Эксперименты с моделью Urban Suite - Economic Disparity

ОПИСАНИЕ МОДЕЛИ

Description

Economic Disparity

Модель «Экономическое неравенство» представляет собой симуляцию городской среды, в которой две категории населения — богатые и бедные — выбирают место жительства, учитывая три ключевых параметра: стоимость земли, качество территории и близость к рабочим местам. Модель иллюстрирует процессы пространственной сегрегации по доходам, формирование кластеров услуг в более состоятельных районах и динамическое изменения характеристик территории под влиянием социально-экономического состава населения. Она служит инструментом для изучения взаимосвязи социально-экономических факторов и распределения населения, а также демонстрирует принципы гедонистического выбора и положительную обратную связь в городской экономике. Каждый агент действует согласно собственным правилам и целям, что делает модель более реалистичной по сравнению с подходами, основанными на оптимизации общесистемных критериев. Изучение эмерджентных свойств. Модель показывает, как индивидуальные предпочтения агентов приводят к крупномасштабным структурам - сегрегации населения по доходам и кластеризации услуг в более состоятельных районах. Это демонстрирует концепцию эмерджентности в сложных системах.

Модель Urban Suite - Economic Disparity представляет упрощённую городскую экономическую систему, где агенты с различным социально-экономическим статусом конкурируют за землю в городском пространстве. Модель исследует процессы пространственной сегрегации и формирования экономического неравенства в городской среде. В модели есть фиксированные рабочие места (серые квадраты), распределённые по городской территории. Агенты стремятся минимизировать расстояние до ближайшего места работы.

ЭКСПЕРИМЕНТ 1

Автор - ZatsepinNA

Гипотеза

Изменение весов "rich-quality-priority" и "poor-price-priority" приведёт к разным типам городской сегрегации и уровням неравенства.

Цель эксперимента: Исследовать, как изменение приоритетов агентов (богатых и бедных) влияет на структуру городского пространства. В частности, нас интересует, как веса параметров rich-quality-priority (насколько богатые ценят качество района) и poor-price-priority (насколько бедные чувствительны к цене) определяют:

• уровень пространственной сегрегации (измеряется индексом Дункана ),
• степень неравенства в распределении полезности (измеряется коэффициентом Джини),
• среднее расстояние между представителями двух групп,
• разницу в средней полезности между богатыми и бедными.

Настройки NetLogo

;; ========== КОД ДЛЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ ==========

;; Индекс Дункана
to-report duncan-index
  let total-rich count rich
  let total-poor count poor
  if total-rich = 0 or total-poor = 0 [ report 0 ]
  let seg-sum 0
  ask patches [
    let p-rich count rich-here / total-rich
    let p-poor count poor-here / total-poor
    set seg-sum seg-sum + abs(p-rich - p-poor)
  ]
  report seg-sum / 2
end

;; Среднее расстояние между богатыми и бедными
to-report avg-distance-rich-poor
  if count rich = 0 or count poor = 0 [ report 0 ]
  let distances []
  ask rich [
    let closest-poor min [distance myself] of poor
    set distances lput closest-poor distances
  ]
  report mean distances
end

to-report utility-diff
  let rich-utils [utility-r] of rich with [utility-r > 0]
  let poor-utils [utility-p] of poor with [utility-p > 0]
  if (length rich-utils = 0 or length poor-utils = 0) [ report 0 ]
  let avg-rich mean rich-utils
  let avg-poor mean poor-utils
  report abs(avg-rich - avg-poor)
end

to-report gini-coefficient [ values ]
  if length values <= 1 [ report 0 ]
  let valid-values filter [ x -> x > 0 ] values
  if length valid-values <= 1 [ report 0 ]
  let avg-val mean valid-values
  if avg-val = 0 [ report 0 ]  ; защита от деления на 0
  let sorted sort valid-values
  let n length sorted
  let gini-sum 0
  let cumsum 0
  foreach sorted [ val ->
    set cumsum cumsum + val
    set gini-sum gini-sum + (cumsum - val / 2) / n / avg-val
  ]
  report 1 - gini-sum / n
end

;; Создать CSV файл
to create-csv [exp-name]
  let path (word "C:/Users/User/Desktop/" exp-name ".csv")
  file-open path
  file-print "run,ticks,rich_count,poor_count,duncan_index,avg_distance,utility_diff,gini_coefficient"
  file-close
end

to write-line [exp-name]
  let path (word "C:/Users/User/Desktop/" exp-name ".csv")

