Кундиус В.А. Экономика АПК

Подождите немного. Документ загружается.

251

Самостоятельность предприятий в выборе вариантов произ-

водства, переработки, способов транспортировки, хранения и

времени поставки продукции потребителям расширяет область

свободы предприятий, активизирует хозяйствующего субъекта и

вместе с тем осложняет проблему выбора более рационального

варианта развития. В этих условиях оптимизационная модель по-

зволяет рассматривать в качестве отправной (стартовой) точки

потребности рынка в продукции и исходя из этого увязать между

собой разные стороны деятельности предприятия, определить

наиболее рациональные варианты организационной структуры,

привлечения и использования хозяйственных средств.

Функциональную структуру модели образуют группы взаи-

мосвязанных отраслей, совместная деятельность которых реали-

зует цель функционирования всего предприятия. Всестороннее

исследование деятельности предприятия должно базироваться

на изучении различных отраслевых взаимоотношений и анализе

их пропорций.

Для каждого блока модели характерны свои специфические

группы ограничений:

растениеводство – использование земельных ресурсов, тех-

нологические и рыночные условия воспроизводства;

- животноводство – воспроизводство поголовья, структура

стада, условия кормления и содержания животных;

- переработка – технология и глубина переработки, произ-

водственные мощности;

- хранение – вместимость хранилищ;

- транспортировка – наличие специализированного транс-

порта;

- реализация – емкость рынка по различным сегментам;

- финансовые источники – источники поступления финан-

совых средств.

Агропромышленное производство характеризуется пере-

плетением биологических, технологических, экономических и

социальных процессов, поэтому связующий блок отражает все

возможные межотраслевые связи. Так, растениеводство постав-

ляет корма для животноводства, животноводство – органиче-

ские удобрения для растениеводства, отходы переработки по-

полняют кормовую базу, финансовые источники – основа для

252

расширенного воспроизводства всех отраслей и видов произ-

водств с учетом привлечения внешних инвесторов и инвестици-

онных возможностей предприятия, включая акционирование,

вхождение в долю, лизинговые и факторинговые формы креди-

тования банков. Все эти и другие аналогичные факторы должны

находить свое отражение в моделях производственного плани-

рования.

Кроме того, в рыночных условиях хозяйствования целесо-

образно использовать в качестве критерия оптимальности вме-

сто прибыли маржинальный доход, так как величины прибыли и

себестоимости на единицу продукции изменяются с изменением

его размеров, причем зависимость обратно пропорциональная,

как доказывают теория и практика специализации и концентра-

ции производства.

Маржинальный доход на единицу продукции определяется

как разница между ценой реализации и себестоимостью продук-

ции, исчисленной без учета постоянных для предприятия расхо-

дов (накладных расходов). Постоянные расходы не включаются

в себестоимость продукции, а как расходы данного периода

списываются с получения прибыли, то есть

= П – Н,

где Д

– общая сумма маржинального дохода;

П – прибыль от продаж;

Н – постоянные расходы.

3.4. Нелинейная эволюционная динамическая модель

АПК региона

Агропромышленный комплекс региона – это сложная, от-

крытая, динамическая и одновременно вероятностная социаль-

но-экономическая подсистема единого народно-хозяйственного

комплекса страны. Поэтому при прогнозировании его развития

особое место должны занять имитационные модели, описываю-

щие производство, межрегиональные продовольственные и

сырьевые связи при различных исходных предпосылках. Ими-

тационное моделирование – наиболее приемлемое для прогно-

зирования, так как экспериментальный анализ действия различ-

253

ных механизмов регулирования производится не в реальной

экономике, а на имитирующей ее модели.

Применение метода имитационного моделирования вклю-

чает в себя процесс построения модели и непосредственно чис-

ленное экспериментирование. Основными этапами имитацион-

ного моделирования системы при сформулированных целях

управления развитием являются: 1) сбор исходных данных; 2)

описание объекта моделирования; 3) обеспечение сбалансиро-

ванности системы; 4) математическая модель имитационной

системы; 5) выбор средств программной реализации и построе-

ние программной имитационной модели; 6) планирование экс-

перимента; 7) экспериментирование; 8) интерпретация результа-

тов моделирования и решение задач.

Прогнозирование развития АПК, его отраслей, межрегио-

нальных продовольственных и сырьевых связей должно опи-

раться на объективный анализ природных, социально-

экономических условий и тенденций их изменения.

