Miesto vystymosi dinaminis modelis

TURINYS

ĮVADAS…………………………………………………………….…....1ADMINISTRACINĖS PROGRAMOS.……………………….…..….….3

1. DARBINGUMO PROGRAMA………………………….…..…42. BEDARBIŲ PROFESINIO APMOKYMO PROGRAMA..…...53. FINANSINĖ PAGALBA………….……………………………64. PIGIŲ GYVENAMŲ PLOTŲ STATYBA……………….…….65. BRANGIŲ GYVENAMŲ PLOTŲ STATYBA…………..……86. DIDELĮ PELNĄ DUODANČIŲ IR LABAI BRANGIŲ GYVENAMŲ PLOTŲ STATYBA………………………….…97. BANKRUTAVUSIŲ ĮMONIŲ NUGRIOVIMO (PANAIKINIMO) PROGRAMA…………………………….…98. SENŲ GYVENAMŲ NAMŲ GRIOBIMO PROGRAMA…...109. GYVENAMŲ PLOTŲ STATYBŲ MAŽINIMO PROGRAMA………………………………………………….1110. PROGRAMA STIMULIUOJANTI ĮMONIŲ VEIKLĄ…….12

MIESTO “KRITIMO” SUSTABDYMAS……………………………...13MODELIO PRITAIKYMAS VILNIAUS MIESTUI…………………..15 IŠVADOS……………………………………………………………….17IŠKILUSIOS PROBLEMOS…………………………………………...17PAGRINDINĖS LYGTYS……………………………………………...17KINTAMŲJŲ PAVADINIMAI, JŲ REIKŠMĖS PAVYZDINAMEMODELYJE IR VILNIAUS MIESTE………………………………….20SUMMARY…………………………………………………………….27LITERATŪRA………………………………………………………….28NAUDOTASI PROGRAMINE ĮRANGA……………………………...28

1

ĮVADAS

Viena iš pagrindinių šio amžiaus problemų įvairiose šalyse yra teritorijos (miesto) urbanizavimo problema, kokie galimi miesto plėtros ir gerinimo planai, ir pati pagrindinė “nuspėti ateitį”. Kad būtų išspręstos visos šios problemos yra sudarinėjami įvairūs modeliai ir tinkliniai grafikai. Juos kurti nėra lengva. Visų pirma norint sukurti kokį nors protingą modelį, reikia labai patyrusių specialistų ne tik modeliavimo srityje, bet ir toje sferoje, kur bus taikomas šis modelis. Norint pradėti kurti kokį nors modelį, visų pirma reikia išsikelti sau norimus klausimus kuriuos jis turės spręsti. Paskui reikia atrinkti daug faktorių ir charakteristikų nuo kurių priklausys šis modelis ir surasti įvairius ryšius (lygtis) tarp jų, todėl reikalingas labai didelis supratimas tarp modeliuotojo ir užsakovo arba tos srities specialisto. Padarius kažkokį tai pradinį modelį, jis yra toliau tobulinamas, remiantis įvairia statistine informacija, kurios surinkimas suvalgo daug pinigų ir laiko. Todėl kiekvienas modelis kuriamas gana ilgai ir reikalauja labai didelių finansų. Be to tinklinių grafikų ir modelių būna įvairių rūšių. Apie kai kuriuos dabar mes ir pašnekėsime.

Urbanizuota teritorija- tai sistema, kurioje santykiauja įvairios įmonės, gyvenamieji fondai ir žmonės. Šitie 3 ir yra pagrindiniai faktoriai stimuliuojantys miesto veiklą, esant tinkamoms sąlygoms, t.y. normali ekonominė pusiausvyra, demokratija, nėra to kas galėtų išjudinti visą šia sistemą (pvz.:karas). Dinaminį miesto modelį sukūrė Džekas Foresteris. Jo nuopelnams yra dar priskiriami dinaminiai prekybos-gamybos, pasaulio modelius.

Šitas modelis apie miesto vystymąsi buvo pristatytas kai kuriems šios srities specialistams. Jų išvadose buvo pažymėta, kad šis modelis sudomins daug ką ir padės įvairiems tyrimams.

Visi imitacinio modeliavimo rezultatai buvo gaunami su sąlyga, kad miestas yra vystomas prie normalių sąlygų. Šis modelis priklauso nuo labai daug faktorių. Vienas iš tokių yra kiek reikia metų, kad žmogus suvoktų miesto potraukį (AMMPT20). 20 metų pasirinkta todėl, kad per tiek metų pasikeičia karta, čia turima omenyje ir imigraciją iš kitų miestų, ir naujų žmonių gimimą pačiame mieste, kurie iš karto stoja į visai nedirbančių arba dalinai dirbančių gretas (U). Taip pat didelę reikšmę priduoda įvairūs migraciniai koeficientai (AMM, AMF), gyvenamo ploto naudojimo amžius (vid. 50 m.), įmonių gyvavimo trukmė (vid. 30 m.), urbanizuotos teritorijos plotas (100000 akrų), gyvenamųjų plotų kainos, mokesčių dydis.Bene didžiausią reikšmę duoda tokie faktoriai, kaip gimstamumas, mirtingumas, darbingumas, esamo gyvenamojo ploto, uždarbio, gyvenimo sąlygų ir t.t.

Kaip jau buvo minėta, kad yra 3 faktoriai reguliuojantys miesto potraukį, plėtrą, ir gyvenimo sąlygas, kurie yra skirstomi į smulkesnius faktorius (lygius):

naujos ,ką tik susikūrusios įmonės, fabrikai, firmos (NE) seniai gyvuojančios įmonės, fabrikai, firmos (MB) bankrutuojančios įmonės, fabrikai, firmos (DI) labai brangūs gyvenamieji plotai (PH) nenauji (nebrangūs) gyvenamieji plotai (WH) labai pigūs gyvenamieji plotai (UH) specialistai ir vadovai, kurie gauna didžiulius atlyginimus (MP) pastoviai dirbantys žmonės (L)

2

bedarbiai arba tik “uždarbiaujantys” žmonės (U)

Time

U1

L2PH3WH4UH

5MP60 50 100 150 200 250

0

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

1 2 3 4 5 612345 6

1

2

3

4

5

6

1 2

3

4 5

6

1 2

3

45

6

1

3

5

Time

NE1MB2DI

3

0 50 100 150 200 2500

5,000

10,000

15,000

20,000

1 2 31 2 3

1 2

3

12

3

1

2

3

12

3

1 pav. Miesto egzistavimo pradžia ir jo vystymasis 250 metų

Imituojant buvo imama 250 m., kurio rezultatai matomi 1 pieš. Kaip matome iš grafikų, pirmieji 100 metų- tai vidaus vystymosi ir žmonių skaičiaus augimo periodas. Tuo metu mieste yra daug neužstatytos teritorijos, todėl statomi gyvenamieji plotai, kuriasi įvairios įmonės, atsiranda darbo vietų, todėl didėja kėlimosi į miestą tempai ir migraciniai koeficientai. Tačiau po 100 metų miestas pradeda senti. Stabdomos naujų gyvenamų plotų statybos, kadangi trūksta laisvų žemių, namai sensta, įmonės bankrutuoja. Žmonės dar kurį laiką važiuoja į miestą (iki 130 m.), kadangi dar kurį laiką yra veikiami miesto traukos. Viskas pradeda kristi iki pat 150 m. Iki šių metų labai maži statybos darbai, tarp žmonių vyrauja niūri ir nepalanki atmosfera. Tai vyksta iki 200 m. kol viskas stabilizuojasi. Toliau formuojasi miesto vidaus problemos, tokie kaip suteikti darbą, naujų gyvenamiems plotams vietų ieškojimas. Tada miestas skaitosi susikūręs, kuriame vyksta normalūs išgyvenimo ir konkurencijos reiškiniai, kuriame savivaldybės turi ieškoti naujų būdu, kaip pagerinti gyvenimą savo mieste.

Administracinės programos

Per paskutinius 50 metų buvo išbandyta daug įvairių administracinių programų siekiant pagerinti susiklosčiusias mieste situacijas. Aprūpinimas darbu, profesionalus bedarbių apmokymas, finansinė parama miestui ir pigių gyvenamų plotų statyba- visa tai buvo imtasi, kad pagerinti bedarbių arba “uždarbiaujančių” žmonių sąlygas. Daugelis šitų programų nesuveikė, ir faktiškai sąlygos mieste pablogėjo. Papildomi bandymai, kad atitaisyti būseną taip pat nieko nedavė. Būtina buvo žinoti, kodėl?

Kad išanalizuoti šias programas, mes pradėsime imitavimą nuo to momento, kai pusiausvyra mieste yra nusistovėjusi, t.y. nuo 250 m. Ir visi mūsų administracinių programų imitavimo pradžia prasidės nuo šių metų.

3

1. Darbingumo programa

2 pav rodo, kaip veikia modelis, jei mieste 10% bedarbių iš karto suteikiamas darbas. Tos papildomos darbo vietos sudaromos ne pakeičiant sąlygas prekyboje ir miesto fabrikuose, bet organizuojant, žmonių atvežimą į darbo vietas, kurios yra už miesto ribų (pvz.: visuomeniniai darbai). Modelyje šios darbo vietos, prognozuojamos pagal bedarbių įdarbinimo programą (UJP), sumuojamos su jau egzistuojančiomis darbo vietomis (UJ). Reiškia santykis bedarbiai- darbo vietų skaičius (UR) turi sumažėti, o koeficientas bedarbiai- darbo vietų skaičius (UJM), kuris yra vienas iš migracinio koeficiento komponenčių, veikiantis į miestą plūstančių žmonių skaičių,- didėja.

Iš pirmo žvilgsnio atrodo, kad šita programa mažai veikia į miesto struktūros pakeitimą, tačiau atidžiau išanalizavus surandame daug neigiamų reiškinių.

Imitavimas parodė, kad bendras bedarbių skaičius mieste išaugo, pigūs gyvenamieji plotai išaugo, o pelną nešančių gyvenamų plotų sumažėjo. Santykiniai dydžiai bedarbiai- gyvenamasis plotas ir dirbantys- gyvenamasis plotas šiek tiek išauga, rodo į didelį žmonių tankumą.

