Построение имитационной модели "социальный потенциал детства в регионе"

Acknowledgments. The work was performed with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research (project No. 16-36-60041).

Введение. Современные дети в нашей стране растут и развиваются в сложных социально-экономических, духовно-нравственных и политико-правовых условиях регионального неравенства. В свою очередь, региональная среда становится важной средой для развития ребенка, формирования его социальных навыков, поддержания его здоровья, выбора образовательной траектории и пр. К сожалению, не всегда даже экономически успешные регионы ориентированы на развитие социальной инфраструктуры детства, и наоборот, некоторые депрессивные регионы компенсируют отсутствие финансовых средств человеческими ресурсами в форме клубных образований, общественных организаций, ресурсами местных сообществ.

Уровень региона - это важный для ребенка и семьи уровень выработки политико-правовых решений, поддержания деятельности учреждений образования, здравоохранения, культуры и спорта, обеспечения транспортных сообщений, телекоммуникаций. Кроме того, регион - это особое сочетание природно-климатических и географических условий, экологических факторов, т. е. все то, что можно обозначить как среду обитания ребенка и взрослого.

Целью исследования является математическое обоснование структуры и связей социального потенциала детства, определяемого как «совокупность ресурсов, резервов и возможностей детей как особой социальнодемографической общности, проживающей на территории какого-либо региона (субъекта Российской Федерации), реализующихся под воздействием внешних и внутренних факторов, направленных на достижение качественного состояния детства в области здоровья, образования и духовно-нравственного развития, формирование необходимого набора стартовых ресурсов, необходимых для выхода во взрослую жизнь» [1]. Показатели, характеризующие образование и здоровье детей, являются целевыми факторами, а все, что связано с окружением детей - ближайшим и отдаленным - будет отнесено к группе управляющих факторов.

Обзор литературы. Факт неравенства российских регионов в научной риторике принимает форматы деления регионов на депрессивные и экономически успешные, регионы-доноры и регионы-реципиенты, цен-

тральные и периферийные регионы и т. и.1 [2-5]. Однако отечественные исследователи не рассматривают детей как особую социально-демографическую общность, рассуждая о человеческом потенциале в целом, индексе его развития на региональном уровне2. Авторским коллективом под руководством И. Е. Калабихиной был предпринят ряд исследований, связанных с мониторингом реализации Национальной стратегии действий в интересах детей [6; 7]. Тема здоровья детей в Российской Федерации проблематизируется в публикациях Ю. Е. Лапина, А. А. Баранова [8; 9], И. В. Журавлевой3 и др. Образовательное неравенство детей в российских регионах стало направлением исследования коллектива Международной лаборатории анализа образовательной политики (МЛАОП) из НИУ ВШЭ4.

В 1998 г. В. С. Собкиным и П. С. Писарским на основе методов кластерного анализа 76 российских регионов были сгруппированы в 18 эмпирически выделенных типов. Результаты факторного анализа позволили установить взаимосвязь между социокультурными, демографическими, экономическими и образовательными параметрами: связь уровня развития углубленных форм обучения с развитием социокультурных потребностей населения и с развитием в регионе системы высшего образования; связь неблагополучных условий учительского труда (его высокая интенсивность) с неблагополучием общей демографической ситуации в регионе; связь социальной привлекательности региона с качеством школьного образования; взаимосвязь высокого отсева учащихся из старшего звена школы не только с плохой укомплектованностью системы школьного образования педагогическими кадрами, но и с неблагоприятной ситуа- цией, сложившейся на рынке труда, с высоким уровнем безработицы в регионе и др.5.

В ранее изданных работах среди прочих уровней образовательного неравенства детей (личностный, семейный, школьный) нами выделяется региональный уровень [10]. При этом региональные факторы образовательного неравенства исследуются не только российскими учеными на примере российских регионов.

За рубежом активно разрабатываются проблемы неравенства образовательных возможностей детей, выделяется географический фактор [11; 12]. В Латинской Америке неравномерное распределение доходов привело к формированию слоя населения, позволяющего себе обучение в дорогостоящих образовательных учреждениях, начиная со средней школы [13].

Регион является одним из основных факторов стратификации образовательных возможностей в Китае. Так, в западной части Китая только 5,1 % детей имеют внеурочные занятия, в то время как в восточной части они есть у 12,8 % детей, а в средней части - у 12,1 % [12]. Значительно разнятся расходы семьи на образование. Так, например, расходы на ребенка в Шанхае в семь раз превышают аналогичные расходы в провинции Ганьсу [12].

