Публикации

Общее описание демографической модели Санкт-Петербурга – Social Petersburg

© В.Л. Макаров, А.Р. Бахтизин, Е.Д. Сушко, С.В. Макаров, В.Н. Наумов

В Санкт‑Петербурге разработана и принята к реализации Стратегия экономического и социального развития города на период до 2030 года. Генеральная цель Стратегии – обеспечение стабильного улучшения качества жизни горожан и повышение глобальной конкурентоспособности Санкт-Петербурга на основе реализации национальных приоритетов развития, обеспечения устойчивого экономического роста и использования результатов инновационно-технологической деятельности.

Одним из основных факторов роста экономики города и одновременно основным мерилом успешности социально-экономической политики властей является человеческий капитал, накопленный жителями города, поэтому первым направлением Стратегии указывается «Развитие человеческого капитала».

Целью авторов представленной модели была разработка агент-ориентированной демографической модели, которая должна точно воспроизводить не только возрастно-половую структуру населения города в выбранный начальный момент времени, но и адекватно имитировать процессы естественного движения населения Санкт-Петербурга. Такая модель может быть использована как для получения средне- и долгосрочных прогнозов демографической ситуации в городе, так и в качестве инструмента повышения эффективности управления социально-экономическим развитием города при реализации Стратегии с учетом возрастной структуры его населения. Эффективность в модели оценивается на примере одного из критериев, являющихся целевым показателем прописанной в Стратегии программы: «Повышение уровня образованности, качества и доступности образования для всех слоев населения». Речь идет о показателе обеспеченности населения местами в дошкольных образовательных учреждениях (ДОУ).

Модель Social Petersburg разработана в среде AnyLogic и представляет собой автономное приложение, обладающее интерфейсом пользователя, который позволяет ему в процессе диалога инициировать новые проекты строительства ДОУ и управлять ходом компьютерного эксперимента. Приложение работает со своей информационной базой – комплексом Excel-таблиц, из которых считываются исходные данные, необходимые для создания популяции агентов и среды их обитания, а также для имитации поведения агентов.

Язык программирования Java, на котором написано это приложение, является объектно-ориентированным, поэтому основой архитектуры модели служит система Java-классов:

  • Главный класс обеспечивает ввод исходной информации; создание популяции агентов; установку стартового состояния системы, соответствующего базовому году имитации; отображение состояния популяции на экране, включающем карту-схему города; организацию диалога с пользователем; а также организацию процесса имитации на каждом шаге.
  • Класс муниципальных округов Санкт-Петербурга (МО). МО характеризуется индивидуальным номером, названием, границей расположения на карте-схеме территории города и номером муниципального района, к которому он относится. МО включает коллекцию агентов-людей – его жителей, а также коллекцию детских садов (ДОУ) на его территории. Характеристиками МО являются также обобщающие показатели для этих коллекций – это численность населения и его возрастная структура; численность женщин репродуктивного возраста; численность детей дошкольного возраста; число ДОУ; общее число мест в них; обеспеченность местами агентов-детей, а также соотношение довольных и недовольных взрослых агентов. Для получения этих обобщающих характеристик класс содержит метод, обеспечивающий сбор соответствующей статистики.
  • Класс муниципальных районов Санкт-Петербурга. Район характеризуется индивидуальным номером и названием. Район также включает коллекцию муниципальных округов, расположенных на его территории. Характеристиками района являются обобщающие показатели для этой коллекции – это численность населения и его возрастная структура; численность женщин репродуктивного возраста; численность детей дошкольного возраста; число ДОУ; общее число мест в них; обеспеченность местами агентов-детей, а также соотношение довольных и недовольных взрослых агентов. Для получения этих обобщающих характеристик класс содержит метод, обеспечивающий сбор соответствующей статистики и ее отображение в собственном окне интерфейса пользователя.
  • Класс агентов-людей. Характеристики: индивидуальный номер; возраст; пол; место жительства (код МО) и состояние (доволен/недоволен). Содержит метод, обеспечивающий имитацию основных демографических процессов, в которых участвуют люди, а также их переход в состояние недовольства, которое вероятностным образом зависит от уровня обеспеченности местами в детских садах в округе-месте жительства агента.
  • Класс проектов. Характеризуется порядковым номером, названием, типом (в данном случае – строительство ДОУ), местом локализации (кодом МО), периодом реализации, годом начала и годом окончания проекта, а также ожидаемым результатом его реализации (числом мест в ДОУ). Кроме того, содержит признак реализации проекта.
  • Класс детских образовательных учреждений. Характеристики: код МО; индивидуальный номер; городской адрес; число мест для детей.
На рисунке 1 представлен экран-заставка модели, открывающаяся при ее запуске.
На рисунке 2 представлена обобщенная блок-схема работы модели.

