CC BY
17
ко, В.М. Солошенко // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2013. - № 8. - С. 9-12.
6 Обоснование прогнозных затрат на производство сахарной свеклы в областях ЦЧР / Р.Е. Белкин, Е.В. Векленко, И.И. Степкина, В.М. Солошенко // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. - 2013. - № 9. - С. 34-37.
Информация об авторах Векленко Василий Иванович, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой инновационных методов управления социально-экономическими системами ФГБОУ ВО Курская ГСХА, тел. (4712)39-40-15.
Белкин Роман Евгеньевич, кандидат экономических наук, соискатель ФГБОУ ВО Курская ГСХА, тел. (4712)53-15-35.
Жмакина Ольга Сергеевна, магистрант Белоруссского государственного аграрного технического университета.
THE BASIC DIRECTIONS OF INCREASE OF EFFICIENCY OF STATE REGULATION
OF SUGAR BEET SUBCOMPLEX V. I Veklenko, R. E. Belkin
Abstract. Substantiated forecast of sugar beet production in areas of Central Chernozem region, the main directions of improving the efficiency of beet sugar production and other areas of the sugar-beet industry, state measures for the development of large agricultural enterprises, specialization, provision of farms sufficient for the conduct of expanded reproduction of revenue, regulation of activities of the sugar factories, the development of domestic engineering industry for the industry.
Key words: sugar beet production, sugar factories, government regulation.
ИННОВАЦИОННО-ИНВЕСТИЦИОННЫИ ПРОЦЕСС ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ АПК
С.Н. Волкова
Аннотация. В статье рассмотрены вопросы инновационно-инвестиционного процесса прогнозирования эффективного управления в АПК.
Ключевые слова: процесс, прогнозирование, социально-экономические системы, управление, информация, плотность времени, сельское хозяйство.
Деятельность человека, при разработке и освоении новых технологий влияет на изменение окружающей среды, устойчивость объектов в экономике. Недооценка математического моделирования инновационно -инвестиционных процессов прогнозирования эффективного управления АПК и отсутствие научных решений и практических моделей эффективностью управления АПК не позволяет в полной мере использовать природные ресурсы, такие как почва, климат и создавать необходимую экономическую обстановку для жизнедеятельности сельскохозяйственных растений и животных, и в конечном счете для жизнедеятельности человеческого общества.
Выработать научные решения, на основе системного подхода, к диагностике инновационно-инвестиционных процессов, формализовать и математически описать функционирование и развитие АПК очень важно. Выделение и формализация процессов с учетом интенсивного развития информационных технологий позволяют решать основные актуальные задачи данной проблемы, касающиеся, прежде всего сельскохозяйственного производства, поскольку связаны с обеспечением продовольственной независимости страны. Это особенно актуально ещё и потому что бурное развитие информационных технологий меняет плотность времени, приходящуюся на единицу информационно-синергетических потоков в биосфере, что необходимо учитывать в инвестиционных проектах при анализе действия эколого-экономических законов в реальной действительности.
Вникая подробнее в рассматриваемый вопрос [1-12] видим, что происходит постоянное сокращение интервала времени в течение которого сумма человеческих знаний удваивается, а в настоящее время составляет 75 дней. Вот почему информация устаревает, изменения неизбежны, а якобы решенные проблемы ускользают с явно или неявно выраженными возникшими неопреде-
ленностями и рисками. Возникает система, которая усиленно поглощает время, что подтверждает исследование по плотности времени (рисунок 1).
Сопоставляя продуктивность систем производства сельского хозяйства с плотностью времени в эволюционном развитии видим, что наибольшая плотность приходится на переходную систему, характеризующуюся тем, что развитое общество до промышленной революции переходит в эпоху технической революции, являющуюся предвестником увеличения энергопотребления промышленности и транспорта более чем в два раза.