Р. Фини предлагает дифференцировать районы Италии для того, чтобы сравнивать результаты PISA с другими странами ОЭСР. Так, северо-восточные регионы Италии демонстрируют более высокие показатели по отношению к США как по самому низкому (ниже уровня 1), так и по высокому (уровень 4 или 5) уровню грамотности чтения. Противоположная ситуация наблюдается в регионах юга, где более трети студентов демонстрируют недостаточный уровень компетентности [11].

Реализация детьми различных прав, в том чиле прав на образование и медицинскую помощь, переносится в плоскость участия детей в решении вопросов, затрагивающих их интересы. В коллективной монографии “A Handbook of Children and Young People’s Participation. Perspectives from theory and practice” исследователи переходят от интерпретации основных понятий к практикам и проблемам участия детей [14].

Материалы и методы. В качестве целевых показателей, характеризующих социальный потенциал детства в регионе, взяты:

• -    И - средний балл ЕГЭ по русскому языку, балл;

• -    У2 - доля выпускников без аттестата (численность без аттестата к общей численности), %;

• -    УЗ - отношение детей, не обучающихся в образовательных организациях, к численности населения младше трудоспособного возраста, %;

• -    У4 - охват детей дошкольным образованием, %;

• -    У5 - отношение детей, обучающихся в школах искусств, музыкальных и пр., к численности населения младше трудоспособного возраста, %;

• -    Уб - отношение детей в возрасте до 14 лет, систематически занимающихся физической культурой, к численности населения младше трудоспособного возраста, %;

• -    У7 - отношение выявленных безнадзорных и беспризорных к численности населения младше трудоспособного возраста, %;

• -    У8 - доля детей, больных туберкулезом, %;

• -    У9 - доля детей, больных злокачественными новообразованиями, %;

• -    У10 - число умерших в возрасте до пяти лет на 1 000 родившихся живыми, чел.;

• -    У11 - число детей-инвалидов (0-17 лет), состоящих под наблюдением в амбулаторно-поликлинических учреждениях, оказывающих медицинскую помощь детям, чел.;

• -    У12 - численность детей I—II группы здоровья к численности населения младше трудоспособного возраста, %;

• -    У13 - смертность детей от внешних причин смерти в возрасте 0-17 лет на 100 000 чел. соответствующего возраста, %.

Выбор данных факторов связан, с одной стороны, со смысловой нагрузкой понятия «социальный потенциал детства», а с другой -с имеющимися статистическими данными, собираемыми Росстатом, и выявленными корреляциями целевых и управляющих факторов. Так, например, в качестве У решено было оставить средний балл ЕГЭ по русскому языку, а не по математике, в силу его более сильных связей с другими показателями. Из детских заболеваний были выбраны туберкулез и онкология как заболевания социально значимые, имеющие тесную связь с образом жизни и средой обитания.

Данные, собранные на предыдущих этапах работы [2; 15-17], были взяты за основу для проведения корреляционного анализа. В итоге был сформирован набор из 36 управляющих факторов, включающий группы инфраструктурных факторов (образование, здравоохранение, культура и спорт, транспорт), социально-экономических, территориально-поселенческих, демографических и экологических факторов:

• -    х1 - средняя наполняемость классов, чел.;

• -    х2 - отношение частных общеобразовательных организаций ко всем общеобразовательным организациям, %;

• -    хЗ - доля школ, имеющих столовую или буфет, %;

• -    х4 - доля школ, в которых созданы условия для обучения инвалидов, %;

• -    х5 - среднее число участников клубных формирований в расчете на 1 тыс. чел. населения, чел.;

• -    хб - процент обучающихся во 2-3-ю смену в общей численности обучающихся в государственных (муниципальных) общеобразовательных организациях, %;

• -    х7 - доля педагогов высшей категории, %;

• -    х8 - число персональных компьютеров образовательных организаций с доступом к Интернету на 100 учащихся, шт.;

• -    х9 - отношение расходов на образование к расходам всего, %;

• -    х10 - количество автобусов для перевозки детей (выпуск не более 10 лет) к численности лиц младше трудоспособного населения, %;

• -    xll - отношение числа детей, отдохнувших в оздоровительных лагерях, к числу обучающихся детей всего, %;

• -    х12 - пропускная способность спортивных сооружений, чел.;

• -    х13 - среднее число вакцинированных детей в возрасте 12 мес., чел.;

• -    х14 - обеспеченность педиатрами (отношение педиатров к численности лиц младше трудоспособного населения), %;