Taip pat būtinos išlaidos padidėja 14% , dėka padidėjusio dirbančiųjų skaičiaus iš nedirbančiųjų kategorijos ir sumažėjus 8% naujų įmonių skaič2ius ir 3% išsivysčiusios įmonės, kurios moka mokesčius.

Nežiūrint, kad padaryti pakeitimai labai maži, tačiau visi jie yra ne mūsų naudai. Kadangi buvo suteikta daug darbo vietų tai plaukiančių į miestą gyventi skaičius padidėjo, o tai padidino paklausą pigių gyvenamų plotų, ir sumažino senų pastatų griovimą. Padidėjęs bedarbių skaičius mieste reikalauja didesnių bendrų išlaidų, o tai stabdo naujų įmonių statybą.

Time

U1L2WH

3UJ

4UJP

5UH

6250 260 270 280 290 3000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

1 23

4

5

6

1 23

4

5

6

1 23

4

5

6

1 23

4

5

6

1 23

4

5

6

1

3

4

5

Time

UJM1UR2

250 260 270 280 290 3000.0

0.5

1.0

1.5

2.0

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

2 pav. Programa, suteikianti darbo 10% bedarbių

4

2. Bedarbių profesinio apmokymo programa

Kita miesto sąlygų gerinimo programa yra bedarbių apmokymas įvairiomis profesijomis. Čia bandoma apmokyti 5% bedarbių į metus kokios nors profesijos. 3 pav. rodo šio programos rezultatus. Sąlygos čia imamos sąlyginai idealios, kai ši programa nepareikalauja jokių finansų. Tačiau netgi prie tokių sąlygų šis pagerinimas nėra sėkmingas. 3 pav. rodo, kad nors bedarbių skaičius (U) per 10 metų sumažėjo, bet po to jis vėl padidėja iki pat pradinės būsenos, o dirbančiųjų skaičius padidėja. Santykis dirbantys- darbo vietų skaičius (LJR) didėja, rodantis į ryškų padidėjimą kvalifikuotų kadrų žiūrint į darbo vietų skaičių pradžioje. Toliau matant kaip žmonės iš nedirbančių kategorijos pereina į dirbančių, miestą tai daro labiau patraukliu, todėl plaukiantis nedirbančiųjų skaičius į miestą didėja (UA). Todėl bedarbių skaičius mieste nesumažėja, o atsižvelgiant į tai, kad kvalifikuotų kadrų skaičius auga (UTL), o darbo vietų- ne, tai kvalifikuotų bedarbių skaičius taip pat auga, todėl tai vėliau sumažina miesto potraukį ir padidina emigruojančių skaičių (UD). Žmonių skaičius mieste padidėja tik 1%.

Taigi, bedarbių profesinio apmokymo programa padidina kaip bedarbių imigracija į miestą taip ir kvalifikuotų darbininkų emigraciją. Žmonės atvažiuoja į miestą, kuris vilioja tuo, kad suteiks profesija, ir išvažiuoja iš tenai pamatę, kad jie negali panaudoti savo kvalifikaciją.

Žiūrint iš bendro taško ši programa nėra bloga, tačiau miesto klimatui ji yra problematiška. Mieste dažnai keičiasi žmonės, užimtos žemės dalis pasikeičia nežymiai, gyvenimo sąlygos pablogėja dėl persikeldinimų, bendras kvalifikuotų darbininkų skaičius išauga nežymiai, o santykis kvalifikuoti kadrai- darbo vietų skaičius išauga, o tai rodo padidėjusią bedarbystę mieste.

Imituojant kompiuteris negali parodyti tikslių paskaičiavimų miestui, jis tik gali parodyti tendenciją, kuria kryptimi keliaus įvairios sudėtingos miesto socialinės sistemos, pakeitus kokias nors jos charakteristikas.

Time

U1L

2WH3UH

4

250 260 270 280 290 3000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

1 234 1

2

34

1

2

3

4

1

2

34

1

2

34

1

2

4

Time

UTL1UA2UD

3

250 260 270 280 290 3000

10,000

20,000

30,000

1 23

1

2

3

1

2

3

1

2

3

1

2

3

1

2

3

3 pav. 5% į metus bedarbių apmokymas profesijos

5

3. Finansinė pagalba

Trečia, dažnai siūloma, programa norint pagerinti miesto sąlygas yra valstybės parama. Pasekmės subsidijuojant miestą pavaizduotos 4 pav. Padidėja išlaidos žmonėms (TPCR), dėl ko pagerėja moralė ir visuomeninis aptarnavimas; padidėja visuomeninės išlaidos (PEM), kuris yra vienas iš bedarbių potraukio migracinių koeficientų; padidėja santykis bedarbiai- laisvos darbo vietos, kadangi stipriai sumažėja bedarbių emigracija iš miesto. Bendrai paėmus, bedarbių perėjimas į dirbančių kategoriją padidėja 15%, tačiau bendras bedarbių skaičius vis dėlto priauga 8%.

Padidėjęs miesto potraukis, suteikus subsidijas, nepagerino miesto sąlygų ir bedarbių darbingumo, todėl santykis bedarbiai- darbo vietų skaičius išaugo iki 9%, rodančių žmonių išaugimą, kurie nesurado darbo.

Viena iš mažiausiai laukiamų rezultatų, vykdant šią programą, buvo 8% išaugimas bendrų išlaidų, kurie yra semiami iš miesto vidinių resursų. Tai atsitiko todėl, kad padidėjo visuomeninės išlaidos, padidėjus bedarbių skaičiui, o mokančių mokesčius nepadaugėjo.

Aukščiau išvardintos priežastys rodo, kad finansinės pagalbos programa miestui nepajėgi pagerinti gyvenimą mieste, o gali net ir pabloginti.

Time

U1

L2UH3WH

4

250 260 270 280 290 3000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

1 2

3 41 2

3 41 2

3 41 2

3 41 2

3 41

3

Time

PEM1

TPCR2

250 260 270 280 290 300

0.5

1.0

1.5

1

212

12

12

12

1

4 pav. Kiekvienais metais gyventojų gerovei suteikiamos subsidijos

4. Pigių gyvenamų plotų statyba

Dabar išnagrinėsime prie ko priveda pigių gyvenamų plotų statyba. Pigūs gyvenamieji plotai- tai butai, pastatyti bedarbiams arba uždarbiaujantiems, ir nepriimtini kitai žmonių kategorijai. Mūsų nagrinėjama programa nėra finansuojama iš resursų, kuriuos skiria miestui valstybė. Kaip mes pamatysime ši programa yra labiausiai nuostolinga iš ankščiau paminėtų programų.

Pigių gyvenamų plotų statymo programa suteikia per metus 5% bedarbių butus. Šita programa priklauso nuo žemės koeficiento, kuris bus panaudotas statybai,

6

ir nuo dirbančių žmonių skaičiaus. Todėl pirmais metais ši programa suteikia tik 2,7% bedarbių gyvenamus plotus, po 10 metų tik- 1,9% ir nusistovi tik ties 3% po

Time

U1L2UH

3WH

4PH5

250 260 270 280 290 3000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

1 2

3 4

5

12 3

4

5

123

4

5

12

3

4

5

1

2

3

4

5

1

2

3

5

Time

SHD1UA2UD

3MB

4NE5

250 260 270 280 290 3000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

1

2

34

5

1

23

45

1 2

3

45

12

3

45

123

45

1

4

5 pav. Pigių gyvenamų plotų statyba

penkiolikos metų. Kiekvienais metais vidutiniškai 2,5% gauna gyvenamus plotus. Jeigu gyvenamų plotų fondas didėtų tik veikiant šiai programai, tai reikėtų gyvenamo ploto vienetą keisti kas 40 metų.

5 pav. pavaizduoti šios programos rezultatai. Pigus gyvenamo ploto fondas pradeda augti. Dėl šitos priežasties, mestas atrodo patrauklus bedarbiams (UA), ir 10 metų laikotarpyje jų skaičius auga. Tačiau šitos programos panaudojimas reikalauja didelių laisvų žemės plotų, dėl ko pablogėja sąlygos kitų tipų statyboms. To pasėkoje nauji (bet nebrangūs) (WH) ir nauji (bet labai brangūs) (PH) gyvenamieji plotai, naujos (NE) ir išsivysčiusios įmonės (MB) palaipsniui nyksta. Kadangi mažėja įmonių skaičius mažėja ir darbo vietų skaičius, dėl to didėja ekonominis spaudimas visų kategorijų žmonėms, dėl ko sumažėja jų skaičius mieste (UD- nedirbančių išvažiavimas iš miesto). Kadangi reikia laisvų žemės plotų naujoms statyboms, tai reikia griauti senus gyvenamus namus (SHD).

Buvo norima pagerinti bedarbių sąlygas, tačiau atsitiko visai atvirkščiai: išaugo bedarbystė, o tai padidino visuomenines išlaidas. Taigi, šita programa ne tik nepagerino,bet ir labai pablogino situaciją.

Dabar mes parodysime, kad brangių gyvenamų plotų statyba dirbantiems ir vadovams-specialistams taip pat gali būti nuostolinga, nors ir žymiai mažiau. Miesto stagnacijos problema- tai perteklius gyvenamojo ploto, lyginant su galimybe susirasti darbą, ir perteklius pasenusių įmonių ir gyvenamų namų lyginant su naujais. Nagrinėjant seriją įvairių administracinių programų, mes prieiname prie išvados, kad norint atgaivinti miestą, reikia įgyvendinti senų pastatų nugriovimus ir ant atsilaisvinusių žemės plotų pastatyti naujas įmones. Tik taip įmanoma atgaivinti vidinę situaciją mieste.