Плотность времени
1,4 -
1,2
п
M
зр
m т
зф M
I I I I I
10 20 30 40 50
w
I I I I Г
100 150 200 250 300
Рисунок 1 - Плотность времени в зависимости от систем производства сельского хозяйства: С-собирательство; Т- традиционная; П - переходная; ЗР-зеленая революция; ЗФ - зеленая фабрика.
С развитием информационных технологий меняется само общество, превращаясь в информационное, когда основной ценностью и товаром становится информация, а государство вынуждено большую часть средств тратить на поддержание информационных структур, обеспечивающих непрерывную работу всех отраслей экономики, а такое понятие, как «время-деньги» трансформируется в «плотность времени», т.е. времени приходящегося на единицу информации. Подойдя к нулевой отметке (рисунок 1) мы попадаем в неопределенность относительно вопроса существова-
1
с
0
ния человеческой цивилизации, поэтому настало время учитывать его плотность.
Впервые разработана концепция прогнозирования инновационно-инвестиционных процессов в социально-экономических системах, основой которой является плотность времени приходящаяся на единицу инфор-мационно-синергетических потоков (ИСП) в биосфере. Под ИСП будем понимать информационно-энергетические потоки, входящие, выходящие и имеющиеся в системе, которые в результате наложения друг на друга изменяются (усиливаются, ослабевают, т.е. меняют окраску, если выразить в цвете, становятся более яркими при наложении одинаково окрашенных потоков (усиления) или изменяют цвет при несовпадении цветов. Такими потоками является любая интересующая исследователя информация, входящая в единицу времени (А), в систему, выходящая в единицу времени (В) из системы, и имеющаяся на данный момент времени (С) в системе.
Под информационно-энергетическим потоком будем понимать информацию и энергию, которая поддерживает процессы, определяющие существование социально-экономической системы.
Социально-экономическая система - система, включающая сообщество людей в его жизнедеятельности на определенной природной территории со сложившимися взаимосвязями.
Объем ИСП в биосфере в момент времени 1 равен сумме информационно-синергетического потока (ИСП) имеющейся в системе - С, входящими в единицу времени А за время 1 (ЛЧ) в эту систему и выходящим в единицу времени из этой системы - В (БЧ)
С+ЛЧ-БЧ
Таблица 1 - Уровни и скорости инновационно-инвестиционного процесса прогнозирования (ИИПП) эффек-
тивного управления АПК
Уровни Соотношение потоков Скорость (ИИПП) К'(г) ИИПП к (г)
шкала области и границы перех ода
0 IV B > A - ¥ (> -1') (, - С-.I
1 переход B = A А -Аг — 1 е С С -А, е С
2 IV I < я < А ЗА Г+V4 4С [ + 4Сг) (,+А Г
3 V в = А 2 —А (, +А, У 2С ^ 2С ) (,+А Г
4 VI в < А 2 4 -А (,+ЗА г Т1 4С ^ 4С ) 1 (,+1- Г
5 VII B = 0 0 1
6 I в < А 2 2 А ( ЗА V3 4С 1, + 4Сг) 1 (,+4С)'
7 II в = А 2 А 2С 1 + А г 2С
8 переход B = A А Аг А еС С А —г еС
9 III B > A 2 А ( А У СI1 - с г ] (, - А'Г
Поэтому концентрация Т (т.е. количество Т, содержащегося в единице ИСП в момент времени 1) будет равна
Т
- (1)
С + А ■ г-в ■ г
Таким образом, между системой производства сельского хозяйства и плотностью времени установлена связь, выраженная в виде интервалов плотности. Анализ теории и практики экономического управления говорит о целесообразности использования в целях управления интегрального маркетинга, то есть деятельности направленной на удовлетворение экономических, социальных и экологических нужд и потребностей населения, и субъектов хозяйствования, включая органы управления региона. Использование интеграционного маркетинга позволяет скоординировать инновационно-инвестиционные процессы АПК (вертикальные связи) (таблица 1) и проводить сбалансированную политику по эффективному управлению этими процессами (горизонтальные связи) в регионе и в стране в целом.
