Пространственная информация как фактор управления

УДК 338.2; 332.54; 330.111.64; 330.111.4:332

В.М.Маркелов

Пространственная информация как фактор управления

В статье дается анализ использования пространственной информации как фактора управления и поддержки принятия решений. Описаны пространственные отношения как экономический фактор. Показаны математические методы, применяемые при пространственном анализе. Описана геостатистика как инструмент оценки и управления. Описаны три основные функции, которые выполняет пространственная информация в экономической деятельности.

Ключевые слова: управление, пространственная информация, региональное управление, пространственная экономика, пространственный анализ, управление недвижимостью, логистика.

V.M.Markelov

Spatial information as a factor of

management

The article analyzes the use of spatial information management and decision support. The article describes the spatial relationships as an economic factor. The article analyzes the mathematical methods of spatial modeling. The article describes the geostatistics as a tool for assessment and management. The article reveals three main functions that the spatial information in the economic

activity.

Key words: management, spatial information, analysis, property management, logistics.

В управлении большое значение имеет пространственная информация. Координаты местоположения на земной поверхности - это неотъемлемый атрибут объекта недвижимости, который определяет его рыночную стоимость. При оценке эффективности инновационных проектов пространственный фактор влияет на диффузию инноваций и требует учета. При перемещении материальных потоков пространственный фактор также влияет на стоимость перевозки и требует учета.

Не случайно за рубежом появилось новое направление в экономике - пространственная экономика, которое отличается от региональной экономики и имеет свои методы и задачи. Несмотря на интенсивное развитие пространственной экономики [1] за рубежом, в России это направление практически является дублированием региональной экономики. Различие между ними состоит в масштабе, методах и используемой информации.

Региональная экономика исследует регионы как однородные объекты исследования, включая масштаб страны. Пространственная экономика исследует неоднородность пространства, как экономический фактор, начиная с локальных участков и отдельно взятых объектов, то есть более детально, чем региональная экономика. Пространственная

egional management, spatial economics, spatial

экономика выявляет и изучает латентные (скрытые) факторы, влияющие на экономические показатели. В частности, для этой цели пространственная экономика использует коррелятивный анализ [2, 3] (не путать с корреляционным), который в региональной экономике неизвестен. Пространственная экономика широко использует геоинформатику, геоинформационные системы и геоданные. Региональная экономика ближе к экономической географии, чем к геоинформатике [4]. Региональная экономика опирается на анализ Рикардо, Тюннена, Вебера, Кристаллера (решетка Кристаллера) и других регионалистов.

Образование пространственной экономики одни специалисты связывают с 2007 годом и работами Дейла Стокса и Питера Маршалла. Другие ссылаются на работы Погана фон Тюннена (1826). По мнению автора статьи, первая точка зрения является более точной. А вторая по существу сводит пространственную экономику к региональной, что имеет место в России.

Считается, что пространственная экономика обеспечивает поддержку, качество и инновационные продукты в городской и региональной экономике и обеспечивает связь между дисциплинами экономики, планирования и ГИС. Существенным отличием пространственной экономики является использо-

вание пространственных отношений [5, 6] и геоданных [7, 8]. В региональной экономике и в «российской» пространственной экономике таких понятий нет и их не используют.

Следует отметить, что геоданные различного территориального охвата и содержания имеют широкий круг потребителей из различных сфер производственной и административной деятельности. Сами по себе геоданные являются товаром, и существует рынок этих товаров, называемый геомаркетом [9]. Однако этот факт лежит пока за рамками исследований Российских экономистов и исследователей в области «пространственной экономики» в частности.

В настоящее время существует объективное противоречие между потребностью в пространственном анализе со стороны практики и неспособностью существующих методов управления давать объективные характеристики развития процессов и явлений в пространстве. Это можно сделать путем развития и применения специальных геоинформацион-ных методов [10].

