Сформированное множество критериев не будет статичным, поскольку часть из них будет меняться в зависимости от внешней и внутренней среды задачи, что вносит определенные трудности в ее решение. Сформированное множество будет видоизменяться с учетом статистической информации, накапливаемой в банке в процессе его функционирования. Поскольку она часто имеет пространственную характеристику или составляющую, принятие решений можно базировать на географических информационных системах.

После формирования множества критериев встанет задача определения весовых коэффициентов, отражающих степень их влияния на конечный результат, а также интеграция этих критериев и их весов в некоторый комплексный показатель пространственной привлекательности географического места для расположения пространственного объекта (ПО) [8].

Методы решения задачи

Решения, принимаемые на практике, должны иметь теоретическое обоснование. В процессе выбора места для размещения на нем нового пространственного объекта лицо, принимающее решение, должно [9]:

— смоделировать поведение потребителей;

— рассчитать торговую зону.

Моделирование поведения потребителей производится с целью их удовлетворения в получении услуг, предоставляемых ПРСЭС. За основу анализа поведения потребителей берется модель пространственного взаимодействия (Spatial Interaction Model, SIM) и модель гравитации (Gravity Model, GM). Рассматривается функция полезности потребительского выбора, где в качестве исследуемых аргументов выступает степень привлекательности ПО для потребителей и влияние расстояния на его выбор.

Торговая зона представляет собой географическую территорию, на которой проживает большая часть (75-80 %) населения, обслуживаемого ПО. Множество факторов влияет на ее форму и размер [10]:

— характеристики объекта (размер, внешний вид здания и пр.);

— характеристики продуктов (ассортиментный ряд, ценовой диапазон продуктов/услуг и пр.);

— характеристики региона (число клиентов на рассматриваемой территории, расположение конкурентов, географические границы в виде рек, магистралей и т. д.).

Для оценки торговой зоны в настоящее время используются следующие методики:

1. Метод аналогов (Analog Method, AM) [9]:

— основывается на анализе ПО (объектов) с близкими характеристиками (потребительские покупки, социоэкономическая, демографическая и конкурентная среда);

— определяется местоположение потребителей (вопросник, интервью);

— устанавливается торговая зона (нанесение на карту данных о постоянном проживании потребителей, круговые области, включающие 75-80 % - границы торговых зон);

— вычисляется средняя способность привлечения потребителей (отношение численности населения каждой зоны к совокупной численности населения аналогичного ПО умножается на средние продажи на человека);

— точность метода зависит от доступности статистических данных по ПО-аналогу.

2. Мультипликативный метод (модель) конкурентного взаимодействия (Multiplicative Competitive Interaction Model, MCIM) [З]:

— производит оценку числа постоянных клиентов данного ПО при одновременном учете всех потенциальных торговых зон;

— вычисляет вероятность обращения клиента именно в этот ПО;

— анализирует социоэкономические характеристики и особенности конкурентной среды;

— MCIM рекомендуется для анализа влияния нового ПО на сеть уже существующих;

— оценивает вероятностную, а не детерминированную природу торговой зоны. При использовании MCIM необходимо провести предварительное исследование о включаемых в модель факторах и параметрах функции полезности;

— анализ особенностей местоположения заключается в изучении таких факторов, как наличие транспортных узлов, парковок, пробок и т. д.

3. Метод аналоговых множественных регрессий (Analog Multiple Regression Studies, AMRS) [1, 7]:

— прибыль организации описывается несколькими независимыми, объединенными в группы переменными (характеристика месторасположения филиала, торговая зона, конкурентная среда, внутренние особенности ПО);

— для изучения и анализа переменных применяется регрессионный анализ;

— несмотря на гибкость регрессионного анализа, возникают трудности эконометрического оценивания.

4. Перспективное направление - система поддержки принятия решений на базе ГИС:

— дает возможность визуально проанализировать отмеченные области, отражающие значения выбранного показателя;

— в качестве показателя могут выступать характеристики местности, демографические, экономические и другие данные: а) естественные барьеры: реки, озера и т. д.; б) сооруженные барьеры: центральные улицы, магистрали и пр.; в) социоэкономические факторы: плотность проживания, доходы населения, интенсивность покупательских потоков, размещение магазинов, филиалы организаций-конкурентов, транспортные узлы;

— совмещение всех карт позволит выделить приоритетные альтернативы местоположения потенциального ПО.