При классификации управленческих решений следует учитывать их разделения по ряду признаков: стадия жизненного цикла товара, цель, сфера действия, ранг управления масштабность, сложность, формы отражения (план, программа, приказ, распределение, указание, просьба) и способ передачи. А так же видеть проблемы возникающие при этом.
Нулевой уровень - трансформация системы.
Первый уровень - без введения, каких либо преобразований, связанных с изменяющимися условиями. Продуктивность системы круто падает до нуля.
Второй уровень - частичное введение инноваций без учета их окупаемости и востребованности. продуктивность стремится к нулю по экспоненте.
Третий и четвертый уровни - введение инноваций не соответствующих масштабу предприятий и перспективы развития. Продуктивность до нуля плавно снижается.
Пятый уровень - введение инноваций с учетом изменяющихся условий и окупаемостью в короткие сроки до 2-х лет. Продуктивность остается не ниже уровня, что был при стремлении к постоянной величине.
Шестой и седьмой уровни - введение инноваций, соответствующих масштабу предприятия ведет к положительной динамике предприятия.
Восьмой уровень - инновации, связанные с преобразованиями условий внутренней и внешней среды. Продуктивность по экспоненте показывает положительную динамику.
Девятый уровень - инновации впервые применяемые, образующие новую нишу. Ведет к сверхприбыли и крутым подъёмом вверх с дальнейшей положительной динамикой.
Первые четыре уровня характеризуют неэффективное управление, в котором не учитываются условия, масштаб предприятия, перспективы, востребованность. Причинами является некомпетентность руководства, нехватка средств, не востребованность в том виде, какой есть. Начиная с пятого уровня, управление инновациями является эффективным и эта эффективность увеличивается, достигая максимума на девятом уровне, когда внедряется совершенно новое и предложение начинает формировать спрос, т.е. появляются совершенно новая продукция.
Объединяющие взаимосвязи и взаимозависимости формируют единую направленность действий. Для эффективного управления АПК необходимо располагать совокупностью финансовых, кадровых, информационных и материально-технических возможностей и ресурсов, позволяющих осуществлять эту деятельность предприятий АПК.
В результате модель позволяет произвести классификацию и прогнозирование результатов предприятий деятельности по семи областям и девяти границам перехода с учетом возможных антропогенных воздействий.
I - устойчивая область развития (6 уровень) с иррациональной функцией границы перехода в область II. Область II соответствует прямо пропорциональному увеличению продуктивности системы в результате инновационной деятельности (7 уровень) с границей перехода в область III по экспоненте (8 уровень). III - область сверхприбылей, соответствующая 9 уровню по шкале.
Устойчивой система может быть в любой из указанных областей при соблюдении ряда условий, а именно отношение выходящего потока (исследуемые данные) к разности максимального потока за определенный период времени и выходящего должны быть равны значению «золотого сечения».
Анализируя основные показатели производственно-финансовой деятельности АПК, можно не только определить их положение в общей системе развития, но и оценить дальнейшее инновационное направление развития.
Модель инновационно-инвестиционной деятельности позволяет выбрать оптимальный путь развития с учетом устойчивости сложившихся взаимосвязей и вектором направлений дальнейшего развития предприятий. Разработанная модель позволяет произвести классификацию и прогнозирование результатов инновационной деятельности по семи областям и девяти границам перехода с учетом возможных рисков. Получен
коэффициент инновационно-инвестиционной деятельности, учитывающий положительную, отрицательную и неизменную динамику инновационного процесса, а также предельные переходы при положительной и отрицательной динамике.
Разработанная модель инновационной деятельности, позволяет провести все этапы решения задач экономического анализа для принятия оптимального решения, в том числе и при разработке нового продукта.
В процессе прогнозирования эффективного управления АПК видим изменения степени от перехода 1 до перехода 8 от -3 до 1 соответственно возрастает. Эффективное управление считается, когда переход осуществляется скачком минуя области, т.е. с неэффективной в эффективную область управления. При модернизации следует предусмотреть переход на нейтральную полосу 5 уровень, а затем прогрессивную шкалу. В случае B > A (уровень 0 и 9) наблюдается трансформация системы в новое качество через точку бифуркации, что характеризуется высокой плотностью времени и скоростью ИИПП эффективного управления АПК.