7

Time

U1L

2UH3WH4PH

5250 260 270 280 290 300

0

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

1 2

34

5

1 234

5

1 2 3 4

5

1 2 3 4

5

1 2 3 4

5

1

5

Time

WHC1

SHD2UD3UA

4

250 260 270 280 290 3000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

12

3 4

1 2

34

12

3

4

12

3

412

34

1

3

6pav. Pelną duodančių butų statybos programa, leidžianti jais apsirūpinti kiekvienais metais 2.5% dirbančiųjų

5. Brangių gyvenamų plotų statyba

5 pav. rodė mums, kaip pigaus gyvenamo ploto statyba mieste gali privesti prie blogų rezultatų. Santykio dirbantys- gyvenamasis plotas padidėjimas leidžia manyti, kad būtų statyba dirbantiems žmonėms, galėtų padidinti miesto potraukį dirbančiųjų klasei, o tai pagerins balansą tarp visų kategorijų žmonių mieste. Bet rezultatai mus apvylė, kaip matome iš 6 pav., rodantys pasikeitimus mieste, kaip buvo vykdoma pajamas duodančių gyvenamų plotų statybos (WHC) programa, kuri aprūpina daugiau, kaip 2% dirbančių šeimų gyvenamu plotu. Statybos mastas priklauso nuo esamo gyv. plotų skaičiaus ir nuo pelną duodančių būtų žemės koeficiento ir taip pat nuo darbo jėgos. Todėl statybos mąstai keičiasi metams bėgant. Jis iš pradžių padidėja, o po to mažėja. Tai pasireiškia tuo, kad mažėja bendras dirbančių šeimų skaičius.

Tokie statybos padidėjimai sumažina naujų įmonių statybas. Dėl to pradeda mažėti darbo vietų gamybos ir prekybos sferoje, dėl ko aišku sumažėja dirbančiųjų skaičius (L). Išplėtus pelną duodančių būstų statybą dirbančioms šeimoms, pablogino situaciją mieste. Statybos (WHC) iš pradžių išauga tuo momentu, kai įvesta programa, o po to pradeda mažėti kartu didinant užstatytą žemės plotų dalį, dėl ko mažėja statybos apimtis. Tai ir parodo pagrindinį šios programos trūkumą. Po šios programos žmonių skaičius mieste sumažėja. Įmonių skaičius taip pat sumažėja. Aprūpinimas gyvenamu plotu išauga, bet santykis kvalifikuotų kadrų pasiūla- paklausa ir žmonių iš dirbančių kategorijos sumažėja.

Peržiūrėta mūsų programa dar labiau pablogina padėtį mieste. Pasekmės pasirodo ne tokios baisios, kaip vykdant pigių būstų statybos programą, bet nepriveda prie miesto atgimimo.

8

6. Didelį pelną duodančių ir labai brangių gyvenamų plotų statyba

Kad pabaigti programą apie gyvenamų plotų statybą peržvelgsime ir šitos programos poveikį (7 pav.). Iš karto žiūrint nesimato jokių didelių pakitimų, išskyrus nedidelį gyventojų skaičiaus mieste sumažėjimas, prekybos ir gamybos apimties sumažėjimas, taip pat nedidelis santykio dirbantys- darbo vietų skaičius padidėjimas. Pokyčiai nedideli, bet gana nuostolingi.

Gyvenamų plotų statyba gyventojams iš įvairių ekonominių kategorijų vadovaujantis programomis, iš pirmo žvilgsnio patrauklios, pasirodo nuostolingos miestui. Viso šito priežastis labai aiški, jeigu pažvelgsime , kad pagrindinė miesto problema yra gyvenamų plotų perteklius ir didelis gyventojų skaičius, kur labai didelis skaičius ekonomiškai neapsirūpinusių žmonių. Papildomas gyvenamasis fondas užima laisvus žemės plotus ir pablogina sąlygas naujų įmonių statybai.

Time

U1L

2UH

3WH

4PH

5250 260 270 280 290 300

0

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

1 2

34

5

1 2

3 4

5

1 23 4

5

1 23 4

5

1 23 4

5

1

5

Time

PHC1

SHD2

250 260 270 280 290 3000

5,000

10,000

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

7 pav. Didelį pelną nešančių namų statybos programa, kiekvienais metais aprūpinanti 4.7% menedžerių- profesionalų gyvenamų plotu

7. Bankrutavusių įmonių nugriovimo (panaikinimo) programa

Jeigu mieste labai didelė dalis senų pastatų, municipalitetas gali pradėti žemės plotų atlaisvinimo programą, arba apdėti juos dideliais mokesčiais, kas stimuliuotu senų pastatų griovimą. 8 pav. parodo pasekmes programos, kuri nugriauna 5% bankrutavusių įmonių pastatus į metus.

Mes matome kai kuriuos sistemos pagerėjimus. Senų įmonių skaičius (DI) žymiai sumažėja , o naujų (NE) ir išsivysčiusiu (MB) įmonių padaugėja.

Gyvenamasis fondas (PH, WH, UH) šiek tiek sumažėja, gyventojų skaičius (MP, L,U) sumažėja žymiau. Naujų įmonių skaičiaus (NE) padidėjimas ir gyventojų

skaičiaus

9

Time

U1L

2UH

3WH4PH5MP

6250 260 270 280 290 3000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

1 2

3 4

56

1 23 4

56

1 2 3 4

56

1 23 4

56

1 23 4

56

1

5

Time

DI1

NE2MB3

250 260 270 280 290 3000

5,000

10,000

15,000

20,000

1

23

1

23 1 2

31 23

1 23

13

8 pav. Programa, leidžianti griaunanti 5% į metus bankrutavusių įmonių vietų skaičius

sumažėjimas, leido sumažinti mokesčius ir būtinas išlaidas (TRTN). Darbo nepilnai užimtiems sumažėjo, o nepilnai užimtų žmonių skaičius sumažėjo nežymiai, todėl santykis nepilnai užimti (nedirbantys)- darbo vietų skaičius, atsiranda šiek tiek didesnis, negu kai buvo prieš programos vykdymą. Tokias programos pasekmes galime skaityti kaip ir netiesiogiai naudingomis.

8. Senų gyvenamų namų griovimo programa

Vienas iš būdų, leidžiantis pakelti įmonių veiklą ir išsisukti nuo ekonomiškai nesveikos pigaus gyvenamojo fondo koncentracijos, taip pat nuo bedarbių, yra senų gyvenamų pastatų griovimas (SHD)(čia turima omenyje ir pastatus, kurios jau reikia

Time

U1

L2

UH3WH

4PH5MP

6250 260 270 280 290 3000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

1 2

3 4

56

12

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

6

Time

DI1

NE2

MB3

SHD4WHC

5250 260 270 280 290 300

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

1

23

4

5

1

23

4

5

1

23

4 5

1

2345

1

23 45

1

2

3

9 pav. Programa, leidžianti griauti 5% į metus senus (pasenusius) gyvenamus namus

10

griauti ir tuos, kurie yra gana seni). Senų gyvenamų pastatų griovimas gali stimuliuotigamybos ir prekybos sektoriuje ir leisti persibalansuoti gyventojų kategorijų proporcijoms, dėl ko miestas gali išbristi iš stagnacijos problemos. Kad sužinoti, kiek

Ši programa bus naudinga miestui, reikia pažiūrėti, kaip pasikeis visų kategorijų gyventojų skaičius.

Dideli pasikeitimai mieste, vykdant senų gyvenamų namų griovimo programą, kuri kiekvienais metais nugriauna 5% pigaus gyvenamojo fondo, parodyti 9 pav. Žymiai sėkmingesnė šita programa būtų, jeigu būtų reguliuojami mokesčių įstatymai ir žemių žymėjimą mieste.

Padidėjęs laisvų žemės plotų skaičius stimuliuoja naujų įmonių statybą, dėl ko didėja darbo vietų skaičius. Mes matome brangių būtų statybos padidėjimą (WHC), kas kartu su prekybos ir gamybos išsiplėtimu sukuria palankias sąlygas kvalifikuotai darbo jėgai mieste. Bedarbių įplauka į miestą pasikeičia gana mažai. Tai reiškia, kad miesto potraukis nepadidėjo. Nors dvi komponentės, kurios reguliuoja miesto potraukį į bedarbius pasikeičia žymiai, kompensuodami vienas kitą. Santykis bedarbiai- gyv. fondas padidėjo, rodantis gyvenimo sąlygų pablogėjimą. Tačiau tuo pačiu metu santykis bedarbiai- darbo vietų skaičius sumažėjo, kas rodo, kad sumažėjo bedarbių skaičius, o tai padidina tikimybę išgyventi ir sunkiomis gyvenimo sąlygomis. Naujų ir senų įmonių skaičius padidėjo 1,5 karto, o bankrutuojančių įmonių padidėjo labai mažai, kadangi geros ekonominės sąlygos naujų įmonių kūrimuisi priverčia užsidaryti arba nugriauti pasenusias įmones.

Senų pastatų griovimo programa neįtraukia atstatymą ir statybas atsilaisvinusioje teritorijoje. Statybos atsilaisvinusioje teritorijoje pačios atsiranda iš gyvenimo ciklo mieste, kuris gerina ekonomiką mieste.

9 pav. matosi, kad brangių būtų statyba labai išauga ir išlieka ilgai pirmoje vietoj. Tai rodo, kad mieste duodama pirmenybė gyvenamajam fondui, o ne įmonėms, todėl reikia imtis kokių nors priemonių, kad padidinti gamybos ir prekybos srautą.

Šią programą galima priskirti prie miesto atgaivinimo (pagerinimo) programų.

9. Gyvenamų plotų statybų mažinimo programa

Kaip mes matėme, pelną nešančių butų statyba, skirta dirbančiųjų kategorijai, privedė prie miesto aktyvumo sumažėjimo (6 pav.). Tai leidžia mums manyti, kad gyvenamų plotų (butai, namai) statybos mažinimas mieste gali būti naudingas. 10 pav. parodo situacija, kuri susidaro mieste, kada senų gyvenamų namų griovimo programa sujungta su gyvenamųjų plotų statybos dirbančiųjų kategorijai stabdymo programa. Per metus nugriaunami tie patys 5% senų namų, kaip 9 pav. Ir dar be to sumažinama dvigubai pelną nešančio gyvenamų plotų statyba du kartus. praktikoje tai reikštų rajonų žymėjimą, piniginių sąnaudų padidėjimas gyvenamojo fondo statyboms, koregavimas mokesčių sistemos, kad sulaikyti šias statybas, arba kokios nors kitos administracinės priemonės, kurios leistų padidinti naujų įmonių statybas sumažinus gyvenamojo fondo statybas.

