Прогнозування стану житлового фонду міста (на прикладі м. Тернопіль) (стр. 11 из 13)
Таблиця 3.3 - Початкові дані для моделювання
| Показник | Початкове значення (умовні одиниці) | Одиниці виміру | Коефіцієнт перерахунку в реальні одиниці |
| Населення | 237.8 тис. | чол | 10 |
| Народжуваність | 0.152 | - | 1 |
| Смертність | 0.163 | - | 1 |
| Сальдо міграції | 2 тис. | чол. | 10 |
| Середній розмір сім'ї | 2.75 | чол. | 1 |
| Житловий фонд | 2.98 млн. | кв м | 10 |
| житловий фонд по зносу: | |||
| в т.ч. житловий фонд новий | 0.63 млн. | кв м | 10 |
| в т.ч. житловий фонд нормальний | 0.98 млн. | кв м | 10 |
| в т.ч. житловий фонд зношений | 1.37 млн. | кв м | 10 |
| житловий фонд по категорії: | |||
| в т.ч. елітне житло | 0.61млн | кв. м | 10 |
| в т.ч. просте житло | 2.37 млн. | кв м | 10 |
| Підприємства | 34 | шт | 10 |
| Будівельні підприємства | 16 | шт | 10 |
| Обслуговуючі підприємства | 18 | шт | 10 |
| Інфраструктура | 15 | шт | 10 |
Решта початкових даних приведена в тексті програми-імітатора, у додатку П.
Після проведення експериментів на імітаційній моделі були одержані наступні результати. Темпи будівництва житлового фонду при 3 стратегіях приведені на рисунку 3.2:
Рисунок 3.2 - Темпи будівництва житлового фонду при 3 стратегіях
З цих графіків чітко видно різний вплив трьох стратегій на темпи будівництва житла:
Стратегія №1 «Інтенсивне будівництво» (верхня лінія) характеризується значним збільшенням об'ємів будівництва.
Стратегія №2 «Інтенсивний капремонт» (нижня лінія) характеризується тим, що. об'єм побудованого житла росте, але не так значно.
Стратегія №3 «Будуємо і ремонтуємо» (середня лінія) займає проміжне положення між першими двома стратегіями. Об'єм побудованого житла поступово зменшується, починаючи з великих величин.
Головним критерієм функціонування галузі при вирішенні даної задачі вважається показник «Забезпеченість населення житлом», динаміка якого приведена нижче на рисунку 3.3:
Рисунок 3.3 - Динаміка забезпеченості населення житлом
З приведеного графіка забезпеченості населення житлом видно, що стратегії дуже схожі між собою, якщо судити по динаміці тільки цього показника. Тому питання про найраціональнішу стратегію залишається відкритим. Опиратися тільки на цей показник при прийнятті рішень було б необгрунтовано. Необхідно взяти до уваги динаміку інших показників, щоб добитися ефективного функціонування галузі.
Оскільки для вирішення поставленої задачі досить критерію «Номінальна забезпеченість населення житлом», то він і застосовуватиметься надалі.
Поставлена задача досягти забезпеченості населення житлом 20 м2/чол. З приведеної нижче таблиці 3.4 видно, що такої забезпеченості населення житлом у місті Тернополі можна досягти, застосовуючи стратегію №1 «Інтенсивне будівництво» або стратегію №3 «Будуємо і ремонтуємо». Такий рівень забезпеченості житлом при цих стратегіях відбудеться через 7 років.
Таблиця 3.4 - Динаміка забезпеченості населення житлом
| Рік | Стратегія1 | Стратегія2 | Стратегія3 |
| 0 | 12.55 | 12.55 | 12.55 |
| 1 | 13.88 | 13.62 | 13.88 |
| 2 | 15.23 | 14.17 | 15.18 |
| 3 | 16.60 | 14.82 | 16.54 |
| 4 | 17.98 | 15.16 | 17.84 |
| 5 | 18.37 | 15.86 | 18.33 |
| 6 | 19.76 | 16.32 | 19.74 |
| 7 | 20.18 | 16.74 | 20.14 |
| 8 | 21.61 | 17.16 | 21.59 |
| 9 | 22.07 | 17.79 | 22.05 |
| 10 | 22.55 | 18.22 | 22.53 |
Досягнувши заданої забезпеченості населення житлом, можна перерозподілити засоби на капремонт зношеного житла, тому стратегія №3 є найбільш вигідною. Тому вона рекомендується як базова стратегія. Необхідно обов'язково подивитися на динаміку інших показників при стратегії №3.
