CC BY
31
МОДЕЛИРОВАНИЕ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА: ИНСТИТУЦИОНАЛЬНО-ЕСТЕСТВЕННОНАУЧНЫЙ
ПОДХОД*
В. в. шутов,
кандидат экономических наук, доцент Филиал российского государственного гидрометеорологического
университета, г. Туапсе
Интенсификация сельского хозяйства развитых стран мира позволила решить проблему ограниченности возможностей экстенсивного роста выпуска сельскохозяйственной продукции, но в то же время привела к усилению негативного влияния на окружающую природную среду высокотехнологичных способов ведения хозяйства (химизация, орошение, мощная техника и т. п.). При этом отсутствуют направления экономической теории, которые связывали бы хозяйственные и природные процессы. То есть рассматриваются исключительно экономические категории в отрыве от окружающей среды, что приводит к искажению действительности и невозможности точного прогнозирования процессов в будущем.
Необходимость перехода к устойчивому развитию сельского хозяйства не вызывает сомнений у большинства ученых нашей страны и мира в целом. Современная российская государственная аграрная политика также определяет одним из главных приоритетов устойчивое развитие сельских территорий, что отражено в законе «О развитии сельского хозяйства», в Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции до 2012 г. [2].
В последнее время при реализации национального проекта «Развитие АПК» активно стали применяться способы программно-целевого планирования, что является положительным моментом. За 2006—2007 гг. выполнены все 20 целевых показателей, за которые Минсельхоз еженедельно
'Статья предоставлена Информационным центром Издательского дома «Финансы и Кредит» при Кубанском государственном университете.
отчитывался перед руководством страны1. В такой ситуации вполне реально попытаться применить системные способы планирования и моделирования развития агропромышленного комплекса (АПК).
В работе делается попытка соединить существующие экономические теории с естественнонаучными (законы функционирования биосферы) для построения системы устойчивого развития АПК. Рассматривается сложная система «природа—общество (формальные институты) — человек (неформальные институты)». Предлагается методология формализации связей между элементами системы на основе инструментария математики, математической статистики, психологии и информатики; разрабатываются алгоритмы анализа самих элементов системы.
Для построения системы устойчивого развития методология анализа подсистемы «природа» должна иметь два стратегических направления: экологические нормы безопасного использования аграрных ресурсов планеты и прогнозирование метеорологических явлений для снижения потерь по этим причинам в сельскохозяйственном производстве и оценки будущего урожая. Основными факторами биологической продуктивности являются тепло, свет, влага, почвенное плодородие, интенсивность земледелия и биологические особенности культур. В этом разрезе разрабатываются способы анализа, которые в рамках статьи рассмотреть невозможно. Наиболее общую модель взаимодействия человека с природной средой можно построить при помощи физической теории систем, в особенности термо-
1По материалам Всероссийского сельского схода в феврале 2008 г.
динамики [1]. Разумеется, необходимо немного модифицировать систему для применения в аграрном секторе (рис. 1).
На выходе из системы полезная мощность системы в виде продукции сельскохозяйственного назначения и мощность потерь системы, которая в нашем случае представляет собой отходы антропогенной деятельности, негативно сказывающиеся на природной среде. Причем в потери мы включаем и ухудшение естественного плодородия почв в результате чрезмерной интенсификации сельскохозяйственного производства.
Для построения экологического (адаптивного) сельского хозяйства необходимо определить пороговые безопасные значения потерь Пт, использования живого Эж и неживого Эн вещества планеты при максимизации производства сельскохозяйственной продукции Пр. То есть получается задача оптимизации. Целевую функцию можно задать так: Пр ^ max, при ограничениях Эж= константа 1, Эн= константа 2. Константы — это возможный безопасный уровень исчерпания ресурсов живой и неживой природы из биосферы. Такой методологический подход можно использовать и в глобальном, и в локальном масштабах. На практике при производстве конкретного вида сельскохозяйственной продукции математический вид целевой функции и системы ограничений можно задать уже конкретно с использованием необходимых переменных. Причем различия целевых функций и систем ограничений будут даже по одним и тем же культурам, выращиваемым в разных природных зонах, что обусловлено
Живое вещество биосферы
ЧЕЛОВЕЧЕСТВО (аграрная деятельность)
Рис. 1. Модель взаимодействия человека с природной средой при производстве сельскохозяйственной продукции: Эж — полный поток энергии от живого вещества биосферы; Эн — полный поток энергии от неживого вещества биосферы; Пр — полезная мощность системы (в виде продукции сельскохозяйственного назначения); П — мощность потерь системы, энтропия
ландшафтно-адаптивным подходом к земледелию, согласно которому с целью минимизации экологического риска технология возделывания культуры должна гармонировать с местными ландшафтами. В любом случае при максимизации производства в системе ограничений обязательно должны быть ограничения на использования ресурсов природной среды и выбросы. Непосредственно задачу можно решить на ЭВМ, причем не обязательно использовать специализированные программные продукты (типа Simplexwin), оптимизацию возможно произвести при помощи имеющегося практически на каждом ЭВМ табличного редактора Excel. Это дает возможность построить интегральную систему управления деятельностью АПК с минимальными затратами. Хотя на практике без административного ресурса государства собрать необходимые для расчета данные очень сложно.
