Рус Eng Cn Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Кибернетика и программирование
Правильная ссылка на статью:

Приложение динамической модели согласования общих и частных интересов устойчивого развития на региональном уровне

Горбанева Ольга Ивановна

доктор технических наук

доцент, кафедра прикладной математики и программирования, Южный федеральный университет

344090, Россия, Ростовская область, г. Ростов-На-Дону, ул. Мильчакова, 8а, каб. 212

Gorbaneva Olga Ivanovna

Doctor of Technical Science

Associate Professor, Department of Applied Mathematics and Programming, Southern Federal University

344090, Russia, Rostovskaya oblast', g. Rostov-Na-Donu, ul. Mil'chakova, 8a, kab. 212

gorbaneva@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Мурзин Антон Дмитриевич

кандидат экономических наук

доцент, кафедра управления развитием пространственно-экономических систем, Южный федеральный университет, доцент, Донской государственный технический университет

344090, Россия, Ростовская область, г. Ростов-На-Дону, ул. Стачки, 200/1, каб. 210А

Murzin Anton Dmitrievich

PhD in Economics

Docent, the department of Development Control of Spatial and Economic Systems, Southern Federal University

344090, Russia, Rostovskaya oblast', g. Rostov-Na-Donu, ul. Stachki, 200/1, kab. 210A

admurzin@yandex.ru
Другие публикации этого автора
 

 
Анопченко Татьяна Юрьевна

доктор экономических наук

Советник ректора, Смоленский государственный университет

214000, Россия, Смоленская область, г. Смоленск, ул. Пржевальского, 4

Anopchenko Tat'yana Yur'evna

Doctor of Economics

Rector's Advisor, Smolensk State University

214000, Russia, Smolenskaya oblast', g. Smolensk, ul. Przheval'skogo, 4

davidova@mail.ru

DOI:

10.25136/2644-5522.2020.1.33241

Дата направления статьи в редакцию:

16-06-2020


Дата публикации:

03-07-2020


Аннотация: В статье представлены результаты апробации ранее представленной динамической социо-эколого-экономической модели синергетического развития отдельных субъектов в составе южно-российского макрорегиона, позволяющая согласовать общие и частные интересы каждого региона. Модель исследуется на материалах Южного федерального округа. Проведена идентификация модели для макрорегиона ЮФО на основе данных сайта госкомстата, находящихся в открытом доступе. Для идентификации были взяты временные ряды 2005, 2010, 2015-2017 годов. Такой выбор объясняется как причинами теоретическими (выбран шаг в пять лет для данных отдаленного периода и один год для данных ближнего периода), так и эмпирическими (не взяты данные кризисных периодов 2008 и 2012 годов, а также ближайших к ним лет).   В результате исследования сделано несколько дискуссионных выводов относительно стратегий поведения субъектов. Расчеты в частности показывают, что в нынешних условиях развивать собственную производственную сферу ни одному из регионов не выгодно, оптимальной стратегией для каждого из них является только наращивание потребления в надежде на производственную активность соседних регионов. Ввиду избрания данной рациональной стратегии всеми регионами одновременно, прогнозируется общая деградация производственной сферы и стагнация экономики регионов. Вместе с тем выявлено, что дальнейшее сокращение производства становится невыгодным практически всем отстающим регионам (республики ЮФО), в то время как опережающим регионам (области ЮФО) остается выгодным производственное бездействие.


Ключевые слова:

моделирование, общие интересы, частные интересы, согласование интересов, динамическая модель, управление региональным развитием, межрегиональное взаимодействие, производственная активность региона, макрорегион, субъекты ЮФО

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 18-010-00594.