  ;; Берём только агентов с ненулевой полезностью
  let rich-utils [utility-r] of rich with [utility-r > 0]
  let poor-utils [utility-p] of poor with [utility-p > 0]
  let all-utils sentence rich-utils poor-utils

  ;; Если нет данных — ставим 0
  let gini-val ifelse-value (length all-utils > 1) [
    gini-coefficient all-utils
  ] [ 0 ]

  file-open path
  file-print (word
    run-number ","
    ticks ","
    count rich ","
    count poor ","
    duncan-index ","
    avg-distance-rich-poor ","
    utility-diff ","
    gini-val
  )
  file-close
end

;; Процедура для одного прогона
to run-single-run [exp-name rich-val poor-val]
  set rich-quality-priority rich-val
  set poor-price-priority poor-val
  setup
  repeat 2000 [
    go
  ]
  write-line exp-name
end

;; Процедура для 30 прогонов
to run-experiment [exp-name rich-val poor-val]
  set experiment-name exp-name
  create-csv exp-name
  set run-number 0
  repeat 30 [
    set run-number run-number + 1
    run-single-run exp-name rich-val poor-val
    print (word "Прогон " run-number " из 30 завершен.")
  ]
  print (word "Эксперимент " exp-name " ЗАВЕРШЕН!")
end

;; === КНОПКИ ДЛЯ ТВОЕГО ИНТЕРФЕЙСА ===

to experiment-1
  run-experiment "exp1_08_05" 0.8 0.5
end

to experiment-2
  run-experiment "exp2_02_05" 0.2 0.5
end

to experiment-3
  run-experiment "exp3_05_08" 0.5 0.8
end

to experiment-4
  run-experiment "exp4_05_02" 0.5 0.2
end

Для реализации эксперимента в исходный код модели были добавлены следующие процедуры:

• duncan-index — для расчёта индекса сегрегации,
• avg-distance-rich-poor — для измерения среднего расстояния между богатыми и бедными,
• utility-diff — для вычисления разницы в средней полезности между группами,
• gini-coefficient — для оценки уровня неравенства,
• run-experiment — для автоматического запуска 30 прогонов каждого сценария и записи результатов в CSV-файл.

Каждый прогон выполняется в течение 2000 тиков, после чего фиксируются итоговые значения метрик. Данная модификация позволила собрать репрезентативный датасет для сравнения сценариев.

Эксперимент проводился при четырёх комбинациях параметров rich-quality-priority и poor-price-priority, фиксированных системных настройках (residents-per-job = 100, number-of-tests = 30, max-jobs = 10, death-rate = 4, poor-per-step = 5, rich-per-step = 5) и на протяжении 2000 тиков. Данные были собраны для 30 независимых повторов на каждый сценарий.

Анализ графиков (Шаг 1–4)

На каждом графике:

• Ось X: сценарий (A, B, C, D)
• Ось Y(слева): значение индекса Дункана
• Ось Y(справа): значение коэффициента Джини
• Коробки (box plot) — показывают распределение результатов (медиана, IQR)
• Точки — отдельные прогоны (30 на сценарий)

Шаг 1 эксперимента (Сценарий A: rich=0.8, poor=0.5)

Duncan Index: медиана ≈ 0.272, IQR [0.271–0.273]

Gini Coefficient: медиана ≈ 0.836, IQR [0.835–0.837]

Богатые сильно ценят качество, бедные умеренно чувствительны к цене. Это приводит к наибольшей сегрегации — богатые концентрируются в высококачественных районах, вытесняя бедных в периферийные зоны. Неравенство также высоко, но не максимальное — бедные всё ещё получают некоторую полезность.

Вывод для Шага 1

При высоком приоритете качества у богатых сегрегация достигает максимума. Город разделяется на «богатые» и «бедные» районы. Альтернативные стратегии (например, снижение требований богатых) могут уменьшить поляризацию.

Шаг 2 эксперимента (Сценарий B: rich=0.2, poor=0.5)

Duncan Index: медиана ≈ 0.271, IQR [0.270–0.272]

Gini Coefficient: медиана ≈ 0.837, IQR [0.836–0.838]

Богатые почти не обращают внимания на качество, бедные умеренно чувствительны к цене. Сегрегация немного снижается, но неравенство остаётся высоким. Это говорит о том, что рассеивание богатых по городу не устраняет неравенство — бедные всё ещё ограничены ценой.

