CC BY
57
ЭКОНОМИКА И ЭКОЛОГИЯ
АЛГОРИТМ ОЦЕНКИ СРЕДЫ ОБИТАНИЯ СОЦИО-ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ
систем предприятий промышленного рыболовства
О.В. Перегородова,
старший преподаватель кафедры управления социально-экономическими системами Мурманского государственного технического университета
britaniam@mail.ru
А.И. Кибиткин,
зав. кафедрой управления социально-экономическими системами Мурманского государственного технического университета, доктор экономических наук, профессор
В статье предлагается алгоритм оценки среды обитания сложноструктурированных систем промышленного рыболовства с помощью сформированной рабочей группы, основанный на определении основных показателей состояния предприятия с точки зрения эффективности, которые впоследствии используются для определения интегрального показателя устойчивости среды обитания в целом.
Ключевые слова: среда обитания, промышленное рыболовство, эффективность и устойчивость, управление изменениями
УДК 332.1
В современном мире промышленное рыболовство занимает важное место. Многие страны рассматривают его, как компонент стратегического значения, обеспечивающего не только продовольственную безопасность, но и влияющего на социально-экономическое развитие отдельных прибрежных регионов.
Несмотря на тот факт, что продукция промышленного рыболовства за последние годы в мире была вторым самым высоким показателем за всю историю [3], остро стоят проблемы по определению эффективности и устойчивости развития среды обитания данного сектора.
Под средой обитания следует понимать сложнейшую структуру взаимосвязанных между собой составных элементов и систем, которые имеют специфические свойства, характер и силу воздействия на компоненты природной, социально-экономической среды. При этом определение устойчивости среды обитания требует комплексной оценки с учётом особенностей компонентов социо-эколого-экономических систем (СЭЭС).
СЭЭС представляет собой особую организацию, которая представлена совокупностью взаимодействующих специфических подсистем, состоящих из множества элементов, находящихся одновременно в социальных, экономических и экологических взаимоотношениях друг с другом и интегрированных в целостное образование для достижения поставленных целей.
Несмотря на то, что концепция перехода России к устойчивому развитию была принята почти полтора десятилетия назад, анализ и диагностирование среды обитания СЭЭС рассматривается поверхностно. В основном отдается предпочтение оценке эффективности той или иной подсистемы, при этом не принимается во внимание взаимозависимость и взаимовлияние данных показателей друг на друга и нет чёткой методики, позволяющей определить, как данные показатели влияют на устойчивость среды обитания в целом. Таким образом, определение алгоритма проведения комплексной оценки среды обитания СЭЭС промышленного рыболовства, является актуальным и в наши дни.
Прежде всего, показатели, которые будут использоваться при оценке устойчивости среды обитания рыбодобывающей промышленности, должны охватывать такие составляющие природопользования как: экономическая, социальная и экологическая система. Это необходимо для того, чтобы не упустить важные элементы, развитие которых, как в положительном, так и в отрицательном направлении могут повлиять на эффективность и устойчивость среды обитания СЭЭС в целом.
К основным требованиям относительно определения показателей устойчивости среды обитания СЭЭС промышленного рыболовства можно отнести следующие:
1) Количество показателей должно быть ограничено и они должны быть сопоставимы.
Именно для выполнения данного требования, необходимо организовать рабочую группу, в которую будут входить предста-
вители всех трёх подсистем, с целью определения основных, самых значимых показателей, которые необходимо оценивать и проводить их мониторинг ежегодно.
Количество участников рабочей группы должно быть оптимальным для обеспечения конструктивного взаимодействия и не создавать препятствий для обсуждения. Оптимальной с точки зрения эффективности деятельности обычно принято считать группу в 7 человек (или 7+2). Учитывая сложную структуру СЭЭС промышленного рыболовства разного уровня, группа может насчитывать от 2 до 15 человек. На базе первично организованных рабочих групп могут быть организованы и группы вторичного порядка — коллективы более высокого уровня (регионального, национального, международного). Между участниками данных групп, в отличие от первичных, нет регулярного контактного взаимодействия.
