CC BY
9Анохина М.Е.
к.э.н., доцент, доцент Кафедры корпоративного управления и инноватики, Российский экономический
университет
Anokhina.ME@rea. ru, marina_anokhina@mail. ru АГРАРНЫЙ РОСТ И УСЛОВИЯ ВОСПРОИЗВОДСТВА В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ
Ключевые слова: сельское хозяйство, аграрный рост, воспроизводство, параметрическое управление, когнитивное моделирование, нечеткая когнитивная карта.
Keywords: agriculture, agricultural growth, reproduction, parametric management, cognitive modeling, fuzzy cognitive
map.
Аграрный рост в современных условиях рассматривается как стратегический ресурс в геополитическом противостоянии, он является важным средством достижения целей в области национальной безопасности, обеспечивает возможность выполнения страной миссии мирового поставщика продовольствия в борьбе с голодом на планете. По данным ООН в 2021 году доля голодающих составила 9,8% от общего количества населения планеты.
Сельское хозяйство России в последние годы развивается достаточно активно, увеличиваются объемы производимой аграрной продукции, отрасль вносит положительный вклад в экономику страны (рис. 1). Однако, обладая значительным аграрным потенциалом, Россия не в полной мере его использует, что обусловлено, на наш взгляд, наличием противоречия между ростом объема производства сельскохозяйственной продукции и отсутствием необходимых условий для расширенного воспроизводства в отрасли. Поэтому в рамках данного исследования формируется доказательная база по идентификации и определению содержания указанного противоречия как основного ограничения аграрного развития страны. Доказательство выдвинутой гипотезы о наличии такого противоречия проведено в ходе эксперимента, построено на теории параметрического управления и технологии когнитивного моделирования. Эксперимент включал в себя следующие этапы.
1. Параметризация сельского хозяйства как объекта управления аграрным ростом в форме нечеткой когнитивной карты (НКК).
2. Проведение статического анализа НКК для оценки структуры параметрического содержания системы управления аграрным ростом.
3. Проведение динамического анализа НКК с целью сопоставления потенциала управленческих действий по отношению к сельскому хозяйству как к объекту управления аграрным ростом с внутренним создаваемым потенциалом роста самого сельского хозяйства.
Валовая добавленная стоимость сельского, лесного ирыбного хозяйства в постоянных иенах 2015 года, млрд доли
Вклад сельскогохозяйствавростВВП. % (правая шкала)
^^—Валовая добавленная стоимость сельского, лесного и рыбного хозяйства в постоянных ценах 2015 года на одного работника сельского хозяйства, тыс доля (правая шкала)
Рисунок 1.
Динамика основных показателей аграрного роста РФ1
1 Составлено автором по данным World Bank (https://www.worldbank.org/) и Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации (http://www.gks.ru/)
Параметрическое управление мы рассматриваем как управление по параметрам, которое, формализуя режим функционирования социально-экономической системы, обеспечивает ее устойчивое состояние в соответствии с целевыми установками управляющего. В качестве параметров выступают динамические переменные, которые задают состояние управляемой системы и путем варьирования которых осуществляется поиск управленческих решений для достижения поставленных целей. При этом для выбора управленческого решения необходимо учитывать две группы параметров. Одна из них определяет эффективность самого управленческого воздействия как внешнего по отношению к объекту управления. Вторая характеризует по результатам воздействия внутреннюю потенциальную способность управляемой системы поддерживать свою устойчивость в заданном состоянии, не вызывая сопротивления управлению. Для выбора управленческого решения необходимо сопоставить оценки параметризации управляемой системы как результата внешнего управленческого воздействия и ее внутреннего состояния. Относительное равенство результатов параметризации между собой и их соответствие целевым значениям управления является критерием выбора управленческого решения. Наличие неравенства определяет необходимость и содержание корректировки управленческого решения и свидетельствует о наличии противоречия в процессе управления.
Рисунок 2.
Когнитивная карта управления аграрным ростом
В качестве инструментария моделирования были использованы нечеткие когнитивные карты (НКК) В.В. Сило-ва1. Расчеты проводились с применением эконометрического пакета вгей и программного продукта «ИГЛА»2.
В рамках данного исследования для построения нечеткой когнитивной модели мы использовали исключительно количественные концепты, которые в основном соответствовали показателям-индикаторам регулирующих документов по управлению АПК РФ. При этом все идентифицированные концепты были дифференцированы в соответствии с принятой структурно-динамической моделью, суть которой заключается в наличии двух блоков параметров. Структурный блок для достижения целей аграрного роста позволяет определить параметры внешнего управленческого воздействия, динамический блок параметров характеризуют состояние сельского хозяйства и его внутреннюю способность поддерживать заданную управлением аграрную динамику3.
