Моделирование работы предприятий в условиях эпидемии на базе агент-ориентированного и ситуационного подходов
Аннотация
В период эпидемии на первый план выходит поиск баланса в предотвращении распространения заболевания и поддержании производства и доходов населения. Несмотря на значительное количество социально-экономических исследований последствий коронакризиса, актуальной задачей остается создание инструментов для анализа альтернативных управленческих стратегий со стороны предприятий и государства, готовых к применению в случае вспышки новых опасных инфекций. Целью данного исследования является моделирование связанных с распространением эпидемии изменений в работе предприятий промышленности, торговли и сферы обслуживания и влияния этих изменений на объемы выпуска продукции и оказания услуг. Представляемое исследование основано на сочетании агент-ориентированного и ситуационного моделирования. Агент-ориентированная модель отражает структуру населения, контакты агентов, занятость и получение образования, а также функции государственного управления. Распространение заболевания среди населения воспроизводится на основе автоматной модели. Работа предприятий в условиях распространения эпидемии описывается дискретно-ситуационной сетью, включающей управление производством и персоналом. Разработанные модели и алгоритмы были встроены в искусственное общество в программном комплексе МЕБИУС, которое воспроизводит население и экономику России, а также ее торговые связи с зарубежными странами. Расчеты проводились в рамках базового сценария и пяти сценариев развития эпидемии, отражающих различные сочетания ограничительных мер и финансовых стимулов. Анализ результатов проводился в разрезе отраслевой принадлежности организаций. Наибольшую чувствительность к внешнеэкономическим условиям показали предприятия по добыче полезных ископаемых. При смягчении ограничений за рубежом выпуск добывающих предприятий снижается на 0,3%, по сравнению со снижением на 2,2% в условиях жестких ограничений. Предприятия обрабатывающих отраслей в условиях эпидемии испытывают меньшее снижение выпуска относительно предшествующего года, однако достаточно заметное относительно базового сценария. В сфере услуг падение составляет 7,6% при жестких ограничениях и 0,1% – при мягких.
Благодарности
Работа выполнена при поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации в рамках проекта № 075-15-2024-525 от 23.04.2024.
Скачивания
Литература
Russian business response to the pandemic (The round table at the HSE University) (2022) Voprosy Ekonomiki, no. 5, pp.147-160 (in Russian).
Minakir P.A. (2020) The Economy of the pandemic: The far eastern aspect. Prostranstvennaya ekonomika, vol. 16, no. 4, pp. 7–22 (in Russian). https://doi.org/10.14530/se.2020.4.007-022
de Araújo L.P., Silva E.N., Costa A.L.C., et al. (2025) Targeting conserved epitopes in structural proteins: A next-generation vaccine strategy against the newly identified HKU5-CoV-2 virus. Signal Transduction and Targeted Therapy (electronic journal), vol. 10, article 164. https://doi.org/10.1038/s41392-025-02257-0
Epstein J.M., Cummings D.A.T., Chakravarty S., et al. (2002) Toward a containment strategy for smallpox bioterror: An individual-based computational approach. Center on Social and Economic Dynamics, Working Paper No. 31. Available at: https://www.brookings.edu/wp-content/uploads/2016/06/bioterrorism.pdf (accessed 12 June 2025).