Abstract: The article presents the results of approbation of the previously presented dynamic socio-ecological-economic model of the synergetic development of individual entities within the South Russian macro-region, which allows to harmonize the general and private interests of each region. The model is investigated on the materials of the Southern Federal District. The identification of the model for the macro-region of the Southern Federal District was carried out on the basis of the data of the website of the State Statistics Committee, which are in the public domain. For identification, the time series of 2005, 2010, 2015-2017 were taken. This choice is explained by both theoretical reasons (a step of five years was chosen for the long-term data and one year for the near-term data), and empirical (the data of the crisis periods of 2008 and 2012, as well as the years nearest to them, were not taken). As a result of the study, several controversial conclusions were drawn regarding the strategies of the subjects' behavior. Calculations show, in particular, that in the current conditions it is not profitable for any of the regions to develop its own production sphere; the optimal strategy for each of them is only to increase consumption in the hope of the production activity of neighboring regions. In view of the choice of this rational strategy by all regions at the same time, a general degradation of the production sphere and stagnation of the regional economy are predicted. At the same time, it was revealed that a further reduction in production becomes unprofitable for almost all lagging regions (the republics of the Southern Federal District), while the leading regions (the regions of the Southern Federal District) remain profitable for production inaction.


Keywords:

modeling, public interests, private interests, combining of interests, dynamic model, management of regional development, interregional interaction, production activity in the region, macroregion, SFD subjects

В данной статье изложены результаты практического продолжения исследований по моделированию согласования общественных и частных интересов к управлению устойчивым развитием [2, 3, 7], где субъектами системы выступают близ граничащие регионы, образующие макрорегион. В ходе исследования на практических данных исследуется оптимальное поведение регионов с целью повышения как собственного удельного потребления и уровня жизни населения, так и повышение удельного потребления всего макрорегиона [4, 5]. Для достижения этой цели регионы могут тратить имеющиеся у них средства как на свое развитие, так и развитие соседних регионов в системе [6, 7].

Рассматриваемая социо-эколого-экономическая модель развития региона имеет вид [3]:

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

Индекс обозначает номер экономического субъекта в системе. Время в модели дискретно и изменяется с шагом в один год.

В качестве параметров модели (1)-(11) заданы следующие величины:

валовый продукт региона (ВРП);

основные производственные фонды (ОПФ) в экономике;

численность занятого населения (ЧЗН);

валовая выработка, отношение произведенной продукции к затратам труда;

эластичность производства по основным фонда;

прирост выработки;

износ ОПФ, доля перенесенной на произведенный продукт стоимости;

соответственно прирост и убыль занятого населения;

выбросы агентом загрязняющих веществ в атмосферу и воду соответственно в году t;

для вычисления используется разность совокупных расходов региона и суммы общегосударственных, национально-экономических, жилищно-коммунальных и социально-культурных (консолидированного бюджета);

для вычисления используются соответственно доля обезвреживания загрязнителей для воздуха, доля повторно используемого ресурса в общем объеме использования вод.

Критерий оптимальности агента в модели естественно определить, как функцию сочетания общих и частных интересов:

.

где текущее удельное потребление агента, выступающую частным интересом региона; – удельное потребление всего макрорегиона, которое выступает общим интересом регионов в составе макрорегиона, коэффициент дисконтирования, – отражает заинтересованность региона в повышении удельного потребления всего макрорегиона, в качестве данного параметра используется удельный вес региона в совокупном потреблении.

Практическая апробация модели проводилась на материалах трансграничного взаимодействия субъектов Южного федерального округа (ЮФО) РФ, к которым относятся Ростовская область (в модели присвоен индекс i=1), Волгоградская область (i=2), Краснодарский край (i=3), Республика Адыгея (i=4), Астраханская область (i=5), Республика Калмыкия (i=6), Республика Крым (i=7).

Для исследования трансграничных взаимодействий регионов в составе ЮФО нужно произвести идентификацию параметров векторов модели для каждого региона, а также создать программу для расчета главных показателей, конкретно на временном промежутке с 2017 года по 2022 год.

Параметры модели и, в частности, коэффициент Ai(t) идентифицированы по данным Федеральной службы государственной статистики РФ [9].

1) Параметр производственной функции Кобба-Дугласа значений в статистических данных не имеет. Для нахождения использовалась формула для определения эластичности выпуска продукции Yi(t) по основным фондам: .

Для расчета коэффициента эластичности используются значения объема основных производственных фондов Ki(t) и ВРВ каждого региона Yi(t) за соответствующий период с усреднением арифметических значений.