К настоящему времени методы экономико-статистического моделирования при учете пространственных факторов разработаны достаточно полно и могут быть использованы при решении различных задач с использованием пространственных отношений. В основу математических расчетов могут быть положены следующие аналитические зависимости:

1) Линейные зависимости:

а) для парной зависимости (зависимость результативного показателя только от одного производственного фактора):

у = а0 + агх;

б) для множественной зависимости (зависимость результативного показателя от двух и более производственных факторов):

у = ап + Ъах.;

0 гг

2) Степенные зависимости:

а) для парной зависимости:

У = а0ха1;

б) для множественной зависимости (функция Кобба-Дугласа):

у = а0Цх.а‘;

3) Гиперболические зависимости (случай

парной зависимости): _

у = а0 + а^х;

в частном случае имеем уравнение гиперболы (Ь=1):

у = а0 + а/х;

4) Полиномиальные зависимости (случай парной зависимости):

у = а0 + ар + ах2 + ••• + а1хь;

в частном случае (Ь=2) имеем уравнение параболы:

у = а0 + ар + а2х2;

5) Кинетические зависимости (случай множественной зависимости):

у = а^х/ехр^х^);

6) Зависимости асимптотического роста (случай множественной зависимости): у = а0 - а110~Шш;

Можно дать характеристики применения соответствующей аналитической зависимости. В частности, линейная зависимость (1) применяется в случае монотонного возрастания (убывания) результативного признака в соответствии с монотонным изменением значения фактора производства. Такая зависимость имеет место в логистике при росте затрат с увеличением расстояния на которое перемещается груз. При этом экономические факторы внутри зоны перемещения груза неизменны. То есть зона перемещения (регион) являются однородными в смысле экономических факторов. Пространственный фактор -расстояние однозначно определяет экономический фактор - затраты.

Линейные парные и множественные зависимости используются, когда нужно установить зависимость различных факторов от условий производства (климатических характеристик, качества почв, количества вносимых удобрений и т.д.), например, при определении нормальной урожайности сельскохозяйственных культур, при проведении земельно-оценочных работ и т.д.

Эта зависимость также используется в логистике, когда перевозка осуществляется через регионы с разными экономическими факторами. Например, перемещение груза осуществляется через страны, в которых существенно различается стоимость горючего. В этом случае зона перемещения (совокупность регионов) являются не однородными в смысле экономических факторов.

При анализе использования земель в конкретных сельскохозяйственных предприятиях линейные производственные функции применяются с целью выявления основных факторов, влияющих на эффективность производства.

Степенная зависимость может быть использована в случае криволинейного возрастания (убывания) результативного показателя при изменении фактора производства.

Множественные степенные зависимости применяются для анализа уровня и интенсивности использования земель в районах со сложными природными условиями: в зонах орошаемого земледелия, в хозяйствах с развитой водной эрозией почв и дефляцией, в районах широкого проведения работ по осушительным мелиорациям и культуртехниче-ским мероприятиям.

Гиперболическая зависимость применяется при изучении обратно пропорциональных связей, когда увеличение факторного показателя в области неотрицательных значений

приводит к уменьшению значения результата. В землеустройстве гиперболические зависимости нашли широкое применение при определении различных нормативов и, прежде всего, при расчете удельных затрат на строительство населенных пунктов в расчете на одного жителя в зависимости от крупности поселений; затрат на строительство животноводческих комплексов и ферм в расчете на голову скота при различной концентрации поголовья; удельных затрат на гектар осваиваемой или мелиорируемой площади земель в зависимости от размера объекта мелиорации и т.д.

Полиномиальная зависимость используется в случае ускоренного возрастания (убывания) результативного показателя при равномерном изменении фактора производства. В некоторых случаях данная зависимость применяется с учетом наличия максимума (минимума) результата производства (у) в границах изменения производственного фактора (х). В этой связи параболическая зависимость при решении вопросов землеустройства применяется для поиска оптимальных площадей различных земельных участков (землевладений и землепользований, полей, рабочих и бригадных участков, севооборотов, сенокосо- и пастбищеоборотов).

Кинетическая зависимость и уравнение асимптотического роста применяются при проведении землеустройства для анализа уровня интенсивности использования земель и установления различных нормативных показателей.

