Моделирование устойчивости жилищно-строительного комплекса на основе организационно-экономического взаимодействия субъектов

В статье поднимается проблема структуры социально-экономической системы жилищно-строительного комплекса (ЖСК) в части организационно-экономического взаимодействия ее участников на фоне энтропийного воздействия окружающей макроэкономической среды. Целью исследования является определение с точки зрения системно-информационного подхода к управлению методов выхода на новый уровень устойчивого неравновесия со средой и сохранение гомеостаза данной системы. Так как основным фактором сферы жилищного строительства является построенное жилье, первой задачей стало подробное исследование обеспеченности им домохозяйств России в целом и Иркутской области в частности путем анализа динамики данных переписей населения 2002, 2010 и 2020 гг. В результате была предложена идея «наилучшей» структуры жилищного фонда по числу комнат, соответствующих составу домохозяйств. Для достижения «наилучшей» обеспеченности населения жильем необходимы своевременные организационно-экономические изменения, одним из которых по праву можно считать введение проектного финансирования. В целях выхода на новый уровень устойчивого равновесия системы ЖСК необходима согласованность действий всех субъектов для минимизации разрыва между реальной и «наилучшей» структурой жилищного фонда. Второй задачей авторов исследования стал поиск решения многокритериальной проблемы согласования интересов экономических субъектов в жилищном строительстве, для чего был использован генетический алгоритм платформы MATLAB. Варианты, приемлемые для всех участников, выбирались из множества альтернатив (оптимальных по Парето), исходя из предпочтений лица, принимающего решение. На эту роль было императивно назначено государство, а критерием оптимальности стал минимум разрыва между «наилучшим» и фактическим состоянием обеспеченности жильем домохозяйств разного количественного состава. Результат моделирования показал, что эффективное взаимодействие ради единой цели возможно, но стоимостной фактор так или иначе перекладывается на плечи потребителя. Результаты исследования будут интересны студентам и аспирантам, изучающим экономику в строительстве, а также представителям банков и региональных властей, специалистам в области жилищного строительства.

1. Абдеев Р. Ф. Философия информационной цивилизации. М.: ВЛАДОС; 1994. 336 с.

2. Назаретян А. П. Нелинейное будущее: сингулярность XXI века как элемент мегаистории. Век глобализации. 2015;(2):18–34.

3. Горский Ю. М., Астафьев В. И., Казначеев В. П. и др. Гомеостатика живых, технических, социальных и экономических систем. Новосибирск: Наука; 1990. 350 с.

4. Грушина О. В. Стратегия обеспечения доступности жилья в Российской Федерации. Иркутск: Изд-во БГУ; 2017. 218 с.

5. Колодяжный С. А. и др. Организационно-экономические изменения инвестиционно-строительного комплекса на инновационной основе как процесс обеспечения его устойчивого развития. Воронеж: Воронежский ГАСУ; 2014. 147 с.

6. Шеломенцева Н. Н., Грушина О. В., Красноштанова Т. А. Моделирование согласования интересов эко номических субъектов в жилищном строительстве. Мир новой экономики. 2023;17(1):103–116. DOI: 10.26794/2220–6469–2022–17–1–103–116

7. Шеломенцева Н. Н. Формирование стратегии предложения жилья застройщиками в условиях проектного финансирования. Автореф. дис. … канд. экон. наук. Иркутск: БГУ; 2021. 24 с.

8. Грушина О. В., Шеломенцева Н. Н. К проблеме обеспеченности населения доступным и комфортным жильем. Актуальные проблемы экономики и менеджмента. 2019;(1):17–25.

9. Нуреев Р. М., Гуляева О. А. Недвижимость домашних хозяйств: институциональный анализ. Terra Economicus. 2021;19(2):39–57. DOI: 10.18522/2073–6606–2021–19–2–39–57

10. Макаров Д. А., Юденко М. Н. Системное моделирование экономического взаимодействия участников в сфере жилищного строительства. Экономика строительства. 2021;(2):28–38.

11. Liu M., Le Y., Hu Y., Xia B., Skitmore M., Gao X. System dynamics modeling for construction management research: Critical review and future trends. Journal of Civil Engineering and Management. 2019;25(8):1–12. DOI: 10.3846/jcem.2019.10518

12. Smith M. J. Dynamic modeling of housing markets: An agent-based approach. Journal of Economic Dynamics and Control. 2011;35(9):1454–1471. DOI: 10.1016/j.jedc.2011.03.002

13. Crooks A., Heppenstall A., Malleson N., Manley E. Agent-based modeling and the city: A gallery of applications. In: Shi W., Goodchild M.F., Batty M., Kwan M. P., Zhang A., eds. Urban informatics. Singapore: Springer-Verlag; 2021:885–910. (The Urban Book Series). DOI: 10.1007/978–981–15–8983–6_46

14. Steinbacher M., Raddant M., Karimi F., et al. Advances in agent-based modeling of economic and social behavior. SN Business & Economics. 2021;1(7):99. DOI: 10.1007/s43546–021–00103–3

15. Прохорова И. А., Аверьянова С. С. Применение генетических алгоритмов при решении много критериальных задач. Наука ЮУрГУ: мат. 72-й науч. конф. Челябинск: ЮУрГУ; 2020:112–120. URL: https://www.researchgate.net/publication/351023529_PRIMENENIE_GENETICESKIH_ALGORITMOV_PRI_RESENII_MNOGOKRITERIALNYH_ZADAC (дата обращения: 16.08.2024).

16. Nan Y., Ishibuchi H., Shu T., Shang K. Analysis of real-world constrained multi-objective problems and performance comparison of multi-objective algorithms. In: Proc. genetic and evolutionary computation conf. (GECCO’24). New York, NY: Association for Computing Machinery; 2024:576–584. DOI: 10.1145/3638529.3653994

17. Шеломенцева Н. Н. Многокритериальная задача в жилищном строительстве. Антоник В.Г., ред. Динамические системы и компьютерные науки: теория и приложения (DYSC 2023). Мат. 5-й Междунар. конф. (Иркутск, 18–23 сентября 2023 г.). Иркутск: Изд-во ИГУ; 2023:221–222.

18. Zhu X., Meng X., Zhang M. Application of multiple criteria decision making methods in construction: A systematic literature review. Journal of Civil Engineering and Management. 2021;27(6):372–403. DOI: 10.3846/jcem.2021.15260

19. Холоднов В.А., Лебедева М.Ю., Краснобородько Д.А., Кулишенко Р.Ю. Открытые альтернативы MATLAB для решения многоцелевой оптимизации. Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета). 2020;(54):80–86. DOI: 10.36807/1998–9849–2020–54–80–80–86

20. Куликова А. В Иркутской области в 2021 году жилья ввели на 8,9% больше, чем в 2020 году. Сибдом. 2022. URL: https://irk.sibdom.ru/news/17339/ (дата обращения: 04.07.2024).