Маркетинг и логистика

Арский Александр Александрович

Аннотация: в статье представлена авторская интерпретация применения методики агентного моделирования наряду с системным анализом, для формирования оценки факторного воздействия оказываемого на горно-металлургический комплекс России и влияющий на региональный и международный рынок. В исследовании представляются области оценки, на которые по мнению автора, необходимо обратить внимание в первую очередь, к ним отнесены область конкурентной среды и область экологической и техносферной безопасности.

События последних трех лет, обусловили необходимость трансформации экономики России. Процесс этой трансформации совпал с тектоническими сдвигами в мировой экономике и политике, назревшими в результате пренебрежения международным правом у государств, упускающих свое экономическое доминирование в международной экономике. Актуальной задачей для России является не только адаптация к текущим и перспективным изменениям конъюнктуры международного рынка, но и обеспечение себе конкурентных преимуществ в добыче и переработке сырья, которого год от года в мировой экономике требуется все больше и больше. Структура российского экспорта претерпела за последние десять лет существенные изменения, хотя по-прежнему продажа углеводородов обеспечивает большую часть поступления в бюджет, но и такие номенклатуры, как металлы и продовольствие уверенно наращивают свои доли в объеме экспорта. В этой связи экономика России должна быть готова не только к развитию своего потенциала в новых условиях, но и к защите, поддержанию положительной динамики в наметившемся росте производства.

Актуальной задачей повышения качества организации и планирования производства, является применение инструментов прогнозирования, обеспечивающих не только точность прогнозирования (такие как системный анализ), но и обеспечивающие учет совокупности многофакторного воздействия субъектов международного рынка на развитие собственного потенциала и его влияния на потенциал нашей страны.

Автором в результате эксперимента установлено, что эффективным инструментом прогнозирования факторного воздействия в международной торговле, является агентное моделирование. Агентное моделирование – это метод изучения сформированной имитационной модели поведения независимых субъектов, решающих не только частные задачи, но и имеющие разнонаправленные цели относительно друг друга. [2]

В отличии от системного анализа, в особенности от исследовании операций (процессов), агентное моделирование оперирует не только количественными показатели – время, стоимость, количество операций, но и качественными показателями – периоды реализации рисков, напряженность конкурентного поля и т.д. Таким образом агентное моделирование учитывает факторы, которые имеют не экономическую, а политическую или социальную природу – санкционные ограничения, действия в формате солидарности в союзе стран («блоковые мышление»), а также риски крайних мер в экономике – диверсии (уничтожение газопровода «Северный поток»), террористические акты (атаки украинских неонацистов по нефтеперерабатывающей инфраструктуре России), саботаж, технологический шпионаж и т.д. [3]

В контексте того, что Россия в условиях трансформации экономики, решает не только задачи развития на макроуровне, но и задачи интеграционного характера с партнерами по СНГ, ЕАЭС и БРИКС, на уровне ответственных министерств и ведомств формируются планы, концептуального характера, цель которых комплексное развитие экономики страны. К таким руководящим документам можно отнести Стратегию пространственного развития России до 2030 г.

Так, в частности «…одним из основных принципов пространственного развития в сфере промышленности является содействие созданию и развитию транспортной, энергетической и иной инфраструктуры для формирования минерально-сырьевых центров, в пределах которых залегают крупные и уникальные месторождения стратегических видов минерального сырья, в том числе углеводородного сырья и (или) дефицитных видов твердых полезных ископаемых, планирование создания объектов, связанных с добычей углеводородного сырья, и горно-обогатительных комбинатов» [1]. Рассмотрим это положение стратегии в аспекте горно-металлургического комплекса. В контексте применения алгоритма агентного моделирования, развитие коммуникаций, обеспечивающих логистику руды и продукции ее переработки, может обеспечивать формирование комплексной модели оптимальной локализации таких производств, с целью оптимизации логистических издержек материально-технического снабжения и распределения готовой продукции. Локализация производств, как идея не нова, теория Штандорта, изложенна немецким экономистом В. Лаунхардтом еще в 1882 году. В свое время на базе данной теории строились некоторые концепции в промышленности и торговле. В наши дни агентное моделирование позволяет рассмотреть локализацию через призму интересов каждого отдельного субъекта. Например, в логистических системах, особенно интегрированных на базе производственного кластера, материальная база субъектов находится на разном удалении друг от друга. Создается впечатление, что оптимальная локализация, это равное удаление или максимальное приближение всех субъектов к одной точке, однако это не так. Принимая только один фактор во внимание – фактор мобильности, рациональным является приоритет приближения горнообогатительного комбината к руднику или карьеру, а не приближение к руднику или карьеру транспортного гаражного комплекса, обеспечивающего перемещения материальных потоков руды, шлама или готовой продукции. [5]