Sulyginus 9 ir 10 paveikslėlius, mes matome, kad šių dviejų programų sujungimas padidina meste kvalifikuotų kadrų skaičių, sumažėja bedarbių skaičius padidėja menedžerių- profesionalų kategorija ir įmonių veikla mieste.

Žiūrint į rezultatus mes matome, kad labai padaugėjo naujų ir išsivysčiusių įmonių (NE, MB). Taip pat padaugėjo labai brangių ir paprastų (tačiau pelną

11

duodančių) butų (PH, WH), o pigus gyvenamas fondas stipriai sumažėjo (UH). 20% bedarbių gavo darbą, o būtinų išlaidų sumažėjo 42%.

Time

U1

L2UH3WH

4PH

5MP6250 260 270 280 290 300

0

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

1 2

3 4

56

12

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

Time

DI1NE2MB

3SHD

4WHC5

250 260 270 280 290 3000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

1

23

4

5

1

23

4

5

1

23 4

5

1

234 5

1

2

3

45

1

2

3

5

10 pav. Programa leidžianti griauti kiekvienais nugriauti 5% pasenusių gyv. pastatųir pristabdanti dvigubai gyv. fondo plėtimąsi dirbančiųjų kategorijai

Pabandžius pažiūrėti, kas bus jeigu naudosime tik vieną programą, kuri sumažina gyv. namų statybas dirbančiųjų kategorijai. Kai kurie rezultatai buvo labai stebinantys lyginant su pasenusių būstų griovimo programa. Nežiūrint į tai, kad buvo liepta pristabdyti gyv. fondo statybą dirbančiųjų kategorijai, ji vis dėl to didesnė 1% negu kitoje programoje. Taip pat didesnė labai brangių būtų statyba, didesnis įvairių įmonių skaičius, dėl to didesnis dirbančiųjų skaičius.

Pigių gyvenamų būstų griovimas ir pristabdymas naujų dirbančiųjų kategorijai pirmus 10 metų mažina užstatytų žemės plotų mieste. Tai yra stimulas naujų įmonių kūrimuisi, kuriems reikalinga darbo jėga. Dėl to padaugėja kvalifikuotų darbininkų skaičius.

10. Programa stimuliuojanti įmonių veiklą

Dabar pabandysime programą atlaisvinančią užimtus žemės plotus, griaunant pasenusius namus, sujungti su įmonių veiklos valdymo programa, kuri gali būti realizuojama kokia nors administracine politika, kuri stimuliuoja įmonių vystymąsi.

11 pav. Parodo programos vykdymą, kuri griauna senus pastatus ir stimuliuoja naujų įmonių kūrimąsi. Čia tariama, naujų įmonių kūrimasis didinamas 40%. Tai išjudina visą sistemą.

Visų pirma labai padidėja nedirbančių perėjimas į dirbančių kategoriją. Kai tuo metu bedarbių ir pigusis gyvenamasis fondas nukrito ne daug. Tai įvyko dėl to, kad pirmus dešimt metų nesikeičia atsikeliančių ir išsikeliančių bedarbių tempai mieste. Tačiau vėliau bedarbių pradeda daugėti (bet padidėja mažai). Tai reiškia, kad

12

padidėjo miesto potraukis bedarbiams, dėl to, kad ekonominis klimatas jame pagerėjo.

Time

U1

L2

UH3WH4PH

5MP

6250 260 270 280 290 3000

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

1 23 4

56

12

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

Time

NE1

MB2SHD

3WHC

4

250 260 270 280 290 3000

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

12

3

4 12

3

412 3 4 1

2 34 1

2 3

4 1

2

11 pav. Programa leidžianti griauti kiekvienais nugriauti 5% pasenusių gyv. pastatųir spartinti naujų įmonių kurimąsį

Pabrėšiu, kad klausimą apie įmonių veiklos stimuliavimą būtiną peržiūrėti

miesto, kurį mes norime atgaivinti, geografinės vietos ypatumų kontekste. Naujos įmonės, stovinčios už miesto ribų bus nelabai susijusios su miestu, kad parodytų jam kažkokį poveikį. Konkurencinė industrija turi būtinai vykti seno miesto ribose, tam, kad kontroliuoti senų namų gyvenamąjį fondą. Čia minima programa turi būti vykdoma tik lokaliai. Priešingu atveju norimo ekonominio lygio pasieks tik kai kurie miestai. Tokį ekonomikos persibalansavimą reikia įgyvendinti tik gana mažuose miestuose, turinčių ryšių tarp visų kategorijų gyventojų. Tai galima vykdyti, pavyzdžiui, tokiame mieste, kurį galima pervažiuoti per 20 minučių per piko valandas. Praktika rodo, kad dideli miestai turi tendenciją dalintis į gyvenamuosius ir gamybinius masyvų blokų, kurie yra pasiskirstę pagal dydį ir ekonominio efektyvumo statybas.

Miesto “kritimo” sustabdymas

Iš visų čia pateiktų išvadų galime spręsti, kad žmonėms svarbiausia yra gyv. fondas. Jeigu mieste yra pigių (nebūtinai) butų žmonės plauks į miestą, o tai įtakos į didelę bedarbystę ir miesto smukimą. Taigi, galime padaryti išvadą, kad geriausia kiek galima mažiau plėsti gyv. fondą ir stengtis laisvus žemės plotus paskirti naujų įmonių kūrimuisi, kurios sumažins bedarbystę ir pakels miesto lygį.

Užduotis pakelti stagnaciją mieste yra komplikuojama bandymais išspręsti problema naudojantis administracinėmis priemonėmis. Ligos išnykimas būtų geresnis būdas, negu jos gydymas.

Daugelis metropolinių teritorinių vienetų, rodos dabartiniu metu gana gyvybingi, tačiau jie pergyvena vis didėjančių statybų intensyvumą jų viduje, kas veda prie senėjimo ir didėjimo senų ir labai pigių pastatų.

13

Time

U1

L2

UH3

WH4

PH5

MP60 50 100 150 200 250

0

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

1 2 3 4 5 6 1234 5 6 1

2

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

56

1

2

3

4

Time

NE1MB2SHD3WHC4DI5

0 50 100 150 200 2500

5,000

10,000

15,000

20,000

1 2 3 4 5 1 2 34 5

1 2

3

4

5

1

2

3

4

5

1

23

4

5

1

2

5

12 pav. Programa leidžianti griauti kiekvienais nugriauti 5% pasenusių gyv. pastatų ir pristabdanti dvigubai gyv. fondo plėtimąsi dirbančiųjų kategorijai, miesto augimo stadijoje

Administracinės programos, siekiančios atgaivinti miestą, jeigu jos vykdomos pastoviai, gali sustabdyti jo “kritimą”. Retai kada ir tik specifiniais atvejais galutinis nusistovėjimas sistemoje nepriklauso nuo priešistorės. Nusistovėjimai priklauso tik nuo sistemos parametrų ir nuo valdymo politikos, lygybių nustatymo periode. Tai reiškia, kad peržiūrėtos programos šiame darbe apie miesto atgaivinimą, įvedant jas miesto augimo stadijoje, duotu tokius pačius rezultatus kaip ir miesto stagnacijos stadijoje.

Tokią nepriklausomybę tarp nusistovėjusių lygybių sąlygų nuo priešistorinės sistemos vystymosi parodo 12 pav. Šiame paveikslėlyje parodoma vystymosi istorija prie tų pačių programų, kurios buvo vykdytos, kad atgaivinti miestą 10 pav.

Kaip matome rezultatai ne daug kuo skiriasi, ar programos buvo vykdomos miesto augimo pradžioje (12 pav.) ar stagnacijos laikotarpyje (10 pav.). Toks panašumas paaiškinamas tuo, kad abiejuose atvejuose sistema dar nepasiekė pusiausvyros; tai ypač liečia 10 pav. Programos įvedimas miesto augimo stadijoje, paveikė į augimo proceso charakterį. Dėka senų pastatų griovimo ir naujų (pelną duodančių) butų statybos pristabdymo, miesto augimo greitis šiek tiek sumažėjo. Tačiau miestas prieina prie žymiai geresnės pusiausvyros, apeidamas sąlygas, charakterizuojančias bedarbystės augimą ir didelis bedarbių procentas lyginant su turinčiais darbą.

Naujos ir žymiai efektyvesnės miesto vystymosi programos gali būti pradėtos vykdyti bet kuriuo ciklo momentu: augimas, brendimas, stagnacija. Įvairūs atsitiktiniai trumpalaikiai įvykiai, kurie sąlygoja miesto vystymąsi, aišku darys įtakos proceso vystymuisi, tačiau galutinė pusiausvyra sistemoje priklausys tiktai nuo programos turinio, o ne nuo pradinių sąlygų, prie kurių buvo pradėtos realizuoti šios programos.

Daugelis šiame darbe pademonstruotų administracinių programų visiškai geros ir pasiektų teigiamų rezultatų, jeigu miestas būtų uždaras (būtų kontroliuojami migracijos procesai). Tada tokios dideles įtakos nedarytų įvairūs migracijos faktoriai ir koeficientai, kurie gana stipriai įtakoja miesto gerovę.