• -    х15 - отношение заработной платы медицинских работников к средней заработной плате региона, %;

• -    х16 - расходы на обязательное медицинское страхование, руб./чел.;

• -    х17 - прирост мигрантов нетрудоспособного возраста, чел.;

• - х18 - количество жителей с высшим образованием на 1 тыс. чел., чел.;

• -    х19 - отношение числа вузов и филиалов к численности населения на 10 000 чел.;

• -    х20 - отношение числа профессиональных образовательных организаций, осуществляющих подготовку специалистов среднего звена, к численности населения на 10 000 чел.;

• -    х21 - отношение числа преступлений в отношении несовершеннолетних к численности лиц младше трудоспособного населения, %;

• -    х22 - соотношение браков и разводов (на 1 000 браков приходится разводов), шт.;

• -    х23 - число посетителей театров и музеев на 1 000 чел., чел.;

• -    х24 - жилая площадь на 1 чел., м²;

• -    х25 - уровень занятости населения, %;

• -    х26 - инновационная активность организаций, %;

• -    х27 - средняя месячная температура воздуха в июле (фактическая), °C;

• -    х28 - средняя месячная температура воздуха в январе, °C;

• -    х29 - плотность населения, чел./км²;

• -    хЗО - расстояния от Москвы до центров регионов, км;

• -    х31 - валовый региональный продукт на душу населения, руб.;

• -    х32 - отношение среднедушевого дохода населения к прожиточному минимуму в регионе, %;

• -    хЗЗ - плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием, км путей на 1 000 км² территории;

• -    х34 - выбросы загрязняющих веществ в атмосферный воздух, отходящих от стационарных источников, тыс. т/чел.;

• -    х35 - сброс загрязненных сточных вод в поверхностные водные объекты, млн м³/чел.;

• -    хЗб - использование свежей воды, млн м³/чел.

Некоторые из вышеперечисленных показателей нуждаются в дополнительных пояснениях. Под клубными формированиями (х5) понимаются добровольные объединения людей, основанные на общности интересов, запросов и потребностей в занятиях любительским художественным и техническим творчеством, в совместной творческой деятельности, способствующей развитию дарований его участников, освоению и созданию ими культурных ценностей, а также основанное на единстве стремления людей к получению актуальной информации и прикладных знаний в различных областях общественной жизни, культуры, литературы и искусства, науки и техники, к овладению полезными навыками в области культуры быта, здорового образа жизни, организации досуга и отдыха6. Среднее число вакцинированных детей (х13) рассчитывалось как среднее от общего количества детей, которым сделаны прививки против коклюша, полиомиелита и кори по достижению ими возраста 12 месяцев. Инновационная активность предприятий (х26) определяется как удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации, в общем числе организаций региона. Использование свежей воды (хЗб) - это использование забранных из различных источников водных ресурсов (включая морскую воду) для удовлетворения хозяйственных нужд. Сюда не включается оборотное водопотребление, а также повторное использование сточной и коллекторно-дренажной воды 7.

Для регрессионного моделирования были отобраны пять целевых факторов: У2, УЗ - характеризуют образование, У8, У12 - здоровье, У10 - выживаемость детей.

Для расчетов использовались статистические данные, представленные в сборнике «Регионы России. Социально-экономические показатели», на сайтах Единой межведомственной информационно-статистической

системы (ЕМИСС), органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации и аналитического агентства ООО «Автомобильная статистика» и др.8. Данные взяты за 2015/16 учебный год. Выборочная совокупность охватывает 75 регионов. По разным причинам (чаще всего из-за отсутствия данных) в выборку не были включены Архангельская, Сахалинская, Тюменская области, Ненецкий и Чукотский автономные округа, Республики Алтай, Дагестан, Крым, г. Севастополь, а также Чеченская республика.

Результаты исследования. На первом этапе для выявления взаимосвязей целевых факторов с управляющими был использован коэффициент линейной корреляции Пирсона, расчеты производились посредством аналитической платформы Deductor. Далее для каждого из пяти целевых показателей были построены следующие регрессионные модели:

У2 = 19,051-0,067-л-7+ 0,0986 л-6-25,159 л:22-0,1684-л26, Я2 =0,59249; С1)

УЗ = 0,8779—0,0018-л4+0,0061-х25—0,0112-хЗ, Я2 = 0,2929;

У8 = 0,02117 + 0,000005В• хЗО- 0,000075■ л32 + 0,00032- х7, Я2 = 0,42655;(3)

У10 = 14,305-0,225-л-24-0,124-л-26, R" = 0,2596;(

У12 = 24,44+0,1058-х7 + 0,14• л1 1+ 0,0339- х32, R" = 0,248.

