Статья 'Приложение динамической модели согласования общих и частных интересов устойчивого развития на региональном уровне' - журнал 'Кибернетика и программирование' - NotaBene.ru
по
Journal Menu
> Issues > Rubrics > About journal > Authors > About the Journal > Requirements for publication > Council of Editors > Peer-review process > Policy of publication. Aims & Scope. > Article retraction > Ethics > Online First Pre-Publication > Copyright & Licensing Policy > Digital archiving policy > Open Access Policy > Open access publishing costs > Article Identification Policy > Plagiarism check policy
Journals in science databases
About the Journal

MAIN PAGE > Back to contents
Cybernetics and programming
Reference:

Application of a dynamic model for the coordination of general and private interests of sustainable development at the regional level

Gorbaneva Ol'ga Ivanovna

Doctor of Technical Science

Associate Professor, Department of Applied Mathematics and Programming, Southern Federal University

344090, Russia, Rostovskaya oblast', g. Rostov-Na-Donu, ul. Mil'chakova, 8a, kab. 212

gorbaneva@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Murzin Anton Dmitrievich

PhD in Economics

Docent, the department of Development Control of Spatial and Economic Systems, Southern Federal University

344090, Russia, Rostovskaya oblast', g. Rostov-Na-Donu, ul. Stachki, 200/1, kab. 210A

admurzin@yandex.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Anopchenko Tat'yana Yur'evna

Doctor of Economics

Rector's Advisor, Smolensk State University

214000, Russia, Smolenskaya oblast', g. Smolensk, ul. Przheval'skogo, 4

davidova@mail.ru

DOI:

10.25136/2644-5522.2020.1.33241

Review date:

16-06-2020


Publish date:

03-07-2020


Abstract: The article presents the results of approbation of the previously presented dynamic socio-ecological-economic model of the synergetic development of individual entities within the South Russian macro-region, which allows to harmonize the general and private interests of each region. The model is investigated on the materials of the Southern Federal District. The identification of the model for the macro-region of the Southern Federal District was carried out on the basis of the data of the website of the State Statistics Committee, which are in the public domain. For identification, the time series of 2005, 2010, 2015-2017 were taken. This choice is explained by both theoretical reasons (a step of five years was chosen for the long-term data and one year for the near-term data), and empirical (the data of the crisis periods of 2008 and 2012, as well as the years nearest to them, were not taken). As a result of the study, several controversial conclusions were drawn regarding the strategies of the subjects' behavior. Calculations show, in particular, that in the current conditions it is not profitable for any of the regions to develop its own production sphere; the optimal strategy for each of them is only to increase consumption in the hope of the production activity of neighboring regions. In view of the choice of this rational strategy by all regions at the same time, a general degradation of the production sphere and stagnation of the regional economy are predicted. At the same time, it was revealed that a further reduction in production becomes unprofitable for almost all lagging regions (the republics of the Southern Federal District), while the leading regions (the regions of the Southern Federal District) remain profitable for production inaction.


Keywords: interregional interaction, management of regional development, dynamic model, combining of interests, private interests, public interests, modeling, production activity in the region, macroregion, SFD subjects
This article written in Russian. You can find full text of article in Russian here .

В данной статье изложены результаты практического продолжения исследований по моделированию согласования общественных и частных интересов к управлению устойчивым развитием [2, 3, 7], где субъектами системы выступают близ граничащие регионы, образующие макрорегион. В ходе исследования на практических данных исследуется оптимальное поведение регионов с целью повышения как собственного удельного потребления и уровня жизни населения, так и повышение удельного потребления всего макрорегиона [4, 5]. Для достижения этой цели регионы могут тратить имеющиеся у них средства как на свое развитие, так и развитие соседних регионов в системе [6, 7].

Рассматриваемая социо-эколого-экономическая модель развития региона имеет вид [3]:

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

Индекс обозначает номер экономического субъекта в системе. Время в модели дискретно и изменяется с шагом в один год.

В качестве параметров модели (1)-(11) заданы следующие величины:

валовый продукт региона (ВРП);

основные производственные фонды (ОПФ) в экономике;

численность занятого населения (ЧЗН);

валовая выработка, отношение произведенной продукции к затратам труда;

эластичность производства по основным фонда;

прирост выработки;

износ ОПФ, доля перенесенной на произведенный продукт стоимости;

соответственно прирост и убыль занятого населения;

выбросы агентом загрязняющих веществ в атмосферу и воду соответственно в году t;

для вычисления используется разность совокупных расходов региона и суммы общегосударственных, национально-экономических, жилищно-коммунальных и социально-культурных (консолидированного бюджета);

для вычисления используются соответственно доля обезвреживания загрязнителей для воздуха, доля повторно используемого ресурса в общем объеме использования вод.

