Построение моделей развития города. Системно-динамический подход

UBadmin Ecology | Экология, Management | Проблемы управления, Papers In Russian, Scientific Publications, Subject Index | Тематический указатель, Научные публикации, Публикации на русском, Статьи в сборниках конференций , , , ,
Модель «Анализ эконагрузки»

Садовникова, Н. П. Построение моделей развития города. Системно-динамический подход / Н. П. Садовникова, Д. С. Парыгин, Е. В. Манунина // Современные проблемы и пути их решения в науке, транспорте, производстве и образовании ‘2012 : сб. науч. тр. SWorld по матер. междунар. науч.-практич. конф., 18–27 дек. 2012 г. – Одесса : КУПРИЕНКО, 2012. – Вып. 4. – Т. 13. – С. 73–76.

Авторы:

Скачать.PDF

Садовникова Наталья Петровна
Парыгин Данила Сергеевич
Манунина Екатерина Владимировна

Аннотация. Моделирование является одним из наиболее адекватных методов по соотношению «цена-качество» для изучения законов развития города. Необходимость учета массы факторов, отражающих сложные процессы в экономике, обществе, политике, уровне технических новаций и приемов управления, на протяжении полувека способствовала совершению методов моделирования. Системно-динамический подход показал свою эффективность при решении проблем в слабоструктурированных сферах, анализе больших систем со значительным числом материальных, финансовых и информационных потоков. Реализованное в работе моделирование антропогенной нагрузки в условиях города позволило составить подробное статическое описание моделируемой системы, провести структурный анализ объекта и определить ключевые регуляторы модели. Сравнение вариантов стратегического управления способствует лучшей оценке долгосрочных последствий принимаемых решений. Полученные результаты представляют практический интерес для разработки экологических программ развития города и выбора способов налогового регулирования.

Ключевые слова: имитационное моделирование, программы развития города, поддержка принятия решений, системная динамика.

Изучение законов развития города лежит в основе формирования стратегий, позволяющих целенаправленно изменять жизненные приоритеты и создавать новые способы организации городского пространства, обеспечивающие эффективное взаимодействие и сбалансированное развитие всех сфер жизни и города. Единственно возможным инструментом изучения этих законов является моделирование. Моделирование не гарантирует полную защиту от возможных ошибок при принятии решений, но позволяет выявить различные проблемы, проанализировать последствия принятия решений, прогнозировать развитие ситуаций.

Для получения практически значимых результатов при построении моделей развития города необходимо учитывать:

  • описываемая система является сложноформализуемой;
  • разнообразие факторов  (социальных, экономических, экологических и др.) формирует среду где действую самые разные законы, интегральный эффект которых трудно предсказать;
  • многие взаимосвязи между элементами системы с трудом поддаются количественному описанию;
  • исходная информация  неоднородна и,  как правило, противоречива;
  • высокий уровень неопределенности понятий, правил поведения и свойств, характеризующих систему;
  • возможность изменения структуры и появления новых системных связей;
  • существенное влияние человеческого фактора на все процессы, протекающие в системе.

Первые попытки создания модели городского развития были предприняты в конце 60-х годов XX века. Наиболее известна модель, разработанная Дж.Форрестером [1], которая описывает взаимодействие и развитие трех подсистем: население, жилой фонд и предприятия и позволяет прогнозировать развитие города и анализировать различные варианты управляющих воздействий. При построении модели были приняты следующие положения:

  1. Городская инфраструктура (строительство жилья, организации розничной торговли и сферы услуг, коммунальное хозяйство, транспорт и т. д.) характеризуется относительно более высокой и стабильной рентабельностью, чем градообразующие предприятия. Снижение их рентабельности приводит к снижению доходов жителей города и вызывает снижение спроса на услуги и приводит к замедлению развития.
  2. В связи с ограниченностью городской территории, накопление убыточных производственных мест приводит к снижению доходности городских земель.
  3. Одним из наиболее экономически эффективных видов деятельности является содержание жилого фонда. Арендная плата и коммунальные услуги выплачиваются из доходов наемных работников и владельцев предприятий.
  4. Старение производственных фондов, снижение инвестиций, повышение налогов приводят к безработице и снижению потребительского спроса.
  5. Городские подсистемы развиваются неравномерно. Так, различные темпы прироста имеют процессы строительства и старения жилья, демографические процессы, процессы создания и выбытия рабочих мест. Отсутствие эффективного управления приводит к общему дисбалансу, замедлению развития и в конечном итоге к упадку.