Значения R¹ демонстрируют весьма низкие значения уровня объясненной регрессии, самое высокое значение R¹ = 0,59249 фиксируется в случае с оценкой воздействия управляющих факторов на долю выпускников, не получивших аттестат о полном среднем образовании в 2015/16 учебном году.

Анализ структуры регрессионных уравнений обнаруживает разную частотность попадания в них управляющих факторов. Фактор х1 встречается трижды, факторы х26 и %32 - дважды, остальные - по 1 разу.

Для имитационного моделирования были отобраны регрессионные уравнения У2, У8, У10, У12, поскольку, с одной стороны, они характеризуют такие составляющие качества детства в регионах, как детское здоровье и образование, а с другой - в них присутствуют связные факторы, которые позволят построить единую модель социального потенциала детства в регионе. При этом необходимо отметить, что действия федеральных и региональных властей направлены на повышение s Регионы России. Социально-экономические показатели; Аналитическое агентство «Автомобильная статистика». URL: (дата обращения: 30.05.2018); Единая межведомственная информационно-статистическая система. URL: (дата обращения: 16.05.2018).

значений показателя У12 и снижение значений У2, У8 и У10. Знаки коэффициентов управляющих факторов демонстрируют разнонаправлен-ность их воздействия на целевые факторы.

Для перехода к имитационному моделированию присутствующие в регрессионных уравнениях управляющие (У) и целевые факторы (х) были описаны в терминах системной динамики, перекодированы в динамические переменные, параметры и константы [15]. Полученные данные представлены в таблице 1. Исходное значение регулируемых параметров и констант по умолчанию задается как среднее от данных по 75 регионам (на конец 2015/16 учебного года).

Таблица 1. Элементы модели «Социальный потенциал детства в регионе» и исходные значения для проведения экспериментов

Table 1. Elements of the simulation model of Social potential of childhood in a region and reference values for the experiments

Фактор / Factor	Обозначение в модели, элемент модели, единица измерения / Symbol in the model, element of the model, unit of measure	Значение no умолчанию/ Default	Диапазон значений / Range of values
1	2	3	4
Доля выпускников без аттестата (численность без аттестата к общей численности) / Share of graduates without a certificate (proportion of those without a certificate to the total number of graduates)	Y2_graduates, Динамическая переменная, % / Y2_graduates, Dynamic variable, %	Определяется по формуле 1 / Determined by the formula 1	0-100
Доля детей, больных туберкулезом / Proportion of children with tuberculosis	Y8j)atients_tubercu-losis, Динамическая переменная, % / Y8_patients_tuber-culosis, Dynamic variable, %	Определяется по формуле 3 / Determined by the formula 3	0-100
Число умерших в возрасте до пяти лет на 1 000 родившихся живыми / Number of deaths of children under five per 1,000 live births	Y10_dead_5_years, Динамическая переменная, % / Y10_dead_5_years, Dynamic variable, %	Определяется по формуле 4 / Determined by the formula 4	0-oo

Продолжение табл. 1 / Continuation of table 1

1	2	3	4
Численность детей I–II групп здоровья к численности населения младше трудоспособного возраста / Proportion of children of health groups 1 and 2 to the population below the working age	Y12_health_group, Динамическая переменная, % / Y12_health_group,-Dynamic variable, %	Определяется по формуле 5 / Determined by the formula 5	0–100
Процент обучающихся во 2–3-ю смену / Percentage of students having 2nd and 3rd shift classes	x6_2_3_change, Параметр, регулируемое значение, % / x6_2_3_change, Parameter, adjustable value, %	12,89	0–35,5
Доля педагогов высшей категории / Share of teachers of the highest category	x7_pegagogy, Параметр, регулируемое значение, % / x7_pedagogy, Parameter, adjustable value, %	38,50	1,64–65,39
Отношение числа детей, отдохнувших в оздоровительных лагерях, к числу обучающихся детей всего / Ratio of the number of children who had a rest in recreation camps to the number of enrolled children in total Соотношение браков и разводов (на 1 000 браков приходится разводов) / Marriage and divorce ratio (divorce rate per 1,000 marriages)	x11_rested_children, Параметр, регулируемое значение, % / x11_rested_chil-dren, Parameter, adjustable value, % x22_marriages_di-vorces, Константа, шт. / x 22_ marriages_divorces, Constant	34,90 552,48	3,6–75,54
Жилая площадь на 1 чел. / Living floor area per 1 person	x24_living_space, Параметр, регулируемое значение, м2 / x24_living_space, Parameter, adjustable value, m2	24,87	13,5–33,4
Инновационная активность организаций / Innovative activity of organizations	x26_innovation, Параметр, регулируемое значение, % / x26_innovation, Parameter, adjustable value, %	8,09	0–24,5

