Когнитивное моделирование системной динамики для предприятия в ГТОП-системе
The Russian Federation: Cognitive Modeling
of Its State-Territory-Industry-Enterprise System Dynamics
<
Дубков Сергей Витальевич
заместитель председателя правления Национального банка Республики Беларусь (г Минск)
220008, Республика Беларусь, г. Минск, пр. Независимости, д. 20
Dubkov Sergey Vital'evich
National Bank of the Republic of Belarus Nezavisimosti Ave 20, Minsk, Republic of Belarus, 220008
В условиях современного социально-экономического развития регионов России недостаточное внимание уделяется вопросам методологии построения модели взаимодействия государства, регионов, отраслей и предприятий. В этой связи в статье разработана динамическая модель в виде модифицированного параметрического векторного функционального графа, включающая подграфы из элементов моделей системной динамики. Динамическая модель межрегионального социально-экономического развития позволяет осуществлять стратегическое управление в долгосрочной перспективе. Предлагаемая модель основана на схеме академика А. Г. Гранберга и адаптирована к исследованию системы «государство — территории — отрасль — предприятия» (ГТОП).
Ключевые слова: государство, территория, отрасль, предприятие, когнитивная модель, системная динамика
The article has discussed the Russian Federation (RF), presenting a cognitive model for the interaction of its state-territory-industry-enterprise (STIE) system dynamics. The commentary develops, in so doing, a dynamic unit incorporating a modified parametric vector functional graph (plus sub-graphs of the system dynamics model's elements). The critique relates that this model will in the long term enable the RF to develop an interregional socio-economic policy for indigenous strategic management. The blueprint has claimed in closing that the projected model would be derived from a scheme established by A.G. Granberg (a Russian academician), adapted to investigate the STIE phenomenon.
Keywords: state, territory, industry, enterprise, cognitive model, system dynamics
Исследование устойчивости развития сегодня осуществляется с использованием математических моделей нелинейной экономической динамики (В. Д. Мо-гилевский [1], Г. Г. Малинецкий, А. Б. Потапов [2] и др.), когнитивного моделирования (В. В. Кульба [3], Г. В. Росс [4] и др.). В то же время в имеющихся работах недостаточно внимание уделялось положениям методологии модельного исследования инновационного развития, в том числе вопросам структурирования факторов, влияющих на устойчивость инновационного развития с учетом взаимодействия государства, регионов, отраслей и предприятий.
В статье для математического моделирования процессов социально-экономического взаимодействия региональной системы и предприятия использована модель А. Г. Гранберга [5], модифицированная в динамическую модель регионального развития. Разработка динамической модели регионального развития опиралась не только на опыт построения моделей региональной экономики, систему эколого-экономических моделей, но также использовались методы построения динамической модели, предложенные Дж. Фор-рестером в модели мировой динамики, и результаты последующих модификаций этой модели. В разработанной модели регион и предприятие представлены как сложная динамическая система, состоящая из взаимодействующих подсистем.
Разработанная динамическая модель межрегионального социально-экономического развития позволяет проводить исследования с целью анализа долгосрочных тенденций развития, изучения взаимодействия и взаимовлияния регионов, социально-экономической обусловленности демографических процессов. Одна из задач моделирования — выявление социально-экономических факторов, влияющих на демографическую ситуацию, чтобы в дальнейшем корректировать эту ситуацию путем воздействия на конкретные позитивные или негативные факторы. В предложенной модели государство — это сложная динамическая система, состоящая из взаимодействующих региональных подсистем.
Современные теории экономического роста обосновывают все возрастающее значение человеческого капитала и новую движущую силу именно в стремлении к высокому качеству жизни. В этой связи одним из основных параметров, описывающих функционирование межрегиональной системы, выбрано качество жизни населения в каждом из регионов. Именно качество жизни в данном случае является мерой функционирования системы. При моделировании сделано предположение, что качество жизни, в первую очередь, зависит от обеспеченности региона основными фондами, уровня заработанной платы и плотности населения. Предполагается, что эта зависимость не является линейной, а имеет «уровни насыщения».
Необходимо отметить, что исследуемые региональные системы характеризуются практически противоположными тенденциями развития процессов, влияющих на качество жизни. Предполагается, что интенсивность миграционного потока между двумя выбранными регионами обусловлена не только разницей в качестве жизни и расстоянием между столицами (административными центрами), но и государственной, отраслевой и региональной политикой. Данная модель позволяет оценить регионы по качеству жизни.