Переходя к рассмотрению другой области - инноваций, можно также дать оценку применения пространственной информации [6,

11]. Пространственная информация в инновационных процессах служит основой анализа, оценки и поддержки принятия решений. Инновация или инновационный проект связан с инновационностью. Инновационность заключается в возможности создания, приобретения, освоения и внедрения результатов инновационной деятельности для обеспечения устойчивого развития [12]. Инновационный процесс связан с созданием, освоением и распространением инноваций. Он включает распространение в реальном пространстве [13]. Одним из факторов использования информации является эффект от распределения качественных и количественных характеристик информации в зависимости от территории. В этих случаях говорят о пространственно распределенной информации. Наиболее эффективным инструментом анализа этого фактора являются методы геоинформатики [7].

В геоинформатике для описания пространственной информации применяют геоданные [7, 8] и модели, построенные на их ос-

нове [14]. Эти модели позволяют эффективно учитывать пространственную зависимость социально-экономической информации при управлении, производстве и в бизнесе. Применительно к среде экономической деятельности пространственная информация выполняет три основные функции.

Первая функция - связующая. Она заключается в том, что пространственная информация служит основой связи и интеграции других видов информации как наиболее постоянная в сравнении с другими видами. Чаще всего эта функция реализуется при сборе статистической информации [15, 16], которая затем «накладывается» на пространственную информацию и на основе такой комбинации строятся различные тематические картографические модели, отражающие какое-либо явление [17].

Вторая ее функция - измерительная - используется для различных расчетов и для получения экономических оценок. На самом деле пространственная информация в геоданных составляет меньшую часть. Большую часть в них составляют социально-экономические данные. Примером является расчет площади земельного участка или объекта недвижимости, которая определяет стоимость данного объекта.

Третья функция - прогностическая. Она связана с тем, что экономическая ситуация может быть связана с распределением в реальной пространственной среде. Например, факторы стоимости могут иметь пространственные зависимости. В данном случае следует говорить о наличии некого информационного поля, которое определяет некий экономический показатель. Такие задачи решает геостатистика [15, 18]. Основные идеи геостатистики заложены в магистерской диссертации Южно-африканского инженера Криге [19]. Поэтому этот метод пространственного анализа, включенный в программное обеспечение многих ГИС (ArcView, ArcGIS), носит название «кригинг». Теоретические основы и последующее развитие геостатистики осуществил французский математик Маттерон [18].

Данная модель создает информационное поле, связанное с пространством, на основе которого можно делать экономические оценки, применяемые при принятии решений и управлении. В качестве примера можно привести работу [20], в которой на основе единичных измерений объектов недвижимости строилось непрерывное информационное поле изменения стоимости недвижимости по всему пространству, в котором проводились исследования.

Пространственная информация характеризует не только факторы диффузии, но и факторы развития, например распределение

природных и других видов ресурсов [21]. среды; избыточное потребление; истощение

Обычно ресурсы не могут быть потреблены ресурсов. Пространственная информация

в их первоначальном виде. Они должны быть дает возможность оценить эти процессы для

переработаны в удобную технологическую последующего развития,

форму реализации. С развитием общества, Таким образом, пространственная инфор-спрос на ресурсы растет. Пространственная мация является составляющей экономическо-

информация как потенциал [22] этих ресур- го потенциала [22]. Учет ее особенностей и

сов дает возможность оценить ресурсы для использование с помощью методов геоинфор-

последующего развития. матики повышает экономический потенциал

Различные проблемы связаны с использо- и качество принимаемых управленческих ре-

ванием ресурсов: деградация окружающей шений.

ЛИТЕРАТУРА

1. Spatial Economics Edited by Masahisa Fujita, President, Research Institute of Economy, Trade and Industry, Professor, Konan University and Professor, Kyoto University, Japan, 2005. - 904 p.

2. Цветков В.Я. Коррелятивный экономический анализ // Успехи современного естествознания, 2012. - №7. - С. 128-130.

3. Viktor Ya. Tsvetkov. Framework of Correlative Analysis // European Researcher, 2012, Vol.(23), № 6-1, pp.839-844.

4. Майоров А.А. Состояние и развитие геоинформатики // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле», 2012. - №03. - С.11-16.