Основная цель данной группы при оценке устойчивости среды обитания СЭЭС — учесть интересы каждой подсистемы с учетом взаимовлияния и взаимозависимости всех её элементов. Таким образом, будет единый подход к разработке системы управления изменениями в среде обитания как на локальном, региональном, национальном, так и на международном уровнях.
2) Для каждого показателя должна быть разработана сетка значимости по шкале с диапазоном от 0 до 1. Более того, для определения устойчивости среды обитания следует задать пороговые значения, также в пределах от 0 до 1.
Данные пороговые значения определяются группой экспертов, которые являются компетентными в исследуемой области и имеющие возможность объективно оценить сложившуюся ситуацию в рассматриваемом периоде.
3) И самое главное требование, которое необходимо выполнить, чтобы получить качественный результат, а не количественный, чтобы все системы, а именно экономическая, социальная и экологическая, предоставляла всю необходимую информацию, а также осуществляла беспрепятственный доступ к ней тех лиц, которые проводят мониторинг и оценку степени устойчивости среды обитания рыбодобывающего сектора.
В исследовании, проведенном накануне Тридцатой сессии КРХ, государства называли в качестве основных препятствий недостаточный уровень научных исследований, а также доступ к статистическим данным и информации [3].
Соответственно одной из задач рабочей группы является — обмениваться объективной, актуальной и реалистичной информацией, которая позволит учесть все риски при оценке устойчивости среды обитания СЭЭС. Таким образом, оценка среды обитания должна проводиться по чёткому алгоритму с позиции согласованности социо-эколого-экономических показателей, которые необходимо рассматривать, как основополагающие в промышленном рыболовстве. Классификация данных показателей представлена на рис.1.
349
ЭКОНОМИКА И ЭКОЛОГИЯ
Рис.1. Основные показатели оценки устойчивости среды обитания промышленного рыболовства
Следует отметить, что указанные показатели включают в себя немало критериев, эффективность которых в той или иной степени отражается на устойчивости данного показателя. Более того, необходимо учитывать временной фактор, а именно, через какой временной промежуток изменение того или иного критерия отразиться на эффективности данного показателя и подсистемы в целом. Так, сокращение инвестиций в модернизацию основных фондов рано или поздно отразится на экономических показателях, а именно на научно-техническом потенциале, внешнеэкономической деятельности и так далее. В свою очередь снижение эффективности и устойчивости экономического показателя повлечёт за собой изменения в социальной и, как следствие, экологической подсистеме, в результате чего можно будет говорить о неэффективном управлении изменениями в среде обитания промышленного рыболовства, что может привести к таким последствиям, как снижение устойчивости и безопасности СЭЭС в целом.
Оценку устойчивости социо-эколого-экономических систем среды обитания промышленного рыболовства следует реализовывать в несколько этапов, а именно в пять этапов.
Первый этап предполагает обоснование состава основных показателей, которые были определены и утверждены ранее рабочей группой. Исходя из всех внутренних, а также внешних факторов, которые характеризуют экономическое, социальное и экологическое развитие регионов, показатели устойчивости среды обитания не являются постоянными, раз и навсегда утверждёнными. Таким образом, необходимо организовать бесперебойную работу по взаимодействию всех заинтересованных лиц в рыбодобывающей промышленности для корректировки или пролонгации основных показателей устойчивости.
На втором этапе следует провести оценку уровня развития социо-эколого-экономической системы промышленного рыболовства по каждому показателю. Для учёта значимости каждого из показателей и степени отличий относительно уровня развития, разумно применить метод так называемого многомерного сравнительного анализа. В его основу входит метод евклидовых расстояний, благодаря которому есть возможность не только учитывать абсолютные величины показателей каждой из подсистем, но и определить близость к показателю-эталону.
