serge_gorshkov


Сергей Горшков - о бизнесе в сфере ИТ

о семантической интеграции, программировании, управлении...


Previous Entry Share Next Entry
Умный город: моделируем детские сады
serge_gorshkov
Наконец-то я собрался подробно рассказать об имитационной модели, которую мы сделали для демонстрации возможностей управления социальной инфраструктурой большого города.

Население в возрасте от 3 до 7 лет должно быть обеспечено муниципальными садиками. При этом желательно, чтобы садик располагался недалеко от дома, и мест хватило всем - иначе жители будут недовольны. Чиновники имеют определенные бюджеты на а) содержание, б) развитие социальной сферы, и могут управлять их распределением. Рациональное управление этими бюджетами, то есть максимизация отношения полученного эффекта к затраченным деньгам, составляет суть задачи. Насколько это важно - может почувствовать на себе каждый, кто имел дело с устройством своего ребенка в муниципальный детский сад.

Первый бюджет - это OPEX, операционные затраты. От уровня этих затрат зависит, сколько групп детей можно будет содержать, и в каких именно садиках. Выгоднее иметь много групп в больших садах - там удельные затраты на одного ребенка получаются меньше; но увлечение таким подходом приводит к тому, что садик оказывается слишком далеко от дома, нарушается норматив доступности.

Второй бюджет - CAPEX, капитальные (инвестиционные) затраты. На них можно проводить реконструкцию зданий, чтобы, например, увеличить число групп, или строить новые детские сады. Разумеется, построить их сразу и много не получится.

Для того, чтобы рационально управлять всем этим хозяйством, чиновникам нужно иметь детальный долгосрочный демографический прогноз, причем не агрегированный по районам (статистические службы умеют выдавать только такие), а детализированный по территории. Тогда можно будет обосновать размещение новых садов, спланировать перераспределение мест между ними на следующие годы, в общем - достичь максимальной обеспеченности населения детскими садами, и их доступности, при заданном уровне затрат. Или же решить обратную задачу - определить уровень затрат, необходимый для достижения требуемых обеспеченности и доступности, и тем самым обосновать изменение бюджета.

Мы начали решать задачу с построения имитационной модели, которая позволит определить число детей от 3 до 7 лет в каждом доме на 10-15 лет вперед. В качестве исходных данных для нее мы использовали:

  • результаты переписи населения, дающие детальную картину распределения жителей районов по полу и возрасту,

  • данные социально-демографических исследований, описывающие, например, средний возраст рождения женщиной первого, второго и следующего детей, а также итоговое распределение женщин по числу рожденных детей,

  • данные социологических исследований, описывающие зависимость готовности родить ребенка от обеспеченности жильем, состава семьи (в т.ч. проживания с родственниками), оценки своего материального положения,

  • данные о пространственном положении, емкости, жилой площади домов, числе их жильцов.

Перечисленного достаточно для того, чтобы сформировать в первом приближении демографическую модель, которая выдерживает проверку ретроспективными данными. Модель стоит уточнить дальше за счет учета миграции, динамики рождаемости (в т.ч. отношения к ней в обществе), и др. Мы эти факторы отчасти исследовали, они крайне интересны, но в текущей версии модель обходится только тем, что перечислено выше.

Модель является имитационной, то есть содержит агентов, которыми в данном случае являются семьи, женщины и дети. Все они ведут себя в соответствии с закономерностями, восстановленными математическими методами на основании статистики и исследований (этот момент раскрывать не буду, ноу-хау), но присутствует и стохастический элемент. Модель описана онтологией, то есть типы агентов заданы классами, их свойства и отношения выражены атрибутами и связями, сами агенты являются объектами. Ядро онтологии выглядит таким образом:

Садики.png

В начальном состоянии модели агенты расселены по домам в соответствии с реальными данными (кое-что интерполировано), а дальше начинают "жить своей жизнью", и "рожают детей". В результате, модель может сообщить число детей от 3 до 7 лет в каждом доме на любую дату (шаг - месяц), в длительном периоде времени. Результаты получаются весьма неравномерными, учитывая характерные для нашей страны демографические "волны".

Дальше остается решить собственно оптимизационную задачу. Зная текущее расположение и емкость садиков, мы вычисляем обеспеченность жителей каждого дома их услугами, а также доступность садиков для их клиентов. Обеспеченность и доступность - две метрики, характеризующие положение дел в социальной сфере города.
Также нам известен операционный бюджет на поддержку детских садов. Пользователь-чиновник может выбрать любой год, изменить предполагаемый размер бюджета, и увидеть, как размер трат повлияет на метрики. При уменьшении бюджета модель "закрывает" сначала группы в детских садах, а при достижении определенного порога - и сады целиком. Наоборот, увеличение бюджета позволяет открыть новые группы там, где это наиболее необходимо. Таким образом, каждое решение содержит, кроме значений метрик, еще и конкретное распределение групп между детскими садами. Интерфейс, в котором работает пользователь, выглядит так (данные условные):

Садики.png

Разумеется, и здесь предел детализации модели не достигнут. Например, имеет смысл более детально рассматривать частные детские сады, принимающие на себя часть нагрузки; может оказаться более рациональным предоставлять им преференции, например - льготную аренду помещений, чем строить муниципальные сады. Нужно рассматривать и уровень требований граждан разных социальных категорий к детским садам: понятно, что в "элитном" районе спрос на услуги муниципальных ДОУ в любом случае будет невелик. Тем не менее, как я уже говорил выше, и в текущем состоянии инструмент позволяет получать достаточно достоверные оценки последствий тех или иных управленческих решений.