Критерий оптимальности агента в модели естественно определить, как функцию сочетания общих и частных интересов:

.

где текущее удельное потребление агента, выступающую частным интересом региона; – удельное потребление всего макрорегиона, которое выступает общим интересом регионов в составе макрорегиона, коэффициент дисконтирования, – отражает заинтересованность региона в повышении удельного потребления всего макрорегиона, в качестве данного параметра используется удельный вес региона в совокупном потреблении.

Практическая апробация модели проводилась на материалах трансграничного взаимодействия субъектов Южного федерального округа (ЮФО) РФ, к которым относятся Ростовская область (в модели присвоен индекс i=1), Волгоградская область (i=2), Краснодарский край (i=3), Республика Адыгея (i=4), Астраханская область (i=5), Республика Калмыкия (i=6), Республика Крым (i=7).

Для исследования трансграничных взаимодействий регионов в составе ЮФО нужно произвести идентификацию параметров векторов модели для каждого региона, а также создать программу для расчета главных показателей, конкретно на временном промежутке с 2017 года по 2022 год.

Параметры модели и, в частности, коэффициент Ai(t) идентифицированы по данным Федеральной службы государственной статистики РФ [9].

1) Параметр производственной функции Кобба-Дугласа значений в статистических данных не имеет. Для нахождения использовалась формула для определения эластичности выпуска продукции Yi(t) по основным фондам: .

Для расчета коэффициента эластичности используются значения объема основных производственных фондов Ki(t) и ВРВ каждого региона Yi(t) за соответствующий период с усреднением арифметических значений.

В итоге получены следующие величины:

Регион

Величина

Значение

Ростовская область

0,214360

Волгоградская область

0,107626

Краснодарский Край

0,144864

Республика Адыгея

0,236457

Астраханская Область

0,078457

Республика Калмыкия

0,145812

Республика Крым

0,150498

2) Для расчета разности коэффициента воспроизводства и коэффициента выбытия трудовых ресурсов ( использованы данные естественного прироста по регионам за выбранные периоды, из которых формировалось среднее арифметическое.

3) Для определения параметра роста эффективности трудовых ресурсов используются данные производительности труда Ri(t) за соответствующие периоды, которое определяется отношением значения объема валового продукта Yi(t) и величиной трудоспособного населения Li(t). Затем рассчитывается ежегодный прирост. Для определения прироста в пятилетнем интервале 2005-2010 гг. и 2010-2015 гг. используется формула , а в дальнейших ежегодных интервалах . Все полученные параметры усредняются.

Регион

Величина

Значение

Ростовская область

0,009251

Волгоградская область

-0,017337

Краснодарский Край

0,024048

Республика Адыгея

0,001221

Астраханская Область

0,027663

Республика Калмыкия

0,002532

Республика Крым

0,017375

4) Коэффициент износа основных фондов получен из данных статистики в прямом виде за каждый год и усредняется.

5) Удельные выбросы загрязняющих веществ при производственной деятельности в атмосферу и воду являются параметрами природоохранной технологии, которые регулируются государством. Удельные выбросы загрязняющих веществ от источников жизнедеятельности человека не контролируются. Для определения этих данных используются величины объемов сброса регионом загрязняющих веществ в атмосферу и воду за указанные моменты времени, а также процент загрязнений, соответственно, воздуха и воды, производством и жизнедеятельностью людей. Обозначим их соответственно prKai(t), prLai(t), prKwi(t) и prLwi(t), причем prKai(t) + prLai(t) = 1 и prKwi(t) + prLwi(t) = 1.

Для расчетов также использованы ранее идентифицированные данные объемов основных фондов Ki(t) и трудоспособного населения Li(t). Искомые величины вычисляются следующим образом:

, , ,

В итоге по регионам ЮФО получены следующие величины:

Регион

Величина

Значение

Ростовская область

8,34E-05

5,365E-05

0,0232252

0,0756389

Волгоградская область

9,585E-05

6,303E-05

0,0687909

0,0617981

Краснодарский Край

4,2518E-05

0,00013121

0,02400843

0,22684937

Республика Адыгея

2,35727E-05

8,18161E-05

0,028614278

0,10440849

Астраханская Область

5,63E-05

2,27E-05

0,185544

0,085229

Республика Калмыкия

2,222E-06

0,0001432

0,0220744

0,0896685

Республика Крым

3,64224E-06

9,41469E-07

0,02335533

0,006049158

6) Для расчета коэффициентов эффективности природоохранных ассигнований и соответственно с индексом a – для атмосферы, с индексом w – для воды используются данные о доле обезвреживания загрязняющих веществ. Для воздушной среды можно взять прямые данные статистики, а для оценки затрат на охрану водной среды используются удельный вес повторно используемой воды. Обозначим подобные величины doai(t) для воздуха и dowi(t) для воды. Для расчетов используются определенные ранее величины объемов сброса загрязняющих веществ в атмосферу и воду .