В процессе изучения проблемы требуют рассмотрения следующие задачи:

1. Демографический анализ.

2. Управление ассортиментом товаров или услуг и продвижение точки их предоставления.

3. Определение территорий, в пределах которых находятся потребители определенных товаров или услуг, либо территорий, из которых ритейлер привлекает потребителей в свой сервисный пункт.

4. Оценка потребителя в зоне транспортной и пешеходной доступности объекта.

5. Оценка конкурентной ситуации вокруг объекта (бенчмаркинг) в настоящий момент и ее прогноз и др.

Потенциальные потребители

Анализ потребителей разработок данного класса систем показывает, что эффективное размещение объектов ПРСЭС актуально для стратегического развития этих систем. Конечным результатом будут рекомендации заказчикам относительно оптимизации размещения ПО.

В использовании решения данной задачи большое количество потенциальных потребителей, среди которых можно выделить следующие:

— финансово-экономическая сфера (банки, страховые компании и пр.);

— розничные торговые сети (на региональном уровне);

— телекоммуникационные компании (розничные торговые сети);

— крупные девелоперы на рынке недвижимости;

— предприятия нефтегазовой отрасли (например, сеть АЗС);

— логистические компании;

— сервисные компании любого профиля;

— прочие юридические лица, владеющие пространственно-распределенными системами.

Заключение

1. Не выявлено патентов или свидетельств о государственной регистрации программ для ЭВМ в сфере определения привлекательности географического места для размещения элементов ПРСЭС.

2. До настоящего времени не сформировано множество критериев, определяющих размещение объектов ПРСЭС различных типов, что затрудняет использование указанных теоретических методов на практике.

3. Предлагается рассматривать ГИС в качестве программного инструментария для решения задач оптимального размещения объектов ПРСЭС, что расширяет спектр применяемых методик.

4. Рассматривается сценарий процесса решения задачи по оптимизации размещения объектов ПРСЭС на базе ГИС-технологий.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Информационные системы: О выборе платформы для создания ГИС территориально-распределенной компании / Rational Enterprise Management (Рациональное управление предприятием), 2007. - № 2. - С. 16-19.

2. Косяков С. В. Модели, методы и средства пространственного анализа и проектирования территориально распределенных технических систем: На примере сетей энергоснабжения городов. - Иваново, 2005. РГБ ОД, 71 06-5/103.

3. Банковское обозрение. - 2010. - № 5 / http://bankir.ru/sources/1655001.

4. Основы геоинформатики / Е. Г. Капралов, А. В. Кошкарев, В. С. Тикунов и др. / учеб. пособие. -М.: Академия, 2004. - 352 с.

5. Зейлер М. Моделирование нашего мира: Руководство ESRI по проектированию базы геоданных // Readlands, California, The USA, Inc. ESRI, 1999. - 251 p. Перевод: М.: ООО «Дата+».

6. Хортонен А. А. // Разработка географической информационной системы для управления пространственно-распределенными объектами на основе множества взвешенных критериев // Материалы Меж-дунар. науч. конф. «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности «АСТИНТЕХ-2010». - Астрахань: АГУ, 2010. - С. 187-189.

7. http://institutiones.eom/general/1182-deyatelnost-kommercheskogo-banka.html.

8. www.hse.ru/data/140/768/1238/.

9. Алескеров Ф. Т., Белоусова В. Ю. Эффективное развитие филиальной сети коммерческого банка // Управление в кредитной организации. - 2007. - № 6. - C. 23-34:

10. Хортонен А. А. Географические информационные системы как класс систем поддержки принятия решений при управлении пространственной информацией (на примере банковской сферы). - Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Сер.: Управление, вычислительная техника и информатика. - 2011. - № 1. -С. 195-199.

Статья поступила в редакцию 1.07.2011

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ

Хортонен Алексей Александрович - Астраханский государственный технический университет; старший преподаватель кафедры «Прикладная информатика в экономике»; a.khortonen@astu.org.

Khortonen Alexey Aleksandrovich - Astrakhan State Technical University; Senior Teacher of the Department "Applied Informatics in Economics"; a.khortonen@astu.org.