Остается надеяться, что подобные модели, обеспечивающие принятие обоснованных решений, позволяющие просчитать их последствия, будут действительно применяться на практике. Последствия недостаточно просчитанных реформ в социальной сфере каждый может ощутить на себе.
Саму модель можно и нужно совершенствовать, однако даже в нынешнем виде она, на наш взгляд, позволяет принимать куда более качественные решения, чем интуиция, которой приходится руководствоваться в отсутствие объективных оснований.

  • 1
радиусы доступности и количество мест в детсадах на 1000 жителей рассчитаны ещё полвека назад. и тогда же закреплены в СНиПах.
я надеюсь, что вы - честный человек и вернёте государству свою зарплату за годы этих так бы исследований, результаты которых совпадут со СНиПами

Не совсем понятен ваш пафос и отношение... но попробую ответить конструктивно.
Где конкретно ставить детские сады - в СНиПах не написано. Задача состоит именно в определении мест, где они должны располагаться, и их емкости. Я думаю, понятно, что точки размещения можно варьировать в новых районах, а емкость - в имеющихся садах. Также, думаю, понятно, что от того, насколько успешно это будет сделано, зависит то, удастся ли соблюсти нормативы при имеющихся бюджетных ограничениях.

Далее, что касается самих нормативов: сейчас происходит серьезная работа по их пересмотру и дифференциации. Ясно, что число детей на 1000 жителей 50 лет назад и сейчас - это, как говорится, две большие разницы. Очень отличается рождаемость в зависимости от уровня благосостояния, который можно очень грубо приравнять к классу застройки. Отличается и спрос на муниципальные услуги. Если строить сады в новых элитных районах по нормативам советского времени, они будут стоять пустыми - это факт (там меньше рожают, и меньше интерес к муниципальным садам). Вот это и называется нерациональным расходованием средств, которые можно было бы потратить там, где они действительно нужны.

Новое поколение градостроительных нормативов - отдельная тема, в которую я не буду сейчас сильно углубляться; скажу только, что основная их черта - дифференцированность по территориям и типам застройки.



я даже не буду спрашивать кто вы по профессии. вы сами посмотрите в свой диплом, не увидите там слово "архитектура" и сделаете правильные выводы))
но зарплату вернёте

Мда, второй в жизни случай тупого троллинга в моем журнале. Что ж, бывает... Это тоже профессия - не хуже, чем архитектор, аналитик или программист :)

и уровень требований граждан разных социальных категорий к детским садам: понятно, что в "элитном" районе спрос на услуги муниципальных ДОУ в любом случае будет невелик.

Замечательно, вообще-то. Вместо того, чтобы строить детские сады с нормальным контингентом, социалистические чиновники вышвыривают много работающих людей на обочину. "Пусть на свои деньги воспитывают" Это при том, что они и так дофига налогов платят.

Модель не учитывает главное: изменения в законодательстве. Когда стало выгодно рожать секретаршам и продавщицам, пошла волна детей, рождённых для детских денег. Когда изменили законодательство и зарабатывающие смогли получать деньги, вне зависимости от дохода, плюс отцы смогли сидеть с детьми, что позволяло матерям продолжать карьеру, пошла волна детей обеспеченных родителей. Что политики ещё удумают - фиг знает. Следующая волна будет от мигрантов, которые приехали и срочно родили, в надежде, что так не выгонят.

Поделюсь двумя фактами, которые узнал в процессе выполнения этой работы:

- Чиновники думают о том, чтобы как можно больше людей работало, а не сидело в декрете. Для меня самого это стало открытием. Даже рассматривается такая метрика - число матерей, которые пополнят рынок труда в результате оптимизации размещения садиков, и НДФЛ, который они заплатят. Другое дело, что у населения "элитных" районов другая мотивация. Они не доверяют качеству услуг муниципальных садов, матери там часто не работают безотносительно декрета, так что на них эта логика не распространяется.

- Еще одним открытием для меня стало то, что материнский капитал оказал очень слабое влияние на рождаемость, в пределах 1-2%. Гораздо сильнее на нее повлиял "гражданский оптимизм" - оценка людьми состояния дел в стране, и у них лично. Каким образом этот оптимизм достигается - другой вопрос, это уже политика, но главное то, что чисто материальная мотивация не так уж и сильна. Более того (вот это для меня открытием не было) - чем выше у людей объективный материальный достаток (а не его оценка), тем _меньше_ они рожают. Вопреки тому, что среди препятствий к рождению детей в опросах часто называют именно материальные проблемы. Впрочем, это все в социологии и психологии объяснено. То есть, рождаемость от оптимизма, или оценки материального положения - прямая зависимость, а рождаемость от действительного материального положения - обратная!

А вот насчет того, что модель не учитывает будущие изменения в законодательстве - вы полностью правы. Утешает то, что учесть их принципиально невозможно хотя бы потому, что наши законодатели сами не знают, какие законы примут завтра.

Это я сравнивал с Германией. Тут было две волны под изменение законодательства. А "материнский капитал" - это по сравнению с немецкими выплатами просто жульничество.

  • 1
?

Log in

No account? Create an account