Графіки, що відображають структуру показників по житловому фонду, приведені на наступних рисунках:
Рисунок 3.4 – Житловий фонд по степені зносу (структура)
Рисунок 3.5 – Житловий фонд по степені зносу
Рисунок 3.6 – Житловий фонд по категорії
Рисунок 3.7 -. Житловий фонд по категорії (структура)
З графіків видно, що при стратегії №3 «Будуємо і ремонтуємо» об'єм нормального житлового фонду спочатку залишається постійним, а потім починає помітно рости за рахунок капітального ремонту зношеного житла. Об'єм нового житла рівномірно росте із збереженням своєї частки в загальній площі житлового фонду. Темпи будівництва нового житла рівномірно знижуються.
На рисунку 3.8 і 3.9 приведені вихідні дані по бюджету при стратегії №3 «Будуємо і ремонтуємо»:
Рисунок 3.8 - Показник бюджету (стратегія №3)
Рисунок 3.9 – Доходи і витрати бюджету при стратегії 3.
З цих графіків видно, що за прогнозами за 10 років бюджет міста виросте приблизно в 2 рази. Велику частину доходів до бюджету від продажу житлового фонду складають доходи від продажу простого житла, але в структурі загальних доходів бюджету, доходи від продажу житла складають не дуже велику частину.
На рисунку 3.10 приведені відомості по обслуговуючих підприємствах при стратегії №3 «Будуємо і ремонтуємо»:
Рисунок 3.10 - Вихідні дані по обслуговуючих підприємствах
Як видно з графіка, кількість обслуговуючих підприємств при стратегії “Будуємо і ремонтуємо” в перші 5 років стрімко росте. Це пояснюється браком обслуговуючих підприємств на даний час. У наступні 10 років кількість цих підприємств збільшується поступово.
Будівельні підприємства складають незначну частку в загальній кількості підприємств міста. Динаміка будівельних підприємств при стратегії “Будуємо і ремонтуємо” представлена на рисунку 3.11 :
Рисунок 3.11 - Динаміка будівельних підприємств (стратегія 3)
Щоб визначити в якій мірі місто забезпечене будівельними підприємствами, розглянемо рисунок 3.12, який характеризує частку задоволення потреб у будівельних підприємствах.
Рисунок 3.12 – Частка задоволення потреби в будівельних підприємствах
З цих графіків видно, що кількість будівельних підприємств росте, але частка задоволення потреби в будівельних підприємствах спочатку близька до одиниці. Це означає, що наявних підприємств ледве вистачає, щоб справитися з необхідними об'ємами будівництва житла. Тому слід вжити заходи, які стимулюють активність будівельних підприємств, особливо в період інтенсивного будівництва.
Таким чином, проаналізувавши отримані графіки, можна зробити висновок про те, що найбільш раціональною за даних умов для міста Тернопіль є стратегія “Будуємо і ремонтуємо”. Це дасть можливість підвищити забезпеченість населення житлом до необхідного рівня. Після цього засоби можна перерозподілити і зайнятися ремонтом зношеного житла. Таким способом місцеві органи влади зможуть покращити житлові умови в місті і одночасно уникнути надмірних бюджетних витрат на житловий фонд та різкого зростання тарифів на житло для населення.
Тому для міста Тернополя насамперед необхідно провести реформу житлово-комунального господарства, що включає реструктуризацію відносин учасників взаємодії у цій галузі. Тоді потрібно перерозподілити, що виділяються на житловий фонд. Більшу частку коштів необхідно виділити на будівництво нового та ремонт існуючого житла. Крім цього, необхідним є визначення правильної політики, враховуючи дані про доходи населення міста. Для проведення цих змін пропонується використати розроблену у даній дипломній роботі імітаційну модель житлово-комунального господарства. Про практичну цінність даної розробки свідчить вдовідка про впровадження (дивись додаток С).
Основною метою роботи є розробка системи прогнозування стану житлового фонду міста на коротку та довгу перспективи з врахуванням поточного стану житлового фонду та прийнятих у цій галузі рішень. Для вирішення поставленої задачі здійснено наступне:
— дослідження діяльності міської ради міста Тернополя, а зокрема Департаменту житлово-комунального господарства, екології і транспорту та функціонування житлового фонду. Внаслідок цього виявлено існуючі проблеми та визначено шляхи іх подолання;
— аналіз сучасного стану житлово-комунального господарства і обґрунтування необхідності проведення житлово-комунальної реформи;
— проведений аналіз інших робіт в області моделювання соціально-економічних систем, зокрема моделі міської системи Дж.Форрестера, аналітичного комплексу “Прогноз” та моделі просторової організації Високовського;
— визначено загальні принципи та сучасні технології побудови систем підтримки прийняття рішень, включаючи OLAP-сервіс і технології Data Mining;
— внаслідок аналізу існуючих засобів моделювання вибрано інструментальне середовище моделювання;