14

MODELIO PRITAIKYMAS VILNIAUS MIESTUI

Time

P

0 2 4 6 8 10

555.000

560.000

565.000

570.000

Time

PH1

MB2

0 2 4 6 8 10

25.000

26.000

27.000

28.000

29.000

30.0001

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

Time

L1

WH2

0 2 4 6 8 10

154.000

156.000

158.000

160.000

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

Time

U1

MP2

UH3

NE4

DI5

0 2 4 6 8 10

6.000

8.000

10.000

1

2

3

4

5 123

4

5

12 3

4

5

1

2 3

4

5

1

2 3

4

5

1

2

5

13 pav. Modelio pritaikymas Vilniaus miestui

Kokias galime padaryti išvadas žiūrint į 13 paveikslėlyje pavaizduotus brėžinius:

1) Vilniuje gyventojų (P) mažės dar 6 metus, tai įtakoja mažėjantis darbo vietų skaičius, arba kita priežastis yra tai, kad dabar gyventojų skaičius Vilniuje yra pasiekęs vieną iš savo pikų;

2) brangių butų skaičius (PH) nepasikeis per artimiausius metus. Tai nereiškia, kad jie nebus statomi, paprasčiausiai, jie pereis į žemesnę gyv. fondo kategoriją, tačiau nebus tokių butų statybos apimtis negu, kad yra dabar;

3) tą patį galime pasakyti ir apie ne tokius brangius butus (WH). Jų skaičius išliks maždaug toks pat;

4) apie 25% išaugs pigių butų skaičius (DI). Tai įtakoja brangesnių butų senėjimas ir didėjantis bedarbių skaičius, kuriems labiau tinka pigūs butai;

5) kažkur apie 2 metus augs labai stiprių įmonių (NE) skaičius. Tai įtakoja, silpnesnių įmonių (MB) pastovus mažėjimas, tačiau sumažėjus rinkai, vėliau jų skaičius taip pat pradeda mažėti

6) normalių įmonių (MB) skaičius taip pat mažėja (iš 2800 iki 2500). Tai galima paaiškinti dėl rinkos mažėjimo;

7) krentant MB auga silpnų ir labai mažyčių įmonių (UH) skaičius;8) profesionalių darbuotojų (MP) taip pat mažės, tačiau tik 4 metus, vėliau

pradės po truputėli augti. Tai galima paaiškinti tuo, kad rinka jau perpildyta tokių darbuotojų, o naujų darbo vietų tokiems menedžeriams-profesionalams nedaug;

9) dirbančiųjų skaičius (L) taip pat mažėja. Kadangi įmonių skaičius mažėja, tai ir dirbančiųjų skaičius mažėja, tačiau po penkių metų jų skaičius vėl pradeda augti;

10) mažėjant L auga bedarbių skaičius (U). Tai vyksta dėl to, kad mažėja labai stiprių ir ne tokių stiprių, tačiau stabilų, įmonių skaičius, ir auga mažų įmonių skaičius, kurie priima mažiau darbuotojų.

Rezultatai, pateikti 13 paveikslėlyje apie Vilnius ateitį artimiausius 10 metų gali būti ir neteisingi. Visų pirma tai dėl įstatytų parametrų (žiūrėti “IŠKILUSIOS PROBLEMOS” skyrelyje), dėl netikslių duomenų ši informacija gali būti klaidinga; kita priežastis, tai dėl tempo koeficientų, jie turi būti koreguojami apie 10 metų, nusistovėjus ekonominiai situacijai Vilniuje. Įstačius blogus tempo koeficientus,

15

vaizdinė miesto ateitis nepasikeičia, tačiau gali labiau ištysti (sakysim dabartiniai 10 metų į 20 metų intervalą) arba susiaurėti, t.y. pagreitinti situaciją. Reikia pabrėžti, kad visas šis modelis yra taikomas, kai mieste yra stabili ekonominė situacija, o kadangi aš duomenis rinkau iš paskutiniųjų 3 metų rezultatų Statistikos Departamente, ir per tuos tris metus, ekonominė situacija Lietuvoje tikrai nebuvo stabili, tai šita priežastis taip pat gali klaidinti Vilniaus ateities modelį. Kita labai svarbi priežastis yra šešėlinė ekonomika: neįregistruotos įmonės ir slepiamas darbuotojų skaičius, daro įtakos surenkamai statistinei informacijai ir Lietuvos, tuo tarpu ir Vilniaus, ekonomikai. Žinoma, šitų visų priežasčių gali ir nebūti šiame modelyje. Ateitis parodys.

Taigi, mus dabar domina, kaip pagerinti esamą miesto padėtį. Vieną iš būdų, kurį aš suradau yra toks: kad reikia kažkaip padidinti dirbančiųjų įplaukimo faktorių (LAF) nuo 0.5 iki 0.6. Tai įmanoma padaryti, jeigu darbą ateinančiai darbo jėgai surastume už miesto ribų. Tai žinoma pareikalautų šiek tiek resursų (pirkti mašinas ir darbo įrankius), tačiau sumažėtų nedarbas (procentiškai, kadangi, tai kaip jau matėme iš pateikto pavyzdžio “Darbingumo programa”, padidėja miesto trauka, todėl ir didėja bedarbių skaičius (ne iš karto, o su vėlinimu)), padidėtų dirbančiųjų skaičius ir gyventojų skaičius mieste. Taip pat galima sumažinti MBDN koeficientą (stabilių įmonių žlugimo koeficientas), kas padidins normalių firmų skaičių (MB). Tai galima realizuoti įvairiomis politinėmis, administracinėmis ir teisinėmis priemonėmis.

Šio plano rezultatai matomi 14 paveikslėlyje. Kaip matome su prieš tai buvusiais rezultatais (13 pav.), situacija mieste pagerėja. Pirmiausia po 4 metų pradeda didėti gyventojų skaičius (iš pradžių nukrenta iki 565000 po to pakyla iki 590000). Iš karto didėti P negali, nes įvedus kažkokius pakitimus ekonominė pusiausvyra ne iš karto sureaguoja, o po tam tikro laiko. Toliau žvelgiant padidėja normalių firmų skaičius (MB- nuo 28000 iki 30000), padidėja dirbančiųjų skaičius (L) nuo 155000 iki 163000, mažų įmonių skaičius (DI) nebe didėja , o mažėja, bedarbių skaičius krenta lėčiau (dėl padidėjusio miesto potraukio). Kiti rodikliai išlieka maždaug tokie pat.

Time

P

0 2 4 6 8 10

570.000

575.000

580.000

585.000

Time

PH1

MB2

0 2 4 6 8 1028.000

28.500

29.000

29.500

30.0001

2

1

2

1

2

1

2

12

1

Time

L1

WH2

0 2 4 6 8 10

156.000

159.000

162.000

1

2

1

2

1

2

1

2 1 2

1

2

Time

U1MP

2UH3NE

4DI

50 2 4 6 8 10

5.000

6.000

7.000

8.000

9.000

1

2

3

4

5 1

23

4

51

2 3

4

5

1

2 3

4

5

1

2 3

4

5

1

2

5

14 pav. Vilniaus miesto ateitis padidinus LAF ir sumažinus MBDN

16

IŠVADOS

Jeigu surinkta informacija ir modelis yra visiškai atkalibruotas, tai miesto vystymąsį ateityje mes galime sužinoti visada, o iš gautų rezultatų galime daryti įvairias išvadas ir imtis priemonių, kad pašalinti nemalonumus, kurie gali iškilti ateityje. Taip pat prieš imantis naujų sprendimų miesto atžvilgiu, galima prieš tai sumodeliuoti ir sužinoti, kokie bus rezultatai.

Šitą modelį galima tobulinti, pridėti naujų kintamųjų, srautų ir lygių. Padaryti jį priklausomą nuo ekonominės pusiausvyros ir panašiai.

Aukščiau pateiktose programose, kai kurios programos, iš pirmo žvilgsnio, atrodo ganėtinai geros, tačiau laikui bėgant jos pasirodo nebe tokios geros. Tai vyksta dėl to, kad miestas yra atviras, todėl migracijos koeficientas svyruoja. Jeigu miestas būtų uždaras, tai daugelis šių programų būtų labai geros miesto ateičiai.

Taip pat yra mintis jeigu sukuri tokį modelį, kuris yra sudarytas iš daug tokių pačių mažyčių miesto modeliukų, tai būtų galima sukurti migracijos srauto ir miestų vystymosi modelį visos valstybės mastu. Tai būtų ganėtinai neblogas modelis, kadangi valstybė jau yra uždara sistema.

Modeliavimas turėtų būti viena iš svarbiausių mūsų gyvenimo kriterijų, tada daugelis žmonių, tame tarpe politikų, valstybės ir savivaldybės vadovai darytų mažiau klaidų priimant svarbius sprendimus.

IŠKILUSIOS PROBLEMOS

1. Duomenų surinkinėjimas. Pateikta statistinė informacija Statistikos Departamente nėra pakankama. Kadangi visi duomenys (pavyzdžiui, užimtumo klausimai) yra rašomi bendrai, o man reikia, kad duomenys būtų tikslesni (pavyzdžiui, užimtumo, įplaukimas ir išplaukos esamoj žmonių kategorijoj).

2. Esami duomenys Statistikos departamente nėra skirstomi į kategorijas.3. Kai kurios informacijos visai nėra: ji arba nesurinkinėjama, slapta arba jų

surinkimas labai brangiai kainuoja.4. Dėl aukščiau išvardintų priežasčių man reikėjo pačiam ekspertiškai

nustatyti įvairius modelio parametrus.5. Modelį reikėjo bandyti labai daug kartų ir keisti parametrus, kol gavau

maždaug realų vaizdą.6. Knygutėje (Dž. Foresterio “Miesto dinaminis vystymasis”) buvo labai daug

spausdinimo,korektūros, apskaičiavimo ir parametro klaidų, kas užėmė labai daug laiko, kol jas suradau.

7. Kadangi neturėjau savo kompiuterio, tai turėjau dažnai ieškoti laisvo kompiuterio, kur galėčiau spausdinti savo diplominį darbą.