В рамках проекта прогнозирование эффективного управления АПК определен год качественного изменения эволюционного развития по всем эколого-экономическим показателям получается 2042 год.
Для уменьшения негативного воздействия составляющей смертность от инфекционных и паразитарных болезней предлагаем ряд мероприятий, связанных с нормативами допустимых воздействий на водные объекты: схему рационального сельскохозяйственного использования водных ресурсов; способ определения норматива предельно допустимой концентрации загрязняющих веществ в водных объектах (патент на изобретение № 2480747) активно исследуемые в США и Японии; способ определения допустимого количества привносимых микробиологических и паразитологических показателей (патент на изобретение № 2481574).
Эти мероприятия позволяют уменьшить уровень загрязнения водных объектов прилегающих территорий на 75 %, что положительно сказывается на здоровье сельского населения и улучшает качество жизни до 70 %.
Выводы
1. Оценку эффективного управления АПК при разработке региональных систем земледелия и систем ведения агропромышленного производства рекомендовано проводить по предлагаемой модели, которая учитывает инновационно-инвестиционное развитие социально-экономической системы, а также экономическое, экологическое и социальное состояние.
2. Классификацию инновационно-инвестиционного прогнозирования эффективного управления АПК рекомендовано осуществлять согласно статической модели.
3. Для обеспечения продовольственной безопасности, как важнейшей составляющей части национальной безопасности, а также улучшения здоровья и благосостояния населения необходимо использовать уточненные автором способы определения чистоты водных объектов на загрязняющие вещества, микробиологические, паразитологические показатели.
4. Целесообразно создание служб сельскохозяйственных исследований при университетах и академиях с целью осуществления фундаментальных и прикладных исследований в области получения топлива из биомассы и сельскохозяйственных отходов деятельности предприятий АПК.
Список использованных источников
1 Clarkson A. Scenario Planning as a Strategic Management Tool. Global Business Network. December, 2006.
2 Davis, G. "Creating scenarios for your company's future". Shell International Ltd// Bringing Sustainable Development Down to Earth, The 1998 Conference on Corporate Environmental, Health, and Safety Excellence, New York City, April 28, 1998. P. 5.
3 Dannicov, V. Scenario Planning in oil-industry. Economic strategy. (2004)
4 Erasmus, D, Strategy-making presses. Global Business Network. December, (2005)
5 Godet Michel.; Creating Futures: Scenario Planning as a Strategic Management Tool, Economica, 2001.
6 Gregory & Duran. Scenarios. Global Business Network. Octomber, 2001, p. 34
7 James A. Ogilvy. Creating Better Futures: Scenario Planning as a Tool for a Better Tomorrow, Oxford University Press, 2002;
8 Riel Miller. The Future of the Tertiary Education Sector: Scenarios for a Learning Society. www.simul-conf.com. December, 2003.
9 Ogilvy, Peter Schwartz.; Plotting Your Scenarios. Global Business Network. December, 2004.
10 Podoliak I, F rom Scenario Thinking to Strategic Action. On the Horizon, 5(3), 1997, 1, 3-6.
11 Stokke, P.R., Boyce, T.A., Ralston, W.K. and Wilson, I.H. "Visioning (and preparing) for the future. The introduction of scenarios-based planning into Statoil", Technological Forecasting and Social Change, vol. 40, issue 1, 1991.
12 Wack, P. (1985a), Scenarios, uncharted waters ahead, Harvard Business Review, Sep-Oct, 1985, 73-90.
13 Патент РФ № 2011122173, 31.05.2011.
14 Волкова С.Н., Сивак Е.Е., Потемкин С.Н. Способ определения допустимого количества привносимых микробиологических показателей в водных объектах // Патент России № 2481574, 10.05.2013.
