Агент-ориентированная модель г.Москвы

Фаттахов Марат Рафаэльевич

Центральный экономико-математический институт РАН

г. Москва

Россия является участницей происходящих глубоких изменений в общемировом цивилизационном процессе. Объективной экономической основой сближения региональных цивилизаций выступают общие интеграционные процессы становления всемирного рыночного хозяйства, развивающиеся под воздействием глобализации. Прежде всего, это относится к странам Европы и Азиатско-тихоокеанского региона (далее – АТР), где наблюдаются бурные объединительные процессы, складывается новый центр мировой торговли с уникальной культурой, огромными трудовыми и сырьевыми ресурсами, высокоразвитым технологическим базисом. При этом возникающие специфические внутритерриториальные проблемы оказывают значительное влияние на развитие международной и мирохозяйственной системы в целом.

В Европейских странах и АТР быстро развиваются крупные городские агломерации такие как Лондон, Париж, Токио, Осака, Нью-Йорк, Лос-Анджелес, Сеул, Мумбаи, Дели, Шанхай, Пекин, Джакарта и др., которые являются ядрами формирования территориальных экономических комплексов и инновационных кластеров. Крупнейшие агломерации играют все большую роль в мировой экономике, в стягивании демографического, инновационного и научно-образовательного потенциала. Происходит активное включение крупных городских региональных агломераций в мировую распределительную систему управления глобальными процессами. Наличие таких агломераций является важным конкурентным преимуществом.

В настоящее время государственная политика регионального развития в долгосрочной перспективе будет формироваться исходя из следующих основных принципов:

Скоординированность принятия на федеральном, региональном и местном уровнях мер по созданию условий для развития отраслей экономики и социальной сферы и формированию зон опережающего экономического роста, представляющих собой в первую очередь городские агломерации, на территории страны с учетом конкурентных преимуществ каждого региона.
Инновационно- и социально-ориентированный путь развития предполагающий многополярное развитие территории страны и формирование новых зон опережающего развития. Конфигурация пространственного развития становится более разнообразной, не привязанной жестко к сложившимся энерго-сырьевым и финансовым зонам развития, появляются новые центры инновационного роста, опирающиеся на концентрацию человеческого и технологического потенциала.
Инновационный и социальный векторы долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации в региональном разрезе проявляются в развитии научно-технического и образовательного потенциала крупных городских агломераций с высоким качеством среды обитания и человеческим потенциалом, динамичной инновационной и образовательной инфраструктурой.

Данные пункты нашли свое отражение в Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года и в Концепции совершенствования региональной политики Российской Федерации.

В период до 2016 года региональное развитие будет определяться, в основном, уже сформировавшимися зонами опережающего экономического роста, к которым относятся крупнейшие агломерации с наиболее динамичным экономическим ростом, обеспечивающим приток населения и инвестиций.

Для реализации экономического потенциала России необходимо комплексное развитие всех крупных городов и агломераций, в том числе г. Москвы как экономически значимого центра, сопоставимого с крупнейшими городами сопредельных государств.

С учетом общемировых тенденций, стратегических интересов России в мировом хозяйствовании и объективной необходимости улучшения социально-экономического положения общей целью развития г. Москвы следует признать формирование устойчивой и интенсивно развивающейся крупной территориальной агломерации городского типа, сопоставимой по масштабам населения, экономическому, научно-техническому и культурному потенциалам с городскими центрами развития Европейского, Азиатско-тихоокеанского региона и Северо-Восточной Азии. Достижение указанной цели может обеспечить экономическое и политическое закрепление Российской Федерации на лидирующих мировых позициях.

Перед коллективом авторов была поставлена задача разработать единую методологию, позволяющую получить количественную оценку экономической эффективности сценариев и реализации стратегий развития городских агломераций как новых центров социально-экономического развития. Под экономической эффективностью понимается увеличение темпов роста основных макроэкономических показателей в среднесрочной и долгосрочной перспективе (добавленной стоимости, создаваемой на соответствующей территории, реальных доходов населения, уровень безработицы и т.д.).

В рамках разработки упомянутой методологии была создана комплексная агент-ориентированная модель (далее – АОМ) Московской агломерации.

Агент-ориентированные модели (agent based models) – новое средство получения знания (специальный класс моделей), в последнее время все чаще используемое в общественных науках (в том числе экономических). Основная идея, лежащая в основе АОМ, заключается в построении «вычислительного инструмента» (представляющего собой совокупность агентов с определенным набором свойств), позволяющего проводить симуляции реальных явлений.

АОМ Москвы состоит из 5 основных блоков: два активных класса, это люди (агенты) и предприятия, административные округа и два инфраструктурных блока – дороги и общественный транспорт, который представлен метро.

Люди:

Каждый человек имеет в качестве переменных: возраст, район проживания, район работы, денежный баланс (з/п - транспортные расходы - квартплата - питание - др. расходы). При большом положительном денежном балансе человек может переехать в более комфортабельный для проживания район или купить себе автомобиль. В тоже время, если человек потерял работу и долгое время его денежный баланс отрицательный он вынужден сначала продать машину, а в последствие и переехать.