8. Dėl pavogtos techninės įrangos, du kartus buvo dingęs mano diplominio darbo rezultatai.

PAGRINDINĖS LYGTYS

1. UA.KL=(U.K+L.K)*UAN*AMMP.K2. AMMP.K=AMMP.J+(DT/AMMPT)(AMM.J-AMMP.J)3. AMM.K=UAMM.K*UHM.K*PEM.K*UJM.K*UHPM.K*AMF4. UAMM.K=TABLE(UM.K)

17

5. UHM.K=TABHL(UHR.K)6. UHR.K=(U.K*UFS)/(UH.K*UHPD)7. PEM.K=TABHL(TPCR.K)8. TPCR.K=((TC.K/P.K)+TPCSP.K)/TPCN9. P.K=MP.K*MPFS+L.K*LFS+U.K*UFS10. UJM.K=TABHL(UJR.K)11. UHPM.K=TABHL(UHPR.K)12. UHPR.K=LCHP.JK/U.K13. UD.KL=UDN*U.K*UDM.K14. UDM.K=TABHL(1,44*LOGN(AMM.K))15. UB.KL=U.K*UBR16. U.K=U.J+DT*(UA.JK+UB.JK+LTU.JK-UD.JK-UTL.JK)17. UTL.KL=UMN*UW.K*UMMP.K+UTP.K18. UW.K=U.K*UFW.K19. UFW.K=TABHL(UJR.K)20. UTLP.K=UTLP.J+(DT/UTLPT)(UTL.JK-UTLP.J)21. UM.K=UTLP.K/U.K22. UMMP.K=UMMP.J+(DT/UMMPT)(UMM.J-UMMP.J)23. UMM.K=LSM.K*LUM.K*UEM.K*UMF24. LSM.K=TABHL(LJR.K)25. LUM.K=TABHL(LUR.K)26. LUR.K=L.K/U.K27. UEM.K=TABHL(TPCR.K)28. LB.KL=L.K*LBR29. L.K=L.J+DT*(UTL.JK+LB.JK-LTM.JK+LA.JK-LD.JK-LTU.JK)30. LTU.KL=L.K*LLF.K31. LLF.K=TABLE(LR.K)32. LTM.KL=LMN*L.K*LMMP.K+LTPG.K33. LMMP.K=LMMP.J+(DT/LMMPT)*(LMM.J-LMMP.J)34. LMM.K=MSM.K*MLM.K*LEM.K*LMF35. MSM.K=TABHL(MJR.K)36. MR.K=MP.K/MJ.K37. MJ.K=NE.K*NEM+MB.K*MBM+DI.K*DIM38. MLM.K=TABHL(MLR.K)39. MLR.K=MP.K/L.K40. LEM.K=TABHL(TPCR.K)41. LA.KL=LAN*L.K*LAMP.K42. LAMP.K=LAMP.J+(DT/LAMPT)(LAM.J-LAMP.J)43. LAM.K=LAJM.K*LAUM.K*LATM.K*LAHM.K*LAF44. LAJM.K=TABLE(LR.K)45. LAUM.K=TABHL(LUR.K)46. LATM.K=TABLE(1,44*LOGN(TR.K))47. LAHM.K=TABLE(LHR.K)48. LHR.K=(L.K*LFS)/(WH.K*WHPD)49. LD.KL=LDN*L.K*LDM.K50. LDM.K=TABHL(1,44*LOGN(LAM.K))51. MPB.KL=MP.K*MPBR52. MP.K=MP.J+DT*(LTM.JK+MPB.JK+MA.JK-MD.JK)53. MA.KL=MAN*MP.K*MAMP.K54. MAMP.K=MAMP.J+(DT/MAMPT)*(MAM.J-MAMP.J)

18

55. MAM.K=MALM.K*MAPM.K*MATM.K*MAHM.K*MAF56. MAJM.K=TABLE(MJR.K)57. MAPM.K=TABHL(MPR.K)58. MPR.K=MP.K/(L.K+U.K)59. MATM.K=TABLE(1,44*LOGN(TR.K))60. MAHM.K=TABLE(MHR.K)61. MHR.K=(MP.K*MPFS)/(PH.K*PHPD)62. MD.KL=MDN*MP.K*MDM.K63. MDM.K=TABHL(1,44*LOGN(MAM.K)64. PHC.KL=PHCD.K*LCR.K65. PHCD.K=PHCN*PH.K*PHM.K+PHCP.K66. PHM.K=PHAM.K*PHLM.K*PHPM.K*PHTM.K*PHEM.K*PHGM.K*PHF67. PHAM.K=TABLE(MHR.K)68. PHLM.K=TABHL(LFO.K)69. LFO.K=(HUT.K*LPH+PUT.K*LPP)/AREA70. HUT.K=PH.K+WH.K+UH.K71. PUT.K=NE.K+MB.K+DI.K72. PHPM.K=TABHL(MPR.K))73. PHTM.K=TABHL(1,44*LOGN(TR.K))74. PHEM.K=TABHL(NEGR.K)75. PHGM.K=TABHL((PHGR.K)76. PHGR.K=(PH.K-PHA.K)/(PH.K*PHAT)77. PHA.K=PHA.J+(DT/PHAT)*(PH.J-PHA.J)78. PH.K=PH.J+DT*(PHC.JK-PHO.JK)79. PHO.KL=PHON*PH.K*PHOM.K80. PHOM.K=TABHL(1,44*LOGN(PHM.K))81. WH.K=WH.J+DT*(PHO.JK+WHC.JK-WHO.JK)82. WHC.KL=WHCD.K*LCR.K83. WHCD.K=WHCN*WH.K*WHM.K+WHCP.K84. WHM.K=WHAM.K*WHLM.K*WHUM.K*WHTM.K*WHEM.K*WHGM.K*WHF85. WHAM.K=TABHL(LHR.K)86. WHLM.K=TABHL(LFO.K)87. WHUM.K=TABHL(LUR.K)88. WHTM.K=TABHL(1,44*LOGN(TR.K)89. WHEM.K=TABHL(NEGR.K)90. WHGM.K=TABHL(WHGR.K)91. WHGR.K=(WH.K-WHA.K)/(WH.K*WHAT)92. WHA.K=WHA.J+(DT/WHAT)(WH.J-WHA.J)93. WHO.KL=WHON*WH.K*WHOM.K94. WHOM.K=TABHL(1,44*LOGN(WHM.K)95. UH.K=UH.J+DT*(WHO.JK-SHD.JK+LCHP.JK)96. SHDN.KL=SHDN*UH.K*SHDM.K+SHDP.K97. SHDM.K=SHAM.K*SHLM.K*SHDF98. SHAM.K=TABLE(UHR.K)99. SHLM.K=TABHL(LFO.K)100. NE.K=NE,J+DT*(NEC.JK-NED.JK)101. NEC.KL=NECD.K*LCR.K102.NECD.K=NECN*(NECF*NE.K+MBCF*MB.K+DICF*DI.K)*EM.K+NECP.K103. EM.K=EMM.K*ELM.K*ELJM.K*ETM.K*EGM.K*EF104. EMM.K=TABHL(MJR.K)

19

105. ELM.K=TABHL(LFO.K)106. ELJM.K=TABHL(LRP.K)107. ETM.K=TABHL(1,44*LOGN(TR.K))108. EGM.K=TABHL(NEGR.K)109. NEGR.K=(NE.K-NEA.K)/(NE.K*NEAT)110. NEA.K=NEA.J+(DT/NEAT)*(NE.J-NEA.J)111. NED.KL=NEDN*NE.K*EDM.K112. EDM.K=TABHL(1,44*LOGN(EM.K))113. MB.K=MB.J+DT*(NED.JM-MBD.JK)114. MBD.KL=MBDN*MB.K*BDM.K115. BDM.K=TABHL(1,44*LOGN(EM.K))116. DI.K=DI.J+(DT)*(MBD.JK-DID.JK)117. DID.KL=(DIDN)*DI.K*DIDM.K+DIDP.K118. DIDM.K=DIEM.K*DILM.K*DIDF119. DIEM.K=TABLE(1,44*LOGN(EM.K))120. DILM.K=TABHL(LFO.K)121. TC.K=AV.K*TAN*TR.K122. TR.K=TABHL(1,44*LOGN(TRNP.K))123. TRNP.K=TRNP.J+(DT/TRNPT)*(TRN.J-TRNP.J)124. TRN.K=TAI.K/TAN125. TAI.K=TN.K/AV.K126. TN.K=(TMP*MPFS*MP.K+TLP*LFS*L.K+TUP*UFS*U.K)*TCM.K127. TCM.K=TABHL(LUR.K)128. AV.K=HAV.K+BAV.K129. HAV.K=PHAV*PH.K+WHAV*WH.K+UHAV*UH.K130. BAV.K=NEAV*NE.K+MBAV*MB.K+DIAV*DI.K131.LDC.K=PHCD.K*PHCL+WHCD.K*WHCL+NECD.K*NECL+LCHCD.K*LCHCL132. LDI.K=NE.K*NEL+MB.K*MBL+DI.K*DIL133. LJ.K=LDC.K+LDI.K134. LR.K=L.K/LJ.K135. ULJR.K=TABHL(LR.K)136. UJ.K=LJ.K*ULJR.K+UJP.K137. UR.K=U.K/UJ.K138. LCR.K=TABHL(LR.K)139. LRP.K=LRP.J+(DT/LRPT)*(LR.J-LRP.J)

Pažymėjimai:TEMPAS=IDENTIFIKATORIUS.LAIKASPAPILDOMAS_KINTAMASIS=IDENTIFIKATORIUS.LAIKASTEMPAS=IDENTIFIKATORIUS.LAIKO_INTERVALASLAIKAS=J|KLAIKO_INTERVALAS=JK|KL

Kintamųjų pavadinimai, jų reikšmės pavyzdiniame modelyje ir Vilniaus mieste

Pažymėjimas

T Aprašymas Vien. ReikšmėModelyje

Vilniuje

AMF C Miesto potraukio migracijos koeficientas (testavimui)

- 1 0.005

20

AMM A Miesto potraukio migracijos koeficientas - - -AMMP L Pripažintas miesto potraukio migracijos

koeficientas- 1 1

AREA C Miesto plotas Arai 100000 394000AV A Bendra nuosavybės vertė, už kurią yra

mokama mokesčiaiDol.*1000 - -

BAV A Visų rūšių įmonių vertė Dol.*1000 - -BDM A Užimtumo sumažinimo koeficientas - - -DI L Mažos arba bankrutuojančios įmonės Įmonių sk. 100 7000DIAV C Bankrutuojančių įmonių piniginė vertė Dol.*1000