В итоге получены следующие величины:

Регион

Величина

Значение

Ростовская область

0,214360

Волгоградская область

0,107626

Краснодарский Край

0,144864

Республика Адыгея

0,236457

Астраханская Область

0,078457

Республика Калмыкия

0,145812

Республика Крым

0,150498

2) Для расчета разности коэффициента воспроизводства и коэффициента выбытия трудовых ресурсов ( использованы данные естественного прироста по регионам за выбранные периоды, из которых формировалось среднее арифметическое.

3) Для определения параметра роста эффективности трудовых ресурсов используются данные производительности труда Ri(t) за соответствующие периоды, которое определяется отношением значения объема валового продукта Yi(t) и величиной трудоспособного населения Li(t). Затем рассчитывается ежегодный прирост. Для определения прироста в пятилетнем интервале 2005-2010 гг. и 2010-2015 гг. используется формула , а в дальнейших ежегодных интервалах . Все полученные параметры усредняются.

Регион

Величина

Значение

Ростовская область

0,009251

Волгоградская область

-0,017337

Краснодарский Край

0,024048

Республика Адыгея

0,001221

Астраханская Область

0,027663

Республика Калмыкия

0,002532

Республика Крым

0,017375

4) Коэффициент износа основных фондов получен из данных статистики в прямом виде за каждый год и усредняется.

5) Удельные выбросы загрязняющих веществ при производственной деятельности в атмосферу и воду являются параметрами природоохранной технологии, которые регулируются государством. Удельные выбросы загрязняющих веществ от источников жизнедеятельности человека не контролируются. Для определения этих данных используются величины объемов сброса регионом загрязняющих веществ в атмосферу и воду за указанные моменты времени, а также процент загрязнений, соответственно, воздуха и воды, производством и жизнедеятельностью людей. Обозначим их соответственно prKai(t), prLai(t), prKwi(t) и prLwi(t), причем prKai(t) + prLai(t) = 1 и prKwi(t) + prLwi(t) = 1.

Для расчетов также использованы ранее идентифицированные данные объемов основных фондов Ki(t) и трудоспособного населения Li(t). Искомые величины вычисляются следующим образом:

, , ,

В итоге по регионам ЮФО получены следующие величины:

Регион

Величина

Значение

Ростовская область

8,34E-05

5,365E-05

0,0232252

0,0756389

Волгоградская область

9,585E-05

6,303E-05

0,0687909

0,0617981

Краснодарский Край

4,2518E-05

0,00013121

0,02400843

0,22684937

Республика Адыгея

2,35727E-05

8,18161E-05

0,028614278

0,10440849

Астраханская Область

5,63E-05

2,27E-05

0,185544

0,085229

Республика Калмыкия

2,222E-06

0,0001432

0,0220744

0,0896685

Республика Крым

3,64224E-06

9,41469E-07

0,02335533

0,006049158

6) Для расчета коэффициентов эффективности природоохранных ассигнований и соответственно с индексом a – для атмосферы, с индексом w – для воды используются данные о доле обезвреживания загрязняющих веществ. Для воздушной среды можно взять прямые данные статистики, а для оценки затрат на охрану водной среды используются удельный вес повторно используемой воды. Обозначим подобные величины doai(t) для воздуха и dowi(t) для воды. Для расчетов используются определенные ранее величины объемов сброса загрязняющих веществ в атмосферу и воду .

Величину расходов на компенсацию ущерба окружающей среды от загрязняющих веществ определим на основе имеющихся данных официальной статистики как разность совокупных расходов региона и суммы общегосударственных, национально-экономических, жилищно-коммунальных и социально-культурных (консолидированного бюджета). Данные расходы обозначим величиной . Затем рассчитывается величина отношения экологических расходов и общих расходов , т.е. , что дает долю расходов на ликвидацию загрязнений. Будем считать, что расходы на очистку воды и воздуха пропорциональны объемам сбросов загрязняющих веществ. Т.е. на примере расходов на очистку воды

.

