Проблемы и концептуальные возможности моделирования экономических процессов на региональном уровне управления

Одним из направлений совершенствования процессов стратегического планирования развития социально-экономических систем на региональном уровне управления сегодня можно считать внедрение современных технологий имитационного моделирования. Методическая база имитационного моделирования способна обеспечить не только объективное прогнозирование динамики ключевых социально-экономических показателей и процессов, но и дать обоснованную оценку эффективности альтернативных вариантов программ стратегического развития, что подчас представляется не менее важной и сложной задачей.

Анализируя и формализуя региональную социально-экономическую систему с точки зрения внутренней и внешней среды, целесообразно применять методы много- подходного имитационного моделирования. Особенностью экономической системы, в том числе – регионального уровня, является наличие значительного числа категорий элементов ее внутренней структуры – таких, как финансовый сектор, производство, строительство и девелопмент, транспортно-логистический комплекс, инновации, торговая инфраструктура, функционирующих в состоянии активного взаимодействия и взаимного влияния.

Основная идея имитационного моделирования заключается в симуляции, «проигрывании» имитационной модели на заданном временном отрезке с учетом влияния установленных параметров системы, а также значений расчетных показателей ее функционирования на каждый момент времени симуляции[3, 5].

Актуальными сферами использования методов имитационного моделирования можно считать такие области, как управление транспортными потоками и совершенствование дорожной сети региона, разработка стратегии развития строительного сектора и экономической инфраструктуры территориальных образований, а также социально-демографические процессы.

На сегодняшний день можно выделить три основных методологии имитационного моделирования: системная динамика, дискретно-событийное моделирование и агентное моделирование.

Природа социально-экономических процессов на региональном уровне предопределяет эффективность применения технологий агентного и системно-динамического моделирования.

Агентное моделирование определяется как метод имитационного моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов и закономерности его влияни-яна функционирование и развитие всей системы в целом.

К основным элементам технологии агентного моделирования можно отнести следующие объекты. Классы агентов определяют виды субъектов имитационной модели, каждый из которых реализует заданную логику поведения и находится в одном из предопределённых состояний. Диаграмма состояний формализует множество возможных состояний агентов данного класса, правила перехода между состояниями под воздействием внешних или внутренних факторов [2]. Помимо состояний для агентных классов может быть определено множество переменных, динамически рассчитываемых по математическим или программным алгоритмам в процессе симуляции модели. Работа агентной модели предполагает генерацию «популяций» агентов каждого из классов с заданными параметрами количества, расположения с непрерывном, дискретном или географическом пространстве, а также начальными состояниями и значениями параметров. В процессе запуска модели в режиме симуляции платформа имитационного моделирования в режиме виртуального времени формирует индивидуальные траектории развития каждого экземпляра всех классов агентов, изменяя их состояния и параметры, что позволяет изучить и дать оценку возможным тенденциям в развитии социально-экономической системы в целом. При этом отметим, что агенты могут находится в активном взаимодействии в соответствии с определенной в модели логикой.

Системная динамика представляет собой подход имитационного моделирования, ориентированный на исследование и понимание структуры и динамики сложных систем. Системная динамика как метод моделирования активно используется в макроэкономических, стратегических моделях и обеспечивает высокий уровень абстракции исследуемых социально-экономических процессов [1].

Системно-динамическая модель образуется множеством накопителей ресурсов, связанных между собой и с внешней средой потоками. Для расчета текущих значений потоков ресурсов в большинстве случаев применяются динамические переменные и константы, определяющие логико-математические правила. Отметим, что для накопителей, в отличие от других категорий объектов системной динамики, математические зависимости задаются в виде дифференциальных уравнений, что требует наличия соответствующей программной платформы для исследования подобных моделей.

Ключевое отличие методологии системной динамики от агентного подхода заключается в том, что алгоритмы бизнес-логики субъектов исследуемых процессов применяются в процессе симуляции не к конкретным экземплярам того или иного класса, а к их множеству в целом [4].

Выбор методологии определяется требуемым уровнем абстракции описания реальной системы или процесса, а также возможностями используемых инструментальных средств программного обеспечения. Однако следует отметить, что очень часто наиболее эффективным вариантом является построение гибридных моделей, в которых реализуются преимущества двух или трех концепций имитационного моделирования.

Сложность моделирования экономических систем для оценки эффективности их функционирования и разработки прогнозов развития обусловлена рядом факторов. Одним из них является неоднородность экономических систем, существенная зависимость их структуры и принципов взаимодействия ключевых элементов от уровня управления, отраслевой принадлежности, масштабов работы системы.

Существенной проблемой, требующей разрешения на методическом уровне, можно считать и тесное переплетение экономических и социальных процессов. То есть, с точки зрения объекта исследования, задача моделирования экономической системы трансформируется в моделирование социально-экономических процессов, которые характеризуются значительной степенью неопределенности и сложноформализуемыми законами развития и алгоритмами функционирования.

Применение средств имитационного моделирования в управленческой деятельности позволяет визуализировать исследуемую социально-экономическую систему или процесс, наглядно отследить существующие тенденции, проанализировать динамику, используя возможности графического и анимированного представления получаемых в процессе симуляции данных, что позволяет обеспечить обоснованность и дополнительную объективность принимаемым управленческим решениям в сфере регионального управления, и как следствие, их большую социально-экономическую эффективность.