автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка моделей, алгоритмов и программных средств прогнозирования демографической ситуации в малых и средних городах

Направахрукописи

АНТРОПОВ АЛЕКСАНДР ВАСИЛЬЕВИЧ

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ, АЛГОРИТМОВ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕМОГРАФИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ В МАЛЫХ, И СРЕДНИХ ГОРОДАХ (НА ПРИМЕРЕ ГОРОДА РУБЦОВСКА) . . .

05.13.10 - управление в социальных и экономических системах..

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Барнаул - 2004

Работа выполнена на кафедре информатики Алтайского государственного университета

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

кандидат физико-математических наук, доцент Максимов Александр Васильевич

доктор технических наук, профессор Хоменко Валерий Андреевич кандидат физико-математических наук, доцент Кучерявский Сергей Владимирович

Ведущая организация:

Томский государственный университет

Защита диссертации состоится 26 марта 2004 г. в 14 часов на заседании регионального диссертационного совета КМ 212.004.01 в Алтайском государственном техническом университете по адресу: 656038, г. Барнаул, пр. Ленина, 46.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Алтайского государственного технического университета им. ИИ Ползунова.

Автореферат разослан 25 февраля 2004 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент

Блем А. Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. Важнейшими предпосылками успешного управления являются своевременное получение достоверной информации, ее оперативный и качественный анализ, наглядное представление результатов. Эти требования в настоящее время особенно актуальны при управлении городом - сложнейшей системы, в которой протекают множество экономических, социальных, политических и иных процессов, существенно влияющих друг на друга. Необходимый для принятия качественных решений уровень информатизации органов государственной власти, может быть достигнут путем построения на принципах системного подхода муниципальных информационно-аналитических систем поддержки принятия решений.

При построении таких систем важное значение имеют сведения о населении. Реализация полномасштабного учета сведений о населении позволяет осуществить управление социальной сферой на основе достоверной, полной и оперативной демографической информации, и, кроме того, обеспечивает проведение информационно-аналитических работ, выбор вариантов принятия оптимальных решений, моделирование ситуаций и реализацию обоснованного прогноза социально-экономического развития муниципального образования. Возможность прогнозирования демографической ситуации носит основополагающий характер как для планирования экономического развития муниципального образования в целом (например, учета изменения в структуре населения трудоспособного возраста), так и для планирования в области образования, здравоохранения, жилищной политики, транспорта, торгового и бытового обслуживания, производства и снабжения населения предметами потребления.

К сожалению, большинство территориальных информационных систем, предлагаемых на рынке в настоящее время, являются по своей сути справочными системами, в которых слабо отражены аналитические функции исследуемых процессов

Таким образом, актуальная проблема - отсутствие тиражируемой информационно-аналитической системы с элементами геоинформационных технологий для отображения информации, ориентированной на применение в малых и средних городах, и способной провести анализ развития демографической ситуации в городе, послужила основанием к проведению данного исследования.

Теоретические и методологические основы исследования взаимодействия демографического фактора с другими переменными экономических процессов заложены в трудах зарубежных ученых: А! Смита, Д. Рикардо, Т.Р. Мальтуса, К. Маркса; А. Ландри, Ф. Ноутстайна, Р. Харрода, Е. Доммара, А. Коула и др1, а также российских ученых А.П. Рославского-Петровского, С.Г. Струмилина, С.А. Томилина, Б.Ц. Урланиса и др.

Технологии когнитивного и имитационного динамического анализа и моделирования, являющиеся основой информационно-аналитического комплекса, рассмотрены в трудах ученых Института проблем управления РАН В.И. Максимова, СВ. Качаева, Д.И. Макаренко и др.

В основу моделирования естественного движения населения положены работы Аи. Рюмкина, Е.С. Тябаева, О.В. Староверова. Нестатистический подход, использовавшийся в оценке параметров модели, основан на работах Н.М. Оскорбина, A.B. Максимова, м Жипиня.и других—,

РОС-^НАЦИОНАЛЬНАЯ I

библиотека {

СПетербург 09 100 7»«Т|

№

ученых.

В качестве общих методов исследования применялись методы и подходы системного анализа, экономико-математического и имитационного моделирования, современные информационные технологии.

Объектом исследования являются демографические процессы г. Рубцовска, как типичного представителя малых и средних городов России.

Предметом исследования диссертационной работы выступают модели, методы, алгоритмы для прогнозирования демографической ситуации в малых и средних городах (на примере города Рубцовска).

Цель исследования - разработка моделей, методов, алгоритмов и программных средств для прогнозирования демографической ситуации в малых и средних городах (на примере города Рубцовска).

Для достижения данной цели сформулированы задачи исследования:

1. Провести системный анализ проблемы прогнозирования демографической ситуации в конкретном регионе и разработать подходы к созданию информационно-аналитической системы поддержки принятия решений для администрации г. Рубцовска.

2. Разработать математическую модель демографических процессов, учитывающую повозрастное влияние социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и ориентированную на использование данных существующей статистической отчетности.

3. Разработать методику идентификации параметров модели на основе метода центра неопределенности.

4. Разработать программную реализацию созданной прикладной модели демографических процессов.

5. Получить текущие и прогнозные оценки половозрастной структуры населения г. Рубцовска, разработать рекомендации по стабилизации демографической ситуации в г. Рубцовске.

Научная новизна работы заключается в решении актуальной научной задачи - разработке прикладной модели демографических процессов малых и средних городов России, дифференцировано по возрастам учитывающей влияние социально-экономических факторов (повозрастное влияние) на динамику основных демографических параметров и ориентированную на использование данных существующей статистической отчетности.

Научные результаты:

1. На основе системного анализа проблемы прогнозирования демографической ситуации в г. Рубцовске разработана и апробирована на практике математическая модель развития демографической ситуации в г. Рубцовске, учитывающая повозрастное влияние социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и ориентированная на использование данных существующей статистической отчетности.

2. Разработана методика идентификации параметров модели на основе метода центра неопределенности.

3. На базе разработанной программной реализации предложенной прикладной модели демографических процессов получены прогнозные оценки динамики развития демографической ситуации в

г. Рубцовске на период до 2005г.

4. На основе анализа прогнозных оценок разработаны рекомендации по стабилизации демографической ситуации в г. Рубцовске.

Теоретическая и практическая значимость результатов работы. Теоретическое значение.представленных в диссертационной работе научных результатов заключается в совершенствовании процесса прогнозирования демографической ситуации в малых и средних городах с учетом повозрастного влияния социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и ориентированного на использование данных существующей статистической отчетности. Практическая значимость результатов диссертационной работы - состоит в разработке комплекса программ, реализующего разработанные модели и > позволяющего оценить последствия управленческих решений, принимаемых на муниципальном уровне.

Защищаемые положения:

1. Математическая-модель демографических процессов малых и средних городов России, учитывающая повозрастное влияние социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и ориентированная на использование данных существующей статистической отчетности.

2.. Разработанная на основе метода центра неопределенности методика идентификации параметров предлагаемой математической модели демографических процессов.

3. Текущие и прогнозные оценки демографической ситуации в г. Рубцовске, полученные наоснове предлагаемой модели демографических процессов и необходимые для принятия управленческих решений на уровне городского самоуправления.

Апробация работы. Основные результаты, работы докладывались и обсуждались на третьей краевой конференции по математике (г. Барнаул 2001 г.), на пятой краевой конференции по математике (г. Барнаул 2003 г.), на первой Всероссийской научно-практической конференции «Управление в социальных и экономических системах» (г. Пенза 2003 г.). Разработанный программный комплекс прошел апробацию в комитете по здравоохранению администрации города Рубцовска

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения, изложенных на 107 страницах, содержит 13 рисунков, список литературы по теме диссертации содержит 138 наименований отечественных и зарубежных источников. В работе содержатся 2 приложения. Общий объем - 149 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, определяется цель и задачи исследования, характеризуется научная новизна и практическая значимость работы.

Первая глава диссертационной работы - «Анализ взаимосвязи социально-экономических и демографических процессов» посвящена предметной области исследования - обзору, анализу и классификации демографических и экономико-демографических моделей, используемых для прогнозирования демографической ситуации.

Основной концепцией, применяемой в современной демографии для объяснения смены типов воспроизводства населения, т.е свойственному данному этапу общественного развития единству интенсивности демографических процессов (смертности, брачности, рождаемости) и механизмов их социального регулирования, является концепция демографического перехода. При наличии общего элемента - периодизации демографического развития, соответствующего трем крупным историческим этапам (общество присваивающей экономики, аграрное и индустриальное), концепции демографического перехода различаются исходными предпосылками и методологиями анализа социальной обусловленности типов воспроизводства населения.

Концепция рационализма (Ландри, Буржуа-Пиша, Ноутстайн, Кау-гилл) основана на идее гомеостатического регулирования воспроизвоства населения (уровень рождаемости в конечном счете определяется уровнем смертности).

Другое направление (Дэвис, Блэйк, Колдуэлл) основывается на предпосылке об относительной независимости эволюции рождаемости от динамики смертности, т.е. и рождаемость, и смертность определяются социально-экономическими условиями, но механизмы этого влияния различны.

