Экономико-математическое моделирование процессов устойчивого развития региона

УДК 338.27

Кисилев В.В., д.биол. н., проф.

ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА

Статья посвящена проблеме устойчивого развития социальноэкономической системы региона, основным подходам к экономикоматематическому моделированию этого процесса.

The article is devoted to the actual up-to-date problem-steady development of social-economic system of a region. There examined the main approaches to economic-mathematical modelling of this process.

Ключевые слова: устойчивое развитие, модель, экономико-математическое моделирование, регион, эколого-социально-экономическая система.

Key words: steady development, model, economic-mathematical modelling, region, ecologicalsocialeconomic system.

Путь перехода к устойчивому развитию лежит через создание информационного общества. Сущность информатизации общества заключается в интеллектуально-гуманистической трансформации всей жизнедеятельности человека и общества на основе все более полного использования информации как главного ресурса для сбалансированного развития. Таким образом, информационные ресурсы являются решающим фактором стратегии устойчивого развития. Использование информационных ресурсов для этих целей предполагает сбор, хранение и обработку пространственно-временной информации об экономической, экологической и социальной подсистемах, т.е. создание системы мониторинга. Он включает следующие основные процедуры:

- выделение (определение) и анализ объекта (подсистемы) изучения;

- сбор информации;

- составление информационной модели объекта;

- оценка состояния объекта и идентификация его информационной модели;

- прогнозирование изменения состояния объекта;

- представление информации в удобной для использования

форме.

Информационные методы анализа и моделирования являются важным инструментом при интерпретации имеющихся эмпирических данных, позволяют расширить возможности практического исследова-

ния экологических, социальных и экономических подсистем в регионе, выявить «узкие» места и механизмы регуляции их состояния.

Для целей прогнозирования перспективной представляется ориентация на построение экономико-математических моделей. Такой подход позволяет комплексно рассмотреть роль экологических, экономических, социальных и технологических факторов в устойчивом развитии на региональном уровне.

Пространственно-временная информация о природных, материально-экономических и социальных ресурсах, наряду с другими техни-ко-эколого-социально-экономическими параметрами региона вместе с уровнями их значений для модели выступают различными вариантами сценария развития региона. Расчеты можно проводить с использованием разных моделей и критериев оптимизации - от минимизации затрат и использования ресурсосберегающих технологий в регионе до максимизации производства продукции с ориентацией на заданные темпы народонаселения и создания новых материалов и информационных технологий.

Исследование устойчивого развития региональных систем представляет собой анализ таких сложных процессов и такое целенаправленное воздействие на их ход, что требует использования всего доступного методологического арсенала, в том числе аппарата экономико-математического моделирования.

Чтобы построенная модель могла быть использована для исследования проблем перехода хозяйственного комплекса региона на модель устойчивого развития, она должна учитывать взаимоотношения между экономической и природной средой как отношения между хозяйствующими субъектами. Для целей прогнозирования последствий экономической политики, на основании сформированного сценария развития определяются прогнозные значения параметров и переменных модели и уровень внешних управлений.

Показатели, влияющие на степень устойчивости в условиях экономического роста, можно классифицировать по некоторым признакам. Например:

- экономические - воспроизводство рабочей силы; воспроизводство производственного аппарата; воспроизводство в сфере оборота;

- экологические - сохранение природной среды в рамках стандартов; восстановление параметров природной среды;

- социальные - приведение к рациональным границам социальных пропорций; целенаправленное изменение мотиваций через воздействие на социальную сферу жизнедеятельности населения территории;

- технологические - сокращение технологического разрыва с цивилизованными странами; расширение масштабов использования биосферо-совместимых технологий.

Для прогнозирования параметров регионального развития используются различные типы моделей.

I. Экстраполяционные трендовые модели. Их использование связано с определенной устойчивой инерционностью хозяйства региона, что и открывает возможности реализации методов экстраполирования. Для этого необходимо сформировать достоверные временные ряды, выбрать методы оценки параметров, выбрать уравнение, описывающее динамику явления, а затем осуществить прогноз и выполнить оценку этого прогноза.

Основным недостатком методов экстраполяции тренда является неучет изменения параметров тренда во времени.

II. Эконометрические модели. Основной особенностью этих моделей является способность охватывать множество действующих факторов в комплексе. Они являются эффективным средством для последующего проведения анализа устойчивого развития как на уровне отдельных подсистем комплексной модели устойчивого развития региона, так и на уровне агрегированной модели. Эконометрическая модель содержит две группы переменных - эндогенные, которые подлежат оценке на основе формируемых моделей, и экзогенные, которые по определению независимы от внутренней структуры процесса, и их значения устанавливаются вне эконометрической модели. Для эконометрических моделей актуальным является нахождение адекватных изучаемой ситуации уравнений и количества объясняющих переменных.