Величину расходов на компенсацию ущерба окружающей среды от загрязняющих веществ определим на основе имеющихся данных официальной статистики как разность совокупных расходов региона и суммы общегосударственных, национально-экономических, жилищно-коммунальных и социально-культурных (консолидированного бюджета). Данные расходы обозначим величиной . Затем рассчитывается величина отношения экологических расходов и общих расходов , т.е. , что дает долю расходов на ликвидацию загрязнений. Будем считать, что расходы на очистку воды и воздуха пропорциональны объемам сбросов загрязняющих веществ. Т.е. на примере расходов на очистку воды

.

После чего вычисляем искомые величины из (7)-(8) по формулам:

.

В итоге по регионам ЮФО:

Регион

Величина

Значение

Ростовская область

0,000393

0,000104

Волгоградская область

0,000497

0,000528

Краснодарский Край

0,000635

9,42E-05

Республика Адыгея

0,016904

0,002975

Астраханская Область

0,00085

0,001107

Республика Калмыкия

0,029967

0,002841

Республика Крым

0,000772

0,001659

7) Коэффициент заинтересованности агента в повышении удельного потребления макрорегиона ri(t) рассчитывается как доля потребления региона в общем потреблении по формуле

.

Регион

Величина

Значение

Ростовская область

0,278

Волгоградская область

0,18

Краснодарский Край

0,438

Республика Адыгея

0,05695

Астраханская Область

0,05695

Республика Калмыкия

0,00899

Республика Крым

0,01

8) Индексы Аi(t) влияния инновационной активности регионов Российской Федерации за 2005, 2010, 2015 годы получены в результате предшествующих исследований Д.А. Лозовицкой и Е.И. Лазаревой на основе официальных данных Росстата [8].

9) Начальные значения параметров модели Ki(0), Li(0) и Ri(0) определяются по официальным данным Росстата [10]) об объеме основных фондов и величине трудоспособного населения, а также нахождением отношения выработки ВВП к трудовым ресурсам соответственно каждого региона за 2017 год.

10) Коэффициент дисконтирования ρ принимаем на основе средней ставки рефинансирования Центрального банка Российской Федерации за рассматриваемый период: ρ=0,094.

К стратегии каждого региона относятся:

1) Доля от ВРП, которая идет на производственные цели;

2) Доли от производственных инвестиций, которые идут на ликвидацию последствий загрязнения атмосферы и воды;

3) Доли от производственных инвестиций, которые идут на общее развитие макрорегиона, так и на собственное развитие (при i=j). Также доля выделяется регионом на внешние по отношению к ЮФО цели (федеральные и межокружные программы и проекты).

При помощи имитационного моделирования равновесие по Нэшу ищется способом, предложенным Усовым А.Б. [1]. В результате именно сценарии с маленькими значениями давали большие значения функции выигрыша агента, по сравнению с большими .

Для сокращения неблагоприятного воздействия на социально-экологическую среду введем ряд пороговых экономико- экологических ограничений:

(12)

Первое из условий (12) определяет требования к экономическому развитию субъекта, а последующие два позволяют ограничить предельно допустимые выбросы и сбросы загрязняющих веществ в окружающую среду.

Результаты моделирования при заданных условиях устойчивого развития показывают, что всем регионам одновременно удастся повысить ВРП на 2% и уменьшить загрязнения на 7% по сравнению с изначальными значениями. При этом Волгоградская область и Астраханская область почти все средства должны направить на восполнение основных фондов, оставляя незначительную часть на потребление. Причем Астраханской области не хватит своих средств на повышение ВРП, ей в должна помочь Ростовская область, направив 40% своих инвестиций в развитие соседнего региона. Меньше всего средств на инвестиции в развитие может направить Республика Адыгея – 22%. Все остальные регионы инвестируют 55-60%.