На основании анализа этих концепций сделан вывод: теория демографического перехода описывает, главным образом, эволюцию составляющих воспроизводства населения - рождаемости и смертности, но окончательного ответа на вопрос, что является решающим во взаимодействии экономической и демографической системы, она не дает.

Механизм взаимосвязи экономических и демографических процессов проявляется во влиянии социально-экономических процессов через ряд опосредующих звеньев на демографические и в обратном воздействии населения на социально-экономическое развитие.

Далее в первой главе дан сравнительный анализ основных подходов к построению современных экономико-демографических моделей.

Согласно одному из них, детерминированность демографических процессов объясняется наличием каких-то конкретных внешних причин, «независимых переменных», непосредственное действие которых формирует демографические тенденции. Задача такого подхода сводится к выявлению и измерению степени влияния этих независимых переменных на интенсивность демографических процессов. Исследования в этом направлении ведутся в основном на микроуровне.

На макроуровне объектом исследования выступают взаимодейст-

вия разных сторон общества с демографическими процессами, их детерминированность особенностями культурного, политического и экономического развития.

В этих моделях численность и структура населения рассматривались как факторы экономического роста наряду с такими интегральными показателями развития народного хозяйства, как совокупный общественный продукт или национальный доход. Экономико-демографические модели представляют собой математически формализованную концепцию функционирования экономической системы как единого целого.

Существует два основных типа экономико-демографических моделей, в которых демографический рост выступает или в качестве экзогенного (модели Харрода-Домара, Коула-Гувера, Солоу) или эндогенного параметра (модели Нельсона, Лейбенштейна, Фелпса).

В современном экономико-демографическом моделировании наиболее широкое распространение получили динамические модели, в которых взаимозависимость между ростом населения и экономическим развитием рассматривается с точки зрения системного подхода (модель Форрестера, модели Римского клуба). Эти модели позволяют прослеживать путь, который проделывают эндогенные переменные в течении определенного периода времени, и получать информацию о том, как перейти от реально сложившейся ситуации к желательному состоянию экономики с учетом долгосрочных конъюктурных колебаний развития.

Одним из недостатков экономико-демографического моделирования динамических систем является отсутствие стабильности при принятых допущениях. В этих условиях существенное значение имеет используемая методика оценки временных шагов. При их неверной оценке модель может создать ошибочное представление о динамических свойствах системы, поэтому динамические экономико-демографические модели планирования различаются по срокам (краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные модели).

В четвертой части первой главы рассматриваются некоторые особенности регионального демографического прогнозирования.

Главная особенность регионального прогнозирования заключается в том, что оно тесно связано с планированием. Эта связь выражается в том, что при планировании должны всесторонне учитываться особенности воспроизводства населения, особенности демографических процессов. Учесть эти изменения в демографическом прогнозе, а затем и в плане — сложная проблема. При этом вопрос об учете демографического фактора в планировании может стоять в двух аспектах.

Во-первых, социально-демографический прогноз должен дать сведения о перспективной динамике численности и структуры населения, что необходимо для планирования экономического развития (например, учета изменения в структуре населения трудоспособного возраста).

Во-вторых, эти сведения используются для планирования в области образования, здравоохранения, жилищной политики, спорта, торгового и бытового обслуживания, производства и снабжения населения предметами потребления.

Вторая особенность регионального прогнозирования заключается в применении особых методик (например, из-за недостаточной численности территории региона). Чаще всего в этом случае применяют типологический подход, предполагающий группировку отдельных небольших терри-

торий по ряду признаков.

Третья особенность - вид демографического прогноза: аналитический, нормативный и прогноз-предостережение. Гипотезы о степени влияния различных факторов и предпосылках их развития на демографическую ситуацию в регионе могут быть различными, в зависимости от назначения прогноза.

И, наконец, четвертая особенность регионального прогнозирования — достоверность прогнозов. Точность демографических прогнозов намного ниже, чем точность расчета фактического населения. Если точность данных переписей населения определяется в 1-2%, то точность результатов демографического прогноза может быть определена до 5%. Прогноз, выполненный в рамках данного уровня точности, можно считать удачным.

В пятой части первой главы делается общая постановка задач, решаемых в диссертационной работе.

Вторая глава диссертационной работы - «Разработка основной модели естественного движения населения при демографическом прогнозировании» посвящена анализу общего подхода к построению муниципальных информационно-аналитических систем поддержки принятия решений, а также описанию основной модели естественного движения населения и методов, используемых при идентификации этой модели.

Первая часть второй главы посвящена рассмотрению общих вопросов построения муниципальных информационно-аналитических систем поддержки принятия решений. С методологической точки зрения - это открытые слабоструктурированные сложные системы, в составе которых могут быть декомпозированы подсистемы: население, производство, непроизводственная сфера, экология, финансы, внешняя экономическая сфера. Муниципальное образование, как исследуемая социально-экономическая система характеризуется иерархичностью управления и активностью отдельных ее подсистем, имеет сложную внутреннюю структуру системы.

Кроме того, муниципальное образование представляется как целенаправленная и многоцелевая система, имеющая неоднородные внутренние и внешние цели, самостоятельные подцели отдельных подсистем, систему показателей измерения целей, многообразные стратегии их достижения и т.д.

Основным системообразующим методом моделирования в задачах социально-экономического развития города является метод имитационного моделирования, который обладает свойствами:

- позволяет формировать обобщенную модель системы на основе единого фрейма данных;

реализует итерационный характер разработки модели, поэтапный характер детализации моделируемых подсистем, что позволяет постепенно увеличивать полноту оценки принимаемых решений по мере выявления новых проблем и получения новой информации;

предлагает новую методологическую основу научного исследования - эксперимент на имитационной модели;

- широко применяется в системах принятия решений, так как позволяет анализировать большое число альтернатив, стратегий, проводить исследование стохастических систем, в условиях неопределенности и т.д.;

позволяет изучать динамику развития социальных систем.

Опираясь на указанные требования, и учитывая особенности му-

ниципального образования, в диссертационной работе разработан подход к созданию информационно-аналитической системы поддержки принятия решений для администрации города Рубцовска. Данный подход изложен в разделе 3.4 диссертации и основан на идее создания ситуационного центра при администрации города Рубцовска.

Далее во второй главе описывается моделирование естественного движения населения.

При описании демографических процессов обычно выделяют естественное движение населения (рождаемость, дожитие, смертность) и миграцию. Каждый из этих видов движения характеризуется набором показателей В соответствии с конечной целью моделирования демографических процессов в качестве выходных показателей модели естественного движения населения (ЕДН) выбраны половозрастные структуры. Годичные половозрастные структуры (ПВС) дают достаточно подробную количественную характеристику населения города, и в то же время - это максимально доступная информация соответствующей статистики населения Госкомстата, включая данные переписей.

Прикладные модели демографических процессов должны давать текущие и прогнозные количественные оценки населения, учитывать влияние социально-экономической среды на динамику основных демографических параметров. Из моделей такого класса в настоящее время наиболее полно информационно обеспечены модели движения населения О.В. Староверова и Рюмкина-Тябаева.

Предлагаемая во второй части второй главы модель демографических процессов основана на модели Рюмкина-Тябаева и представляет собой систему разностных уравнений, отражающих взаимодействие основных демографических процессов: рождаемости, смертности и миграции. По сравнению с моделью Рюмкина-Тябаеаа в ней дополнительно вводится повозрастной учет влияния социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и, для обеспечения необходимой точности на коротком ряде статистических данных, предложен нестатистический подход идентификации параметров модели.

Рождаемость. Пусть Vw{t,y) - функция численности женщин возраста у в момент времени / , а F(t,y) - доля родивших женщин возраста у в момент времени t (возрастной коэффициент рождаемости), y(t) - доля рожденных мальчиков в момент времени / . Тогда численность рожденных за год / мальчиков Vm(t,О) и девочек ^(¿»О) определяется следующим образом:

rwm = r(t)i,nt.y)Vw(t,y),

(I)

У.

кт=о-г(0)2г(*'У)г.(*'У)>

где - детородный возраст.

Смертность и миграция. Численность населения уменьшается за счет умерших и выбывших и увеличивается за счет прибывших. Введем демографические показатели:

(?>у) -Доля умерших мужчин возраста у в течение года 1:;

- численностьприбывших мужчин возраста у в году I;

От((,у) - численность выбывших мужчин возраста у в году 1:;

.у— соответствующие показатели смертности, прибытия и выбытия для женщин. Все эти демографические показатели являются функциями от социально-экономических факторов.

С учетом гипотезы ординарности уравнения динамики возрастных структур запишутся для мужчин:

Уш (' + и У + 1) == [Ут У) ~От((, у)11 - ((, у)) + /„(/, У) (3)

\л ппа м/аишми'

В качестве начальных условий уравнений (3), (4) выбираются данные переписей населения.

Коротко рассмотрим основные этапы идентификации модели:

1. Предварительная обработка данных. Необходимость этого этапа обусловлена прежде всего стандартизацией формата данных с которыми работает модель (шкалирование и перегруппировка данных), с устранением случайных и систематических ошибок в данных (сглаживание, коррекция) и с восстановлением тех данных, которые отсутствуют в органах госстатистики (восстановление возрастных структур).