Разработку прогноза развития регионального АПК целесо-

образно осуществлять в соответствии со следующими принци-

пами:

- системный подход к решению проблем развития;

- сочетание федеральных, межрегиональных, региональных,

отраслевых индивидуальных интересов;

- рациональное сочетание государственного регулирования

функционирования АПК со свободной предпринимательской

деятельностью в сфере производственного сбыта и переработки

сельскохозяйственной продукции, ориентированной на удовле-

творение платежеспособного спроса;

- экономическая обоснованность системы стабилизацион-

ных мероприятий.

Моделирование подобных задач должно опираться на сле-

дующие законы.

1. Закон пропорционального воздействия на исследуемую

систему факторов, являющихся по своей природе случайными.

Каждый параметр, включенный в нелинейную математическую

модель, приводит к изменениям рассматриваемого процесса в

соответствии с его «весом» в изучаемом явлении.

254

2. Закон совокупного действия факторов, описывающих

данную модель. Он предполагает определенную степень вероят-

ности их появления или прекращения влияния на исследуемую

систему.

3. Закон ограничивающего фактора, или закон экстре-

мального параметра. Развитие системы определяется тем пара-

метром, который является экстремальным в данный момент

(минимальным или максимальным). При исчезновении одного

экстремума процесс будет изменяться и развиваться до тех пор,

пока в экстремуме не окажется другой фактор.

4. Закон развития по спирали. Для поддержания эффек-

тивного функционирования системы необходимо ее постоянно

«подпитывать» извне. Например, в растениеводстве требуется

регулярное внесение удобрений. Для обеспечения технической

готовности машинных агрегатов нужно постоянно пополнять

комплект запасных частей, осуществлять систематическую под-

готовку специалистов по обслуживанию и ремонту. При этом

существует некоторая критическая величина, превышение над

которой вначале приводит к «безразличию» к изменениям, а за-

тем – к отрицательному результату.

5. Закон ротации, или чередования. Этот закон наиболее

значим в растениеводстве, так как позволяет получать более вы-

сокие урожаи при возделывании сельскохозяйственных культур,

например, при внедрении севооборотов.

В процессе построения модели прежде всего должна быть

четко сформулирована цель исследования, определены количе-

ственные и качественные характеристики взаимодействующих

элементов системы и выявлены управляющие и управляемые

параметры изучаемого объекта.

Создание математических моделей, которые полностью бы-

ли бы адекватны изучаемому объекту, нереально. Поэтому стро-

ят обычно некоторую систему моделей, где каждая составляю-

щая дает ответ с заданной точностью только на некоторые во-

просы, возникающие при изучении объекта. Система же в целом

отражает некоторый комплекс интересующих проблем. Таким

образом, модели образуют некоторую иерархическую зависи-

мость, соответствующую структуре и масштабам социально-

экономических, технико-технологических и иных процессов,

255

происходящих в реальной производственной ситуации. Иерар-

хические системы являются открытыми, удаленными от равно-

весия и, как следствие, стохастическими.

Универсальных методов решения нелинейных систем урав-

нений не существует, вот почему используют различные итера-

ционные методы, например, бинарный (дихотомия), золотого

сечения, метод Ньютона (касательных), секущих (хорд), поло-

жения теории катастроф и др. Следовательно, в экстремальных

задачах определяют те значения аргументов, при которых функ-

ции принимают максимальный и минимальный показатель.

Решение любой экстремальной задачи состоит из следую-

щих основных этапов: определения области допустимых значе-

ний; выбора оптимального метода решения; получения прибли-

женных значений параметров задачи, обеспечивающих сходя-

щийся итерационный процесс; уточнения полученного решения

каким-либо итерационным методом, проведения качественного

анализа полученного результата с использованием в основном

асимптоматических оценок.

В последнее время пристальное внимание приковано к раз-

работке нелинейных математических моделей в экономике на

основе теории катастроф с применением аппарата экономиче-

ской синергетики. Однако широкое практическое использование

подобного вида моделирования в отечественной экономике пока

не отмечается.

Особый интерес как в плане научного обоснования, так и

практического применения проявляется в процессе разработки

вероятностных нелинейных моделей на основе подхода, назы-

ваемого эволюционным синтезом. Техника эволюционного син-

теза заставляет игроков (например, предприятия АПК) менять

правила игры и своей деятельности на выбранном рынке. С по-

мощью эволюционного синтеза при рассмотрении вариантов

моделирования можно самим назначать правила игры (опреде-

лять значения параметров) и наблюдать, как развиваются собы-

тия. Таким образом, создается искусственная модель и осущест-

вляется наблюдение за ней, будет ли она устойчивой, разви-

вающейся или совсем уйдет с рынка (отомрет). С помощью эво-

люционного синтеза можно проверять сами условия, в которых

функционируют предприятия АПК, и исследовать, каким обра-

256

зом сложившаяся обстановка (конкуренция, государственное

регулирование, инфраструктура и т.д.) влияет на их дальней-

шую деятельность.