Для оценки и прогнозирования отдельных элементов подсистемы «природа» вполне возможно применение аппарата математического моделирования, а именно, определение математической формы развития явления во времени (тренда). Исследования проводились в Южном федеральном округе. Возьмем для примера основные агроклиматические ресурсы Ростовской области. Для каждого конкретного района на практике можно построить математические трендовые модели активности солнца внутри года для прогнозирования урожайности. Например, на основе данных о продолжительности солнечного сияния (П, часы), отношении продолжительности солнечного сияния (П) и числа дней без солнца (Ч, дни) в Азове автором была построена модель для продолжительности солнечного сияния (П): y = — 108,8+115,3^—8,683л:2, то есть параболический тренд (х — месяцы, y — П). Значимость уравнения была проверена по F-критерию Фишера: F. >F ,
г г г факт табл
(42,99>4,26) при 2 и 9 степенях свободы для факторной и остаточной дисперсии соответственно, то есть модель значима и ее можно применять.
Модель для Ростова-на-Дону следующая: y= — 116,7х+123,4х— 9,352х2, т. е. достаточно похожая на предыдущую, она также проходит по значимости. Внимание к влиянию активности солнца
Неживое вещество биосферы Э„
на агропроизводство уделяется нами в связи с тем, что подобные взаимосвязи описывались еще в работах создателя гелиобиологии А. Л. Чижевского. Существуют работы ученых-аграрников на эту тему, например, М. А. Будовской, В. Н. Тюрина, А. А. Мищенко, Л. А. Моревой«Цикличность солнечной активности и урожай зерновых культур в Краснодарском крае»: материалы Пятой Международной конференции «Циклы». — Том второй. — Ставрополь, 2003.
Оценивалась влагообеспеченность Ростовской области по показателю увлажнения Д. И. Шашко, учет которого ведется в гидрометслужбе области. Как известно, влагообеспеченность территории оценивается по следующей шкале: свыше 0,6 — избыточное увлажнение; 0,6—0,45 — хорошее; 0,45—0,35 — умеренное; 0,35—0,25 — полузасушливое; 0,25—0,15 — засушливое; менее 0,15 — сухое. Нами были рассчитаны показатели описательной статистики для анализа вариации показателя в 80 % лет. Минимальное значение — 0,1, максимальное — 0,21, хотя разброс и небольшой (дисперсия — 0,000812, стандартное отклонение — 0,0285), показатели очень далеки от нормальных условий. Это же подтверждает и значение средней, равное 0,15. Такое же значение принимают мода с медианой, то есть чаще всего встречаются значения показателя увлажнения в 80 % лет 0,15, что очень мало. Экстремумы значений в столбце с наименьшими и наибольшими значениями соответственно 0,07 и 0,72. Можно не отвергать гипотезу о сходстве фактического распределения с нормальным, так как показатели асимметрии и эксцесса не превышают своих двукратных средних квадратических отклонений, равных соответственно 0,52 и 0,233, хотя имеет место небольшая левосторонняя асимметрия и эксцесс.
Важным показателем являются также запасы влаги в почве. Среднее значение весной — 126 мм, мода почти такая же — 127. Разброс от средней — очень существенный (дисперсия) — 456,4, что объясняется неравномерностью распределения влаги по территории области. Если в юго-восточных районах они составляют 75—80 мм, то в западных и юго-западных — 150—200 мм. В течение вегетации запасы постепенно уменьшаются и когда температура воздуха поднимается выше 10 0 С, составляют 80—140 мм, а в орошаемых районах — до 165 мм. Осенью дисперсия также очень высока — 593,5 при среднем значении, равном 54,6 и моде 69. В целом запасы продуктивной влаги недостаточны. Для каждого климатического района при наличии
детальных данных можно подобрать и математическую модель, описывающую годовую динамику влажности почвы.