Расстояния от Москвы до центров регионов / Distances from Moscow to the regional centers Отношение среднедушевого дохода населения к прожиточному минимуму в регионе / Ratio of average per capita income to the subsistence minimum in the region

Окончание табл. 1 / End of table 1

2                   3             4

x30_distance,             1664,8

Константа, км / x30_distance, Constant, km x32_average_in-          277,806      159,5–424,51

come, Параметр, регулируемое значение, % / x32_ average_income, Parameter, adjustable value, %

Фрагмент построенной имитационной модели приведен на рисунке 1. Отметим, что данная схема является обобщенной и требует дальнейшей конкретизации. Для построения модели использован программный продукт AnyLogic (© The AnyLogic Company).

Р и с. 1 . Фрагмент модели системной динамики «Влияние управляющих факторов на детство в регионах»

F i g. 1 . Fragment of the system dynamics model “Influence of control factors on childhood in the regions”

Все представленные в имитационной модели управляющие факторы условно разделим на три группы: поддающиеся региональному регулированию (хб, х7, xl 1), сложно поддающиеся (х24, х26 и х32) и константы (х22 и хЗО). К управляющим факторам (параметрам) первых двух групп прикреплены элементы управления - «бегунки», позволяющие менять исходные значения и проводить эксперименты. Значение констант изначально задано как среднее по выборке. Выделение двух других групп факторов важно для организации экспериментов с построенной моделью. Для установления значений факторов, сложно поддающихся региональному регулированию, будет исследована их динамика за предшествующий пятилетний период.

В таблице 2 приведены результаты первого эксперимента, направленного на проверку устойчивости и точности построенной модели. Для этого значения переменных устанавливаются как среднегодовые результаты 2015/16 учебного года. Эксперимент 1 показал высокую точность моделирования, максимальное относительное отклонение полученных в ходе эксперимента 1 данных от фактических результатов 2015/16 учебного года составило 3,72 %.

Таблица 2. Результаты эксперимента 1 с имитационной моделью Table 2. Results of experiment 1 involving the simulation model

Целевые факторы / Target factors	Среднее фактическое значение / Average actual value	Значение показателя, рассчитанное по модели / Value of the indicator calculated according to the model	Абсолютное отклонение / Absolute deviation	Относительное отклонение, % / Relative deviation, %
У2	2,474	2,486	0,0121	100,49
У8	0,0224	0,0223	-0,0001	99,47
У10	7,699	7,705	0,0064	100,08
У12	42,847	42,819	-0,0283	99,93

Для проведения второго эксперимента значения управляющих факторов (х) были изменены на значения среднегодового прироста за предшествующие 5 лет, за исключением фактора х7 (см. табл. 3). Среднегодовое отклонение показателей за 5 лет рассчитывалось как среднее от ежегодных относительных отклонений факторов. Для третьего эксперимента значения управляющих факторов хб, х7 и xll за 2015/16 учебный год были изменены на +/- 25 %. Сделано это было исходя из предположения о том, что эти факторы в большей степени поддаются регулированию на региональном уровне.

Итоговые значения управляющих факторов представлены в таблице 3, а результаты экспериментов 2 и 3 - в таблице 4.

Таблица 3. Анализ изменений управляющих факторов в 2010-2015 гг.

Table 3. Analysis of changes in control factors in 2010-2015

Факторы / Factors	Среднее значение в 2015/16 учебном году/ Average value in the academic year 2015-16	Среднее значение фактора за 5 лет / Average value of the factor for 5 years	Среднегодовое отклонение показателя за 5 лет, % / Average annual deviation for 5 years, %	Значение факторов для проведения эксперимента 2 / Value of the factors for Experiment 2	Значение факторов для проведения эксперимента 3 / Value of tire factors for Experiment 3
x6	12,8893	13,05	-1,5	12,6960	9,667
x7*	38,5099	36,18	0,58	38,7332	48,137
xl 1	34,9	36,61	-3,66	33,6272	43,6308
x24	24,87	23,4167	1,55	25,2562	31,0883
x26	8,097	9,92	-0,918	8,023	10,1217
x32	277,806	311,2	0,1693	278,2763	347,2575

* Проанализированы данные за 3 года / Analyzed data for 3 years.