На основе разработанной теоретической концепции и полученных знаний были выбраны 14 концептов по структурному блоку и 16 концептов по динамическому блоку параметров. В каждом из этих блоков три целевых концепта были общими. Результатом когнитивного моделирования на данном этапе явилась нечеткая когнитивная карта (рис. 2) как визуализация нечеткой когнитивной матрицы. Количественные значения направлений и интенсивности взаимовлияния концептов определялись путем построения моделей парной и множественной регрессии на основе данных Росстата за 2000-2020 гг. В ходе статического анализа НКМ управления аграрным ростом были рассчитаны по формулам4 основные системные показатели, представленные в табл. 1. Показатели консонанса влияния концептов на систему и консонанса влияния системы на концепты достаточно высокие, что определило высокую степень как доверия к знаку, так и к силе воздействия.
По структурному блоку параметров можно отметить, что концепты «Инвестиции в основной капитал» и «Внесение минеральных удобрений» практически не определяли аграрный рост, их влияние оказалось минимальным. Наибольшее влияние на аграрный рост исходило от концептов «Отношение заработной платы в сельском хозяйстве к среднероссийскому уровню» и «Концентрация сельскохозяйственного производства». Анализируя влияние системы на концепты, следует указать, что целевые концепты поддерживались системой. Это один из критериев, определяющих уровень согласованности системы в целом.
Таблица 1
Системные показатели когнитивной карты управления аграрным ростом
Консонанс влия- Консонанс Влияние Влияние
Концепты ния концепта на влияния систе- концепта на системы на
систему мы на концепт систему концепт
Структурный блок параметров
1. Базовый рост производства продукции сельского хозяйства 0,9579 0,9762 0,1766 0,1573
2. Валовая добавленная стоимость сельского хозяйства 0,9571 0,9770 0,1111 0,2227
3. Валовая добавленная стоимость сельского хозяйства на одного занятого в сельском хозяйстве 0,9562 0,9778 0,0637 0,2477
4. Численность занятых в сельском хозяйстве 0,9949 0,9976 -0,3063 -0,1836
5. Доля занятых в сельском хозяйстве, имеющих профессиональное образование 0,9950 0,9988 0,2407 0,0796
6. Посевная площадь 0,9677 0,7330 0,1132 0,0697
7. Поголовье скота и птицы 0,9833 0,7174 0,1057 0,0504
8. Основные фонды сельского хозяйства 0,9587 0,9011 0,0430 0,3137
9. Инвестиции в основной капитал 0,9677 0,9987 0,0671 0,2075
10. Инновационная активность 0,7812 0,9870 0,1190 0,1382
11. Внесение минеральных удобрений 0,9677 0,9832 0,0492 0,1112
12. Концентрация сельскохозяйственного производства 0,8791 0,9795 0,3136 0,0421
13. Отношение заработной платы в сельском хозяйстве к среднероссийскому уровню 0,8671 0,9832 0,3186 0,0681
14. Бюджетная поддержка сельского хозяйства 0,9554 0,9786 0,1882 0,0787
Динамический блок параметров
1. Базовый рост производства продукции сельского хозяйства 0,7921 0,6151 0,1631 0,0324
2. Валовая добавленная стоимость сельского хозяйства 0,7329 0,6743 0,1010 0,0947
3. Валовая добавленная стоимость сельского хозяйства на одного занятого в сельском хозяйстве 0,7269 0,8300 0,0562 0,0779
4. Производство зерна 0,9105 0,5182 0,0947 0,0902
5. Производство мяса 0,8513 0,5559 0,0745 0,0355
6. Производство молока 0,9105 0,9339 -0,1358 0,0306
7. Урожайность зерновых 0,9556 0,9560 0,1373 0,0722
1 Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. - М.: ИНПРО-РЕС, 1995. - 228 с. Подвесовский А.Г., Лагерев Д.Г., Коростелев Д.А. СППР «ИГЛА». Система поддержки принятия решений «Интеллектуальный Генератор Лучших Альтернатив» / Брянский государственный технический университет. № 2019617827; заявл. 29.05.2019; зарегистр. 20.06.2019; опубл. 20.06.2019. Бюл. № 6.
3 Анохина М.Е. Моделирование стратегии управления экономическим ростом сельского хозяйства: монография. - М.: РУСАЙНС, 2020. - 330 с.