Установка стартового состояния.
Блок А2. Считывание исходных данных из базы: характеристики МО и МР Санкт-Петербурга в базовом 2014 году, данные о ДОУ и их расположении на территории города, а также демографические данные, к которым относятся возрастно-половая пирамида, распределение населения по МО, показатели смертности, дифференцированные по полу и возрасту, суммарный коэффициент рождаемости (среднее число детей, рождаемых женщиной в течение репродуктивного периода), а также распределение рождений по возрасту матери.

Блок В2. На основании исходных данных и заданной общей численности агентов рассчитываются численности групп агентов каждого возраста и пола.

SPb1.jpg

Рис. 1. Заставка модели Social Petersburg

Блок С2. Создаётся множество агентов и распределяются такие их характеристики, как пол и возраст таким образом, чтобы структура создаваемой популяция точно воспроизводила рассчитанную на основе исходных данных. Затем агенты расселяются по МО, причем предполагается, что возрастная структура одинакова на всей территории города.

Блок С3. В соответствии с исходными данными создается популяция ДОУ с привязкой их к МО.

Анализ текущего состояния (блоки В5 и А3)

Анализ текущего состояния включает сбор статистики по популяции агентов – общая численность агентов; численность агентов-мужчин и агентов-женщин по возрастным группам и месту жительства (МО и МР); численность женщин репродуктивного возраста; численность детей дошкольного возраста; число ДОУ; общее число мест в них; обеспеченность местами агентов-детей, а также соотношение довольных и недовольных взрослых агентов. Текущие показатели состояния популяции агентов демонстрируется пользователю на экранах интерфейса модели, представленных на рисунках 3-4.

SPb2.JPG

Рис. 2. Блок-схема работы модели Social Petersburg

Действия на шаге работы модели (шаг соответствует одному году в реальности) 

А) Имитация процессов естественного движения населения 

Блок С6. На основе дифференцированных по полу и возрасту коэффициентов смертности рассчитывается вероятность умереть для каждого агента популяции, после чего вероятностным образом определяется его судьба, часть агентов уничтожается, а оставшиеся становятся на год старше (коэффициенты смертности приняты постоянными на протяжении всего периода симуляции).

Блок С5. На основе данных о численности женщин репродуктивного возраста, суммарном коэффициенте рождаемости, а также распределении рождений по возрасту матери рассчитываются вероятности родить ребенка для женщин каждого возраста. После чего вероятностным образом для каждого агента-женщины репродуктивного возраста определяется, родит ли она ребенка в текущем году. При получении положительного ответа в МО – месте жительства матери создается новый агент возраста ноль, пол которому присваивается мужской или женский с вероятностью 0,512/0,488. 

Б) Инициация нового проекта 

Блок В5. В специальном окне ввода нового проекта (показанном на рисунке 5) пользователь выбирает тип проекта, а затем конкретный вариант из имеющихся в базе. Также указывается год начала проекта, который не может быть меньше текущего. Год окончания проекта рассчитывается автоматически с учетом минимального периода реализации, заданного в базе, но может быть при желании продлен. Для запуска проекта следует нажать на кнопку «Принять», в противном случает – на кнопку «Отказаться». Количество проектов, которые пользователь может запустить в текущем году, не ограничивается.