Таблица 4. Результаты второго и третьего экспериментов с имитационной моделью

Table 4. Results of experiments 3 and 4 involving the simulation model

	Среднее	Резуль-	Резуль-	Относительное	Относительное
	значение	таты	таты	отклонение	отклонение
Целе-	в 2015/16	экспе-	экспе-	результатов	результатов
	учебном	римен-	римен-	эксперимента	эксперимента
	году/	та 2 /	та 3 /	2, % /	3, % /
торы /	Average ас-	Results	Results	Relative de-	Relative de-
i arget	trial value in	of	of	viation of the	viation of tire
factors	the academic	Experi-	Experi-	results of Ex-	results of Ex-
	year 2015-16	ment 2	ment 3	periment 2, %	periment 3, %

У2	2,474	2,469	1,110	99,81	44,88
У8	0,02243	0,02235	0,02019	99,63	89,98
У10	7,699	7,628	6,055	99,08	78,65
У12	42,847	42,679	47,413	99,61	110,66

В ходе эксперимента 2 обнаружено, что при сохранении динамики и тенденций изменений управляющих факторов фиксируется желаемое снижение значений регулируемых показателей «доля выпускников без аттестата», «доля детей, больных туберкулезом» и «численность умерших в возрасте до пяти лет на 1 000 родившихся живыми». Однако снижение числа детей, отдохнувших в оздоровительных лагерях (л:11), на 3,66 % от среднефактического значения в 2015/16 учебном году привело к снижению показателя «численность детей I—II групп здоровья» на 0,39 %, что является нежелательным изменением. Так, показатель «доля детей, отдохнувших в оздоровительных лагерях» снизился с 39,28 в 2013 г. до 35,08 % в 2015 г., а число детей, отдохнувших в детских и подростковых летних оздоровительных учреждениях, сократилось с 5 823 197 до 5 671 940 чел.9. По оценкам BusinesStat, в 2016 г. средние траты россиян на детские лагеря составили 36 тыс. руб. в год на одного ребенка. С 2012 г. этот показатель увеличился на 40,5 %, а к 2021 г. аналитики прогнозируют среднюю цену путевки в 48 тыс. руб.10.

В ходе третьего эксперимента были изменены исходные значения группы управляющих факторов, поддающихся постоянному регулированию, - факторы хб, х1 и xll. В результате получены рост показателя У12 и существенные снижения значений показателей У2 и У10, а также снижение значения У8.

Обсуждение и заключение. Построенная имитационная модель представляет собой фрагмент оценки влияния управляющих факторов на детство в российских регионах. Анализ взаимосвязей целевых и управляющих факторов позволил выйти на четыре целевых показателя, характеризующих образование (доля выпускников без аттестатов), здоровье (доля детей, больных туберкулезом, и доля детей I—II групп здоровья) и выживаемость (число умерших в возрасте до пяти лет на 1 000 родившихся живыми) детей. При этом три из четырех целевых фактора нуждаются в снижении.

Выделенные управляющие факторы были разделены на три группы -константы; факторы, поддающиеся региональному урегулированию и факторы, трудно поддающиеся региональному регулированию. Константы связаны, преимущественно, с физическими характеристиками региона - его расположением, природно-климатическими особенностями. Исследовательский интерес представляют вторая и третья группы факторов. В одном случае для изменения их значений нужно воздействовать в целом на социально-экономическую ситуацию в регионе, поскольку экономический подъем вызовет рост среднедушевых доходов населения, повлияет на обеспеченность населения жильем и инновационную активность предприятий. Необходимо продолжить работу по поиску факторов, создающих региональный фон. Факторы, поддающиеся региональному регулированию, более прозрачны и нуждаются, в первую очередь, в финансовой поддержке - это касается и сменности занятий в школах, и летнего оздоровления детей, и повышения квалификации школьных учителей.

Имитационная модель социального потенциала детства в российских регионах может быть использована для построения региональных прогнозов в области здоровья и образования детей, исследования целевых показателей детства в конкретных регионах, выработки рекомендаций по развитию социального потенциала детства с учетом региональной специфики.

Следующая серия экспериментов с построенной моделью будет связана с исследованием конкретных регионов, прогнозированием возможных изменений социального потенциала детства в них.