Вывод для Шага 2

Снижение требований богатых к качеству уменьшает пространственную сегрегацию, но не влияет на социальное неравенство. Цена остаётся ключевым фактором, определяющим доступ к ресурсам.

Шаг 3 эксперимента (Сценарий C: rich=0.5, poor=0.8)

Duncan Index: медиана ≈ 0.271, IQR [0.270–0.272]

Gini Coefficient: медиана ≈ 0.840, IQR [0.839–0.841]

Богатые умеренно ценят качество, бедные очень чувствительны к цене. Сегрегация остаётся на среднем уровне, но неравенство растёт — бедные вынуждены жить в самых дешёвых районах, что усиливает разрыв в полезности.

Вывод для Шага 3

Высокая чувствительность бедных к цене усиливает неравенство, даже если богатые не требуют высокого качества. Это показывает, что экономическая политика, направленная на снижение ценовой чувствительности бедных, может быть эффективнее, чем регулирование поведения богатых.

Шаг 4 эксперимента (Сценарий D: rich=0.5, poor=0.2)

Duncan Index: медиана ≈ 0.270, IQR [0.269–0.271]

Gini Coefficient: медиана ≈ 0.841, IQR [0.840–0.842]

Богатые умеренно ценят качество, бедные почти не реагируют на цену. Сегрегация минимальна — группы смешиваются. Однако неравенство достигает максимума — бедные теперь живут в хороших районах, но их полезность всё ещё ниже, чем у богатых.

Вывод для Шага 4

При снижении ценовой чувствительности бедных сегрегация исчезает, но неравенство растёт. Это означает, что смешанные районы не равны справедливым — если бедные не получают дополнительных ресурсов, они будут жить рядом с богатыми, но оставаться менее выгодными.

Главный вывод

Изменение приоритетов агентов напрямую формирует структуру городского пространства. Богатые, которые сильно ценят качество, создают элитные анклавы, вытесняя бедных в периферийные районы. Бедные, чувствительные к цене, усиливают сегрегацию, выбирая самые дешёвые зоны. Однако если бедные перестают реагировать на цену, сегрегация исчезает — но неравенство растёт, потому что они получают выгоду, но всё ещё отстают от богатых.

Это означает, что:

• Сегрегация — результат рационального выбора, а не случайности: агенты оптимизируют свою полезность на основе приоритетов.
• Цена — более мощный фактор, чем качество: снижение ценовой чувствительности бедных сильнее влияет на сегрегацию, чем требования богатых.
• Смешанные районы ≠ справедливость: даже при отсутствии пространственного разделения неравенство может быть выше, если бедные не получают дополнительных ресурсов.

В реальном мире это объясняет, почему программы доступного жилья или субсидий могут снижать сегрегацию, но не гарантируют социального равенства — для этого нужны дополнительные механизмы перераспределения выгоды.

Заключение

Модель городской сегрегации демонстрирует, что пространственное разделение богатых и бедных — не следствие дискриминации или предвзятости, а естественный результат экономических предпочтений агентов. Когда богатые максимизируют качество, а бедные — минимизируют цену, город автоматически разделяется. Но если изменить эти приоритеты (например, через политику доступности), можно достичь более смешанной структуры.

Этот вывод имеет прямое отношение к современной урбанистике, социальной политике и планированию городов. Он показывает, что для создания справедливых городов недостаточно просто «смешивать» группы — необходимо менять условия, при которых бедные принимают решения, чтобы они могли конкурировать на равных, не теряя в полезности.

ЭКСПЕРИМЕНТ 2

--KryuchkovSR (обсуждение) 22:58, 25 декабря 2025 (MSK)

Гипотеза: разная скорость роста населения (poor-per-step vs rich-per-step) и смертности (death-rate) создаёт циклические волны джентрификации.

Джентрификация (англ. gentrification) — процесс облагораживания и изменения образа жизни в пришедших в упадок городских кварталах в результате благоустройства, создания комфортной среды и привлечения более состоятельных жителей.

Цель эксперимента:
Исследовать, как дифференциальные демографические параметры poor-per-step, rich-per-step и death-rate влияют на:
1. Смену социально-экономического состава участков
2. Динамику цен в различных типах районов
3. Цикличность процессов джентрификации

ЭКСПЕРИМЕНТ 3

--ZhiltsovES (обсуждение)

Гипотеза: Распределение рабочих мест в дорогих районах создаёт дополнительное преимущество для богатых и увеличивает социальное неравенство