В) Реализация завершенных проектов 

Блок В5. Программа просматривает все активные проекты и проверяет, совпадает ли срок их окончания с текущим годом. Если да, то активизируется признак завершения проекта, после чего в соответствующем МО создается новый агент ДОУ с указанным в проекте числом мест для детей.

Интерфейс модели

Главное окно интерфейса модели, представленное на рисунке 3, отражает результаты ее работы на каждом шаге. Слева – на карте-схеме города показана прогнозируемая в текущем году группировка муниципальных округов по показателю обеспеченности населения местами в ДОУ. Чуть выше даны основные оцениваемые в модели показатели состояния населения: численность, доля довольных и обеспеченность местами в ДОУ в целом по городу. 

Справа представлены диаграммы: динамика численности населения относительно базового года (также один из целевых показателей Стратегии развития Санкт-Петербурга) и динамика структуры населения по основным возрастным группам – трудоспособное население, моложе и старше трудоспособного.

Чуть ниже справа показаны суммарный коэффициент рождаемости и его индекс, который пользователь может варьировать в ходе работы модели с помощью движения «бегунка». 

SPb3.jpg

Рис. 3. Главное рабочее окно модели Social Petersburg. Стартовое состояние.

SPb4.jpg

Рис. 4. Окно Выборгского района г. Санкт-Петербурга, год 2014

Пользователь может выбрать на карте-схеме (кликнуть мышкой) любой округ и увидеть параметры выбранного округа и района, к которому он относится, в левом нижнем углу окна. Для более детального анализа пользователь может нажать на кнопку «Подробнее» и перейти к окну соответствующего муниципального района, пример которого показан на рисунке 4.

Для продолжения компьютерного эксперимента модель ждет реакции пользователя, который после окончания корректировки управляемых параметров должен нажать на кнопку «Продолжить симуляцию».

Пример эксперимента

Условный эксперимент проводился на примере реализации программы строительства новых детских образовательных учреждений для повышения обеспеченности детей местами в ДОУ. На рисунке 5 в главном окне модели на карте-схеме города показана группировка муниципальных округов по этому показателю.

Анализ показал, что наиболее проблемным округом является МО Сампсониевское в Выборгском районе (обеспеченность 13,6%). Этот округ и был выбран для реализации проектов строительства ДОУ на его территории. Были созданы три проекта, представленные в таблице 1.

Таблица 1

Состав проектов строительства детских дошкольных учреждений

№№ п/п

Округ

Название проекта

Год начала

Год окончания

Результат – число мест в ДОУ

1

Сампсониевское

Детский сад на 120 мест

2014

2015

120

2

Сампсониевское

Детский сад на 120 мест

2015

2016

120

3

Сампсониевское

Детский сад на 120 мест

2016

2017

120

Для формирования программы строительства в главном окне модели нажимается кнопка «Создать новый проект», после чего открывается вспомогательное окно нового проекта, как показано на рисунке 5. Алгоритм действий пользователя описан выше в пункте «Инициализация нового проекта».

Результаты выполнения проектов будут видны на каждом шаге работы модели, а общий итог будет виден в 2018 году после реализации всех проектов, входивших в программу, как показано на рисунке 6. При сравнении данных по МО Самсониевское видно, что в выбранном округе изменяется число ДОУ, общее число мест в них, а также растет обеспеченность, несмотря на прогнозируемое увеличение численности детей дошкольного возраста. Кроме того, изменяется и соответствующие общие статистические показатели для Выборгского района в целом. 

SPb5.jpg

Рис. 5. Главное рабочее окно модели Social Petersburg с открытым диалогом создания проекта.

SPb6.jpg

Рис. 6. Окно Выборгского района г. Санкт-Петербурга, год 2018



Возврат к списку