5. Майоров А.А., Цветков В.Я. Геореференция как применение пространственных отношений в геоинформатике // Геодезия и аэрофотосъемка, 2012.- №3. - С. 87-89.

6. Цветков В.Я. О пространственных и экономических отношениях // Международный журнал экспериментального образования, 2013. - №3. - С.115-117.

7. Омельченко А. С. Геоданные как инновационный ресурс // Качество, инновации, образование, 2006. - №1. -С.12-14.

8. Цветков В.Я. Информатизация, инновационные процессы и геоинформационные технологии. // Геодезия и аэрофотосъемка, 2006. - №4 - С. 112-118.

9. Vladimir Markelov Application Geodata in Logistics // European Researcher, 2012, Vol.(33), № 11-1. -pp1835-1837.

10. Цветков В.Я. Геомаркетинг- М.: Финансы и статистика, 2002. -224 с.

11. Цветков В.Я. Информатизация, инновационные процессы и геоинформационные технологии. // Геодезия и аэрофотосъемка, 2006. - №4. - С. 112-118.

12. Цветков В. Я., Омельченко А. С. Инновация и инновационный процесс как сложная система // Качество, инновации, образование, 2006. - №2. - С.11-14.

13. Монастырный Е.А. Термины и определения в инновационной сфере // Инновации. - 2008, - №2, С. 28-31

14. Ilya A. Romanov. Transaction Costs For Innovations Diffusion. European Researcher, 2012, Vol.(31), №10-1. -р.1682-1685.

15. Цветков В.Я. Модель геоданных для управления транспортом //Успехи современного естествознания, 2009.

- №4. - С. 50-51.

16. Цветков В.Я. Геостатистика // Геодезия и аэрофотосъемка, 2007. - №3. - С. 174-184.

17. Цветков В.Я., Зайцева О.В. Геостатистика как инструмент управления // Геодезия и аэрофотосъемка, 2007. -№5. - С. 134-137.

18. Маркелов В.М. Создание картографических логистических моделей логистике // Международный научнотехнический и производственный журнал «Науки о Земле», 2012. - №3. - С.54-58.

19. Matheron, G., "Principles of geostatistics", Economic Geology, 1963, 58, pp.1246-1266.

20. Krige, D.G, A statistical approach to some mine valuations and allied problems at the Witwatersrand, Master's thesis of the University of Witwatersrand, 1951.

21. Майоров А.А., Матерухин А.В. Геоинформационный подход к задаче разработки инструментальных средств массовой оценки недвижимости // Геодезия и аэрофотосъемка, 2011. - № 4. - С. 92-97.

22. Савиных В.П., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Развитие национальной инфраструктуры пространственных данных на основе развития картографо-геодезического фонда Российской Федерации .// Геодезия и аэрофотосъемка, 2011.- №5. - С.85-91.

23. Якушова Е.С. Методика оценки потенциала предприятия картографо-геодезической отрасли (на примере Верхневолжского Аэро-геодезического предприятия) // Известия вузов. Геодезия и аэрофотосъёмка, 2008.

- № 6. - С. 91-95.

REFERENCES

1. Spatial Economics. Ed. by Masahisa Fujita, President, Research Institute of Economy, Trade and Industry, Professor, Konan University and Professor, Kyoto University, Japan, 2005 - 904 p.

2. Tsvetkov V.Ia. Correlative economic analysis. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniia - Successes of modern natural sciences, 2012, no.7, pp.128-130 (in Russian).

3. Viktor Ya. Tsvetkov. Framework of Correlative Analysis // European Researcher, 2012, Vol.(23), no.6-1, p.839-844.

4. Maiorov A.A. State and development of geoinformatics. Mezhdunarodnyi nauchno-tekhnicheskii i proizvodstvennyi zhurnal «Nauki o Zemle» - International scientific-technical and production journal «Earth Sciences», 2012, no.3, pp.ll-16 (in Russian).

Maiorov A.A., Tsvetkov V.Ia. Georeferetion as the use of spatial relations in the Geoinformatics. Geodeziia i aerofotos"emka - Geodesy and air photography, 2012, no.3, pp.87-89 (in Russian).