4 Anokhina M.Y. Fuzzy cognitive model of agricultural economic growth // Economic Systems Research. 2022. - May. DOI: 10.1080/09535314.2022.2065466
8. Надой на одну корову 0,9589 0,9472 -0,0338 0,0726
9. Производительность труда 0,7277 0,9351 0,1305 0,0725
10. Экспорт сельскохозяйственного сырья и продовольствия 0,7486 0,9058 0,0336 0,0562
11. Соотношение среднедушевых денежных ресурсов сельского и городского населения 0,9623 0,8539 0,0089 0,0444
12. Продолжительность жизни сельского населения 0,8112 0,8479 0,1056 -0,0091
13. Количество высокопроизводительных рабочих мест в сельском хозяйстве 0,5756 0,8419 0,0547 0,0908
14. Уровень безработицы сельского населения 0,8205 0,8419 -0,0937 -0,0337
15. Внутренние затраты на научные исследования в сельском хозяйстве 0,7209 0,8360 0,1037 0,0475
16. Валовая добавленная стоимость перерабатывающей промышленности 0,7694 0,8817 0,0631 0,0889
По динамическому блоку параметров существенное влияние на систему оказывали такие концепты, как «Продолжительность жизни сельского населения» и «Внутренние затраты на научные исследования в сельском хозяйстве». При этом следует отметить достаточно значимое отрицательное влияние концепта «Производство молока» и незначительное, но также отрицательное влияние концепта «Надой на одну корову» на систему в целом. Такое направление влияния указанных концептов на систему противоречит их объективному содержанию, т.к. априори увеличение производства молока и его эффективность должны положительно влиять на рост сельского хозяйства. Поэтому отрицательное воздействие указанных концептов свидетельствует о том, что по данным составляющим аграрная динамика являлась явным ограничением аграрного роста и препятствовала формированию его потенциала. На наличие проблем в системе в целом как основы формирования потенциала аграрного роста указывает также и отрицательное значение влияния системы на концепт «Продолжительность жизни сельского населения» при положительном его влиянии на систему. В совокупности наблюдался недостаточный уровень согласованности системы в целом, о чем свидетельствуют низкие показатели влияния системы на целевые концепты. Таким образом, проведенный статический анализ НКМ указал на отсутствие параметрического баланса в системе управления аграрным ростом.
Разработка сценариев аграрного роста в ходе динамического анализа НКМ на основе применения технологии импульсных процессов имела целью обеспечить достоверность доказательной базы по наличию противоречия между ростом производства сельскохозяйственной продукции и отсутствием условий расширенного воспроизводства в отрасли как основного ограничения аграрного развития. Были определены три сценария:
- Сценарий 1 - прогноз развития ситуации в рамках вновь принятой Стратегии развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации1;
- Сценарий 2 - прогноз развития ситуации с комплексом мероприятий-управлений для сбалансированного и устойчивого роста сельского хозяйства в соответствии с имеющимся аграрным потенциалом;
- Сценарий 3 - синтез комплекса мероприятий для достижения прорывного аграрного роста, обеспечивающего стране положение мирового лидера агропродовольственного рынка.
Содержание каждого из сценариев составили два комплекса параметров. По структурному блоку сгенерированные параметры отражали набор средств и способов управленческого воздействия на аграрную динамику. Параметры динамического блока демонстрировали состояние сельского хозяйства как результат процессов аграрного роста, формирующего устойчивость аграрной динамики на долгосрочную перспективу. Результаты динамического анализа НКМ по целевым концептам представлены в табл. 2.
Полученные результаты моделирования в рамках Сценария 1 по структурному блоку параметров позволили в целом признать потенциальную эффективность управленческих воздействий для достижения целевых параметров аграрного роста. Однако достичь среднего роста сельскохозяйственного производства на уровне 2,9%, определенного Стратегией, будет сложно. Результаты моделирования указывают на более низкое его значение - 2,4%. Но и такой уровень роста может быть ограничен, если учитывать данные моделирования по динамическому блоку параметров. Состояние сельского хозяйства показывает, что в среднем рост может быть обеспечен на уровне не более 2%.
По Сценарию 2 спрогнозирован средний рост производства продукции сельского хозяйства на уровне 3,8%. Было установлено, что при достаточно высоком уровне эффективности управленческих воздействий на процессы аграрной динамики в рамках структурного блока параметров сформировать соответствующий внутренний потенциал аграрного роста в рамках динамического блока параметров не представляется возможным, т. к. максимально возможным будет средний рост производства только на уровне 2,2%.
По Сценарию 3 результат моделирования потенциала управленческих воздействий показывает, что средний рост аграрного производства может достигнуть уровня 6%. По динамическому блоку параметров полученные данные свидетельствуют о том, что даже при достаточно интенсивном изменении управляемых концептов начиная с первых тактов внутренний потенциал роста сельского хозяйства не будет соответствовать потенциалу внешнего управленческого воздействия.
1 Стратегия развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года: утв. распоряжением Правительства Рос. Федерации от 12.04.2020 № 993-р.
Таблица 2
Динамика целевых концептов НКМ аграрного роста
В целом полученные данные сценарного моделирования показали, что в современной практике хозяйствования потенциал управленческих действий по отношению к сельскому хозяйству как к объекту управления аграрным ростом не формирует адекватный внутренний потенциал роста самого сельского хозяйства. Поэтому достичь высоких показателей аграрного роста, обеспечить его устойчивость и сбалансированность в долгосрочной перспективе возможно только при нивелировании противоречия между ростом объема производства сельскохозяйственной продукции и отсутствием необходимых условий для расширенного воспроизводства в отрасли.