/ 1 įmon.100 50

DICF C Santykio statybos- bankrutuojančių įmonių skaičius

- 0.3 0.3

DID R Bankrutavusiu įmonių griovimas Imoniu sk/ 1 metai

- -

DIDF C Bankrutuojančių įmonių griovimo faktorius - 1 2DIDM A Bankrutuojančių įmonių griovimo koefi. - - -DIDN C Normalus bankrutuojančių įmonių

griovimas 1/metai 0.03 0.03

DIDP A Bankrutuojančių įmonių griovimo programa Imoniu sk/ metai

- -

DIDR C Bankrutuojančių įmonių griovimo rodiklis 1/metai 0 0DIEM A Verslo užimtumo- bankrutuojančios įmonės

santykis- - -

DIL C Darbininkų skaičius bankrutuojančioj įmonėj

Vyrų sk/įmonėj

10 3

DILM A Bankrutuojančių įmonių žemės koeficientas - - -DIM C Menedž.-profesionalų bankrutuojančiose

įmonėseVyrų sk/įmonėj

1 1

DT C Programos vykdymo žingsnis Metai 1 1EDM A Verslo užimtumo kritimo koeficientas - - -EF C Verslo užimtumo faktorius - 1 1EGM A Verslo užimtumo augimo koeficientas - - -ELJM A Verslo užimtumo koeficientas susijęs su

santykiu dirbantys- darbo vietų skaičius (vidutinėj kategorijos) susijusios su verslo užimtumu

- - -

ELM A Verslo užimtumo žemės koeficientas - - -EM A Verslo užimtumo koeficientas - - -EMJM A Verslo užimtumo koeficientas susijęs su

santykiu mendž.profes.- darbo vietų skaičius (menedž.-profes. Kategorijos) -susijusios su verslo užimtumu

- - -

ETM A Apmokestinimo koeficientas verslo užimtumo

- - -

HAV A Miesto gyv.fondo vertė Dol.*1000 - -HUT A Bendras gyv.vienetų skaičius Vnt. - -L L Dirbantys Vyrų sk. 14000 155000LA R Dirbančiųjų įplaukos Vyrų sk/

metai- -

LAF C Dirbančiųjų įplaukimo faktorius - 1 0.5LAHM A Dirbančiųjų įplaukimo gyvenamumo

koeficientas - - -

LAJM A Santykio darbo vietų skaičius- dirbančiųjų įplaukos

- - -

LAM A Dirbančiųjų įplaukimo koeficientas - - -LAMP L Pripažintas dirbančiųjų įplaukimo

koeficientas- 1 1

21

LAMPT C Laikas reikalingas, kad pripažinti dirbančiųjų įplaukimo koeficientą

Metai 15 18

LAN C Normalus dirbančiųjų įplaukimas 1/metai 0.03 0.018LATM A Dirbančiųjų įplaukimo apmokestinimo

koeficientas- - -

LAUM A Santykio nepilnai užimti- dirbančiųjų įplaukimas koeficientas

- - -

LB R Gimstamumas dirbančiųjų kategorijoj Vyrų/Metai

- -

LBR C Gimstamumo rodiklis dirbančiųjų kategorijoj

1/metai 0.01 0.01

LCHCD A Norimas pigaus gyv.fondo statybos apimtis Vnt/metai - -LCHCL C Dirbančių statant pigų gyv.fondą Žmog-

metai/gyv.vienet

.

0.6 0.6

LCHP R Pigaus gyv.fondo statybos programa Vnt - -LCHPC C Pigaus gyv.fondo statybos programos

koeficientasVnt/1

žmog.* /metai

0 0

LCR A Santykis dirbančiųjų statybose ir bendras dirbančiųjų skaičius

- - -

LD R Dirbančiųjų išplaukimas Vyru/meta - -LDC A Norimas dirbančiųjų skaičius statybose Vyrai - -LDI A Norimas dirbančiųjų skaičius visose verslo

įmonėseVyrai - -

LDM A Užimtųjų mažėjimo koeficientas - - -LDN C Normalus dirbančiųjų mažėjimas 1/metai 0.02 0.06LEM A Dirbančiųjų išsimokslinimo cenzo

koeficientas- - -

LFO A Žemės įsisavinimo dalis - - -LFS C Dirbančiųjų šeimos dydis Žmon/1

dirban6 3.3

LHR R Santykis dirbantys- gyv.fondas - - -LJ A Dirbančiųjų skaičius iš užimtųjų kategorijos Vyrai - -LLF A Laikinai nedirbančių dalis iš dirbančiųjų

kategorijos1/ metai - -

LMF C Užimtųjų socialinio mobilumo faktorius - 1 1LMM A Užimtųjų socialinio mobilumo koeficientas - - -LMMP L Pripažintas socialinio mobilumo

koeficientas- 1 1

LMMPT C Laikas, reikalingas, kad pripažinti socialinio mobilumo koeficientą

Metai 15 30

LMN C Normalus socialinis mobilumas užimtųjų 1/metai 0.02 0.005LPH C Žemės plotas vienam gyvenamajam

vienetuiAru/vnt 0.1 0.1

LPP C Žemės plotas vienam įmonės vienetui Aru/vnt 0.2 0.2LJR A Santykis dirbantys- darbo vietų skaičius - - -LRP L Pripažintas Santykis dirbantys- darbo vietų

skaičius- 1 1

LRPT C Laikas, reikalingas kad pripažinti santykį dirbantys- darbo vietų skaičius

Metai 5 5

LSM A Dirbančiųjų pasiūlos ir paklausos pasiūla - - -LTM R Dirbančiųjų perėjimas į men.-prof.

kategorijąVyari/met - -

LTPG A Dirbančiųjų perėjimas į men.-prof. kategoriją programa

Vyr./met - -

LTR C Profesionalaus dirbančiųjų apmokymo 1/metai 0 0

22

rodiklisLTU A Dirbančiųjų perėjimas į nedirbančiųjų

kategorijąVyr/metai - -

LUM R Santykio dirbantys- nedirbantys koeficientas - - -LUR A Santykis dirbantys- nedirbantys - - -MA R Men.-prof. įplaukos Vyr/metai - -MAF C Men.-prof. įplaukų faktorius - 1 1MAHM A Gyvenamumo koeficientas men.-prof.

įplaukimo- - -

MAJM A Santykio darbo vietų skaičius- men.-prof. įplaukos

- - -

MAM A Men.-prof. įplaukų koeficientas - - -MAMP L Pripažintas men.-prof. įplaukų koeficientas - 1 1MAMPT C Laikas,reikalingas pripažinti men.-prof.

įplaukimo koeficientąMetai 10 10

MAN C Normalios men.-prof. įplaukos 1/metai 0.03 0.005MAPM A Santykio miesto gyv.skaičius- men-prof.

įplaukos- - -

MATM A Men.-prof. įplaukų apmokestinimo koeficientas

- - -

MB L Išsivysčiusios įmonės Vnt 1000 28000MBAV C Išsivysčiusių įmonių piniginė vertė Dol.*1000 300 300MBCF C Santykio naujų įmonių statyba- esamos

išsivysčiusios įmonės faktorius- 0.5 0.5

MBD R Normalių įmonių žlugimas Vnt/metai - -MBDN C Normalus normalių įmonių žlugimas 1/metai 0.05 0.01MBL C Dirbančiųjų skaičius normaliose įmonėse Vyru/vnt 15 15MBM C Men.-prof. skaičius normaliose įmonėse Vyru/vnt 2 2MD R Men.-prof. išplaukos Vyr./

metai- -

MDM A Men.-prof. išplaukų koeficientas - - -MDN C Normalios men.-prof. išplaukos 1/metai 0.02 0.7MHR A Santykis men.-prof- gyv.fondas - - -MJ A Dirbantys men.-prof. Vyru - -MLM A Santykio men.-prof.- dirbantys koeficientas - - -MLR A Santykis men.-prof.- dirbantys - - -MP L Men.-prof. Vyru 3900 9000MPB R Gimstamumas men.-prof. kategorijoj Vyru/met - -MPBR C Gimstamumo rodiklis men.-prof.

kategorijoj1/metai 0.0075 0.005

MPFS C Šeimos dydis men.- prof kategorijos Žmon/1 dirban

5 3.5

MPR A Santykis men.-prof- gyv.skaičius mieste - - -MJR A Santykis me.-prof.- darbo vietų skaičius jų

kategorijoj- - -

MSM A Men.-prof. pasiūlos ir paklausos koeficientas

- - -

NE L Naujos įmonės Vnt 200 5000NEA L Negaunančios pelną įmonės iš naujų įmonių

kategorijosVnt - -

NEAT C Laikas, reikalingas, kad nauja įmonė nebegautų pelno

Metai 10 10

NEAV C Naujos įmonės piniginė vertė Dol*1000 500 500NEC R Naujų įmonių statybos Vnt/metai - -NECD A Norima naujų įmonių statybos apimtis Vnt/metai - -NECF C Santykio statybos- esamos naujos įmonės

faktorius- 1 2

NECL C Dirbančiųjų skaičius naujų įmonių statyboj Žmon/vnt 20 20

23

NECN C Normali naujų įmonių statybos apimtis 1/metai 0.05 0.5NECP A Naujų įmonių kūrimo programa Vnt/metai - -NECR C Naujų įmonių kūrimosi rodiklis 1/metai 0 0NED R Stiprių įmonių mažėjimas Vnt/metai - -NEDN C Normalus stiprių įmonių mažėjimas 1/metai 0.08 0.02NEGR A Stiprių įmonių didėjimo rodiklis 1/metai - -NEGRI C Pradinis naujų įmonių kūrimosi rodiklis 1/metai 0.03 0.03NEL C Dirbančiųjų skaičius stipriose įmonėse Vyr/meta 20NEM C Men.-prof. skaičius stipriose įmonėse Vyr/metai 4 4P A Gyventojų skaičius mieste Vyru - -PEM A Visuomeninių išlaidų koeficientas - - -PH L Labai brangus gyv.fondas Vnt 5000 30000PHA L Ne labai brangių gyv.plotų skaičius iš labai