Далее стратегия предусматривает «…развитие промышленности, включая металлургию и машиностроение, в том числе за счет передачи в аренду инвесторам перспективных предприятий угольной промышленности и вывода из эксплуатации неэффективных и убыточных предприятий со сложными горногеологическими условиями и (или) опасных по внезапным выбросам и газу, имеющих высокие риски возникновения аварий и инцидентов».[1] В этом случае применение агентного моделирования позволяет установить и объективно отразить аварийность производств и те последствия, шаги, которые должен предпринять новый собственник для профилактики рисков техногенного характера. Почему важна оценка техногенных рисков? Прежде всего новый собственник должен осуществлять инвестиционное планирование на основе достоверных объективных данных, сведения об аварийности имущественного комплекса и динамики природной и техносферной среды, должны быть изучены и оценены, чтобы инвестор не столкнулся с дополнительными затратами, которые он не учел на этапе разработки бизнес-плана. Здесь возможен учет факторного воздействия дополнительных издержек в оценке по методу NPV (Net present value) и методу PP (Payback period).

Рассмотрев два принципа Стратегии пространственного развития, возможно констатировать гибкость достижения целей на их основе при применении алгоритма агентного моделирования. В этой связи, необходимо определить основные приоритетные области исследования и оценки состояния горно-металлургической отрасли России.

1. Область конкурентной среды федерального рынка, международного регионального рынка и мирового рынка. Объект исследования сезонные колебания спроса и векторы стратегий предметных областей партнеров России (например стратегия промышленности КНР). [4] Необходимо установить предпочтения основных партнеров России на том или ином рынке, исходя из маркетинговых стратегий России и ее партнеров. В этой связи важна оценка тех задач, которые обеспечиваются импортом из России руд или металлов.
2. Область экологической и техносферной безопасности того или иного объекта горно-металлургического комплекса России. Периодизация реализованных рисков, поведение агентов, вовлеченных в реализованный риск, реакция экосистемы и социума (общественный резонанс). В этой связи важен и комплекс реализованных мероприятий по защите экологической среды жизни и здоровья персонала предприятия. [6]

Данные утверждения могут сформировать гипотезу о необходимости синтеза управленческих решений на основе комплексного применения агентного моделирования и системного анализа для полноты учета факторов, генерируемых в национальной экономике России и на международном рынке.

Автором будут продолжены исследования рассмотренной выше предметной области, на базе Лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов Центрального экономико-математического институт РАН. Предполагается, что результатами исследований станут рекомендации по использованию агентного моделирования на уровне субъектов экономики, что в свою очередь повысит прикладное значение этой методики.

Список использованных источников:

1. Стратегия пространственного развития России http://government.ru/news/53917/ [Электронный документ]. (Дата обращения: 16.02.2025 г.)
2. Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Epstein J.M. Agent-based modeling for a complex world. – 2nd edition, revised. – M.: Scientific publications department, GAUGN, – 2022. – 74 p. ISBN 978-5-6045843-4-7
3. Спартак А. Н., Чеклина Т. Н. Торгово-экономическое сотрудничество России со странами Европы до и после начала специальной военной операции // Российский внешнеэкономический вестник. – 2023. – № 2. – С. 8-46. – DOI 10.24412/2072-8042-2023-2-8-46.
4. Erokhin V., Endovitsky D., Bobryshev A., Kulagina N., & Ivolga A. (2019). Management Accounting Change as a Sustainable Economic Development Strategy during Pre-Recession and Recession Periods: Evidence from Russia. Sustainability, 11(11), 3139. https://doi.org/10.3390/su11113139.
5. Арский А. А. Технология снижения логистических издержек // Управленческие науки. – 2013. – № 4. – С. 54-56. – EDN RTOACR.
6. Арский А. А. Экологические аспекты агент-ориентированной модели развития трансформационных логистических центров // Вестник Московского финансово-юридического университета МФЮА. – 2024. – № 1. – С. 109-113. – DOI 10.52210/2224669X_2024_1_109. – EDN DWWGBI.

УДК 622; 519.86

Арский А.А. — кандидат экономических наук, доцент, старший научный сотрудник Лаборатории компьютерного моделирования социально-экономических процессов, ФГБУН «Центральный экономико-математический институт РАН», Москва, Россия.

E-mail: arskiy@list.ru

Agent-based modeling in the mining and metallurgical complex of Russia

Arskiy A. — Candidate of economic sciences, associate professor, Senior research fellow, Laboratory for computer modeling of socio-economic processes, Central economics and mathematics institute of the Russian Academy of sciences, Moscow, Russia.

Annotation: The article presents the author’s interpretation of the application of the agent-based modeling technique along with system analysis to form an assessment of the factor impact exerted on the mining and metallurgical complex of Russia and influencing the regional and international market. The study presents areas of assessment that, in the author’s opinion, need to be given priority attention, including the area of ​​the competitive environment and the area of ​​environmental and technosphere safety.