2. Отбор значимых социально-экономических Факторов и оиенивание параметров модели В отличие от модели Рюмкина-Тябаева, в которых демографические параметры модели вычисляются при фиксированном /, мы будем рассматривать их в динамике, для каждого фиксированного возраста у. В современных условиях эти параметры под влиянием быстро изменяющихся социально-экономических факторов подвержены существенной эволюции. Кроме того, учитывая короткий ряд статистических данных - 5 лет, при оценивании параметров модели будем использовать нестатистический подход- метод центра неопределенности.

Для отбора значимых факторов производится тестирование модели для каждого возраста у на имеющихся статистических данных. Вычисление параметров модели производится методом центра неопределенности (МЦН), и если включение фактора в модель приводит к уменьшению интервала неопределенности, то этот фактор считается значимым и включается в модель. В качестве доступных факторов, влияющих на демографические параметры и учитывающие особенности г. Рубцовска как малого города, были взяты следующие:

объем выпуска промышленной продукции (млн. руб.); общий объем капитальных вложений (тыс. руб.), объем розничного товарооборота (тыс. руб.); количество вводимого жилья (кв. м); обеспеченность врачами (чел./ 1000 жителей); численность населения города (чел.);

количество студентов вузов (чел.); - число зарегистрированных преступлений (кол-во в год/1000). 3. Получение прогноза. Процедура прогноза состоит из трех этапов:

3.1. прогноз влияющих социально-экономических факторов. Этот прогноз можно проводить разными способами:

экспертным методом, когда дальнейшее поведение во времени какого-либо фактора определяется экспертом (в настоящее время наиболее приемлемый способ для ситуации города Рубцовска);

трендовым методом, когда по предыстории поведения фактора определяется тенденция его дальнейшего поведения;

статистическими методами, когда по статистическим оценкам определяются наиболее вероятные значения выбранного фактора в будущем времени.

3.2. прогноз половозрастной структуры населения региона.

3.3. прогноз общей численности населения региона.

В качестве примера приведем оценку параметров уравнений рождаемости (1)-(2). Функцию F\tyy) можно представить состоящей из трех компоне1

О, при 0<у<уи F{t,y) = • f(t,y), при ун < у <ув , О, при y>ys

где fit,у) отображает долю родивших женщин детородного возраста в

год / с учетом влияния социально-экономических факторов (возрастной коэффициент рождаемости для женщин детородного возраста).

При получении краткосрочного прогноза предположим, что и границы детородного возраста остаются неизменными и составляют 15 и 50 лет соответственно.

При статистическом подходе функцию рождаемости FyTyJ на интервале аппроксимируют кривыми Пирсона I рода для каждого

фиксированного года t. Однако, как показывают статистические данные, возрастные коэффициенты рождаемости под влиянием социально-экономических факторов подвержены значительному изменению. Для учета этих изменений предлагается рассматривать возрастные коэффициенты рождаемости в динамике, по годам для каждого фиксированного возраста у. На рис. 1 приведены графики изменения возрастного коэффициента

рождаемости для каждой когорты из интервала детородного возраста.

10.00

0,00 -и , ■ , ■ , » I ■ , ь

1685 1996 1997 1998 1999 2000

Рис. 1. Изменение возрастного коэффициента рождаемости Эти изменения могут быть представлены в виде линейной многофакторной зависимости вида:

где Ь,, (I = 0, 1, ..., п) - оценки вектора теоретических коэффициентов функции, дающей точное значение, а х,- - значения социально-экономических факторов.

В методе центра неопределенности (МЦН) эти оценки отыскиваются по таблице экспериментальных данных, полученных в N наблюдениях:

= , (7)

в каждом из которых значение искомой функции /(Ь,х) при фиксированных значениях вектора объясняющих факторов х, = (X\J>x2¡,...,xnJ) удовлетворяют неравенству:

здесь {zJ —• ),(Zj +£- соответственно оценки нижнего и верхнего

значений зависимой переменной z в точке х,, а В/ - соответственно

нижняя и верхняя граница невязок уравнения (6), найденные по условиям j-го наблюдения за объясняющими и зависимой переменными. Обработка данных в МЦН сводится к 2-м задачам:

1. построение доверительного интервала оценки значения зависимой переменной при любых фиксированных значениях объясняющих переменных;

2. построение доверительного интервала оценки значений коэффициентов выбранной модели (в данном случае линейной).

Первая задача сводится к решению 2-х задач линейного программирования:

гн(х) = тт{Ь0+Ь1х1+...+Ь„хя) (9)

г* (х) = шах(&0 + 6, х, +.. .■+ Ьпхя)

по всем о, принадлежащим множеству неопределенности.

Для оценивания коэффициентов Ь, находим Ь" и Ь* из условий:

¿;=тЦ (10)

Ъ] =тах6|;

по всем о, принадлежащим множеству неопределенности, для \ =

0,1, ..п.

Таким образом, в нашем случае задачи обработки данных выглядят следующим образом:

2?(х) <Ь0 + + ... + ЬпХп < 2?(х), хеХ; (11)

Ь" <Ь, <Ь' ¡ = 0,1,...п.

Решая задачи (9) при ограничениях (8), можно получить исходы*

1. решение не существует - неверно задана структура уравнения (6); неверные данные наблюдений, неверно заданы невязки. Это указывает на противоречивость исходных предпосылок и (или) результатов наблюдений;

2. решение не ограничено - недостаточно данных. В этом случае необходимо либо продолжить экспериментальное изучение объекта моделирования, либо привлечь дополнительные сведения априорного характера об объекте моделирования, так, например, если при построении зависимости известно, что какой-то коэффициент больше другого, то это ограничение дополнительно включается в систему неравенств (8), сокращая тем самым область неопределенности;

3. решение найдено - найдены доверительные интервалы для данной структуры уравнения модели и имеющихся результатов наблюдений.

Аналогичный подход используется при оценке и других демографических параметров модели.

Далее во второй главе рассмотрены особенности моделирования миграции населения. При моделировании миграции населения региона обычно выделяют два уровня его описания:

1. потоковое (валовое) описание межрайонных миграционных взаимодействий;

2. детализированное описание структуры суммарного потока внешней миграции.

При этом в процессе моделирования на первом уровне учитывается структура причинно-следственных связей и их специфика, определяющая направление и интенсивность миграционного обмена данного региона с другими регионами системы. Мера описания — численность прибывающих, выбывающих, сальдо

На втором уровне описания осуществляется агрегирование попарных миграционных потоков регионов окружения в общий поток внешней миграции Характеристикой этого агрегированного потока являются ЛВС мигрантов Выбор такого показателя определяется необходимостью сты-

ковки моделей ЕДН и миграции по данным. Различие показателей по уровням описания определяется действующей статистикой: половозрастная структура мигрантов рассчитывается только для региона в целом (по прибытию и выбытию), а данные о межрайонных потоках представлены лишь численностью мигрантов. Соответственно различаются описания миграции на каждом уровне.

Перед решением задачи описания межрайонной миграции предварительно должна быть проведена структуризация внешнего миграционного потока на составляющие. Для каждой пары взаимодействующих регионов определяются специфические для них причины миграции и совокупность характеризующих их факторов.

Ориентируюсь на имеющуюся статистику межрайонной миграции, фактически можно принять предположение о следующих свойствах миграционных процессов:

1. регионы территориально однородны в отношении условий жизни населения;

2. различия в миграционном поведении отдельных социальных групп региона по отношению к выбранному множеству факторов пренебрежимо малы;

3. поведение каждого мигранта независимо - от поведения других жителей региона.

Наиболее полно отмеченным требованиям удовлетворяет описание миграции с помощью разностного уравнения:

количество факторов, N - количество учитываемых наблюдений, - коэффициенты модели.

В третьей части второй главы рассматриваются основные отличия применяемого в данном исследовании метода центра неопределенности от традиционных, статистических методов прогнозирования (конкретно, регрессионного анал иза).

Известно, что на практике, как правило, построение модели какого-либо процесса выполняется в условиях ограниченного объема статистического материала, и этого материала бывает явно недостаточно для определения заранее неизвестного закона распределения случайной величины. В этих случаях либо априорно, в условиях неопределенности, вводят вид закона распределения (обычно это нормальное распределение) и определяют его параметры, либо просто определяют важнейшие числовые параметры случайной величины: математическое ожидание, дисперсию, иногда - высшие моменты без уточнения самого закона распределения. При этом нельзя забывать о том, что любое значение параметра, вычисленное на основе ограниченного числа опытов, будет содержать элемент случайности,- т.е. фактически значение параметра подменяется его оценкой. Вообще говоря, эта оценка является случайной, и при пользовании ею неизбежны ошибки. Для минимизации этих ошибок к оценке предъявляются требования: состоятельности, несмещенности, эффективности. Получается, что

т N

(12)

/=0 >=0

Здесь х- значение /-то фактора в момент ? — '}, т

все модели являются приближенным, упрощенным описанием исследуемой системы, т.к. кроме неопределенности и неполноты информации, возникающей из-за ограниченного объема опытных данных, достаточно часто встречаются наблюдения с отсутствующими значениями факторов, а также наблюдения с приближенными и качественными оценками значений факторов. Кроме этого, особую роль при построении модели играет проверка противоречивости исходных данных и ее устранение (или исправление), учет значимости параметров и процесса старения информации.