Далее оценивался температурный режим, здесь приведем только данные по городу Ростову-на-Дону. После проведения математических расчетов по определению типа тренда и его параметров выяснилось, что температура подчиняется параболическому распределению: у= — 23,38+12,413х—0.8975х2. Коэффициент корреляции очень высок — 0,95, по результатам дисперсионного анализа ^-критерий фактический равен 42,68, что существенно превышает табличное значение 4,26 при двух и девяти степенях свободы соответственно у факторной и остаточной дисперсии. То есть регрессионная модель адекватна экспериментальным данным.
Аналогичные расчеты проводились и по данным других метеорологических станций. Кроме того, автором рассчитаны показатели вариации рядов динамики.
Приемлемой теоретической позицией в экономике для экономического анализа подсистем «общество» и «человек» в системе «природа—общество—человек» являются положения институционализма о формальных и неформальных институтах.
По нашему мнению, структуру системообразующих формальных институтов первого порядка в аграрной сфере можно представить в виде рис. 2.
Если институты сравнивают с правилами игры в институциональном подходе, то организации — со спортивными командами. То есть государство, создавая определенные структуры управления агропромышленным комплексом, устанавливает «правила игры» участникам рынка.
Формальные институты следует организовать таким образом, чтобы они решали наиболее сложные проблемы отечественного сельского хозяйства в настоящее время:
• ликвидация или сглаживание диспаритета цен на сельскохозяйственную и промышленную продукцию;
• регулирование на взаимовыгодной основе финансовых взаимоотношений между сельскохозяйственными производителями и торговыми сетями;
• эффективное для отечественного производителя таможенно-тарифное регулирование с элементами протекционизма;
• создание юридически правильных и экономически обоснованных земельных отношений;
• создание стандартов качества на продукты питания и контроль за их соблюдением;
• формирование современной социальной инфраструктуры в сельской местности;
• модернизация сельского хозяйства на современной основе с учетом требований экологической чистоты. Методологические подходы к
анализу формальных институтов будут различаться в зависимости от их типов. По нашему мнению, одним из возможных методологических подходов при анализе влияния формальных институтов первого порядка будет являться системный анализ при помощи теории ориентированных графов. Граф формальных институтов ЮФО представлен на рис. 3. Прописать по дугам графа уравнения связей на практике очень сложно из-за недостатка информации при крупных исследованиях, однако логические связи видны наглядно. При локальном анализе вполне
Рис. 2. Основные формальные институты первого порядка в аграрной сфере
Законодательное собрание РФ
3 аконодате льные собрания регионов ЮФО РФ
3 аконотворче ские органы местного самоуправления
Министерство финансов РФ (Федеральная налоговая служба, Федеральная служба страхового надзора)
Совет при Президенте РФ по вопросам реализации приоритетных национальных
Министерство сельского хозяйства РФ (Россельхоз, Россельхознадзор, Росрыболовство)
Министерство Регионального развития
Администрация полномочного представителя Президента в ЮФО
Администрации субъектов РФ в ЮФО
Районные адм инистрации
Сельские органы местного самоуправления
Иностранные инвесторы, Евросоюз, США, мировое аграрное лобби
Крупные бизнес-структуры в АПК ЮФО
Россельхозбанк, Росагролизинг, страховые компании
Рис. 3. Структурная схема (граф) формальных институтов АПК ЮФО
реально подобрать математические уравнения связи и даже временной лаг.
Необходимо отметить, что в практике экономической жизни оценку эффективности влияния государства (формальных институтов) проводят при помощи методов, основанных на том, что для каждого продукта подбираются цены,по которым сельскохозяйственные товаропроизводители могли бы его продать без вмешательства государства.
Для того чтобы проанализировать сами формальные институты, проводить процесс рационализации их структуры, можнопредложить использовать методику функционально-стоимостного анализа (ФСА). При этом детализация ангшиза каждого института приведет к достаточно громоздкой функционально-стоимостной модели объекта.