Ценность эволюционного подхода к моделированию состо-

ит в том, что можно исследовать функционирование предпри-

ятий и отраслей на относительно длительном промежутке вре-

мени, предлагая тот или иной вариант дальнейшего развития в

зависимости от того, какая стратегия выбрана. Эволюционные

модели ввиду своей универсальности могут быть использованы

для анализа пространственно-временных экономических систем

различного рода.

Построению эволюционных моделей стало уделяться значи-

тельное внимание на рубеже 70-80-х годов прошлого века.

Классическое описание эволюционных этапов предприятия бы-

ло дано американским профессором Л. Грейнером в статье

«Эволюция и революция в растущих организациях», в которой

он выделяет три эволюционных этапа:

I этап – «созидание», на котором осуществляются рождение

и формирование концепции конкурентоспособного продукта,

ядра управленческой команды и поиск рыночной ниши и как

результат – выделение областей хозяйственной деятельности;

II этап – «механизация», на котором происходит становле-

ние жесткой централизованной функциональной организацион-

ной структуры, производственной логистики и управленческого

учета, то есть формирование эффективной системы управления,

реагирующей на внутренние и внешние случайные воздействия;

III этап – «децентрализация», на котором осуществляется

делегирование полномочий и ответственности за структурные

подразделения, разрабатываются механизмы их экономического

стимулирования, управления бизнес-процессами.

Вместе с тем Л. Грейнер не уделяет должного внимания ре-

волюционным (катастрофическим) изменениям, из-за которых

организационная система может пройти еще два этапа – «раз-

рушение» и «обновление», как раз и отвечающих за эволюцион-

ные изменения.

Начало применения эволюционного моделирования отно-

сится к естественно-биологическим процессам. Однако накоп-

ленные знания в области моделирования популяций и эволюции

257

естественно организованных систем позволяют приложить их к

объяснению тех или иных явлений в социально-экономических

системах. Обычные в биологии понятия естественного отбора,

соревновательности, мутации по аналогии могут с пользой при-

меняться в небиологической области – экономике.

Наиболее крупные школы нелинейной динамики сформиро-

вались в США (Центр аналитических исследований в экономи-

ческих и социальных науках /Филадельфия/, институт Санта-Фе

/Вашингтон/) и Австрии (Международный институт практиче-

ского системного анализа /Люксембург/) [170, 175]. Они явля-

ются представителями неоклассического направления в эконо-

мической науке и занимаются системным анализом технологи-

ческой и экономической динамики на основе эволюционного

моделирования, напрямую связанного с синергетическим под-

ходом.

В России исследованиями экономической эволюции и эко-

номической генетики занимается школа В. Маевского [56] при

Институте экономики РАН. Однако этой школой пока не пред-

ложены конкретные модели эволюции социально-

экономических систем, а только обозначается научная пробле-

ма.

Целесообразность построения универсальной модели эво-

люционного развития предприятий и отраслей АПК обусловле-

на постановкой следующей задачи: вскрыть и обосновать влия-

ние технико-технологического оснащения и рыночной инфра-

структуры агропромышленного комплекса на организационное

поведение участников рынка, их вероятность относительно ус-

тойчивого функционирования. Несомненно, что эволюционно-

синергетическое моделирование найдет широкое применение в

прогнозировании развитых территориальных систем агропро-

мышленного комплекса.

Эффективное функционирование социально-экономической

системы АПК возможно только при соблюдении объективных

законов, отражающих связь элементов в системе организацион-

ных отношений, таких как законы: синергии, самосохранения,

единства анализа и синтеза, информированности-упорядочен-

ности, композиции-пропорциональности, в основу которых по-

ложен принцип развития, или онтогенеза, то есть эволюции [37].

258

Построение эволюционной модели развития АПК региона

как совокупности предприятий аграрного сектора и технологи-

чески взаимосвязанных с ним отраслей возможно осуществлять

на базе моделей Нельсона-Винтера (Н&W) [175]. Основная идея

моделей Н&W состоит в том, что описание экономического

развития естественно переходит в развитие марковского процес-

са. В некоторой точке времени t состояние какого-либо эволю-

ционного процесса по отрасли описано как запас капитала и по-

веденческие правила каждого предприятия АПК. Это состояние

используется для определения краткосрочного поведения отрас-

ли, а также нового запаса капитала и новых поведенческих пра-

вил каждого предприятия во время t+1. Это - изменение в пове-

денческих правилах, которое придает процессу развития харак-

тер стохастического марковского процесса. Когда этот процесс

преобразования состояния определен, то относительно легко

можно перевести его в вычислительную модель. С другой сто-

роны, формат моделирования предполагает конструктивную

дисциплину в моделировании динамических систем, то есть

программа должна содержать полное описание того, как состоя-

ние системы во время t + 1 зависит от состояния во время t и от

экзогенных факторов, или это не будет работать.