Учитывая эти замечания, можно объяснить тот факт, что в настоящее время наряду с вероятностными моделями, позволяющими описывать факторы неопределенности традиционными, классическими методами математической статистики, например, методами регрессионного анализа, все более широкое применение находят модели с нестатистическим подходом, в которых в явном виде не используется информация о статистических свойствах погрешностей измерения. Примером нестатистического подхода является метод центра неопределенности, применяющийся в данном исследовании.

Сравнивая эти подходы, можно сделать вывод, что обработка данных методом центра неопределенности (МЦН) коренным образом отличается от обработки данных методом регрессионного анализа (при использовании метода наименьших квадратов - МНК). Если при использовании МНК этапы оценки коэффициентов и анализа выбранного уравнения зависимости разделены и фактически выполняются на разных математических моделях ^ и Р - распределения), то в МЦН эти процедуры проводятся при решении задач линейного программирования. Несовместимость системы неравенств (8) и указывает на наличие противоречий в исходных данных или неправильно выбранный вид уравнения зависимости. Таким образом, если в вероятностном подходе главное - согласованность наблюдений (принцип максимального правдоподобия), то в МЦН - их непротиворечивость.

После построения эмпирического уравнения исследуемой зависимости основное внимание уделяется качественному анализу и содержательной интерпретации результатов. В регрессионном анализе формальные методы проверки исходных гипотез разработаны достаточно хорошо, и изложены в соответствующей литературе, но сложности начинаются, когда эти гипотезы принимаются без достаточных на то оснований. Например, оценивая линейное уравнение регрессии, мы предполагаем, что реальная взаимосвязь переменных линейна, а отклонения от регрессионной прямой являются случайными, независимыми друг от друга величинами с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией. На практике, из-за того, что зависимость между переменными носит нелинейный характер, или существует какой-то неучтенный в уравнении существенный фактор, случайность отклонения может нарушаться. При статистическом анализе уравнения регрессии независимость отклонений между собой все-таки стараются проверять, но опять-таки, ограничиваются только проверкой некоррелированности отклонений (статистика Дарбина - Уотсона й\М), что является необходимым, но недостаточным условием их независимости.

Учитывая вышеизложенное, можно сказать, что в условиях неопределенности, при наличии наблюдений с отсутствующими значениями факторов, на малых выборках к применению статистических методов следует подходить очень осторожно, строго проверяя исходные предпосылки.

В МЦН основной является предпосылка об известном в каждом наблюдении интервале, наверняка покрывающем неизвестное истинное значение зависимой переменной. Для физических наблюдений это очевидно - класс точности прибора автоматически задает границы этого интервала В общем случае возможны два варианта неверного задания невязок уравнения (6): ошибочное расширение или сужение интервала пределов измерений. Ошибочное расширение интервала пределов измерений обнаруживается при проверке значимости коэффициентов уравнения (6), те. обнаруживается возможность значительно упростить вид предполагаемой зависимости. Ошибочность сужения интервалов пределов измерения определяется, когда при решении задач (8) с ограничениями (7) мы получаем пустое множество.

Не вдаваясь в подробности дальнейшего анализа, можно отметить, что в условиях неопределенности МЦН в сравнении с регрессионным анализом дает дополнительную аналитику, позволяющую провести более качественный анализ исследуемого процесса, а именно:

1. позволяет оценить достоверность и полноту представленной информации (наличие решения задач (8) при ограничениях (7));

2. при увеличении числа наблюдений и характеру изменения при этом области неопределенности можно судить:

о сходимости метода - область неопределенности стягивается в точку;

об уходе коэффициентов, связанным со «старением» информации и уменьшением ее ценности - расширение области неопределенности;

о ценности наблюдений - наблюдение, не изменяющее размер области неопределенности, можно удалить из матрицы наблюдений;

- качественные влияющие переменные просто дополняют систему ограничений (7);

при отсутствии информации о величине ошибок измерения дает оценку ее нижней границы. Определив непустую область неопределенности на данной совокупности наблюдений, в дальнейшем методом деления отрезка пополам, оставаясь в непустой области, получаем оценку границы ошибки измерения.

В результате сравнительного анализа, проведенного в третьей части второй главы делается общий вывод о том, что МЦН и регрессионный анализ не являются конкурентами, т.к. система исходных гипотез всегда определяется каждым конкретным случаем. Если практика подтверждает модель, то любой метод моделирования имеет право на существование.

В третьей главе - «Прогнозирование демографической ситуации в городе Рубцовске» рассмотрены: 1)оценка демографической ситуации в г. Рубцовске; 2)прогноз параметров модели; 3)результаты экспериментального использования разработанного программного обеспечения для краткосрочного прогнозирования развития демографической ситуации в городе Рубцовске; 4)предложения по концепции информационно-аналитической системы поддержки принятия решения для администрации г. Рубцовска.

При оценке демографической ситуации в г. Рубцовске было выявлено:

1. Демографическая ситуация в городе Рубцовске определяется установившимся процессом депопуляции населения.

2. Характер естественного и механического движения населения средне оптимистичен.

3. Слабо управляемые миграционные потоки практически не оказывают влияния на демографическую ситуацию.

4. Негативные тенденции и явления следует рассматривать как реальные и потенциальные угрозы демографической безопасности и устойчивому развитию города не только на современном этапе, но и в перспективе.

В подтверждение этих выводов приведем некоторые данные.

По оценке государственной статистики численность постоянного населения в городе Рубцовске уменьшилась за последние 12 лет на 10,5 тыс. (5,9%) и составила на конец 2002 года 162,7 тыс. человек (рис. 6).

Три компонента демографического развития влияют на динамику численности населения, его половозрастную структуру: рождаемость, смертность и миграция. Демографические проблемы г. Рубцовска, как и общероссийские, в 1990-2002 годах характеризовались старением населения, низким уровнем рождаемости, высоким уровнем смертности и сокращением миграционного прироста, что явилось продолжением долговременной тенденции демографического перехода, порождением социально-экономических и политических кризисов.

Общий прирост (убыль) населения складывался как результирующая соотношений естественного и миграционного движения населения. Демографическая ситуация в городе формировалась под воздействием разных факторов (табл. 1). В разные годы исследуемого периода доминировали компоненты естественного или миграционного движения населения.

Таблица 1.

Динамика прироста, убыли (-) численности населения г. Рубцовска (чел.)

Годы Общий Естеств.' Миграц

1990 1383 616 767

1991 571 -86 657

1992 -407 -463 56

1993 -1653 -1879 226

1994 -1346 -2101 755

1995 814 -1318 2132

1996 500 -1302 1802

1997 -1396 -1443 47

1998 -1172 -1075 -97

1999 -1308 . -1336 28

2000 -872 -1131 259

2001 -1231 -1371 140

2002 -1259 -1291 32

Нестабильная, отрицательно складывающаяся в этот период, ежегодная динамика естественного движения населения обусловлена превышением числа смертей над числом рождений (в среднем до 1,2 тыс. в год), как это показано на рис. 4 (так называемый «русский крест»).

Высоким оставался уровень смертности населения в трудоспособном возрасте, что особенно характерно для мужчин. Так, в общем, числе

умерших в различные годы исследуемого периода, доля мужского населения в этой возрастной группе составляла 78,4-83,7%, при этом уровень мужской смертности в 3,9-5,1 раза превышал женскую (рис. 2).

□ мужчины □Женщины

' Рис. 2. Динамика смертности населения г. Рубцовска в трудоспособном

возрасте

Самыми распространенными причинами смерти людей явились заболевания системы кровообращения (наибольший удельный вес приходится на ишемическую болезнь сердца и острое нарушение мозгового кровообращения); новообразования; внешние причины (несчастные случаи, отравления, травмы).

Последствиями различных экономических и социальных потрясений, кризисным развитием демографических процессов деформирована половозрастная структура населения (рис. 3). К началу 2002 года более половины (52%) постоянно проживающих в г. Рубцовске составляли женщины и 48% - мужчины. Соотношение представителей противоположных полов в такой пропорции удерживается на протяжении ряда лет. Следует отметить, что мальчиков традиционно рождается больше, чем девочек, однако в общей численности населения преобладают лица женского пола.

Далее в третьей главе рассмотрен прогноз параметров модели.

Краткосрочный прогноз развития демографической ситуации в городе Рубцовске на уровне ПВС выполнялся с помощью разработанного программного обеспечения, использующего метод центра неопределенности для оценивания параметров эмпирического уравнения. Данное программное обеспечение позволяет из предложенного произвольного набора факторов отобрать для каждого возраста значимые факторы, провести оценку параметров линейного уравнения, выполнить краткосрочный прогноз и, при необходимости (определяется пользователем), вывести результаты в графическом виде.

