Методические рекомендации по вопросам диагностики социальных рисков и прогнозирования вызовов, угроз и социальных последствий москва, 2010 (стр. 9 из 10)

Модели ЖКХ должны позволять решать задачи реформирования жилищно-коммунального хозяйства, проводить общий прогноз основных социально-экономических показателей, выявлять диспропорции с учетом общего состояния жилого фонда и поддерживающей инфраструктуры, осуществлять бюджетное планирование в жилищной сфере, разрабатывать социально-сбалансированную тарифную политику.

Основной целью моделирования процессов в области здравоохранения является комплексный анализ и прогнозирование уровня жизни и состояния

здоровья населения региона с учетом воздействия внутренних и внешних факторов, прежде всего отражающих реальную медико-демографическую и экономическую ситуацию в регионе, оценка и сравнение различных стратегий управления системой здравоохранения.

Модель социального обеспечения населения должна позволять решать задачи бюджетного планирования и нормативного регулирования при разработке государственных программ социального обеспечения, Основная цель разработки этой модели - комплексный анализ, оценка и прогнозирование уровня жизни населения региона, с учетом процессов социального обеспечения населения, доходов различных социальных групп, удовлетворенности основными социальными благами и других показателей эффективности проводимой в регионе социальной политики и анализа бюджетных процессов при разработке государственных и региональных программ социального обеспечения.

Для построения общей модели должны быть разработаны следующие модели подсистем региона: модель демографии, экономики, налоговой подсистемы, бюджета, модель отрасли здравоохранения, жилого фонда, образования и модель социального обеспечения населения.

Рис. 2.1 Схема взаимосвязи основных подсистем социальной сферы

Рис. 2.2 Диаграмма причинно-следственных связей многомодельного комплекса «Социальная сфера»

2.2 Моделирование управляющих параметров воздействия на социальную сферу.

Государственные гражданские служащие могут оказывать влияние на социально-экономические процессы по ряду направлений: выделение средств на поддержку уровня жизни населения (социальные трансферты); поддержка отраслей экономики и социальной сферы.

Каждое из этих направлений может быть представлено также двумя составляющими - расходами на текущее потребление и функционирование; затратами на инвестиции.

Разрабатываемая модель позволит давать комплексную оценку каждому конкретному действию органов местной власти через систему взаимосвязанных индикаторов, позволяя оценивать не только прямые последствия принимаемых решений, но и вызываемые ими мультипликативные эффекты, как положительные, так и отрицательные.

В модели можно выделить несколько основных блоков управляющих параметров, на основе которых можно моделировать разные направления социально-экономической политики.

Параметры налоговой политики. В модели выделено шесть видов налогов и их групп. Каждый из выделенных налогов привязан к своему источнику налогообложения, который в общем случае также является переменной величиной.

Параметры бюджетной политики. Одни из них определяют поступления финансовых средств в региональный и федеральный бюджеты, а также во внебюджетные фонды. Другая группа параметров задает структуру расходов бюджетов и внебюджетных фондов.

Параметры инвестиционной политики. Государство может влиять на инвестиционные процессы в регионе различными способами (прямым финансированием проектов, в том числе и на долевой основе; привлечением своим прямым участием внешних инвесторов (увеличением общих объемов предельных внешних заимствований); обеспечением внешнему инвестору устраивающих его условий размещения капитала в регионе).

Параметры демографической политики. К ним относятся параметры естественного и механического прироста населения, занятости, доходов, расходов населения, стимулирования рождаемости и поддержка пенсионеров.