Следует также отметить, что евклидово расстояние является геометрическим расстоянием в многомерном пространстве
и расстояние между точками x и у в n-мерном пространстве вычисляется по следующей формуле:
d (x y )=^Ё(* - y )2
Рабочая группа должна вести расчёты данного расстояния (и его квадрат) по исходным данным, которые актуальны на данный временной период.
Третий этап представляет собой расчёт комплексного показателя устойчивости по каждой из подсистем. В данном случае устойчивость рассчитывается по экономическим, экологическим и социальным блокам по формуле:
Уп = f(n1 + n2 + n3 + n...),
где У — устойчивость системы, п — показатель эффективности каждого из элементов рассматриваемой подсистемы.
После того как была определена степень устойчивости каждой из подсистем среды обитания промышленного рыболовства, следует четвертый этап, в рамках которого рассчитывается интегральный показатель, на основании которого будет проводиться анализ и интерпретация устойчивости.
Данный интегральный показатель представляет собой функцию:
Усо = 0э + Уэкол + Усоц),
где Усо — устойчивость среды обитания промышленного рыболовства, Уэ — экономическая устойчивость, Уэкол — экологическая устойчивость, Усоц — социальная устойчивость
И заключительный этап — пятый, в котором предусматривается проведение анализа и интерпретация полученных ранее результатов, относительно устойчивости среды обитания социо-эколого-экономических систем промышленного рыболовства. На основании полученных результатов рабочей группе необходимо определить, какие критерии и показатели являются менее эффективными и негативно влияют на устойчивость среды обитания СЭЭС.
Также в ходе интерпретации следует обозначить те элементы системы, которые можно реанимировать и те, которые следует ликвидировать ввиду роста их негативного влияния.
Для этих целей устанавливаются пороговые значения, а также типы устойчивого развития с учётом фактора времени. Характеристика типов устойчивости среды обитания СЭЭС
350
ЭКОНОМИКА И ЭКОЛОГИЯ
Таблица 1
Типы устойчивости среды обитания СЭЭС промышленного рыболовства
Временной период Типы устойчивого развития
неустойчивое развитие слабоустойчивое развитие средняя устойчивость абсолютная устойчивость
пороговые значения
0,1 < 1уст < 0,25 0,25 < 1уст < 0,5 0,5 < 1уст < 0,75 0,75 < 1уст < 1,0
Долгосрочный Динамичные условия хозяйствования. Отсутствие согласованности по всем подсистемам. Отсутствие системы управления изменениями в СЭЭ среде обитания Пр Динамичные условия хозяйствования. Несогласованность развития социо-эколого-экономических подсистем ПР Динамичные условия хозяйствования. Согласованное развитие СЭЭС. Слабая система управления изменениями. Динамичные условия хозяйствования. Согласованное развитие. Четкая система управления изменениями
Среднесрочный Неопределенность развития среды обитания с точки зрения согласованности СЭЭС Неопределенность развития среды обитания. Развитие внутреннего и внешнего потенциала каждой из подсистем. Слабая система управления изменениями Неопределенность развития среды обитания СЭЭС. Гибкая система управления изменениями. Согласованность.
Краткосрочный Нестабильность среды обитания. Несогласованность развития СЭЭ подсистем Относительно стабильные условия хозяйствования. Развитие каждой из СЭЭС. Стабильные условия хозяйствования. Развитие потенциала СЭЭС. Гибкая система управления изменениями.
промышленного рыболовства, а также пороговые значения приведены в таблице 1.
На основании полученных результатов рабочая группа по оценке эффективности и устойчивости социо-эколого-эко-номической среды обитания промышленного рыболовства должна разработать программу или определить круг задач, которые необходимо решить в рамках управления состоянием среды обитания под воздействием различных эндогенных и экзогенных факторов.