В третьем разделе третьей главы сделан общий прогноз развития демографической ситуации в г. Рубцовске. Самым общим выводом является то, что процесс преобразования экономических отношений вызывает

рост подвижности социальных явлении и приводит к возрастанию скорости реакции общества на новые условия жизни. В результате мы сталкиваемся с двумя качественно сложными ситуациями. Во-первых, появляются принципиально новые тенденции, подкрепленные короткими статистическими рядами. Во-вторых, старые тенденции начинают быстро претерпевать коренные изменения.

Рис. 3. Половозрастная структура населения г. Рубцовска на 1.01.2002г.

Наиболее вероятным в 2003-2005 гг. представляется средний вариант демографического прогноза, основанный на повышении уровня рождаемости и миграционного притока, замедлении темпов роста смертности населения, и связанный с постепенным улучшением социально-экономической ситуации, повышением уровня и качества жизни населения.

По результатам моделирования в г. Рубцовске прогнозируется неблагоприятное демографическое развитие. Перспективная численность населения по-прежнему ежегодно будет уменьшаться, в основном, за счет естественной убыли (табл. 2).

Таблица 2.

Прогноз динамики естествен ного прироста, убыли (-) населения г. Рубцовска

2002 2003 2004 2005 2006 2007

Родившихся 9,0 9,3 9,7 10,0 10,4 10,8

Умерших 15,5 15,6 15,8 15,9 16,0 16,2

Ест. прирост -6,5 -6,3 -6,1 -5,9 -5,6 -5,4

Уровень рождаемости будет постепенно увеличиваться, причем темпами, опережающими рост уровня смертности населения (рис. 4).

Динамика естественного движения населения в г. Рубцовске будет характеризоваться в предстоящие годы до 2007 суженным режимом воспроизводства, т.е. превышением смертности над рождаемостью.

Рис. 4. Коэффициенты рождаемости и смертности

Миграционная подвижность, начиная с 90-х годов прошлого столетия и по настоящее время, находится на сравнительно невысоком уровне. Причем это полной мере относится и к прибытию и к убытию, взятым в отдельности (рис. 5). В дальнейшем можно ожидать, что миграционная подвижность населения стабилизируется на низком уровне и существенного влияния на улучшение динамики численности не окажет.

Рис. 5. Баланс миграции

На изменение численности населения существенное воздействие может оказать снижение уровня смертности. Однако ситуация в г. Рубцовске нестабильна и после 2005 года возможно увеличение числа смертей, что связано со вступлением в преклонный возраст более многочисленной группы людей по сравнению с предыдущим периодом. На рост повозрастной смертности в ближайшие годы окажет влияние снижение качественных

характеристик здоровья взрослых и особенно детей. Общий коэффициент смертности к 2007 году достигнет 16,2 на 1000 населения, что углубит демографический кризис.

Все предстоящие годы в г. Рубцовске прогнозируется естественная убыль населения, в среднем более 1200 человек в год (рис. 6).

Оценивая динамику половозрастной структуры населения города Рубцовска, можно констатировать, что период рыночных реформ в силу своей непродолжительности потенциально не смог глубоко преобразить демографические, особенно возрастные, пропорции общества, так как они складываются не одно десятилетие. .

210000

150000 I I I I I I—г—г

Рис. 6. Общая численность населения

Четвертая часть третьей главы посвящена рассмотрению способов использования результатов прогнозирования в процессе принятия решения. На начальном этапе развития системы предлагается в рамках автоматизированного рабочего места (АРМ) каждого руководителя предусмотреть возможность доступа к данным любого уровня информационно-аналитической системы поддержки принятия решений (ИАСППР). Данные могут быть представлены как в текстовом виде, так и в виде бизнес-графики.

В дальнейшем возможны различные варианты развития ИАСППР, наиболее вероятными из которых представляются следующие два.

В рамках первого пути предлагается сформулировать множество содержательных задач, которые могут быть решены на основе полученных данных, осуществить их программную реализацию в виде еще одного уровня ИАСППР. и при установке системы предлагать их выбор лицами, принимающими решение (ЛПР).

Второй вариант заключается в создании системы ситуационного управления регионом на базе ситуационного центра. В ее состав могут входить системы мониторинга социально-экономического развития региона, идентификации ситуации, моделирования, синтеза вариантов управленческого решения.

Это позволяет комплексно решать такие задачи как:

мониторинг внутренних и внешних ситуационных факторов, определяющих текущее состояние региона (уровень развития топливно-

экономического комплекса, финансовые потоки и рейтинги промышленных компаний и банков, демографическую ситуацию в регионе и т. д.);

оценка реальных и потенциальных перспектив, выработка и обоснование возможных направлений развития региона в зависимости от внутренних и внешних социально-экономических, политических и др. условий и прогноз при долгосрочном прогнозировании и стратегическом планировании;

определение возможных механизмов взаимодействия экономических и политических субъектов и хозяйственно-политических группировок для достижения целенаправленного развития региона;

определение последствий проведения политических, социально-экономических и др. преобразований в регионе;

стратегический контроль за движением и взаимодействием основных потоков денежных, производственных, людских и иных ресурсов при нестандартных и кризисных ситуациях (слияние, реструктуризация, банкротство и реорганизация компаний; стихийные бедствия и чрезвычайные положения, проведение референдумов, региональных выборов и т.д );

- организация проведения широкомасштабных исследований природно-экономических, демографических, экологических и других особенностей развития региона (природно-ресурсный потенциал, региональная транспортная сеть, уровень безработицы и частичной занятости и т.

д.);

- исследование проблематики горизонтальных связей (использование региональных внебюджетных фондов, формирование инфраструктурных систем межрегионального и межрайонного значения, создание зон со специальным экономическим режимом и т. д).

Работа ситуационного центра основана на широком использовании технологий когнитивного и имитационного динамического анализа и моделирования (рис. 7).

На начальном этапе проводится когнитивное моделирование, предназначенное для структуризации, анализа и принятия управленческих решений в сложных, быстроизменяющихся и неопределенных ситуациях (экономических, социально-политических, экологических и т.п.), при отсутствии количественной информации о происходящих ситуациях и опыта поведения в таких ситуациях.

Когнитивный подход к анализу и моделированию сложной проблемной ситуации позволяет дать описание внутренней структуры исследуемой ситуации и различных процессов (экономических, политических, социальных и др.), протекающих в ней и их взаимодействие и взаимозависимости с внешним миром Кроме того, он позволяет выявить влияния внешней среды и происходящих в ней изменений на управление ситуацией, а также таящихся угроз и возможностей их снижения, и уже на основе этих знаний - на принятие обоснованных решений, на управление происходящими процессами в ситуации, на минимизацию возможности проявления неблагоприятных событий.

Рис. 7. Основные этапы работы ситуационного центра

Основные результаты работы

1. На основе проведенного системного анализа проблемы прогнозирования демографической ситуации в конкретном муниципальном образовании разработана и апробирована на практике математическая модель демографических процессов, учитывающая повозрастное влияние социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и ориентированная на использование данных существующей статистической отчетности.

2. На основе метода центра неопределенности разработана методика идентификации параметров модели.

3. На базе программной реализации разработанной прикладной модели демографических процессов получены текущие и прогнозные оценки динамики развития демографической ситуации в городе Рубцовске на период до 2005 г.

4. На основе прогнозных оценок разработаны и переданы в комитет здравоохранения администрации г. Рубцовска рекомендации по стабилизации демографической ситуации в городе Рубцовске.

5. Предложен подход к созданию системы ситуационного

»-4260

управления муниципальным образованием на базе ситуационного центра, работа которого основана на использовании технологий когнитивного и имитационного динамического анализа и моделирования.

6. Материалы работы используются в учебном процессе экономического факультета филиала Алтайского государственного университета в г. Рубцовске по специальности «Информационные системы в экономике», «Прикладная информатика».

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1. Машуков В.И., Максимов А.В., Антропов А.В., Анисимов К.Г. Перспективы и проблемы исследования демографических процессов городского населения на примере города Рубцовска // Проблемы экономического развития, образования и культуры в период реформ. Изд-во АГУ, Барнаул, 2001.

2. Антропов А.В., Анисимов К.Г. Ситуационный центр как эффективное средство принятия решения в задачах социально-экономического развития регионов // Первая Всероссийская научно-практическая конференция «Управление в социальных и экономических системах». Пенза. ПГСХА, 2003. С. 100-101.

3. Антропов А.В. Некоторые аспекты использования МНК и МЦН в условиях неопределенности // Наука - городу Рубцовску. Изд-во АГУ, 2003.

4. Антропов А. В. Исследование проблемы демографического кризиса в городе Рубцовске. Барнаул, 2004.

Подписано в.печать 20.02.2004 г. Формат 60x84/16. Бумага для множительных аппаратов. Печать офсетная. Объем 1,25 п.л. Тираж 100 экз.

Отпечатано в издательстве ООО Фирма « Выбор», г. Рубцовск, Алтайский край, пр-кт Ленина, 41.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ВЗАИМОСВЯЗИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ И

ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ.

1.1. Обзор подходов к построению общих демографических моделей.

1.2. Исследование характера взаимозависимости демографического и экономического развития.

1.3. Обзор современных подходов построения экономико-демографических моделей.

1.4. Некоторые особенности регионального демографического прогнозирования.

1.5. Постановка задач решаемых в диссертационной работе.