III. Многомерные статистические модели (факторный анализ). Данный подход базируется на использовании матриц коэффициентов корреляции между переменными. Прибегая к регулярным методам многомерного анализа, предусматривающим выделение главных факторов или главных компонент, удается заменить исходную совокупность переменных небольшим числом ортогональных факторов, после чего возможно построение уравнений в факторно-регрессионной форме.

Основные преимущества такого подхода перед традиционным регрессионным анализом состоят в следующем: значительно повышается корректность регрессионной зависимости благодаря ортогональности выделяемых факторов; обеспечивается необходимая степень агрегирования с минимальными потерями информации; сужаются доверительные интервалы неопределенности прогнозируемых характеристик.

IV. Модели классификаций. При разработке используются методы таксономии, заключающиеся в разбиении совокупности объектов

на заранее обусловленное число классов (таксонов, кластеров), или же выявление естественного расслоения множества объектов на классы с заранее не обусловленным их числом. Объекты, подлежащие классификации, изучаются прежде всего с точки зрения наличия у них характерных свойств или состояний, именуемых признаками. Значения признаков могут измеряться с различной точностью. Используются также порядковые или ранговые признаки, сравнимые только по отношению «больше» - «меньше». Более точные измерения предполагают и большее число значений признаков. Классифицируются, в том числе, территории по уровням и условиям развития для выявления сходства и различий. Часто в качестве меры близости любой пары объектов принимается евклидово расстояние. Попарное сходство объектов характеризуется также с помощью матрицы мер сходства. Существуют и другие эвристические меры отдаленности объектов, в основе которых лежат меры различия.

Необходимо отметить, что понятие сходства и различия не имеет однозначного смысла, и в общем случае разные субъекты вкладывают в него неодинаковое содержание.

V. Детерминистские модели (аналитические) основаны на абсолютном доверии к выборочным характеристикам независимо от соотношения объемов выборки и генеральной совокупности. Несмотря на очевидную несправедливость этого допущения, такой подход во многих случаях не только вполне приемлем, но и единственно возможен. По существу речь идет о некотором недостатке информации, могущем повлечь за собой неточные количественные выводы. Однако качественные обобщения, следующие из полученных характеристик, могут быть вполне справедливыми и, что самое главное, устойчивыми. Качественное объяснение явлений ни в какой мере не является чем-то второстепенным по отношению к их количественному описанию,- напротив, оно носит основополагающий характер и обычно является значительно более существенным. Для аналитического моделирования характерно то, что в основном моделируется только функциональный аспект системы, а ее исследование может осуществляться аналитическим, численным или качественными методами. Трудно не согласиться с тем, что математический метод должен, прежде всего, существенно отражать качественную сторону. Кроме того, количественные методы часто используются, чтобы получит выводы по существу качественного характера.

VI. Имитационные модели воспроизводят алгоритм функционирования системы во времени. Моделируются элементарные явления, участвующие в процессе, а также структура и механизмы регуляции состояния системы. Сюда входят общая эколого-социально-

экономическая модель региона, включающая инновационный блок, многоступенчатая процедура оптимизации управляющих воздействий с соответствующими алгоритмами и программный комплекс.

VII. Модели принятия оптимальных решений обеспечивающие на основе выдвинутых гипотез возможности построения многовариантных прогнозов и выбора из них оптимальных. Составными частями таких моделей являются системы ограничений (внешних и внутренних) и целевых функций. В основу подобных моделей положен тот факт, что некоторые показатели являются довольно устойчивыми, а другие реагируют на методы управления народным хозяйством. Целевая функция конструируется, исходя из критериев развития и функционирования исследуемых регионов и экономики в целом. В качестве ограничивающих факторов, влияющих на динамику экономического роста, выступают трудовые, инвестиционные, научно-технические, материальные, природные.

VIII. Модели динамического межотраслевого баланса, предназначенные для увязки производства отраслей и синтетических показателей развития регионов, республик. Данные модели позволяют определить перспективные траектории валового продукта, объемы и структуры инвестиций, распределение занятых по отраслям и прочие показатели.

Применяемые методы зависят от целей исследования и подхода к изучаемой ситуации, и часто имеющаяся экономическая ситуация и определяет использование того или иного метода моделирования. При экономическом моделировании следует учитывать перспективы, связанные с системностью процесса создания и использования моделей.

Важный этап развития моделирования связан с изучением свойств вышеперечисленных групп моделей. Эти исследования концентрируются на следующих проблемах:

а) нахождение условий существования решений в моделях;

б) изучение областей допустимости решений и исходных значений;

в) нахождение оптимальности или сбалансированности траекторий (в данном случае многое зависит от того, что понимается под оптимальностью);

г) определение условий адекватности моделей реальным отношениям;

д) экономическая интерпретация полученных решений.

Таким образом, моделирование - один из наиболее мощных методов научного познания и исследования больших систем.