С помощью модели Форрестера была проведена оценка различных мероприятий по улучшению анализируемых ситуаций. Было выяснено, что строительство дешевого муниципального жилья имеет негативные долгосрочные последствия. Привлечение большого количества мигрантов, приводит к росту низко квалифицированной рабочей силы. Люди, имеющие недорогое комфортабельное жилье, готовы перебиваться случайными заработками и немотивированны к обучению и поиску перспективной работы. Так же было показано, что любые административные новации, без привлечения бизнеса не приводят к существенным изменениям. Положительное влияние на процессы развития приводят меры по сносу городских трущоб, стимулированию строительства нового комфортабельного частного жилья, ликвидации убыточных предприятий и организации новых производств.

Современные подходы к применению имитационного моделирования в решении задач управления социально-экономическими системами предлагаются в работах П. Девидсона, Д. Стерман, В.Н. Сидоренко, Н.Н.Лычкиной, В.А. Путилова, А.В. Горохова, Д.Ю. Каталевского [2–6] и др. В различных странах мира, в частности, в России, существуют национальные отделения Общества системной динамики, проводятся ежегодные международные конференции, издается международный журнал «The System Dynamics Review» [7-8]. Разработано множество специализированных систем, предназначенных для проведения компьютерного имитационного моделирования, которые имеют развитые средства для построения моделей, проведения сценарных расчетов и анализа результатов моделирования.

Системно-динамическое моделирование активно применяется в стратегическом менеджменте любого уровня. Данный подход позволяет не только имитировать процессы, протекающие в исследуемой системе, но и выдавать определённые рекомендации по улучшению, как структуры, так и методов управления. Системно-динамическая методология особенно эффективна при решении слабо структурированных проблем, имеющих место в больших системах со значительным числом обратных связей, материальных, финансовых и информационных потоков. К числу достоинств метода так же относятся: возможность отражать практически любую причинно-следственную связь; простая математическая форма. Поведение системы анализируется посредством выявления причинно-следственных отношений и взаимодействий контуров обратной связи, проявляющихся в особенностях ее структурной организации. Для описания системных уровней используются  дифференциальные уравнения вида:

dy/dt = y+ – y–,

где y+ – положительный темп скорости переменной y, включающий в себя все факторы, вызывающие рост переменной y; а y– – отрицательный темп скорости, включающий в себя все факторы, вызывающие убывание переменной y.

Предполагается, что эти темпы выражаются через произведение функций от факторов, являющихся комбинациями основных переменных. Действие факторов взаимозависимо, причинная связь действует одновременно как в прямом, так и обратном направлении, воздействия немгновенны и нелинейны.

Для выявления причинно-следственных отношений необходимо собрать и структурировать всю информацию, касающуюся изучаемого процесса или явления. После этого строится формальная модель системы, как правило, в виде логических диаграмм, которые впоследствии преобразуются в сетевую модель и соответствующую систему уравнений.

Основой имитации служит численное решение систем дифференциальных уравнений. Информация о модели поступает от различных накопителей об уровнях и от разных каналов связи о темпах. На основе этой информации на каждом шаге имитации вырабатывается управляющее воздействие, т.е. темп управляемого потока. Каждый решающий элемент вырабатывает темп для воздействия на одну связь.

Рассмотрим общие принципы методологии системной динамики на примере моделирования антропогенной нагрузки на территорию города.

Первым этапом является разработка концептуальной модели исследуемой ситуации. Формируется содержательное описание исследуемой системы с указанием целей моделирования и аспектов функционирования изучаемого объекта, которые необходимо изучить с помощью имитационного эксперимента. В данном случае целью моделирования является прогнозирование антропогенной нагрузки в долгосрочном периоде. Модель может быть использована для:

  • приближенного анализа сложившейся динамики и прогнозирования антропогенной нагрузки на территорию города;
  • моделирования последствия различных решений;
  • расчетов экологических показателей.

В ходе составления концептуального описания устанавливается основная структура модели, выделяются подсистемы (существенные элементы) и описывается характер их взаимодействия. Описываются границы моделируемой системы, обсуждается уровень детализации моделируемых процессов. Статическое описание моделируемой системы выполняется в ходе структурного анализа моделируемого объекта. На основе статистической, аналитической и экспертной информации выявляются причинно-следственные соотношения между факторами и строятся потоковые диаграммы, которые являются формой структуризации знаний экспертов. Для построения модели использованы данные, опубликованные на официальных информационно-справочных порталах [9, 10].

Состояние города описывается переменными (население, объем производства, эконагрузка и др.). Внешние воздействия и управленческие решения определяют темп (динамику) развития исследуемой ситуации.