15 Патент РФ № 2011115673, 20.04.2011.
16 Волкова С.Н., Сивак Е.Е., Потемкин С.Н. Способ определения предельно допустимой концентрации загрязняющих веществ в водных объектах// Патент России № 2480747, 27.04.2013.
Информация об авторе
Волкова Светлана Николаевна, доктор сельскохозяйственных наук, профессор, заведующий кафедрой математики, физики и технической механики ФГБОУ ВО Курская ГСХА, e-mail: volkova_47@mail.ru
INNOVATIVE-INVESTMENT PROCESS OF PREDICTING THE EFFECTIVE MANAGEMENT APK
S.N. Volkovа
Abstract. The questions of innovation and investment forecasting process of effective management in the agricultural sector. Keywords: process, prediction, socio-economic systems, management, information, time density, agriculture.
ГОСУДАРСТВЕННАЯ ПОДДЕРЖКА И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
Э.М. Алхастова
Аннотация. Проведен анализ эффективности действующих мер государственной поддержки сельского хозяйства в условиях членства России в ВТО и введения российского продовольственного эмбарго. Разработаны предложения по совершенствованию указанных мер в целях сохранения экономической и продовольственной безопасности страны.
Ключевые слова: сельское хозяйство, ВТО, эмбарго, экономическая безопасность, продовольственная безопасность, конкурентоспособность, субсидирование, налоговые льготы, кредиты, рентабельность.
Исторически сложилось, что Россия являлась одним из крупнейших производителей и экспортеров сельскохозяйственной продукции. Сегодня сельское хозяйство нашей страны представлено производством зерновых культур, отраслями животноводства и многим другим. При этом конкурентоспособность современного отечественного производства по сравнению с зарубежным находится на низком уровне, что может негативно сказаться на экономической и продовольственной безопасности нашего государства в условиях членства в Всемирной торговой организации (ВТО).
Как известно, в декабре 2011 года был подписан протокол о присоединении Российской Федерации к ВТО [7]. Перспективы вступления России в ВТО оценивались неоднозначно. Наиболее дискуссионным вопросом стало влияние ВТО на сельскохозяйственный сектор отечественной экономики. Многие ученые, фермеры и товаропроизводители считали, что большие потери от вступления в ВТО понесет именно сельское хозяйство в связи с неконкурентоспособностью отечественной сельскохозяйственной продукции [8]. С точки зрения одних ученых низкая конкурентоспособность сельского хозяйства России связана со значительными издержками производства, отсутствием научно-обоснованной концепции, правовой базы при осуществ-
лении аграрных реформ, а также финансово-кредитного механизма, создающего экономические условия для расширенного воспроизводства [1]. Другие ученые неконкурентоспособность российских сельскохозяйственных товаров объясняют затруднительным существованием сельскохозяйственных предприятий в России, что вызвано ростом цен на электричество и топливо, высоким налогообложением предприятий агропромышленного комплекса, диспаритетом цен на сельскохозяйственную продукцию при недостаточной поддержке государства, устаревшей материально-технической базой, а также низкой инвестиционной привлекательностью [8].
Государственная поддержка согласно определению Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) - это политика правительства, результатом которой является перераспределение трансфертов к сельхозпроизводителям от потребителей и налогоплательщиков [10]. Современная государственная поддержка сельского хозяйства России включает в себя:
- финансирование мероприятий по повышению уровня развития социальной инфраструктуры и инженерного обустройства сельских поселений;
- субсидии сельхозтоваропроизводителям на приобретение минеральных удобрений и поддержку племенного животноводства;
- субсидирование мер по поддержке элитного семеноводства;
- субсидирование процентных ставок по краткосрочным кредитам (займам) и по инвестиционным кредитам до 8 лет.
В рамках государственной поддержки сельского хозяйства нашей страны Правительство РФ 14 июля 2012 г. приняло Государственную программу развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013 - 2020 годы, определив основные направления государственной политики в сельском хозяйстве, среди которых [4]:
