Economic globalisation, logistics intensification, world population growth and increasing mobility lead to the emergence of mass diseases, determining the behaviour of various economic agents. The article offers a new tool for analysing regional economic management in conditions of mass diseases, which combines both socio-biological and economic factors in one economic and mathematical model. The proposed model is based on the description of disease dynamics among various population groups (SIR or SIER compartmental models) and corresponding socio-economic changes. Investments in the improvement of hospital beds, in the construction of new hospitals, and in information campaigns to combat the disease are considered as control actions on the economic system. Thus, the regional management system can apply this tool to quantify and compare possible management decisions, taking into account the mutual influence of biological and socio-economic factors. Mathematical models in population biology and epidemiology were analysed in order to construct the tool and assess its parameters by the methods of regression correlation analysis, simulation modelling, and numerical analysis of the differential equation system. In particular, statistical information on the COVID-19 pandemic in Russia and Ulyanovsk oblast for 2020 was examined during the research. The developed software package was utilised to model the presence or absence of restrictive measures during the reviewed period; then, a comparative analysis of these strategies was conducted. The described tool can be adapted to assess the management strategies of various economic agents. It can be further supplemented with quality criteria and appropriate algorithms for selecting optimal strategies to manage regional economy in conditions of mass diseases.

Глобализация экономических процессов, интенсификация логистических взаимодействий, рост численности мирового населения и повышение его мобильности существенно способствуют возникновению массовых заболеваний, которые становятся фактором, определяющим поведение многих экономических субъектов в мировом пространстве. В статье разрабатывается инструмент анализа управления экономикой региона в условиях массовых заболеваний. Особенностью инструмента явилась интеграция как социально-биологических, так и экономических факторов в рамках единого подхода и соответствующей экономико-математической модели. Предлагаемая экономико-математическая модель основана на описании динамики развития заболеваемости по группам населения (модели компартментализации типа SIR или SEIR) с учетом соответствующего изменения в ряде социально-экономических показателей. В качестве управляющих воздействий на экономическую систему в модели рассматриваются вложения в переоборудование существующих койко-мест, вложения в строительство новых больниц, вложения в информационную кампанию по борьбе с заболеванием. Таким образом, предлагаемый инструмент позволяет управляющей системе региона количественно оценить и, соответственно, сравнить возможные управленческие решения на фиксированном горизонте планирования, учитывая взаимное влияние биологических и социально-экономических факторов. В качестве информационной базы выступили существующие математические модели популяционной биологии и эпидемиологии. Для построения инструмента и оценки его параметров использовались методы регрессионно-корреляционного анализа, имитационного моделирования, численного анализа системы дифференциальных уравнений. На основе статистической информации о пандемии COVID-19 в Российской Федерации и Ульяновской области в 2020 г. в работе были произведены оценки параметров предлагаемой математической модели. С помощью разработанного авторского программного комплекса проведено моделирование стратегий поддержания регионом ограничительных мер или отсутствия таких мер в течение рассматриваемого периода, дан сравнительный анализ. Данный инструмент может быть адаптирован для оценивания стратегий управления экономическими субъектами различных масштабов. Перспектива развития инструмента состоит в дополнении его критериями качества и соответствующими алгоритмами поиска оптимальных стратегий управления экономикой региона в условиях массовых заболеваний.