Повысить ВРП всех регионов ЮФО на 3% по сравнению с последней таблицей не удастся, так как Ростовской области придется направить все средства на помощь Астраханской области. Возможна ситуация одновременного повышения ВРП на 3% для всех регионов, кроме Астраханской области, при этом она сможет повысить ВРП только на 1%. При этом Волгоградская область, Республика Крым и Республика Калмыкия на инвестиции должны направить 87% бюджетных ресурсов. Меньше всего на инвестиции сможет направить Республика Адыгея - 35%. Остальные регионы – около 80%. Ростовская область должна направить в Волгоградскую область – до 40% своих инвестиций.

Максимально увеличить ВРП можно на 8% для Республики Адыгея, на 7% - для Ростовской области, на 4% - для Республики Калмыкии и Республики Крым, на 3% - для Краснодарского края, на 2% - для Волгоградской области, на 1% - для Астраханской области. В этом случае Краснодарский край должен выделить на инвестиции в Ростовскую область - 20% ресурсов. Примечательно, что в этом случае Краснодарскому краю не хватит средств на повышение ВРП с 3% до 4%, но хватает ресурсов, чтобы повысить ВРП Ростовской области с 5% до 7%.

Дальнейшее увеличение ВРП невозможно.

Таким образом, выявлено, что оптимальной стратегией каждого региона в нынешних условиях является полное сокращение инвестиций в развитие производства. Расчеты показали, что республикам ЮФО всеобщее сокращение производства становится сразу невыгодным, в то время как областям ЮФО такая стратегия остается выгодной и на перспективу.

Полученные результаты характеризуются высокой корреляцией с наблюдаемыми процессами в ЮФО и свидетельствуют о высокой адекватности модели.



References
1.
Ougolnitsky, G.A., Usov, A.B. Computer Simulations as a Solution Method for Differential Games / Computer Simulations: Advances in Research and Applications. Eds. MD Pfeffer and E. Bachmaier. NY: Nova Science Publishers, 2018. P. 63-106.
2.
Anopchenko, T.Yu., Murzin, A.D., Ugol'nitskii, G.A. Modelirovanie soglasovaniya interesov v zadachakh upravleniya ustoichivym razvitiem territorii // Ekonomika prirodopol'zovaniya, (6), 2017. C. 35-47.
3.
Gorbaneva O.I., Murzin A.D., Ugol'nitskii G.A. Mekhanizmy soglasovaniya interesov pri upravlenii proektami razvitiya territorii. // Sistemnoe modelirovanie sotsial'no-ekonomicheskikh protsessov annotatsii k dokladam 41-oi Mezhdunarodnoi nauchnoi shkoly-seminara imeni akademika S.S. Shatalina. Pod redaktsiei V.G. Grebennikova, I.N. Shchepinoi. 2018. S. 68.
4.
Gorbaneva O.I., Murzin A.D., Ugol'nitskii G.A. Mekhanizmy soglasovaniya interesov pri upravlenii proektami razvitiya territorii. // Upravlenie bol'shimi sistemami: sbornik trudov, 71, 2018. S. 61-97.
5.
Druzhinin, A.G., Ugol'nitskii, G.A. Ustoichivoe razvitie territorial'nykh sotsial'no-ekonomicheskikh sistem: teoriya i praktika modelirovaniya. M.: Vuzovskaya kniga. 2013. 224 c.
6.
Anopchenko T.Yu., Lazareva E.I., Lozovitskaya D.S., Murzin A.D. Analiz klyuchevykh parametrov ustoichivogo innovatsionnogo razvitiya regiona v usloviyakh tsifrovizatsii ekonomiki // Nauka i obrazovanie: khozyaistvo i ekonomika; predprinimatel'stvo; pravo i upravlenie, 1 (104), 2019. S. 7-12.
7.
Ugol'nitskii G.A., Gorbaneva O.I., Usov A.B., Agieva M.T., Mal'sagov M.Kh. Teoriya upravleniya ustoichivym razvitiem aktivnykh sistem. // Upravlenie bol'shimi sistemami: sbornik trudov, T. 84. 2020 S. 89-113.
8.
Lazareva E.I., Lozovitskaya D.S. Ekonometricheskaya otsenka parametra nauchno-tekhnicheskogo progressa v modeli innovatsionnogo ekzogennogo ekonomicheskogo rosta // Vestnik Rossiiskogo universiteta druzhby narodov, 1(28), 2020. C. 123-136.
9.
Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskie pokazateli. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoi statistiki. Rezhim dostupa: https://gks.ru (data dostupa: 31.05.2020)
Link to this article

You can simply select and copy link from below text field.


Other our sites:
Official Website of NOTA BENE / Aurora Group s.r.o.
"History Illustrated" Website