Очевидно, что все вышеперечисленные параметры воздействия на социальную сферу с целью прогнозирования возможных рисков, приводящих к созданию кризисных ситуаций в социальной сфере, будут эффективными только в том случае, если сформированная модель в достаточной степени обеспечена необходимой информацией. В связи с этим, в данной модели информационное хранилище данных - ключевой элемент системы поддержки принятия решений. Оно обеспечивает хранение и возможность использования значительных массивов структурированной архивной информации, описывающей социально-экономическое положение региона и являющейся фактологической основой для аналитической деятельности и выработке прогнозов. Информационное хранилище данных предназначено для хранения и обработки региональной статистической информации согласно перечню социально-экономических показателей, описывающих все социальные процессы региона. Хранилище обеспечивает интеграцию данных из разнородных источников и накопление больших объемов архивной информации: общие сведения; макроэкономические показатели; материальное производство (промышленность, сельское хозяйство, транспорт и связь, строительство, потребительский рынок); демография (численность населения, движение населения, продолжительность жизни населения); социальная сфера (здравоохранение, социальное обеспечение; образование, культура, жилищно-коммунальная сфера); уровень жизни населения (доходы и расходы населения, прожиточный минимум, потребительская корзина, потребление, уровень жизни); трудовые ресурсы (занятость, безработица, заработная плата); инвестиции; цены и тарифы; финансы (государственные финансы, бюджет, внебюджетные фонды, доходы и расходы бюджета, исполнение налогового законодательства).

Основные источники информации для наполнения системы представлены на схеме информационных потоков в СППР УСЭРР (рис. 3.2).

Рис. 3.2 Схема информационных потоков в СППР УСЭРР.

Подсистема мониторинга обеспечивает сбор показателей деятельности региона (параметров мониторинга), наблюдение за их изменением во времени, контроль и отслеживание тенденций социально-экономического развития региона.

Для функционирования СППР требуется сбор большого числа показателей социально-экономических процессов региона из различных источников данных, для которых характерно многообразие предоставления данных. Это обуславливает необходимость реализации широких возможностей загрузки и преобразования данных в подсистеме мониторинга.

Подсистема анализа. Важным моментом процедуры принятия решения является выявление ключевых проблем предметной области и анализ тенденций, сравнений, исключений, присущих данным, накопленным в хранилище данных, а также подтверждение и интерпретация выявленных закономерностей, что в свою очередь стимулирует поиск адекватных решений. Информационно-аналитическая поддержка этого этапа реализуется так называемыми средствами Интеллектуального анализа данных (Data Mining), спектр используемых методов которых, в зависимости от задачи, весьма широк: от продвинутых статистических методик, включая регрессионный, кластерный анализ и др., - до интеллектуальных технологий: генетические алгоритмы, нейросетевые технологии и др.

Визуализация найденных зависимостей с помощью OLAP-технологий (систем оперативной аналитической обработки данных), формирующих многомерное представление данных и произвольные срезы анализируемых данных с помощью удобных и красивых графических оболочек, позволит повысить эффективность деятельности системного аналитика на этом этапе.

Подсистема моделирования и прогнозирования. На предварительных этапах, данные структурируются по проблемам предметной области, преобразуются в стратегическую информацию за счет поиска тенденций, что подготавливает основу для центрального этапа процедуры принятия решений моделирования, которое реализуется на основе комплекса моделей «социальная сфера».

Разработанный комплекс моделей выступает как системообразующее и наиболее ценное звено процесса принятия решений, позволяет выявить сложные, слабоформализованные социальные процессы в динамике, в условиях неопределенности информации и действия большого количества факторов стохастической природы, проигрывать большое количество альтернатив, сценариев и стратегий развития.

Необходимость поддержки всех этапов процесса принятия решений в управлении социальными процессами региона, представленного в первой главе Методических рекомендаций, вызывает необходимость включения в разрабатываемую СППР функциональных блоков поддерживающих процессы формирования сценариев развития и оценки и выбора оптимального сценария после процедуры прогонов предложенных сценариев на имитационной модели «социальная сфера».

Заключительные процедуры оценки сценариев или выбора по результатам сложных, информативных экспериментальных данных, проводимых на комплексе имитационных моделей, характеризуются прямым участием управленца в целенаправленном модельном исследовании и применением вычислительных процедур на основе компенсационного сочетания экспериментального подхода компьютерного моделирования с различными аналитическими методами: Data Mining (от статистических методик до экспертных и интеллектуальных систем), балансовые методы, итерационные имитационно-оптимизационные вычислительные процедуры и другие.