Модель позволяет влиять на задание целевых траекторий ГТОП-системы. Кроме исследования сложив-
шихся тенденции модель позволяет рассматривать различные сценарии развития. Описание такого сценария включает задание некоторых законов перераспределения продукта между регионами (налоговая политика, отток капитала и т.д.) и инвестициями в основные фонды. Фактически используемые соотношения описываются для каждого сценария отдельно. Задание фактических моделей налогообложения, инвестирования в регион, инфляции варьируется в зависимости от исследуемого сценария развития.
Могут быть применены различные подходы. Например, для каждого региона вычисляется его инвестиционная привлекательность, которая влияет на перераспределение валового регионального продукта. В качестве альтернативного сценария может рассматриваться прямое задание перераспределения как результат государственной политики поддержки региона или отрасли. Модель позволяет анализировать последствия применения финансовых стратегий, исследовать заданную долгосрочную стратегию перераспределения ресурсов: миграцию и инвестиции.
Региональная социально-экономическая система в динамической модели межрегионального развития описывается уравнениями: качество жизни населения в регионе (1), динамика населения, динамика основных фондов, валовой региональный продукт, текущий средний уровень цен, уровень заработной платы и др.
где qF — коэффициент зависимости качества жизни от уровня обеспеченности основными фондами, qS — коэффициент зависимости качества жизни от уровня зарплаты, qR — коэффициент зависимости качества жизни от плотности населения, Fi(t)/X(t) — количество основных фондов ¿-го региона в соответствии с текущем уровнем цен Х(Ь), приходящихся на одного жителя региона, Si(t)/X(t) — количество товаров, которое может купить на заработную плату житель региона.
Каждый из входящих в формулу (1) параметров определяется своим выражением. Так, например, уровень зарплаты Si(t) = V ■ V 0)/Рь(Ь), где V — норма зарплаты, Vi(t) — валовой региональный продукт, РЬ (Ь) — численность населения региона в момент времени t и т. д.
Здесь [6]: т (г)
* о = <2>
где 1(1) — стоимость основных фондов региона в текущих ценах, Р ¡(Ь) — численность населения региона в момент времени Ь;
йТ 1 (г) J i (г)
йг
- ат 1 (г),
(3)
где J (Ь) — инвестиции в основные фонды в регионе, с — множитель стоимости строительства основных фондов, определяется уровнем цен на строительство, а — коэффициент выбытия фондов;
йР1 (г)
= /р (г) + МП (г)- ми (г),
(4)
где f — коэффициент воспроизводства населения, МЬп(Ь) — миграция в регион из других регионов РФ (прибытие), МоШ(Ь) — миграция из региона в другие регионы РФ (выбытие);
м п (г) = £к], (г), моа(г) = (г), (5)
¡=1 1=1
где миграционный поток К^ из региона Ь в регион ] (Ь Ф ]) описывается соотношением, полученным с использованием нелинейной функции Хевисайда ^
Кц (г) = кт н [Я; (г) - Я, (г)] р (г)
(6)
km — коэффициент мобильности населения (задается сценарием развития), Di¡ — расстояние между столицами регионов Ь и ] в тыс. км.
Текущий средний уровень цен Х(Ь) определяется уравнением
йХг = хх (г)' (7)
где X — уровень инфляции.
V (г)= У0д (*) + Щ п (t)-wout (г)
У0д = ер (г)т , (г),
т <
(8)
где часть регионального продукта, привезенного в данный регион из других регионов, — часть регионального продукта, отправленного в другие регионы.
Выпущенный данным регионом валовой региональный продукт описывается следующим алгебраическим соотношением, являющимся частным случаем производственной функции Кобба — Дугласа:
(9)
где е — множитель эффективности производства.
Модель (1)-(9) использовалась для исследования процессов развития в регионах, производящих лесную продукцию. Для таких регионов характерны следующие особенности [7; 8]. Уровень инвестиций Ji(t) и коэффициент мобильности населения km задаются целевой структурой ГТОП-системы. При этом общие константы для всех регионов [6]: а — коэффициент выбытия фондов, f — коэффициент воспроизводства населения, с — множитель стоимости строительства инфраструктуры, е — множитель эффективности производства.
Структура формулы (1) может быть представлена графом рис. 1. Его вершины разворачиваются в структуры, определяемые теми или иными формулами. Например, вершина V10(1) — «уровень обеспеченности основными фондами» изображена на рис. 2.
Объединение отдельных когнитивных карт, аналогичных рис. 1 и 2, в общую было произведено через одноименные вершины, и в результате был получен блок когнитивной модели «Качество жизни» из имеющихся уравнений системной динамики. Композиция этого блока с картой регионального социально-экономического механизма, построенной на основе схемы Гранберга [5], позволила получить когнитивную модель социально-экономической системы региона с целевой вершиной V0 — «Качество жизни населения» (рис. 3).
На модели G были проведены все исследова
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.