Parker J., Epstein J.M. (2011) A distributed platform for global-scale agent-based models of disease transmission. ACM Transactions on Modeling and Computer Simulation, vol. 22(1), article 2. https://doi.org/10.1145/2043635.2043637
Aleman D.M., Wibisono T.G., Schwartz B. (2011) A nonhomogeneous agent-based simulation approach to modeling the spread of disease in a pandemic outbreak. Interfaces, vol. 41, no. 3, pp. 301–315. https://doi.org/10.1287/inte.1100.0550
Hunter E., Namee B.M., Kelleher J.A. (2017) A taxonomy for agent-based models in human infectious disease epidemiology. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 20(3), article 2. https://doi.org/10.18564/jasss.3414
Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D., Ageeva A.F. (2020) COVID-19 epidemic modeling – advantages of an agent-based approach. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, vol. 13, no. 4, pp. 58–73. https://doi.org/10.15838/ esc.2020.4.70.3
Lorig F., Johansson E., Davidsson P. (2021) Agent-based social simulation of the COVID-19 pandemic: A systematic review. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 24(3), article 5. https://doi.org/ 10.18564/jasss.4601
Bouchnita A., Jebrane A. (2020) A hybrid multi-scale model of COVID-19 transmission dynamics to assess the potential of non-pharmaceutical interventions. Chaos, Solitons & Fractals, vol. 138, article 109941. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2020.109941
Abdollahi E., Haworth-Brockman M., Keynan Y., et al. (2020) Simulating the effect of school closure during COVID-19 outbreaks in Ontario, Canada. BMC Medicine, vol. 18, article 230. https://doi.org/10.1186/s12916-020-01705-8
Currie C.S.M., Fowler J.W., Kotiadis K., et al. (2020) How simulation modelling can help reduce the impact of COVID-19. Journal of Simulation, vol.14(2), pp. 83–97. https://doi.org/10.1080/17477778.2020.1751570
Braun B., Taraktas B., Beckage B., Molofsky J. (2020) Simulating phase transitions and control measures for network epidemics caused by infections with presymptomatic, asymptomatic, and symptomatic stages. PloS ONE, vol. 15(9), e0238412. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0238412
Firth J.A., Hellewell J., Klepac P., et al. (2020) Using a real-world network to model localized COVID-19 control strategies. Nature Medicine, vol.26(10), pp.1616–1622. https://doi.org/10.1038/s41591-020-1036-8
Churches T., Jorm L. (2020) Flexible, freely available stochastic individual contact model for exploring COVID-19 intervention and control strategies: Development and simulation. JMIR Public Health and Surveillance, vol. 6, no. 3, e18965. https://doi.org/10.2196/18965
Aleta A., Martín-Corral D., Pastore y Piontti A., et al. (2020) Modelling the impact of testing, contact tracing and household quarantine on second waves of COVID-19. Nature Human Behaviour, vol. 4(9), pp. 964–971. https://doi.org/10.1038/s41562-020-0931-9
Dehkordi M.A.E., Melnyk A., Herder P., Ghorbani A. (2024) Examining the interplay between national strategies and value change in the battle against COVID-19: An agent-based modelling inquiry. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 27(1), article 18. https://doi.org/10.18564/jasss.5283
Wildman W., Hodulik G., Shults F. LeRon (2024) The role of values in pandemic management: An agent-based model. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 27(1), article 19. https://doi.org/10.18564/jasss.5350
Kreulen K., de Bruin B., Ghorbani A., et al. (2022) How culture influences the management of a pandemic: A simulation of the COVID-19 crisis. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 25(3), article 6. https://doi.org/10.18564/jasss.4877
Zhang Z., Jalali M., Ghaffarzadegan N. (2025) Behavioral dynamics of epidemic trajectories and vaccination strategies: A simulation-based analysis. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 28 (1), article 3. https://doi.org/10.18564/jasss.5583
Li T., Jager W. (2023) How availability heuristic, confirmation bias and fear may drive societal polarization: An opinion dynamics simulation of the case of COVID-19 vaccination. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 26(4), article 2. https://doi.org/10.18564/jasss.5135
Zhang Z., Jalali M.S., Ghaffarzadegan N. (2025) Behavioral dynamics of epidemic trajectories and vaccination strategies: A simulation-based analysis. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, vol. 28(1), article 3. https://doi.org/10.18564/jasss.5583
Railsback S., Grimm V. (2019) Agent-based and individual-based modeling: A practical introduction. Second Edition. Princeton: Princeton University Press.
Yang X., Zhou P. (2022) Wealth inequality and social mobility: A simulation-based modelling approach. Journal of Economic Behavior & Organization, vol. 196, pp. 307–329.
Pospelov D.A. (2021) Situational management: Theory and practice. Second Edition. Moscow: URSS (in Russian).