Для определения влияния наиболее значимого института второго порядка (организационно-правовых форм сельскохозяйственных предприятий) можно воспользоваться интегральными показателями эффективности и многомерным рейтинговым анализом. Интегральный показатель эффективности конструируется на основе следующей совокупности частных показателей:
1. Эффективность использования земли (первого фактора производства)выражается отношением стоимости валовой продукции (ВП) к площади сельскохозяйственных угодий (Пл), либо на 100 га этих угодий.
2. Эффективность использования трудовых ресурсов (второго фактора производства) выражается отношением суммы выручки (В) к количеству работников (Р), занятых в сельскохозяйственном производстве.
3. Эффективность использования основных производственных фондов^етьегофакторапро-изводства) выражается отношением суммы прибыли (П) к стоимости основных производстаенньк фовдов (ОПФ), либо в расчете на 1000 руб. этих фондов.
Частные показатели определяются на основе так называемого ресурсного метода определения экономической эффективности, то есть отношением эффекта к каждому виду потребляемых ресурсов. Отношение каждого из трех вышеперечисленных показателей, исчисленных для определенной формы хозяйствования, к среднему значению аналогичного показателя по всем хозяйствам региона позволяет судить о том, насколько выше или ниже эффективность данной формы хозяйствования, чем в среднем по району.
Таким образом, основные формальные институты первого порядка в аграрной сфере вполне
можно проанализировать при помощи функцио-нш1ьно-стоимостного анализа. При этом дет;шиза-ция анализа каждого института приведет к достаточно громоздкой функционально-стоимостной модели объекта, поэтому это может быть большой отдельной темой исследования.
Для определения влияния наиболее значимого института второго порядка (организационно-пра-вовыхформ сельскохозяйственных предприятий) можно воспользоваться интегральными показателями эффективности и многомерным рейтинговым анализом. Интефальный пок^ атель эфФ ективнос-ти конструируется на основе следующей совокупности частных показателей:
1) эффективность использования земли (первого фактора производства) — выражается отношением стоимости валовой продукции ВП к площади сельскохозяйственных угодий Пл, либо на 100 га этихугодий;
2) эффективность использования трудовых рерурсов (второгофактора проияводства) — выражается отношением суммы выручки В к числу работников Р, занятых в сельскохозяйственном производстве;
3) эффективность использования основных производственных фондов (третьегофакторр производства) — выражается отношением суммы прибыли П к стоимости основных производственных фондов ОПФ, либо в расчете на 1 000 руб. этих фондов.
Таким образом,частные показатели определяются на основе так называемого ресурсного метода определения экономической эффективности, т. е. отношением эффекта к каждому виду потребляемых ресурсов. Отношение каждого из трех перечисленныхпок^ателей, и счисленных для определенной формы хозяйствования, к среднему значению аналогичного показателяпо всемхозяйс-твам региона позволяет судить о том, насколько выше или ниже эффективность данной формы хозяйствования, чем в среднем по району.
Для расчета интегрального показателя эффективности ИПЭ используется формула средней геометрической величины:
[ШЭ=| ( ВП / Пл^-100 ) У ( В / Р ) у ( П / ОПФ^1000)~ ](ВП/ Пл^-100)ср (В/Р)ср (П/ОПФ^ЮОО)ср
Для целей институционального анализа указанную формулу необходимо дополнить показателем, учитывающим трансакционные издержки в той или иной организационно-правовой форме. Можно рассчитать отношение прибыли (П) к сум-
ме этих затрат (ТИ). Такой показатель возможно назвать трансакционной рентабельностью по аналогии с общеизвестным способом определения разных видов рентабельности:
И ПЭ=4,
порядка в АПК проводились автором на материалах Азовского района Ростовской области по данным за три года в сопоставимой оценке. Исследовалось 31 предприятие, для чего на ЭВМ была разработана программа в среде Excel. Полностью использовать разработанную в тео-(П/ТИ) ср (ВП/Пл*100)ср (В/р)ср (ЩОТ^ОООкр рии формулу не удалось. Слишком
(П/ТИ); (ВП/Шн-100 )i (В/Р) i (П/ОПФ^1ООО)г
Конечно, достаточно сложной научной проблемой является методика расчета трансакцион-ных издержек по причине их многофакторности и сложности количественного определения. Это видно даже из одной из наиболее известных их классификаций: издержки поиска информации, издержки ведения переговоров, издержки оппортунистического поведения — преследование собственного интереса работником, приводящее к уклонению от взятых на себя должностных инструкций и другие виды издержек. Рассчитать ИПЭ при сравнении нескольких предприятий вполне возможно, уровень трансакционных издержек можно определить путем опроса экспертов. Однако идентифицировать их уровень в масштабе экономики сельскохозяйственных предприятий региона очень сложно.