После чего вычисляем искомые величины из (7)-(8) по формулам:

.

В итоге по регионам ЮФО:

Регион

Величина

Значение

Ростовская область

0,000393

0,000104

Волгоградская область

0,000497

0,000528

Краснодарский Край

0,000635

9,42E-05

Республика Адыгея

0,016904

0,002975

Астраханская Область

0,00085

0,001107

Республика Калмыкия

0,029967

0,002841

Республика Крым

0,000772

0,001659

7) Коэффициент заинтересованности агента в повышении удельного потребления макрорегиона ri(t) рассчитывается как доля потребления региона в общем потреблении по формуле

.

Регион

Величина

Значение

Ростовская область

0,278

Волгоградская область

0,18

Краснодарский Край

0,438

Республика Адыгея

0,05695

Астраханская Область

0,05695

Республика Калмыкия

0,00899

Республика Крым

0,01

8) Индексы Аi(t) влияния инновационной активности регионов Российской Федерации за 2005, 2010, 2015 годы получены в результате предшествующих исследований Д.А. Лозовицкой и Е.И. Лазаревой на основе официальных данных Росстата [8].

9) Начальные значения параметров модели Ki(0), Li(0) и Ri(0) определяются по официальным данным Росстата [10]) об объеме основных фондов и величине трудоспособного населения, а также нахождением отношения выработки ВВП к трудовым ресурсам соответственно каждого региона за 2017 год.

10) Коэффициент дисконтирования ρ принимаем на основе средней ставки рефинансирования Центрального банка Российской Федерации за рассматриваемый период: ρ=0,094.

К стратегии каждого региона относятся:

1) Доля от ВРП, которая идет на производственные цели;

2) Доли от производственных инвестиций, которые идут на ликвидацию последствий загрязнения атмосферы и воды;

3) Доли от производственных инвестиций, которые идут на общее развитие макрорегиона, так и на собственное развитие (при i=j). Также доля выделяется регионом на внешние по отношению к ЮФО цели (федеральные и межокружные программы и проекты).

При помощи имитационного моделирования равновесие по Нэшу ищется способом, предложенным Усовым А.Б. [1]. В результате именно сценарии с маленькими значениями давали большие значения функции выигрыша агента, по сравнению с большими .

Для сокращения неблагоприятного воздействия на социально-экологическую среду введем ряд пороговых экономико- экологических ограничений:

(12)

Первое из условий (12) определяет требования к экономическому развитию субъекта, а последующие два позволяют ограничить предельно допустимые выбросы и сбросы загрязняющих веществ в окружающую среду.

Результаты моделирования при заданных условиях устойчивого развития показывают, что всем регионам одновременно удастся повысить ВРП на 2% и уменьшить загрязнения на 7% по сравнению с изначальными значениями. При этом Волгоградская область и Астраханская область почти все средства должны направить на восполнение основных фондов, оставляя незначительную часть на потребление. Причем Астраханской области не хватит своих средств на повышение ВРП, ей в должна помочь Ростовская область, направив 40% своих инвестиций в развитие соседнего региона. Меньше всего средств на инвестиции в развитие может направить Республика Адыгея – 22%. Все остальные регионы инвестируют 55-60%.

Повысить ВРП всех регионов ЮФО на 3% по сравнению с последней таблицей не удастся, так как Ростовской области придется направить все средства на помощь Астраханской области. Возможна ситуация одновременного повышения ВРП на 3% для всех регионов, кроме Астраханской области, при этом она сможет повысить ВРП только на 1%. При этом Волгоградская область, Республика Крым и Республика Калмыкия на инвестиции должны направить 87% бюджетных ресурсов. Меньше всего на инвестиции сможет направить Республика Адыгея - 35%. Остальные регионы – около 80%. Ростовская область должна направить в Волгоградскую область – до 40% своих инвестиций.