ГЛАВА 2. РАЗРАБОТКА ОСНОВНОЙ МОДЕЛИ ЕСТЕСТВЕННОГО ДВИЖЕНИЯ

НАСЕЛЕНИЯ ПРИ ДЕМОГРАФИЧЕСКОМ ПРОГНОЗИРОВАНИИ.

2.1. Основы подхода к построению муниципальных информационно-аналитических систем поддержки принятия решений.

2.2. Моделирование естественного движения населения.

2.3. Сравнительный анализ статистического и нестатистического подходов при моделировании естественного движения населения.:.

ГЛАВА 3. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ В ГОРОДЕ

РУБЦОВСКЕ.

3.1. Оценка демографической ситуациивг. Рубцовске.

3.2. Прогноз параметров модели.

3.3. Прогнозирование демографической ситуации в городе Рубцовске.

3.4. Предложения по концепции информационно-аналитической системы поддержки принятия решения для администрации г. Рубцовска.

Актуальность проблемы. Важнейшими предпосылками успешного управления являются своевременное получение достоверной информации, ее оперативный и качественный анализ, наглядное представление результатов. Эти требования в настоящее время особенно актуальны при управлении городом - сложнейшей системы, в которой протекают множество экономических, социальных, политических и иных процессов, существенно влияющих друг на друга. На возрастание роли информационного обеспечения при принятии решений органами государственной власти всех уровней указывает появление в последнее время большого количества законодательных и нормативных актов общероссийского, краевого и муниципального уровня.

Необходимый для принятия качественных решений уровень информатизации органов государственной власти, может быть достигнут путем построения на принципах системного подхода муниципальных информационно-аналитических систем поддержки принятия решений, позволяющих комплексно решать такие задачи как [47]:

- мониторинг внутренних и внешних факторов, определяющих текущее состояние муниципального образования (уровень развития экономического комплекса, финансовые потоки, демографическую ситуацию в городе и т. д.);

- оценка реальных и потенциальных перспектив, выработка и обоснование возможных направлений развития муниципального образования;

- определение последствий проведения политических, социально-экономических и других преобразований в муниципальном образовании;

- стратегический контроль над движением и взаимодействием основных потоков денежных, производственных, людских и иных ресурсов при нестандартных и кризисных ситуациях (слияние, реструктуризация, банкротство и реорганизация компаний; стихийные бедствия и чрезвычайные положения; проведение референдумов, избирательных компаний и муниципальных выборов и т. д.);

- организация проведения широкомасштабных исследований природ-но-экономических, демографических, экологических и других особенностей развития муниципального образования (городская транспортная сеть, уровень безработицы и частичной занятости и т. д.);

- исследование проблематики горизонтальных связей (использование региональных внебюджетных фондов, формирование инфраструктурных систем межрегионального и межрайонного значения и т. д.).

При построении таких систем существует целый ряд проблем, требующих обязательного решения [52]:

- сложившиеся информационные связи являются в основном ориентированными по вертикали власти и имеют жесткую привязку к центру;

- не разработана система юридической и технической защиты информации, не урегулированы правовые отношения в области информационных ресурсов;

- существующие информационные ресурсы разнородны как по форме представления информации, структурам данных, так и по программному обеспечению;

- существующие информационные ресурсы, как правило, не являются общедоступными, содержащаяся в них информация часто не соответствует требованиям, взаимно несовместима;

- не создана единая телекоммуникационная сеть органов государственной власти и управления, что приводит к дополнительным расходам на управление.

Можно отметить еще одну существенную проблему, касающуюся разрабатываемых территориальных систем управления. Большинство из них (по крайней мере, если судить по их концепциям), являются информационно-справочными по своей сути, мало внимания уделяя аналитике протекающих процессов (Приморский край, Уфа, Нижний Новгород, Пермская область,

Бийск и т.д.). Аналитика и моделирование появляются лишь при создании ситуационных центров, характерных, как правило, для чрезвычайных ситуаций.

При построении территориальной информационно-аналитической системы любого уровня, в том числе и муниципальной, важное значение имеют сведения о населении. Реализация полномасштабного учета сведений о населении позволяет осуществить управление социальной сферой на основе достоверной, полной и оперативной демографической информации, и, кроме того, обеспечивает проведение информационно-аналитических работ, выбор вариантов принятия оптимальных решений, моделирование ситуаций и реализацию обоснованного прогноза социально-экономического развития региона. Достоверный прогноз демографической ситуации носит основополагающий характер как для планирования экономического развития территории в целом (например, учета изменения в структуре населения трудоспособного возраста), так и для планирования в области образования, здравоохранения, жилищной политики, транспорта, торгового и бытового обслуживания, производства и снабжения населения предметами потребления. Так, например, увеличение доли пожилых и старых людей порождает новые требования к социальному обеспечению и медицинскому обслуживанию. С другой стороны, уменьшение детей дошкольного и школьного возраста также диктует необходимость перераспределения муниципальных ресурсов (как человеческих, так и хозяйственных) в сфере образования.

Таким образом, актуальная проблема — отсутствие тиражируемой муниципальной информационно-аналитической системы поддержки принятия решений, ориентированной на применение в малых и средних городах, и способной провести анализ развития демографической ситуации в городе, послужило основанием к проведению данного исследования.

Цель исследования - разработка моделей, методов, алгоритмов и программных средств для прогнозирования демографической ситуации в малых и средних городах (на примере г. Рубцовска).

Для достижения данной цели сформулированы задачи исследования:

1. Провести системный анализ проблемы прогнозирования демографической ситуации в конкретном регионе и разработать подходы к созданию информационно-аналитической системы поддержки принятия решений для администрации г. Рубцовска.

2. Разработать математическую модель демографических процессов, учитывающую повозрастное влияние социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и ориентированную на использование данных существующей статистической отчетности.

3. Разработать методику идентификации параметров модели на основе метода центра неопределенности.

4. Разработать программную реализацию созданной прикладной модели демографических процессов.

5. Получить текущие и прогнозные оценки половозрастной структуры населения г. Рубцовска, разработать рекомендации по стабилизации демографической ситуации в г. Рубцовске.

Объектом исследования являются демографические процессы г. Рубцовска, как типичного представителя малых и средних городов России.

Предметом исследования диссертационной работы выступают модели, методы и алгоритмы для прогнозирования демографической ситуации в малых и средних городах (на примере города Рубцовска).

Теоретические и методологические основы исследования взаимодействия демографического фактора с другими переменными экономических процессов заложены в трудах зарубежных ученых: А. Смита, Д. Рикардо, Т.Р. Мальтуса, К. Маркса, А. Ландри, Ф. Ноутстайна, Р. Харрода, Е. Доммара, А. Коула и др. [21, 32, 34, 62, 1, 100, 101, 126, 132, 134], а также российских ученых А.П. Рославского-Петровского, С.Г. Струмилина, С.А. Томилина, Б.Ц. Урланиса и др. [2, 33, 34, 46, 45, 113].

Технологии когнитивного и имитационного динамического анализа и моделирования, являющиеся основой информационно-аналитического комплекса, рассмотрены в трудах ученых Института проблем управления РАН В.И. Максимова, С.В. Качаева, Д.И. Макаренко и др.[47, 60, 61, 2].

В основу моделирования естественного движения населения положены работы А.И. Рюмкина, Е.С. Тябаева, О.В. Староверова [91, 92, 93, 105, 106]. Нестатистический подход, использовавшийся в оценке параметров модели, основан на работах Н.М. Оскорбила, А.В. Максимова, С.И. Жилина и других ученых [77, 78,24, 16].

В качестве общих методов исследования применялись методы и подходы системного анализа, экономико-математического и имитационного моделирования, современные информационные технологии.

Научные результаты:

1. На основе системного анализа проблемы прогнозирования демографической ситуации в г. Рубцовске разработана и апробирована на практике математическая модель развития демографической ситуации в г. Рубцовске, учитывающая повозрастное влияние социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и ориентированная на использование данных существующей статистической отчетности.

2. Разработана методика идентификации параметров модели на основе метода центра неопределенности.

3. На базе разработанной программной реализации предложенной прикладной модели демографических процессов получены прогнозные оценки динамики развития демографической ситуации в г. Рубцовске на период до 2005г.

4. На основе прогнозных оценок разработаны рекомендации по стабилизации демографической ситуации в г. Рубцовске.

Теоретическая и практическая значимость результатов работы. Теоретическое значение представленных в диссертационной работе научных результатов заключается в совершенствовании процесса прогнозирования демографической ситуации в малых и средних городах с учетом влияния социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и ориентированного на использование данных существующей статистической отчетности. Практическая значимость результатов диссертационной работы состоит в разработке комплекса программ, реализующего разработанные модели и позволяющего оценить последствия управленческих решений, принимаемых на муниципальном уровне.

Защищаемые положения:

1. Математическая модель демографических процессов малых и средних городов России, учитывающая повозрастное влияние социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и ориентированная на использование данных существующей статистической отчетности.

2. Разработанная на основе метода центра неопределенности методика идентификации параметров предлагаемой математической модели демографических процессов.