Для подтверждения выводов, сделанных после сравнительного анализа эффективности далее можно провести многомерный рейтинговый анализ различных правовых моделей сельскохозяйственных предприятий. Для этого вначале экспертным путем определяется круг наиболее важных показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий. Затем, основываясь на методике проведения рейтинговой оценки, исходные коэффициенты стандартизируют по эталонной организационно-правовой форме (т. е. по той форме, у которой самый лучший коэффициент) по следующей формуле:
х = a. / max a,, где х — стандартизированные коэффициенты; ai — исходные коэффициенты; max ai — наилучший финансовый коэффициент среди всех правовых моделей.
Для каждого анализируемого предприятия значение его рейтинговой оценки определяется по формуле:
R = ^1 (1 -x/ + (1 -x2/ + (1 -xn)2.
Предприятия ранжируются в порядке убывания рейтинговой оценки, то есть наивысший рейтинг имеет предприятие с минимальным значением сравнительной оценки.
Детальные расчеты по предложенной нами методике сравнительной оценки институтов второго
много времени и большое количество экспертов требуется для определения уровня трансакцион-ных издержек, а это можно сделать только с привлечением для исследования административных возможностей государства и немалых финансовых средств. Формулу пришлось сильно упростить еще и из-за наличия общего убытка по сельскохозяйственным предприятиям района:
, П П П
ИПЭ = 3-х — х-.
1 Пл Р ОПФ
Так как на экономические показатели хозяйств сильное влияние оказывают инфляционные процессы, то необходимо привести статистические данные за каждый год в сопоставимый вид. Для этого требуется провести расчеты с использованием коэффициента дисконтирования
РПГ =-1-,
(1 + Я)"
где PDV — текущая дисконтированная стоимость рубля, (коэффициент дисконтирования); R — коэффициент инфляции или другой норматив; п — число лет в периоде.
Приведем окончательные результаты рейтингового анализа в виде шкалы:
1) ^АО = 0,3
2) Roпк = I.2; _
3 ^^Колхозы 1,4;
4) ^АО =_1,5;
5) RАКФХ = 1,7;
6) Rooo= 1,8
Наши исследования позволяют сделать следующие выводы. Определение наиболее оптимальной формы сельскохозяйственного производства должно проводиться в рамках каждого конкретного региона по определенной методике расчета экономической эффективности и рейтинговой оценки с привлечением экспертов.
В институционализме человек понимается не как «максимизатор полезностей», а как личность со сложным внутренним миром, который накладывает большой отпечаток на его экономическое поведение. Этот мир формируется под воздействием системы неформальных институтов. По
Рис. 4. Структура неформальных институтов в аграрной сфере
этой причине для анализа подсистемы «человек» используются некоторые методологические установки этого направления экономической мысли.
Структуру неформальных институтов в аграрной сфере можно представить в виде рис. 4. В принципе, все эти факторы формируют национальный менталитет, под которым мы будем понимать существующую систему ценностей, хотя определений этого понятия встречается множество.
Для анализа экономических последствий влияния неформальных институтов на производственный процесс возможно использование математической теории игр, где различные типы работников в зависимости от этнопсихологических особенностей будут обозначены как игроки. Предварительно, для того чтобы приблизительно описать их возможные стратегии, необходимо изучить основные черты менталитета при помощи способов психологического исследования. Для экспресс-
анализа этнопсихологических черт, по нашему мнению, вполне возможно применение элементов SWOT-анализа (ССВУ-анали-за). Это анализ сильных, слабых сторон, возможностей и угроз. В табл. 6 проведен анализ сельского населения, производящего наибольшие объемы сельскохозяйственной продукции.
Таким же способом можно проанализировать особенности других народностей Южного федерального округа для выработки специализированной сельскохозяйственной политики. Результаты представлены в табл. 2.
В рамках статьи невозможно привести пример использования при анализе неформальных институтов математической теории игр, аппарат которой позволяет разрабатывать оптимальные стратегии поведения государства с различными группами сельского населения внутри региона.
Прежде чем излагать суть методологии построения системы устойчивого развития АПК региона остановимся на проблематике измерения показателей для расчета системы. В естественных науках уже давно поднята и обсуждается эта научная коллизия. То есть ученые говорят о том, что мир представлен набором разных профессиональных языков, которые слабо согласуются друг с другом, что не дает возможности прогнозировать развитие системы на длительные промежутки времени, увязывать в единое целое различные виды человеческой активности: «...в работу по проектированию устойчивого развития социально-природных систем допускаются только те
Таблица 1
SWOT-анализ этнопсихологических групп субъектов ЮФО, производящих наибольшие объемы сельскохозяйственной продукции
Этнопсихологические группы Сильные стороны Слабые стороны Возможности Угрозы
Русские Патриотизм, смекалка Необязательность (принцип «на авось») Повышенная эффективность труда ради «великой цели» Разгильдяйство
Таблица 2
SWOT-анализ этнопсихологических групп субъектов ЮФО (на примере Северокавказских республик ЮФО)
Этнопсихологические группы Сильные стороны Слабые стороны Возможности Угрозы
Народы Кавказа Инициативность, трудолюбие, выносливость, уважение к общине Эгоизм Ускоренное развитие производства ради общинной или личной цели Приоритет интересов общины над производственными
понятия, которые можно определить в терминах устойчиво измеримых величин. Это положение известно в науке как принцип наблюдаемости. Все понятия выражаются не просто в терминах устойчиво измеримых величин, а в терминах универсальных, пространственно-временных величин. Наиболее общей из них является понятие мощность — работоспособность в единицу времени» [1]. Важно, что такой точки зрения придерживаются ученые-практики, занимавшиеся конструированием и воплощением в жизнь различных космических систем. Идеальным был бы случай перевода всех процессов в единицы мощности — ватты, однако процедурно это сделать будет очень сложно, так как процесс сбора статистической информации построен на основе совершенно других показателей. Поэтому вполне реально использовать натуральные показатели сельскохозяйственного производства. Причем при прогнозировании будущего состояния системы, ее оптимального состояния эти показатели должны увязываться с биосферными ограничениями (подсистема «природа») и социальными (подсистема «человек»). Возникает вопрос, какое направление моделирования может быть применено для такой взаимоувязки? По нашему мнению, вполне реально применять математическое линейное программирование (ЛП), так как именно здесь имеется оптимизируемая целевая функция при наборе различных ограничений. Естественно, что этот процесс должен быть автоматизирован в глобальном масштабе.
Приведем пример использования линейного программирования для построения системы устойчивого развития региона. Допустим, что после процедур анализа каждого элемента системы «природа—общество—человек» в регионе были получены данные о ресурсах каждой подсистемы. Эти сведения пересчитали в универсальные единицы измерения — ватты, например. Оговоримся, что при стабильной денежной системе, отсутствии больших инфляционных процессов в краткосрочной перспективе вполне можно использовать в качестве измерителя стоимостные показатели. Экспертным путем пришли к выводу,
что на этой территории работу можно организовать двумя способами при различном расходе ресурсов подсистем. При первом способе регион может произвести 40 млн т сельскохозяйственной продукции, при втором — 50 млн т. Исходные данные представлены в табл. 8. Задача заключается в отыскании значения числа месяцев работы каждым из этих способов для максимизации выпуска продукции при имеющихся ресурсах.
Математически это выглядит следующим образом.
Пусть Х1 — время, в течение которого производство организовано первым способом,
Х2 — время, в течение которого производство организовано вторым способом.
Найдем максимальное значение целевой функции L = 40Х1 + 50Х2 ^ max при ограничениях:
(20Х1 + 30 Х2 < 50 ]
{ 20Х1 + 20Х2 < 40 }
[ 30Х1 + 20 Х2 < 90. J
План оптимален. Х1 = 1, Х2 = 1, L = 90. Это значит, что регион должен работать месяц одним способом и месяц другим, в этом случае максимальный выпуск продукции составит 90 млн т.
С применением ЭВМ задача решается за несколько минут или меньше (Excel, Simplexwin, Matlab, Mathcad). Разумеется, в практической ситуации количество ограничений и переменных может быть больше, но возможности одной из программ — 100 переменных и столько же ограничений. Более того, задачи линейного программирования можно расчленять на более мелкие.