Максимально увеличить ВРП можно на 8% для Республики Адыгея, на 7% - для Ростовской области, на 4% - для Республики Калмыкии и Республики Крым, на 3% - для Краснодарского края, на 2% - для Волгоградской области, на 1% - для Астраханской области. В этом случае Краснодарский край должен выделить на инвестиции в Ростовскую область - 20% ресурсов. Примечательно, что в этом случае Краснодарскому краю не хватит средств на повышение ВРП с 3% до 4%, но хватает ресурсов, чтобы повысить ВРП Ростовской области с 5% до 7%.

Дальнейшее увеличение ВРП невозможно.

Таким образом, выявлено, что оптимальной стратегией каждого региона в нынешних условиях является полное сокращение инвестиций в развитие производства. Расчеты показали, что республикам ЮФО всеобщее сокращение производства становится сразу невыгодным, в то время как областям ЮФО такая стратегия остается выгодной и на перспективу.

Полученные результаты характеризуются высокой корреляцией с наблюдаемыми процессами в ЮФО и свидетельствуют о высокой адекватности модели.

Библиография
1. Ougolnitsky, G.A., Usov, A.B. Computer Simulations as a Solution Method for Differential Games / Computer Simulations: Advances in Research and Applications. Eds. MD Pfeffer and E. Bachmaier. NY: Nova Science Publishers, 2018. P. 63-106.
2. Анопченко, Т.Ю., Мурзин, А.Д., Угольницкий, Г.А. Моделирование согласования интересов в задачах управления устойчивым развитием территорий // Экономика природопользования, (6), 2017. C. 35-47.
3. Горбанева О.И., Мурзин А.Д., Угольницкий Г.А. Механизмы согласования интересов при управлении проектами развития территорий. // Системное моделирование социально-экономических процессов аннотации к докладам 41-ой Международной научной школы-семинара имени академика С.С. Шаталина. Под редакцией В.Г. Гребенникова, И.Н. Щепиной. 2018. С. 68.
4. Горбанева О.И., Мурзин А.Д., Угольницкий Г.А. Механизмы согласования интересов при управлении проектами развития территорий. // Управление большими системами: сборник трудов, 71, 2018. С. 61-97.
5. Дружинин, А.Г., Угольницкий, Г.А. Устойчивое развитие территориальных социально-экономических систем: теория и практика моделирования. М.: Вузовская книга. 2013. 224 c.
6. Анопченко Т.Ю., Лазарева Е.И., Лозовицкая Д.С., Мурзин А.Д. Анализ ключевых параметров устойчивого инновационного развития региона в условиях цифровизации экономики // Наука и образование: хозяйство и экономика; предпринимательство; право и управление, 1 (104), 2019. С. 7-12.
7. Угольницкий Г.А., Горбанева О.И., Усов А.Б., Агиева М.Т., Мальсагов М.Х. Теория управления устойчивым развитием активных систем. // Управление большими системами: сборник трудов, Т. 84. 2020 С. 89-113.