3. Текущие и прогнозные оценки демографической ситуации в г. Рубцовске, полученные на основе предлагаемой модели демографических процессов и необходимые для принятия управленческих решений на уровне городского самоуправления.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на третьей краевой конференции по математике (г. Барнаул 2001г.), на пятой краевой конференции по математике (г. Барнаул 2003 г.), на первой Всероссийской научно-практической конференции «Управление в социальных и экономических системах» (г. Пенза 2003 г.). Разработанный программный комплекс прошел апробацию в комитете по здравоохранению администрации города Рубцовска.

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 4 печатные работы, в которых представлены основные результаты диссертационного исследования.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения, изложенных на 107 страницах, содержит 13 рисунков,

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На основе проведенного системного анализа проблемы прогнозирования демографической ситуации в конкретном муниципальном образовании разработана и апробирована на практике математическая модель демографических процессов, учитывающая повозрастное влияние социально-экономических факторов на динамику основных демографических параметров и ориентированная на использование данных существующей статистической отчетности.

2. На основе нестатистического подхода разработаны методика отбора социально-экономических факторов, влияющих на демографические параметры модели, и методика оценивания коэффициентов модели.

3. На базе программной реализации разработанной прикладной модели демографических процессов получены текущие и прогнозные оценки динамики развития демографической ситуации в городе Рубцовске на период до 2005 г.

4. На основе прогнозных оценок разработаны и переданы в комитет здравоохранения администрации г. Рубцовска рекомендации по стабилизации демографической ситуации в городе Рубцовске.

5. Предложен подход к созданию системы ситуационного управления муниципальным образованием на базе ситуационного центра, работа которого основана на использовании технологий когнитивного и имитационного динамического анализа и моделирования.

Материалы работы используются в учебном процессе экономического факультета филиала Алтайского государственного университета в г. Рубцовске по специальности «Информационные системы в экономике», «Прикладная информатика».

1. Алексеев Ю.Н., Биткова Т.В., Годин В.В. Имитационное моделирование социально-экономических систем, М., МИУ, 1986.

2. Ананьева Г.Е. Народонаселение развивающихся стран. М., Изд-во МГУ, 1992.

3. Андреев В.А, Пенев Г.Д. Моделирование оптимальных недотационных систем внутригородских автобусных перевозок // Экономико-математические исследования: математические модели и информационные технологии. СПб., Наука, 1999. С. 132-142.

4. Андреев Е.М. Социальная детерминация смертности, демографическая политика и прогнозы продолжительности жизни // Методология демографического прогноза/Под ред. А.Г. Волкова. М., 1988. С. 118-135.

5. Андреев Е.М. Продолжительность жизни и причины смерти в СССР // Демографические процессы в СССР. М., 1990. С. 90-115.

6. Антонов А.И. Социология рождаемости. М., 1980.

7. Антропов А.В. Некоторые аспекты использования МНК и МЦН в условиях неопределенности // Наука городу Рубцовску, 2003. С. 278-286.

8. Ю.Афанасьев B.C. Этапы развития буржуазной политической экономии. М., 1971.11 .Баркалов Н.Б. Моделирование демографического перехода. М.,1983.

9. Бартоломью Д. Стохастические модели социальных процессов. М.,1985.

10. Бахтияров Р.Ш., Лихницкая И.И, Френкель З.Г. Концепция удлинения жизни и деятельная старость // Клиническая геронтология, 2000.1. С. 69-73.

11. М.Бахметова Г.Ш. Методы демографического прогнозирования. М.,1982.

12. Бахметова Г.Ш. Современные методы демографического прогнозирования // Народонаселение. Современное состояние научного знания. М., 1991.

13. Белов В.М., Суханов В.А. Метод наименьших квадратов и центра неопределенности при совместном оценивании параметров линейных зависимостей // Управление, математическое моделирование и оптимизация на базе ПЭВМ. Барнаул, 1993. С. 147-152.

14. Бирин В.Н. Брак и семья сельского населения Карельской АССР в 1950-1970-е годы. / Науч. ред. А.А. Кожанов. Петрозаводск: КНЦ РАН, 1992.

15. Борисов В.А. Перспективы рождаемости. М., 1976.

16. Бородич С.А. Эконометрика. Мн., Новое знание, 2001.20. «Бюджетная система России». / Под ред. Г.Б. Поляка, М., ЮНИТИ,2000.

17. Валентей Д.И., Елизаров В.В., Кваша А.Я. Демографическая политика: современное состояние и перспективы // Теоретические проблемы формирования и развития единого народнохозяйственного комплекса. М., 1985.

18. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М., Наука, 1964.

19. Воспроизводство населения СССР / Под ред. А.Г. Вишневского и А.Г. Волкова. М., 1983. С. 102 113.

20. Вощинин А.П., Сотиров Г.Р. Оптимизация в условиях неопределенности. Изд. МЭИ. 1989.

21. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учеб. пособие. М., Высш. школа, 1972.

22. Гнеденко Б.В. Курс теории вероятностей: Учебник. М., Наука. 1988.

23. Дейт К. Введение в системы баз данных. М., 1999.

24. Демина А.И. Статистика населения: Учеб. пособие для вузов / А.И.Демина, Н.В.Коптева, А.И.Попова. Барнаул: Изд-во АГУ, 1992.

25. Демографическая политика в современном мире / Под ред. А.Г. Вишневского. М., 1989.

26. Демографический ежегодник Российской Федерации, 1993. // Госкомстат России. М., 1994.

27. Демографическая и социально-экономическая характеристика населения немецкой национальности Алтайского края: (По данным Всесоюз. переписи населения 1989г.) // Алт. краев. Управление статистики. Барнаул. 1991.

28. Демография М.: Издательский дом NOTA BENE, 2001.

29. Демография: современное состояние и перспективы развития: Учеб. пособие для вузов / Под ред. Д.И. Валентея. М., Высш.шк., 1997.

30. Демографический энциклопедический словарь / Под ред. Д.И. Валентея. М., Сов.энциклопедия, 1985.

31. Доманский В., Крепе В., Сивашинский С. Многофакторные модели динамики семейной структуры населения // Российский демографический журнал, 1998. 1,№3. С. 19-29.

32. Елизаров В.В. Демографическая политика // Система знаний о народонаселении. Учеб. пособие. М., 1991.

33. Епанечников В.А. Непараметрическая оценка многомерной плотности вероятностей // Теория вероятностей и ее приложения. 1969, т. 14, вып. 1. С. 156-160.

34. Захарова О.Д. Эволюция рождаемости в XX веке. М., 1993.

35. Здоровье населения Сибири. / Под ред. Н.Ф.Герасименко. Ново-сибрск, 1995.

36. Исследование операций в экономике / Под ред. Н.Ш. Кремера, М., ЮНИТИ, 1997.

37. Кабузан В.М. Эмиграция и реэмиграция в России в XVIII-начале XX века, РАН. Ин-т Рос. Истории. М., Наука, 1998.

38. Казьмина О.Е., Пучков П.И. Основы этнодемографии. Учеб. пособие. М., Наука, 1994.

39. Капица С.П. Общая теория роста человечества: Сколько людей жило, живет и будет жить на Земле. М., Наука, 1999. (Сер. «Кибернетика: Неог-ранич. возможности и возможные ограничения»).

40. Качаев С.В., Макаренко Д.И. Интегрированный информационно-аналитический комплекс для ситуационного анализа социально-экономического развития региона // Труды ИПУ, вып.2, 2000.

41. Козлов Г.А. Модели брачного рынка в демографическом моделировании // Экономика и математические методы. 1999. № 4. С. 64-77.

42. Колемаев В.А. Математическая экономика, М., ЮНИТИ, 1998.

43. Кольба Г.Ф. Руководство к сравнительной статистике. Изд-во С.Петербург, 1862.

44. Компьютер и историческая демография: Сб. науч. тр. / АГУ. Ассоц. «История и компьютер»; Под. ред. В.Н. Владимирова; Редкол.: Алексеенко Н.А., Бородкин Л.И., Кирюшин Ю.Ф. и др., Барнаул: Изд-во АГУ, 2000.

45. Концепция информатизации органов государственной власти и органов местного самоуправления Алтайского края. / Утв. Постановлением администрации Алт. края от 12.05.1998 №299.

46. Копылов В.А. География населения. Учеб. пособие. М., 1998.

47. Красинец Е.С. Международная миграция населения в России в условиях перехода к рынку / Ин-т социально-эконом. Проблем народонаселения РАН. М., Наука, 1997.

48. Кугаенко A.JI. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирования их развития. Вуз книга, 1998.

49. Курс демографии. / Под ред. А.Я. Боярского. 2-е изд. М., Статистика, 1974.

50. Лычкина Н.Н. Моделирование социально-экономического развития регионов. М., Компьюлог, 1999.

51. Лычкина Н.Н. Современные тенденции в имитационном моделировании. «Вестник университета», серия «Информационные системы управления» № 2, ГУУ. М., 2000.

52. Лычкина Н.Н. Системы принятия решений в задачах социально-экономического развития регионов. М., Компьюлог, № 2 (32), 1999г.

53. Максимов В.И., Корноушенко Е.К. Аналитические основы применения когнитивного подхода при решении слабоструктурированных задач // Труды ИПУ, вып.2, 1998.

54. Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В. Когнитивные технологии принятия управленческих решений. Фонд «Проблемы управления», М. 1999.

55. Мальтус Т. Опыт о законе народонаселения.

56. Матлин И.С. Моделирование размещения населения. М., 1975.

57. Меликьян. М., Большая Рос. энцикл., 1994.

58. Мерфи Р. Американский город. М., Прогресс, 1972.

59. Миграция населения Алтайского края за 1996 год: (Стат. бюллетень) / Госкомстат РФ. Алт.краев. комитет гос. Статистики.- Барнаул, 1997.

60. Миграция русскоязычного населения из Центральной Азии: причины, последствия, перспективы: науч. доклады. / Под ред. Г.Витковской. М., 1996.

61. Митропольский Е.М. Техника статистических вычислений. М., Наука, 1976.

62. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. Учебник. М., Финансы и статистика, 1999.

63. Мэнкью Г. Макроэкономика. М., 1994.

64. Население России, 1995: Третий ежегодный демографический доклад / Ин-т народохозяйственного прогнозирования; Отв. ред. А.Г. Вишневский. М. Центр демографии и экологии человека, 1996. (Население и общество).

65. Население России, 1998: Шестой ежегодный демографический доклад / Ин-т народохозяйственного прогнозирования; Отв. ред. А.Г. Вишневский. М. Центр демографии и экологии человека, 1999.

66. Население России за 100 лет (1897 1997) // Стат. сб. Госкомстат России. М., 1998.

67. Население Советского Союза, 1922 1991. / РАН. Ин-т народохозяйственного прогнозирования; Отв. ред. А.Г. Волков. М., Наука, 1993.

68. Особенности миграции населения Алтайского края в 90-е годы: Аналитическая записка. / Троцковский А.Я. Барнаул. 1996.

69. Первушин А.С., Судоплатов А.П. Народонаселение и мировое развитие. М., 1989.

70. Пирожков С.И. Демографические проблемы трудового потенциала. Киев, 1992.

71. Попков Ю.С, Посохин М.В., Гутнов А.Э., Шмульян Б.Л. Системный анализ и проблемы развития городов. М., Наука, 1983.

72. Проблемы народонаселения: о демографических проблемах стран Запада. М., 1977.

73. Процессы деклассирования в странах Востока. М., 1981.

74. Ресин В.И., Попков Ю.С. Развитие больших городов в условиях переходной экономики. Системный подход, М., Эдиториал УРСС, 2000.

75. Ресин В.И., Управление развитием города. Опыт системного исследования. М., Голос, 1996.

76. Родионова JT.B. Методический подход к прогнозированию демо-экономических пропорций в крупном городе / АН СССР. СО. ИЭиОПП; Препринт. Новосибирск, 1988.

77. Родионова И.А., Холина В.Н. Пособие по географии для поступающих в вузы: Население и мировое хозяйство. Учеб. пособие. М., Уникум-центр; Евразийский регион, 1998.

78. Россия и страны члены Европейского Союза: Стат. сравнение, 1990-1996 / Прогр. ТАСИС. Люксембург, 1998. (Tacis).

79. Рыбаковский Л.Л. Миграция населения: прогнозы, факторы, политика. М., 1987.

80. РЮМКИН А.И. Динамическая модель межрайонной миграции с учетом факторов // Модели и системы управления трудовыми ресурсами в территориальной АСУ. Томск: Изд-во Том. ун-та, 1983. С. 94-110.

81. Рюмкин А. И., Тябаев Е.С. Оценка расселения на основе демографических моделей и геоинформационного анализа // Геоинформатика, вып. 1. Томск: Изд-поТГУ, 1999. С. 245-272.

82. Рюмкин А.И. Геоинформационное обеспечение реформируемой системы управления развитием крупного города //УРБИС-97, т. 1.С. 12-15.

83. Савельев Д.И. Ускорение производительности фактор количества и качества населения. Тула., Гриф и К, 1998.

84. Сафарова Г.Л., Макаров Н.Н., Чистякова Н.Е. Энтропийная модель семейной структуры населения //Проблемы прогнозирования, 1986. № 6. С. 108-115.

85. Сахаров А. А. Концепция построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных // СУБД, 1996. № 4. С. 5570.

86. Сахаров А. А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) // СУБД, 1996. № 3. С. 44-59.

87. Сборник материалов ежемесячного научно-практического семинара кафедры Информационных систем за 2000 год, ГУУ, 2000.

88. Система знаний о народонаселении / Под ред. Д.И. Валентея. М.,1991.

89. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов рус. перев. 1935.

90. Современная демография. Учеб. пособие. / Под ред. А.Я.Кваши, В.А.Ионцева. М.: Изд-во МГУ, 1995.

91. Социальная статистика. Учеб. пособие: М., Изд-во РАГС, 2001.

92. Современная экономика. Под ред. О.Ю. Мамедова, Ростов-на-Дону, Феникс, 1998.

93. Староверов О.В. Азы математической демографии. / РАН. Центр, экон.-мат. ин-т. М., Наука, 1997.

94. Староверов О.В. Воспроизводство структуры населения и браков. Экономика и математические методы, 1977, т. 13, вып. 1. С. 72-82.

95. Староверов О.В. Модели движения населения. М., Наука, 1979.

96. Статистические и динамические экспертные системы: Учебное пособие / Э.В.Попов, И.Б.Фоминых, Е.Б.Кисель, М.Д.Шапот. М., Финансы и статистика, 1996.

97. Судоплатов А.П. Проблемы демографии в трудах западных ученых. Всемирная история экономической мысли. Т. 5. М., 1994.

98. Тарасенко Ф.П. Непараметрическая статистика. Томск: Изд-во Том. ун-та, 1976.

99. Тябаев Е.С. Региональная модель естественного движения населения // Модели и системы управления трудовыми ресурсами и территориtальной АСУ. Томск: Изд-во Том. ун-та, 1983. С. 63-74.

100. Уровень образования населения СССР. По данным всесоюз. Переписи населения 1989г. / Гос.ком. СССР по статистике. Информ. издат. Центр. М.: Финансы и статистика, 1990.

101. Урланис Б.Ц. Эволюция продолжительности жизни. М., 1978.

102. Урланис Б.Ц. Избранное. М., 1985.

103. Хорев Б.С. и др. Мировой урбанизм на переломе. / Хорев Б.С., Безденежных В.А., Быкова Н.В. М., Изд-во МГУ, 1992.

104. Цветков В .Я. Геоинформационные системы и технологии. М., Финансы и статистика, 1998.

105. Численность населения по городам и районам Алтайского края: (на начало 1997 года) Госкомстат РФ. Алт. кр. комитет гос. статистики. Барнаул, 1997.

106. Численность населения Российской Федерации по городам, рабочим поселкам и районам на 1 января 1993г. М.: Респуб. инф. издат. Центр, 1993.

107. Численность населения Российской Федерации по городам, поселкам городского типа и районам на 1 января 1996г. / Госкомстат России. М., 1996.

108. Численность населения Российской Федерации: по городам, поселкам городского типа и районам на 01.01.99. / Госкомстат России. М., 1999.

109. Форрестер Дж. Динамика развития города, Прогресс, 1974.

110. Форрестер Дж. Мировая динамика, М., Наука, 1978.

111. Фролов Ю.В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. М., Вильяме, 2001.

112. Хлебников А.И. О методе центра неопределенности. Журнал «Аналитическая химия», Т. 5, №3, 1996. С. 347-348.

113. Шебеко Ю.А. Имитационное моделирование, ТОРА-центр.

114. Шелестов Д.К. Демография: история и современность, М., 1983.

115. Шелестов Д.К. Историческая демография. М., 1987.

116. Шнейдерман Н.А. Откровенный разговор: рождаемость и меры ее регулирования. М., 1991.

117. Эволюция семьи и семейная политика в СССР. / РАН; Отв. Ред. Вишневский А.Г. М., Наука, 1992.

118. Эченике В.Х. США: Демография и бизнес: Науч. аналитич. обозр. М.,ИНИОН, 1993.

119. Якубович В.А. Рекуррентные конечно-сходящиеся алгоритмы решения бесконечных систем неравенств // Доклады АН СССР. 1966, т. 166 №6. С. 1308-1311.

120. Behabib В, Rogerson R., Wright R Homework in macroeconomics: household production and aggregete fluctuation. Journal of Political Economy, Vol. 99, N6. 1991.

121. Codd E. F., Codd S. В., Salley С. T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. E. F. Codd & Associates. 1993.

122. Hoem Jan M., Berg E. Some problem in Hadwiger fertility graduation // Scan. Actual J. 1975. No. 3, p. 129 144 S.

123. Periti P. Aging and Age-dependent Mortality of Human Populations // Mathematical Biosciences. 1973. Vol. 17, p. 371-374 S.

124. Population studies. Vol. 39, N 2. July 1985.

125. Simon J.L. The Economics of Population. 1977.

126. Smich S.K. A Review and Evaluation of the Housing Unit Method of Population Estimation // Journal of American Statistical Association. 1986. Vol. 81 No. 394 S.