Tesfatsion L. (2006) Agent-based computational economics: A constructive approach to economic theory. Handbook of Computational Economics, vol. 2, pp. 831–880.
Makarov V.L., Bakhtizin A.R., Sushko E.D., et al. (2020) The software and analytical complex "MOEBIUS" is a tool for planning, monitoring and forecasting the socio-economic system of Russia. Artificial societies, vol. 15, no. 4 (in Russian). https://doi.org/10.18254/S207751800012303-2
Mamatov A.V., Mashkova A.L., Novikova E.V., Savina O.A. (2019) Reproduction of dynamics of population of Russian regions using agent modeling. Information systems and technologies, vol. 2(112), pp. 48–55 (in Russian).
Mashkova A.L., Savina O.A. (2015) Management of financial flows of agent-enterprises in the model of experimental economy. Management accounting, vol. 12, pp. 89–98 (in Russian).
Mashkova A.L., et al. (2020) Simulating budget system in the agent model of the Russian federation spatial development. Electronic Governance and Open Society: Challenges in Eurasia. EGOSE 2019. (eds. A. Chugunov, I. Khodachek, Y. Misnikov, D. Trutnev). Communications in Computer and Information Science, vol. 1135. pp.17–31.
Anderson R.M., May R.M. (1991) Infectious diseases of humans: Dynamics and control. Oxford, MA: Oxford University Press.
Mashkova A.L., et al. (2020) Generating social environment for agent-based models of computational economy. Electronic Governance and Open Society: Challenges in Eurasia. EGOSE 2020. (eds. A. Chugunov, I. Khodachek, Y. Misnikov, D. Trutnev). Communications in Computer and Information Science, vol. 1349, pp. 291–305. https://doi.org/10.1007/978-3-030-67238-6_21
Russian Federation Federal State Statistics Service. Available at: https://rosstat.gov.ru (accessed 14 June 2025) (in Russian).
Covid-19 Government Measures Dataset. Available at: https://data.humdata.org/dataset/acaps-covid19-government-measures-dataset (accessed 10 June 2025).
Ministry of Economic Development of the Russian Federation. Available at: https://www.economy.gov.ru (accessed 14 June 2025) (in Russian).
Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation. Available at: https://minobrnauki.gov.ru/ (accessed 14 June 2025) (in Russian).
Ministry of Education of the Russian Federation. Available at: https://edu.gov.ru/ (accessed 14 June 2025) (in Russian).
Mashkova A.L. (2023) Dynamics of investments in Russia under the conditions of sanction restrictions: Forecast based on an agent-based model. Business Informatics, vol. 17, no. 1, pp. 18–36. https://doi.org/10.17323/2587-814X.2023.1.18.36
On the dynamics of industrial production. Results of 2024 (2025) Ministry of Economic Development of the Russian Federation. Available at: https://www.economy.gov.ru/material/directions/makroec/ekonomicheskie_obzory/o_dinamike_promyshlennogo_proizvodstva_itogi_2024_goda.html (accessed 12 June 2025) (in Russian).
Scenario conditions for the functioning of the economy of the Russian Federation, the main parameters of the forecast for the socio-economic development of the Russian Federation and the projected changes in prices (tariffs) for goods and services of economic entities carrying out regulated activities in the infrastructure sector for 2026 and for the planning period of 2027 and 2028 (2025) Ministry of Economic Development of the Russian Federation. Available at: https://www.economy.gov.ru/material/directions/makroec/prognozy_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya/scenarnye_usloviya_funkcionirovaniya_ekonomiki_rf_osnovnye_parametry_prognoza_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya_rf_na_2026_god_i_na_planovyy_period_2027_i_2028_godov.html (accessed 14 June 2025) (in Russian).
Anti-crisis measures to support citizens established in the Russian Federation in connection with the spread of the new coronavirus infection (COVID-19). Available at: http://komitet2-6.km.duma.gov.ru/Novosti_Komiteta/item/22059924/ (accessed 14 June 2025) (in Russian).
Copyright (c) 2025 Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