8. Лазарева Е.И., Лозовицкая Д.С. Эконометрическая оценка параметра научно-технического прогресса в модели инновационного экзогенного экономического роста // Вестник Российского университета дружбы народов, 1(28), 2020. C. 123-136.
9. Регионы России. Социально-экономические показатели. Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: https://gks.ru (дата доступа: 31.05.2020)
References
1. Ougolnitsky, G.A., Usov, A.B. Computer Simulations as a Solution Method for Differential Games / Computer Simulations: Advances in Research and Applications. Eds. MD Pfeffer and E. Bachmaier. NY: Nova Science Publishers, 2018. P. 63-106.
2. Anopchenko, T.Yu., Murzin, A.D., Ugol'nitskii, G.A. Modelirovanie soglasovaniya interesov v zadachakh upravleniya ustoichivym razvitiem territorii // Ekonomika prirodopol'zovaniya, (6), 2017. C. 35-47.
3. Gorbaneva O.I., Murzin A.D., Ugol'nitskii G.A. Mekhanizmy soglasovaniya interesov pri upravlenii proektami razvitiya territorii. // Sistemnoe modelirovanie sotsial'no-ekonomicheskikh protsessov annotatsii k dokladam 41-oi Mezhdunarodnoi nauchnoi shkoly-seminara imeni akademika S.S. Shatalina. Pod redaktsiei V.G. Grebennikova, I.N. Shchepinoi. 2018. S. 68.
4. Gorbaneva O.I., Murzin A.D., Ugol'nitskii G.A. Mekhanizmy soglasovaniya interesov pri upravlenii proektami razvitiya territorii. // Upravlenie bol'shimi sistemami: sbornik trudov, 71, 2018. S. 61-97.
5. Druzhinin, A.G., Ugol'nitskii, G.A. Ustoichivoe razvitie territorial'nykh sotsial'no-ekonomicheskikh sistem: teoriya i praktika modelirovaniya. M.: Vuzovskaya kniga. 2013. 224 c.
6. Anopchenko T.Yu., Lazareva E.I., Lozovitskaya D.S., Murzin A.D. Analiz klyuchevykh parametrov ustoichivogo innovatsionnogo razvitiya regiona v usloviyakh tsifrovizatsii ekonomiki // Nauka i obrazovanie: khozyaistvo i ekonomika; predprinimatel'stvo; pravo i upravlenie, 1 (104), 2019. S. 7-12.
7. Ugol'nitskii G.A., Gorbaneva O.I., Usov A.B., Agieva M.T., Mal'sagov M.Kh. Teoriya upravleniya ustoichivym razvitiem aktivnykh sistem. // Upravlenie bol'shimi sistemami: sbornik trudov, T. 84. 2020 S. 89-113.
8. Lazareva E.I., Lozovitskaya D.S. Ekonometricheskaya otsenka parametra nauchno-tekhnicheskogo progressa v modeli innovatsionnogo ekzogennogo ekonomicheskogo rosta // Vestnik Rossiiskogo universiteta druzhby narodov, 1(28), 2020. C. 123-136.
9. Regiony Rossii. Sotsial'no-ekonomicheskie pokazateli. Federal'naya sluzhba gosudarstvennoi statistiki. Rezhim dostupa: https://gks.ru (data dostupa: 31.05.2020)