brangaus gyv.fondoVnt - -

PHAM A Labai brangaus gyv.fondo atitikimo koeficientas

- - -

PHAT C Laikas, reikalingas ,kad prasidėtų labai brangių butų mažėjimas

Metai 10 10

PHAV C Labai brangių butų piniginė vertė Dol*1000 30 80PHC R Labai brangių butų statybos Vnt/metai - -PHCD A Norima labai brangių butų statybos apimtis Vnt/metai - -PHCL C Dirbančiųjų skaičius plečiant labai brangų

gyv.fondąŽmon/vnt 2 5

PHCN C Normali labai brangių butų statybos apimtis Vnt 0.03 0.05PHCP A Labai brangių butų statybos apimties

programaVnt/metai - -

PHCR C Labai brangių butų statybos rodiklis 1/metai 0 0PHEM A Santykio biznio veikla- labai brangus

gyv..fondas koeficientas- - -

PHF C Labai brangaus gyv.fondo faktorius - 1 1PHGM A Labai brangaus gyv.fondo didėjimo

koeficientas- - -

PHGR A Labai brangaus gyv.fondo didėjimo rodiklis 1/metai - -PHGRI C Normalus labai brangaus gyv.fondo

didėjimo rodiklis1/metai 0.03 0.03

PHLM A Labai brangaus gyv.fondo žemės koeficient. - - -PHM A Labai brangaus gyv.fondo koeficientas - - -PHO R Labai brangaus gyv.fondo senėjimas Vnt/metai - -PHOM A Labai brangaus gyv.fondo senėjimo

koeficientas- - -

PHON C Normalus labai brangaus gyv.fondo senėjimas

1/metai 0.03 0.03

PHPD C Žmonių tankumas labai brangiame gyv.fonde

Žmon/vnt 3 3

PHPM A Santykio labai brangus gyv.fondas- žmonių skaičius

- - -

PHTM A Apmokestinimo koeficientas labai braus gyv.fondo

- - -

PUT A Viso įmonių Vnt - -SHAM A Santykio žmonių tankumas- lūšnų griovimas - - -SHD R Lūšnų griovimas Vnt/metai - -SHDF C Lūšnų griovimo faktorius - 1 1SHDM A Lūšnų griovimo koeficientas - - -SHDN C Normalus lūšnų griovimas 1/metai 0.02 0.02SHDP A Lūšnų griovimo programa Vnt/metai - -SHDR C Lūšnų griovimo rodiklis 1/metai 0 0SHLM A Lūšnų griovimo žemės koeficientas - - -TAI A Apmokestinimo nustatymas Dol/ - -

24

metai/1000

TAN C Normalus apmokestinimas Dol/metai/1000

50 180

TC A Bendra išlaidų suma Dol/metai - -TCM A Suminių išlaidų koeficientas - - -TLP C Išlaidų vienam dirbančiam žmogui Dol/

žmog/metai

200 180

TMP C Išlaidų vienam men.-prof. Dol/žmog/metai

150 150

TN A Būtinos išlaidos (vienam žmogui) Dol/metai - -TPCN C Normalios išlaidos (vienam žmogui) Dol/

žmog/metai

250 200

TPCR A Išlaidų dydis (vienam žmogui) - - -TPCS C Subsidijų dydis (vienam žmogui) Dol/

žmog/metai

0 0

TPCSP A Išlaidų subsidijavimo (vienam žmogui) programa

Dol/žmog/metai

- -

TR A Išlaidų santykis - - -TRN A Būtinas išlaidų santykis - - -TRNP L Pripažinta TRN reikšmė - - -TRNPT C Laikas reikalingas pripažinti TRN Metai 30 30TUP C Išlaidos vienam nedirbančiajam Dol/

žmog/metai

300 250

U L Nedirbančiųjų skaičius Vyrai 1200 6500UA R Nedirbančiųjų įplaukos Vyru/meta - -UAMM A Bedarbių, atvykusių į miestą, socialinio

mobilumo koeficientas- - -

UAN C Normalios nedirbančiųjų įplaukos 1/metai 0.05 0.04UB R Gimstamumas nepilnai dirbančiųjų

kategorijojVyru/meta - -

UBR C Gimstamumo rodiklis nepilnai dirbančiųjų kategorijoj

1/metai 0.015 0.012

UD R Nepilnai dirbančiųjų sumažėjimas Vyru/meta - -UDM A Nepilnai dirbančiųjų sumažėjimo

koeficientas- - -

UDN C Normalus nepilnai dirbančiųjų sumažėjimas 1/metai 0.02 0.12UEM A Bedarbių išsilavinimo koeficientas - - -UFS C Bedarbių šeimos dydis Žmon/

1 dirban8 4.5

UFW A Dirbančiųjų dalis iš nedirbančiųjų kategorijos

- - -

UH L Pigus gyv.fondas Vnt 1100 7000UHAV C Pigaus gyv.fondo vertė Dol*1000 5 10UHM A Santykio bedarbiai-gyv.fondas koeficientas - - -UHPD C Tankumas pigaus gyv.fonde Žmon/vnt 12 6UHPM A Pigaus gyv.fondo programos koeficientas - - -UHPR A Pigaus gyv.fondo programos rodiklis Vnt/

1 dirban- -

UHR A Bedarbiai-gyv.fondas santykis - - -UJ A Dirbantys iš bedarbių kategorijos Vyru - -

25

UJM A Santykio nepilnai dirbantys- darbo vietų skaičius koeficientas

- - -

UJP A Darbo aprūpinimo programa Vyru - -UJPC C Darbo aprūpinimo programos koeficientas - 0 0ULJR A Santykis nepilnai dirbantys- darbo vietų

skaičius dirbantiesiems- - -

UM A Bedarbių socialinio mobilumas 1/metai - -UMF C Bedarbių socialinio mobilumo faktorius - 1 0.7UMM A Bedarbių socialinio mobilumas koeficientas - - -UMMP L Pripažintas bedarbių socialinio mobilumo

koeficientas- 1 1

UMMPT C Laikas reikalingas pripažinti bedarbių socialinio mobilumo koeficientą

Metai 10 10

UMN C Normali bedarbių socialinė mobilizacija 1/metai 0.1 0.1UJR A Bedarbiai- darbo vietų skaičius (bedarbių

kategorijoje) santykis- - -

UTL R Nepilnai dirbančių perėjimas į dirbančiųjų kategoriją

Vyru/meta - -

UTLP L Pripažintas nepilnai dirbančių perėjimas į dirbančiųjų kategoriją

- 75 200

UTLPT C Laikas reikalingas pripažinti nepilnai dirbančių perėjimą į dirbančiųjų kategoriją

Metai 10 4

UTP A Bedarbių profesionalaus apmokymo programa

Vyr./metai

- -

UTR C Bedarbių profesionalaus apmokymo programos rodiklis

1/metai 0 0

UW A Dirbančiųjų skaičius nepilni dirbančiųjų kategorijoj

Vyru - -

WH L Normalus gyv.fondas. Vnt 21000 160000WHA L Normalaus gyv.fondo mažėjimas Vnt - -WHAM A Normalaus gyv.fondo santykio koeficientas - - -WHAT C Normalaus gyv.fondo mažėjimo atsiradimo

laikasMetai 10 20

WHAV C Normalaus gyv.fondo piniginė vertė Dol*1000 15 30WHC R Normalaus gyv.fondo statyba Vnt - -WHCD A Norima normalaus gyv.fondo statybos

apimtisVnt/metai - -

WHCL C Dirbančiųjų skaičius plečiant normalų gyv.fondą

Žmon/vnt 1 4

WHCN C Normali statybos apimtis normalus gyv.fondo

1/metai 0.03 0.05

WHCP A Normalaus gyv.fondo statybos programa Vnt - -WHCR C Normalaus gyv.fondo statybos rodiklis 1/metai 0 0WHEM A Santykio verslo apimtis- normalus

gyv.fondas koeficientas- - -

WHF C Normalaus gyv.fondo faktorius (testavimui) - 1 1WHGM A Normalaus gyv.fondo augimo koeficientas - - -WHGR A Normalaus gyv.fondo augimo rodiklis 1/metai - -WHGRI C Normalaus gyv.fondo augimo normalus

rodiklis1/metai 0.03 0.03

WHLM A Normalaus gyv.fondo žemės koeficientas - - -WHM A Normalaus gyv.fondo koeficientas - - -WHO R Normalaus gyv.fondo senėjimas Vnt/metai - -WHOM A Normalaus gyv.fondo senėjimo koeficientas - - -WHON C Normalaus gyv.fondo normalus senėjimas - 0.02 0.001WHPD C Žmonių tankumas normaliame gyv.fonde 1/metai 6 4WHTM A Apmokestinimo koeficientas normalus

gyv.fondo- - -

26

WHUM A Santykio normalus gyv.fondas- nepilnai dirbančiųjų skaičius koeficientas

- - -

Sutrumpinimai:

A-kintamasisC-konstantaR-tempasL-lygisT-tipas

SUMMARY

In this work is writing about dynamic model of city. This model show us how we can guess the future of the city. We can get to now whether means, which we want introduce to the city, will be good for city, before it tested with help of model.

The modeling is very important in us life. The models can be applied in various sphere and after test with him, than before made something and after look, what will be.

The model of the city showed us that a lot of programs, which we would like to made in the city, will been bad and still more made worth situation in the city.

This model we can use in every city and we can improve it, leading dependence from economy and politic situation in the city.

In the conclusion, I can said that everyone politician, officer and leader must use the models in every life’s situation. It will help to avoid a lot of mistakes in the real life.

27

Literatūra:

1. Дж. Форестер “ДИНАМИКА РАЗВИТИЯ ГОРОДА”, (1974)2. Lietuvos statistikos metraštis 1999m.3. Vilnius skaičiais 1997m., (1999)4. Gyventojų skaičiaus apskrityse, miestuose ir rajonuose 2000m. sausio 1d.,

(2000)5. Demografinė situacija Lietuvoje, (2000)6. Būstų fondas 1998m, (1999)7. valstybės ir savivaldybių institucijų finansai 1998m., (1999)

Naudotasi programine įranga:

1. Microsft Word 20002. Powersim ConstructionVersion 2.51 (4009) Academic

28