Tsvetkov V.Ia. On the spatial and economic relations. Mezhdunarodnyi zhurnal eksperimental'nogo obrazovaniia -International journal of experimental education, 2013, no.3, pp.115-117 (in Russian).

Omel'chenko A.S. Geodata as innovative resource. Kachestvo, innovatsii, obrazovanie - Quality innovation, education, 2006, no.1, pp.12-14 (in Russian).

Tsvetkov V.Ia. Information technology, innovative processes and geoinformation technologie. Geodeziia i aerofotos"emka - Geodesy and air photography, 2006, no.4, pp.112-118 (in Russian).

Vladimir Markelov Application Geodata in Logistics // European Researcher, 2012, Vol.(33), no.11-1. - pp.1835-1837. Tsvetkov V.Ia. Geomarketing [Geomarketing]. Moscow, Finansy i statistika, 2002. 224 p.

Tsvetkov V.Ia. Informatization, innovative processes and geoinformation technologies. Geodeziia i aerofotos"emka -Geodesy and air photography, 2006, no.4, pp.112-118 (in Russian).

Tsvetkov V. Ia., Omel'chenko A. S. Innovation and the innovation process as a complex system. Kachestvo, innovatsii,

obrazovanie - Quality, innovation, education, 2006, no.2, pp.11-14 (in Russian).

Monastyrnyi E.A. Terms and definitions in the sphere of innovation. Innovatsii - Innovations, 2008, no.2, pp.28-31 (in Russian).

Ilya A. Romanov. Transaction Costs For Innovations Diffusion. European Researcher, 2012, Vol.(31), no.10-1. -p.1682-1685.

Tsvetkov V.Ia. Geodatabase model for mobility management. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniia - Successes of

modern natural sciences, 2009, no.4, pp.50-51 (in Russian).

Tsvetkov V.Ia. Geostatistics. Geodeziia i aerofotos"emka - Geodesy and air photography, 2007, no.3, pp.174-184 (in Russian).

Tsvetkov V.Ia., Zaitseva O.V. Geostatistics as a management tool. Geodeziia i aerofotos"emka - Geodesy and air photography, 2007, no.5, pp.134-137 (in Russian).

Markelov V.M. Creation of the cartographic logistics models logistics. Mezhdunarodnyi nauchno-tekhnicheskii i proizvodstvennyi zhurnal «Nauki o Zemle» - International scientific-technical and production journal «Earth Sciences», 2012, no.3, pp.54-58 (in Russian).

Matheron G. Principles of geostatistics. Economic Geology, 1963, 58, pp.1246-1266.

Krige, D.G, A statistical approach to some mine valuations and allied problems at the Witwatersrand, Master's thesis of the University of Witwatersrand, 1951.

21. Maiorov A.A., Materukhin A.V. The geoinformation approach to the development of tools of mass valuation of real estate. Geodeziia i aerofotos"emka - Geodesy and air photography, 2011, no.4, pp.92-97 (in Russian).

Savinykh V.P., Solov'ev I.V., Tsvetkov V.Ia. Development of national spatial data infrastructure through the development of cartographic-geodesic Fund of the Russian Federation. Geodeziia i aerofotos"emka - Geodesy and air photography, 2011, no.5, pp.85-91 (in Russian).

Iakushova E.S. Methodology of assessment of the potential of the company cartographic and surveying industry (for example Verhnevolzhsky Aerogeodetic Enterprise). Geodeziia i aerofotos"emka - Geodesy and air photography, 2008, no.6, pp.91-95 (in Russian).

5.

6.

7.

8.

9.

10. 11.

12.

13.

14.

15.

16.

17.

18.

19.

20.

22.

23.

Информация об авторе:

Маркелов Владимир Михайлович

Соискатель.

Московский государственный университет геодезии и картографии.

E-mail: cvdisser@list.ru

Information about the author:

Markelov Vladimir Mikhailovich

Competitor.

Moscow State University of Geodesy and Cartography. E-mail: cvdisser@list.ru