На схеме вверху публикации представлена модель «Анализ эконагрузки», построенная в системе Vensim [11]. Анализируемым показателем является экологическая нагрузка. Рассматривается динамика этого показателя в интервалах 5 и 20 лет модельного времени соответственно. В качестве основных регуляторов в модели выделяются:

  • номинальные ставки эконалогов (производство и транспорт);
  • объем  стимулирующих льгот на внедрение ресурсосберегающих технологий (производство, ЖКХ);
  • экопланирование развития территорий.

Предлагаемая модель позволяет рассмотреть различные варианты сценариев развития, сравнивать различные стратегии управления оценить долгосрочные последствия проводимой политики. Результаты моделирования могут оказаться востребованными  при разработке экологических программ и выборе способов налогового регулирования.

Литература:

  1. Forrester J. Urban Dynamics. – MIT Press, 1969; Portland, OR: Productivity Press, 1969. – 287 p.
  2. Sterman J.Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. – Boston: McGraw-Hill Companies, 2000.
  3. Лычкина Н.Н. Компьютерное моделирование социально-экономического развития регионов в системах поддержки принятия решений / Материалы III Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» SICPRO`04. – М.: ИПУ РАН, 2004.
  4. Сидоренко В.Н. Системная динамика. – М.: МГУ, ТЕИС, 1998.
  5. Путилов В.А., Горохов А.В. Системная динамика регионального развития. – Мурманск: НИЦ «Пазори», 2002. – 306 с.
  6. Каталевский Д.Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении. – М.: Издательство Московского университета, 2011. – 304 с.
  7. Сайт Международного сообщества по системной динамике: http://www.systemdynamics.org
  8. Сайт журнала System Dynamics Review: http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%291099-1727
  9. Доклад об экологической ситуации города в Волгоградской области в  2010 году [Электронный ресурс] / Администрация Волгоградской области. – 2010. – Режим доступа: http://oblkompriroda.volganet.ru/export/sites/oblkompriroda/folder_5/downloads/DOKLAD_2010_Verstka_12_shr.pdf
  10. Стратегический план устойчивого развития Волгограда до 2025 года [Электронный ресурс]   /   Информационный портал города Волгограда. – 2012. – Режим доступа: http://www.volgadmin.ru/ru/MPCity/StrategyPlanning.aspx
  11. Портал Vensim Product Center: http://www.vensim.com/

Construction of city development models. System-dynamic approach

Natalia Sadovnikova
Danila Parygin
Ekaterina Manunina

Abstract. Modeling is one of the most appropriate methods by «price-quality» to study urban development laws. The need to consider many factors that reflect complex processes in economy, society, politics, and the level of technical innovation and management practices, for half a century facilitated the perpetration of modeling techniques. System Dynamics approach has been shown to be effective in solving problems in the semistructured spheres, analysis of large systems with significant numbers of material, financial and information flows. Implemented in the work simulation of anthropogenic load in conditions of city allowed compiling detailed static description of the modeled system, to conduct a structural analysis of the object and to identify key regulators of the model. Comparison of options strategic management allows better assessment of the long-term consequences of decisions. Obtained results are of practical interest for development of urban environmental programs and choice of tax regulation ways.

Keywords: simulation modeling, urban development program, decision support, system dynamic.

References:

  1. Forrester J. Urban Dynamics. – MIT Press, 1969; Portland, OR: Productivity Press, 1969. – 287 p.
  2. Sterman J. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. – Boston: McGraw-Hill Companies, 2000.
  3. Lychkina N.N. Computer modeling of socioeconomic development of regions in decision support systems / Proceedings of the III International Conference «System Identification and Control Problems» SICPRO`04. – Moscow: ICS RAS, 2004.
  4. Sidorenko V.N. System Dynamics. – Moscow: MSU TEIS, 1998.
  5. Putilov V.A., Gorokhov A.V. System dynamics of regional development. – Murmansk: SIC «Pazori», 2002. – 306 p.
  6. Katalevskiy D.YU. Fundamentals of simulation modeling and system analysis in management. – Moscow: Publishing House of Moscow University, 2011. – 304 p.
  7. Site of the International community to system dynamics: http://www.systemdynamics.org
  8. Magazine site System Dynamics Review: http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%291099-1727
  9. Report on the environmental situation in the city of Volgograd region in 2010 [Electronic resource] / Administration of Volgograd Region. – 2010. – Access mode: http://oblkompriroda.volganet.ru/export/sites/oblkompriroda/folder_5/downloads/DOKLAD_2010_Verstka_12_shr.pdf
  10. Strategic Plan for Sustainable Development of Volgograd 2025 [Electronic resource] / Information portal of the city of Volgograd. – 2012. – Access mode: http://www.volgadmin.ru/ru/MPCity/StrategyPlanning.aspx
  11. Vensim Product Center Portal: http://www.vensim.com/