Все люди делятся на 3 группы: автомобилисты, те кто пользуются метро и те кто ходят пешком. В зависимости от этих групп у каждого человека ежемесячно высчитываются транспортные расходы до работы и обратно домой, а также время, затрачиваемое в пути.

У людей существует шкала «настроения», складывающаяся из уровня комфорта района в котором они проживают, величины з/п, транспортных расходов, времени затрачиваемого на дорогу до работы и обратно и используемого для этого вида транспорта.

Например, жить в ЮЗАО и ездить на хорошо оплачиваемую работу на автомобиле удобно и комфортно нашему агенту. Мене предпочтительным является, например, ежедневная 1,5 часовая поездка из района Химки на работу на общественном транспорте.

На данном этапе в модели существуют более 50 тысяч агентов. Стоит так же особо отметить, что все агенты индивидуальны, а для создания их «интеллекта» нами использовались искусственные нейронные сети.

Фирмы:

Переменными для данного блока являются: район расположения офиса, максимальное число работников, цена аренды офиса, денежный баланс, фонд заработной платы. При положительном денежном балансе предприятие может изменить место фактической регистрации и переехать в более престижный район. При отрицательном фирма переезжает в менее привлекательный район с меньшей ценой пребывания (ценой аренды). Если эти антикризисные меры не помогают, фирма прекращает свое существование.

Офис может, как нанимать новых сотрудников (агентов) на работу, так и сокращать их при тяжелом финансовом положении. Исходя из этого, в модели формируется 2 списка: так называемая «биржа труда» и «лист вакансий».

Рассмотрим пример с предприятием, оказавшимся в тяжелом финансовом состоянии. Менеджмент, пытаясь избежать банкротства, стремится минимизировать издержки путем увольнения ряда работников и переездом предприятия в зону с меньшей ценой пребывания. При этом для каждого агента пересчитывается новое расстояние до работы, вид транспорта на котором он будет передвигаться и как следствие сумма, потраченная на транспортные расходы. Исходя из этого, его «настроение» может измениться и агент примет решение оставаться на этой работе или уволиться и найти новую более удобную или более оплачиваемую работу.

Дороги:

На данном этапе выделен дорожный скелет Москвы – примерно 50 основных автомагистралей.

Каждый отрезок дороги имеет свою длину, пропускную способность, текущую загруженность, ограничение скорости. Из данного блока мы получаем время затрачиваемое агентами для передвижения по городу с учетом пробок и ограничения скорости.

Метро:

На карту Москвы нанесены все 186 станций метро включая легкие линии.

Принцип работы данного блока схож с «Дорожным». Агент также находит начальную и конечную точки своего маршрута, затрачивает определенное время в пути и платит цену за проезд. Исключением является то факт, что загруженность линий метро не влияет на время в пути. Т.е. здесь работает принцип «менее комфортно, но без пробок».

Районы:

На данном этапе разработки модели выделены 10 административных округов, но в перспективе данная модель охватит все 123 района г.Москвы.

Районы имеют свои границы, названия. В них располагаются предприятия, арендующие площади, жители, дороги и станции метро. В качестве параметров задается: максимальное число жителей, квота на число предприятий, уровень комфорта. Цена аренды площади для предприятий в модели формируется исходя из равновесия спроса и предложения.

Первоначальные расчеты модели показали необходимость создания в г.Москве зон с высоким уровнем жизни населения, так называемых «городов в городе» на месте вынесенных за МКАД производственных зон. Таким образом, будут создаваться автономные районы проживания с хорошо развитой социальной, транспортной инфраструктурой и экологией. Данные зоны предпочтительно формируются по принципу место проживания – место работы, что позволить создавать кластеры «по интересам» (например район программистов или ученых) снизив, тем самым, транспортную напряженность мегаполиса.

Использование АОМ г.Москвы позволяет проследить результаты принятия управленческих решений, не только в социально-трудовом аспекте и области динамического развития городской системы, но и в инвестиционной политики, транспортно-логистикаческой, градостроительной, пространственно-производственной, а также во многих других областях исследований. Вследствие этого на данной модели можно проводить широкий спектр различных экспериментов.

Благодаря своей гибкой форме данную модель можно легко модифицировать под конкретную задачу, а также использовать при оценке эффективности формирования и развития других городских агломераций, таких как, Санкт-Петербургская, Нижегородская, Самаро-Тольяттинская, Казанская, Ростовская, Екатеринбургская, Челябинская, Иркутская, Красноярская, Хабаровская, Владивостокская.

Литература:

Бахтизин А.Р. Агент - ориентированные модели экономики. М.: Экономика 2008.
Концепция долгосрочного социально-экономического развития РФ на период до 2020 года.
Концепция совершенствования региональной политики в Российской Федерации.

PAGE \* MERGEFORMAT 4

Агент-ориентированная модель г.Москвы