Желаемое состояние среды обитания СЭЭС может быть определено путём планирования на краткосрочную (текущие изменения) и долгосрочную (сложные преобразования) перспективы. Для достижения лучшего результата изменений необходимо регулярно изучать внешние условия, соответствие утверждённой модели меняющимся условиям и корректировать намеченные мероприятия.
Успех сложных преобразований, охватывающий всю систему, зависит не только от чётко сформулированной задачи изменений, но и от процесса их осуществления, за что и несёт ответственность, специально созданная группа.
Ежегодная реализация данных этапов, позволит снизить степень рисков, которые могут появиться в результате несогласованности социо-эколого-экономических показателей, а также позволят вовремя реагировать и адаптироваться к происходящим изменениям в среде обитания промышленного рыболовства, тем самым, повышая устойчивость данного, столь важного с точки зрения продовольственной безопасности сектора.
Таким образом, можно резюмировать:
1) Среда обитания промышленного рыболовства представляет собой сложную структуру взаимосвязанных между собой составных элементов и систем, которые имеют специфические свойства, характер и силу воздействия на компоненты природной, социально-экономической среды.
2) Существующие методы анализа и диагностирования среды обитания СЭЭС промышленного рыболовства рассматриваются поверхностно. В основном отдается предпочтение оценке эффективности той или иной подсистемы, при этом не учитывается их взаимозависимость и взаимовлияние
3) Для проведения комплексной оценки среды обитания СЭЭС промышленного рыболовства необходимо организовать рабочую группу с представителями всех подсистем, с целью определения основных задач, которые необходимо решить, учитывая общую взаимозависимость всех элементов для обеспечения эффективности и устойчивости среды обитания.
4) Предложен алгоритм проведения комплексной оценки среды обитания социо-эколого-экономических систем промышленного рыболовства, который заключается в выделении основных показателей всех трёх подсистем, подсчёте их устойчивости и определении интегрального показателя устойчивости среды обитания в целом. Также выделены основные типы устойчивости и их пороговые значения, учет которых позволит своевременно и грамотно управлять изменениями, как в со-цио-эколого-экономической системе, так и в среде обитания промышленного рыболовства в целом.
Литература
1. Герасимов А.Н., Левченко С.А. Эконометрический подход к исследованию результатов функционирования региональных социально-экономических систем // Экономика и предпринимательство. — 2012. — № 4. — С.183-188.
2. Пшеничный П.П. Совершенствование системы управления экономикой макрорегиона / П.П. Пшеничный, А.Н. Герасимов, Е.И. Громов, О.И. Шаталова. — М.: Колос, 2012. — 156 с.
3. ФАО. 2012 г. Добровольные руководящие принципы ответственного регулирования вопросов владения и пользования земельными, рыбными и лесными ресурсами в контексте национальной продовольственной безопасности. Рим (также доступно по адресу www.fao.org/docrep/016/i2801 r/i2801 r.pdf).
4. Кибиткин А.И. Устойчивость сложных экономических систем в условиях рынка / А.И. Кибиткин. — Апатиты: Изд-во Кольск. науч. центра РАН, 2000. — 197 с.
5. Каплан Р., Нортон П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию: Пер. с англ. М. Павловой. — 2-е изд., испр. и доп. — М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2008. — 320 с.
6. ФАО 2014. Международный обзор. Состояние мирового рыболовства и аквакультуры 2014. Возможности и проблемы / http://www.fao.Org/3/a-i3720r.pdf/ Часть первая., г. Рим.- 2014. — 1-76 с.
7. Самарина В.П. Социально-экономическое развитие проблемных регионов: теоретико-методологический аспект // Старый Оскол: ТНТ. — 2010. — С.17-30.
8. Хэмел Г., Прахалад К. Борьба за будущее. Управление в условиях неопределенности. — М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. — 41 с.
9. Скиба А.Н., Гарькавый В.А. Эффект резонанса в инновационных системах — условия возникновения и экономическая интерпретация // Экономика и математические методы / РАН. — 2011. — Т. 47. — № 3. — С. 68-79.
35 1