Если построить по всей экономической системе подобные ограничения по элементам системы «природа—общество—человек» для достижения оптимума валового производства, то это и будет ориентиром системы устойчивого развития, своеобразным эталоном к которому надо стремиться. Практическую деятельность можно вести с некоторым временным отклонением от оптимальных параметров. Попытки создания оптимальных народнохозяйственных планов предпринимались еще в Советском Союзе, так как именно наши ученые разработали
Таблица 3
Расход ресурсов подсистем
Подсистема ресурсов Расход за месяц Общий объем ресурсов
Первым способом Вторым способом
«Природа» 20 30 50
«Общество» 20 20 40
«Человек» 30 20 90
эту систему (лауреат Нобелевской премии по экономике за 1975 г. Л. В. Канторович, В. В. Новожилов, В. С. Немчинов). В итоге была сформулирована концепция системы оптимального функционирования экономики (СОФЭ) — одно из самых гениальных изобретений в истории мировой экономики и эконометрики. Активно развивались методы экономической кибернетики, автоматизированных систем управления, интегрированных систем обработки данных. Однако в практику хозяйственной деятельности эти принципы до конца внедрены не были.
Еще одним важнейшим моментом методологии построения системы устойчивого развития является наличие данных для расчетов оптимальных параметров в электронном виде. То есть, необходима база данных системы «природа—общество—человек», которая будет взаимоувязана со спутниковыми наблюдениями. Таким образом, следует стремиться к созданию полноценной геоинформационной системы в АПК. Материалы космической съемки могут помочь как для решения комплексных задач управления сельскохозяйственными территориями, так и в узкоспециализированных направлениях. Типичными задачами в этой области являются: инвентаризация сельскохозяйственных угодий, контроль за состоянием посевов, выделение участков эрозии, заболочивания, засоленности и опустынивания, определение состава почв, слежение за качеством и своевременностью проведения различных сельскохозяйственных мероприятий. При систематической повторяемости съемок возможны наблюдение за динамикой развития сельскохозяйственных культур и прогнозирование урожайности. Например, зная, как меняется спектральная яркость растительности в течение вегетационного периода, можно по тону изображения полей судить об их агротехническом состоянии. После перезимовки состояние озимых культур оценивается по различию в цвете здоровых и погибших растений, состояние озимых и яровых до уборки урожая — на основе учета степени покрытости травостоем и его равномерности. Пример космического снимка
Рис. 5. Использование спутниковых снимков в землепользовании [4]
представлен на рис. 5. Шаги в этом направлении предусмотрены законом «О развитии сельского хозяйства», где прописывается система государственного информационного обеспечения в сфере сельского хозяйства. Структура базы данных основана на методологии изучения каждого элемента системы «природа—общество—человек», показатели которой в рамках статьи привести невозможно.
База данных применительно к сельскому хозяйству должна сначала разрабатываться в разрезе региона, лучше — природно-климатической зоны, так как биологические параметры вегетации различаются в зависимости от климатического районирования, т. е. важно применять ландшаф-тно-адаптивное земледелие. Она состоит из трех больших блоков, в программе Access — это три различные таблицы: «природа», «общество», «человек». Ключевым полем может выступать сельскохозяйственная культура. На практике придется сформировать две базы данных. Одна — эталонная, с оптимальными параметрами функционирования подсистем, другая — с фактическими параметрами. Основная цель — доведение фактических параметров до эталонных в перспективе.
РЕГИОИАльнАя экономикА: теория и практика 77
ЛИТЕРАТУРА
1. Кузнецов О. Л., Большаков Б. Е. Устойчивое развитие: Научные основы проектирования в системе «природа—общество—человек»: Учебник. — Санкт-Петербург—Москва—Дубна, 2001. С. 304.
2. Об итогах реализации в 2006—2007 гг. приоритетного национального проекта «Развитие агропромышленного комплекса» и задачах на перспективу// Выступление Министра сельского хозяйства РФ А. В. Гордеева на заседании совета
при Президенте РФ по реализации приоритетных нац. проектов и демографической политике 28 февраля 2008 г.
3. Хрусталев Ю. П., Василенко В. Н., Свисюк И. В., Панов В. Д., Ларионов Ю. А. Климат и агроклиматические ресурсы Ростовской области. — Ростов-на-Дону: Батайское книжное издательство, 2002. С. 8—11.
4. http://www. scanex. ru/ru/monitoring/default. asp?submenu=farming&id=index.