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Предмет исследования – практическое приложение динамической модели согласования общих и частных интересов устойчивого развития на региональном уровне.

Методология исследования основана на сочетании теоретического и модельного подходов с применением методов анализа, математического моделирования, обобщения, сравнения, синтеза.

Актуальность исследования важностью реализации целей и принципов устойчивого развития (как на международном, так и на региональном уровнях) и, соответственно, необходимостью изучения и проектирования требуемых условий, включая согласование общих и частных интересов развития экономических субъектов.

Научная новизна связана с полученными автором выводами о том, что оптимальной стратегией каждого региона является полное сокращение инвестиций в развитие производства. Республикам всеобщее сокращение производства становится сразу невыгодным, в то время как областям такая стратегия остается выгодной и на перспективу. Логичность данного вывода вызывает вопросы. Каким образом полное сокращение инвестиций в производство будет способствовать устойчивому развитию отдельных регионов и кластера в целом – не ясно. Вывод о том, что «Полученные результаты характеризуются высокой корреляцией с наблюдаемыми процессами в ЮФО и свидетельствуют о высокой адекватности модели» требует фактологического подтверждения, а также сопоставления с данными, полученными в аналогичных исследованиях другими авторами.

Статья написана русским литературным языком. Стиль изложения научный.

Структура рукописи включает следующие разделы (в виде отдельных пунктов не выделены, не озаглавлены): Введение (результаты практического продолжения исследований по моделированию согласования общественных и частных интересов к управлению устойчивым развитием, близграничащие регионы, макрорегион, оптимальное поведение регионов с целью повышения удельного потребления и уровня жизни населения, а также удельного потребления всего макрорегиона), Социо-эколого-экономическая модель развития региона (экономические субъекты в системе, время, шаг в один валовый продукт региона, основные производственные фонды, численность занятого населения, валовая выработка, отношение произведенной продукции к затратам труда, эластичность производства по основным фондам, прирост выработки, доля перенесенной на произведенный продукт стоимости, прирост и убыль занятого населения, выбросы загрязняющих веществ в атмосферу и воды, критерий оптимальности агента в модели, функция сочетания общих и частных интересов), Практическая апробация модели проводилась (трансграничное взаимодействие субъектов Южного федерального округа – Ростовская область, Волгоградская область, Краснодарский край, Республика Адыгея, Астраханская область, Республика Калмыкия, Республика Крым, идентификация параметров векторов модели для каждого региона, программа для расчета главных показателей с 2017 года по 2022 гг., данные Федеральной службы государственной статистики, параметр производственной функции Кобба-Дугласа, разность коэффициентов воспроизводства и коэффициента выбытия трудовых ресурсов, параметр роста эффективности трудовых ресурсов, коэффициент износа основных фондов, удельные выбросы загрязняющих веществ при производственной деятельности в атмосферу и воду, коэффициенты эффективности природоохранных ассигнований, величина расходов на компенсацию ущерба окружающей среды от загрязняющих веществ, коэффициент заинтересованности агента в повышении удельного потребления макрорегиона, индексы влияния инновационной активности регионов, коэффициент дисконтирования, доля от ВРП, которая идет на производственные цели; доли от производственных инвестиций, которые идут на ликвидацию последствий загрязнения атмосферы и воды; доли от производственных инвестиций, которые идут на общее развитие макрорегиона, так и на собственное развитие, доля, которая выделяется регионом на внешние цели, имитационное моделирование, равновесие по Нэшу, экономико-экологически ограничения, результаты моделирования), Заключение (выводы), Библиография.

Текст включает пять таблиц. Таблицы (номер, название) и ссылки на них в предшествующем тексте следует оформить надлежащим образом. Число значащих цифр в приведённых результатах моделирования также нужно уточнить в соответствии с точностью исходных данных.

Содержание в целом соответствует названию. Для подтверждения адекватности модели полученные в ходе имитационного моделирования результаты (особенно за 2017–2019 гг.) необходимо сопоставить с фактическими данными, за другие годы – с имеющимися прогнозным значениям. Жидкие загрязняющие вещества, попадающие в гидросферу, следует именовать сбросами. В числе субъектов Южного федерального округа выделяется также город Севастополь.

Библиография включает девять источников отечественных авторов – монографии, научные статьи, Интернет-ресурсы. Библиографические описания большинства источников нуждаются в корректировке в соответствии с ГОСТ и требованиями редакции, например:
1. Ougolnitsky G. A., Usov A.B. Computer simulations as a solution method for differential games // Computer simulations: advances in research and applications / eds. M. D. Pfeffer, E. Bachmaier. N. Y. : Nova Science Publishers, 2018. P. 63–106.
2. Анопченко, Т.Ю., Мурзин, А.Д., Угольницкий, Г.А. Моделирование согласования интересов в задачах управления устойчивым развитием территорий // Экономика природопользования. 2017. № 6. C. 35–47.
3. Горбанева О.И., Мурзин А.Д., Угольницкий Г.А. Механизмы согласования интересов при управлении проектами развития территорий. // Системное моделирование социально-экономических процессов аннотации к докладам 41-ой Международной научной школы-семинара имени академика С.С. Шаталина / под ред. В. Г. Гребенникова, И. Н. Щепиной. Место издания ??? : Наименование издательства ???, 2018. С. 68.
5. Дружинин А. Г., Угольницкий Г. А. Устойчивое развитие территориальных социально-экономических систем: теория и практика моделирования. М. : Вузовская книга, 2013. 224 c.
8. Лазарева Е. И., Лозовицкая Д. С. Эконометрическая оценка параметра научно-технического прогресса в модели инновационного экзогенного экономического роста // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия : ???. 2020. № 1. C. 123–136.
Имеет место излишнее самоцитирование.

Апелляция к оппонентам практически отсутствует, что необходимо исправить.

В целом материал представляет интерес для читательской аудитории, однако рукопись нуждается в существенной доработке (в части обсуждения полученных результатов, их сопоставления с фактическими данными, оформления таблиц), после чего может быть рассмотрена на предмет публикации в журнале «Кибернетика и программирование» либо «Тренды и управление».