Н&W модели получили развитие в конце 70-х и в начале

80-х годов прошлого века. Они встретили широкое распростра-

нение и внимание среди западных ученых, когда Нельсон и

Винтер переписали несколько более ранних статей и сформули-

ровали программу исследований в своей книге по эволюцион-

ной теории экономического обмена (1982 г.).

Все Н&W модели основаны на постулате стохастической

предсказуемости творческого поведения. Этот предсказуемый

аспект экономического обмена может быть замечен в результате

ограниченной рациональности, ведущей к ограниченному поис-

ку в пространстве технологических и маркетинговых альтерна-

тив эволюционного развития организационной системы (АПК).

Описание нелинейной эволюционной модели развития со-

циально-экономической системы АПК сводится к следующему.

Предположим, рассматриваем отрасль, состоящую из n

предприятий АПК, которая производит однородный продукт

при помощи однородного капитала с производительностью, оп-

259

ределяемой технологией. Для описания состояния системы ме-

жду периодами имеем:

(

)

()







,A,,A,,AA

;K,,K,,KK

ntit1tt

где К

и А

– вектора, описывающие состояние системы в начале

периода t;

– капитал предприятия i во время t;

n – фиксированное число предприятий АПК в отрасли;

– производительность предприятия i во время t.

Вычисляем простую производственную стратегию развития,

при которой задаются одинаковые стартовые условия по капи-

талу для всех предприятий АПК.

Первый шаг. Рассчитывается суммарный выход продукции

(поставки на рынок) предприятия (Q

ititit

KA:Q

. (1)

Второй шаг. Рассчитывается полная производительность

отрасли как суммарный выход продукции всех предприятий

АПК (Q

∑

itt

Q:Q (2)

Третий шаг. Все продажи со склада производятся по ценам,

определяемым спросом в зависимости от выпуска продукции по

отрасли в целом:

),D(QP

(3)

где Р

– цена единицы продукции,

D(Q

) – функция цены требования продукции.

Четвертый шаг. Находим продажи каждого предприятия

АПК (S

ittit

QP:S

(4)

Пятый шаг. Определяются совокупные затраты предпри-

ятия АПК (C

itit

cK:С

. (5)

Шестой шаг. Вычисляются затраты на проведение исследо-

ваний и внедрение различных видов инноваций:

(

R ).

Kr:R = . (6)

260

Разработка и внедрение инноваций позволяет повысить эф-

фективность деятельности предприятия. Однако выбирая эту

стратегию, следует иметь в виду, что инновации связаны и со

значительным риском, поскольку заранее достоверно неизвест-

но, как себя на практике поведет нововведение.

Седьмой шаг. Вычисляются затраты на имитацию (

) (на-

пример, соблюдение агротехнологий). Имитация также несет

риск, так как приобретенная технология может не дать ощути-

мого эффекта. Следовательно, потребуются дополнительные

затраты на адаптацию и обучение.

Kr:R = . (7)

Восьмой шаг. Определяется доход (прибыль) предприятия

АПК (Z

(

)

itititit

RRCS:Z ++−= . (8)

Далее оценивается изменение производительности пред-

приятия через инновации и имитации. Вычисления изменения

производительности являются самым важным в исходах моде-

лирования Н&W эволюционных процессов. Эти вычисления

включают два компонента.

Творческое усилие исследования определяет вероятность

обнаружения новшества (9), в то время как комплексная вероят-

ностная функция свидетельствует, будет ли исследование ус-

пешным в периоде t (10). Результат успешного исследования

определен другим действием выборки от распределения техно-

логических возможностей предприятия (11).

Девятый шаг. Выявляется вероятность получения выигры-

ша (

) при инновации (

) на единицу затрат (

d ) за период

исследования. В случае успеха образуется прибыль:

RdY = . (9)

Десятый шаг. Если выбрана истинная стратегия развития

(

Θ ), то есть успех инновации (прибыль), а если ложная – то ее

неуспех (отсутствие прибыли).

(

)

Y: ΘΘ = , (10)

где

()

YΘ является вероятностной функцией, которая определя-

ет, выберется ли инновационная стратегия развития во время t.