CC BY
18
1. ЕКОЛОГО-ЕКОНОМ1ЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ
УДК 519.86:338.43 Доц. Н.К. Васильева, канд. фн.-мат. наук -
Дмпропетровський державний аграрний умверситет
НЕЧ1ТКА МОДЕЛЬ КОНКУРЕНТНОГО ПОШИРЕННЯ АГРАРНИХ 1ННОВАЦ1Й НА ЗАСАДАХ ЕКОЛОГВАЦН
ЕКОНОМ1КИ
Розглянуто принципи й завдання еколопзацп аграрного виробництва в умовах ринково'1 конкуренцп. Запропоновано пiдходи до реал1заци iнновацiйного розвитку АПК з урахуванням екологiчних обмежень. Запропоновано нечiтку модель конкурентного поширення екологiзованих аграрних технологiй, пристосованих до регь онального середовища. Застосована методика враховуе слабко структурований характер вхщно1 шформацп, може бути використана для знаходження закономiрностей в аналiзованих даних, а також для щентиф1каци та прогнозування ефективносп зв'яз-кiв мiж донорами та акцепторами розповсюджуваних аграрних шновацш.
Ключов1 слова: аграрнi шновацп, еколопзащя виробництва, ринкова конку-ренцiя, неч1тка модель.
Doc. N.K. Vasyl'yeva - Dnipropetrovsk State Agrarian University
The fuzzy model of a competitive distribution of agrarian innovations on the principles of the economy's ecologizations
The principles and tasks of ecologizations the agrarian production in conditions of a market competition have been considered. The approaches to realization of the innovative development of the AIC under ecological restrictions have been proposed. The fuzzy model of a competitive distribution of the ecologized agrarian innovations, which are adapted to regional conditions, has been developed. Proposed model takes into account the weak-structured character of the input information, is suitable for mining relations in analyzed data, and also for identifying and forecasting efficiency of relations between donors and acceptors of the disseminated innovations.
Keywords: agrarian innovations, greening production, market competition, fuzzy model.
Еколопзащя e сучасним ор1ентиром розвитку економжи ринкових краш-лщер1в свггу, в коло яких прагне потрапити i наша держава. Пщгрунтям цьому e ршення конференци ООН з питань охорони природи (1992, Рю-де-Жанейро, Бразилiя), де наголошуеться на сталому розвитку людськоï цивш-зацiï для забезпечення життевих потреб нишшнього поколiння без загрози можливост нащадкiв задовольнити власнi життeвi потреби через виснаження природних ресуршв та деградацш навколишнього середовища [1, с. 5]. По-годжуючись з думкою Н.В. Пахомово", А. Ендреса та К. Рiхтера [2, с. 327], базисними стратепями господарювання, якi випливають з принципу сталого розвитку, можна вважати: добровшьну вiдмову вiд надлишкового споживан-ня ресурсiв i продук^в - стратегiю розумноï достатностi; мiнiмiзацiю негативного впливу на природне середовище шляхом перепроектування техноло-гш роботи, коригування номенклатури виготовленоï продукцп та змiни сиро-
винно! бази - стратегш чистого виробництва; ютотне збiльшення коефщента використання сировинних ресуршв i продуктивностi працi - стратегш еколопчно! ефективностi; налагодження постачальницьких ланцюжкiв кругообiгу ресурсiв з метою мiшмiзацп вiдходiв виробництва й зниження навантаження на природне середовище - стратегш циркулярностц сумiсне вирiшення еко-логiчних проблем ресурсозбереження в межах регюнальних кластерiв - стратегш кооперування. До основних нормативно-правових акпв Укра!ни у сферi природокористування належать Закон "Про охорону навколишнього природного середовища", Земельний, Водний i Лiсовий кодекси, закони про еколо-гiчну експертизу та охорону атмосферного пов^ря, Кодекс Укра!ни про над-ра, згiдно з якими регламентуеться рацiональне використання, вiдтворення та збереження природних ресурЫв i встановлюються заходи запоб^ання забруд-ненню довкiлля.
Еколопзована iнновацiйна модернiзацiя сiльського господарства й пе-реробно! промисловостi визнана стратепчним завданням розвитку в^чизня-но! економжи. Зокрема, в законах "Про шновацшну дiяльнiсть" i "Про прь оритетш напрями шновацшно! дiяльностi в Укра!ш" закрiплюеться першо-черговiсть впровадження еколопчно чистих технологiй виробництва аграрно! продукци, що виступае засобом практично! реалiзацil нацiонального науково-технiчного потенцiалу й сталого пiднесення конкурентоспроможностi аграрного сектора економжи в умовах ринку.
На жаль, на сьогодш самостшшсть сiльськогосподарських пiдприемств i фермерських господарств перетворюеться на пiдпорядкованiсть !хньо! дiяль-ностi на одержання максимальних прибутюв i вiдсуванням екологiчних критерий успiшностi роботи на другий план. Наслщками подiбно! практики е кри-тичне зниження родючостi грунту, порушення сiвозмiн i щорiчнi втрати до 20 млн. т гумусу. За даними Держкомзему Укра!ни, що наводить П.М. Макаренко у [3, с. 523], понад 10 млн. га сшьськогосподарських упдь мають шдви-щену кислотнiсть, зазнають водно! й повеяно! ерозi! через руйнацiю проти-паводкових гiдротехнiчних споруд i порушення полезахисних люових смуг. Близько 4 млн. га земель засолеш, солонцюват^ заболоченi та перезволоженi. Поширюеться неконтрольоване забруднення вод i повiтря в переробнш про-мисловостi АПК. Все це разом мае вкрай негативний вплив на стан навколишнього природного середовища, харчову яюсть продукци рослинництва й тваринництва, а звщси - i на здоров'я громадян. Останне е найбшьшою щнтс-тю в сощально орiентованих кра!нах i в прямому, i в переносному сенсах, ос-кiльки всебiчний розвиток людського потенщалу в Захiднiй Сврош забезпечуе, за оцiнками, майже 75 % приросту нащонального багатства [3, с. 533].
Отже, шдтримка й забезпечення еколопчно! безпеки е справою державного рiвня, значення яко! навггь важко переоцiнити. У галузi аграрного виробництва екологiчна полiтика мае вщдзеркалювати цiлi сшьськогоспо-дарських товаровиробниюв та узгоджуватись з мотивами !хньо! дiяльностi за критерiями досягнення реальних результатiв, можливостi кiлькiсного вимь рювання набутих показниюв, завдання рiзнострокових орiентирiв роботи, гнучкого пристосування до структурних i функцiональних змiн, не супереч-
ност шшим припустимим напрямам працi [4, с. 80-81]. Результатом цього мае стати шдпорядкування комерцшно! дiяльностi суб'екив господарювання аграрно! сфери принципам: "передбачати i запобiгати", який визначае дешев-ший i менш ризикований споЫб природокористування, нiж лiквiдацiя заподь яних довкшлю збиткiв; "розумного балансування" мiж ресурсами й забруд-ненням, який обмежуе навантаження на навколишне середовище масштабами регенеративно! здатност конкретно! екосистеми; "забруднювач платить", який наголошуе на компенсацi! вартостi вщшкодування екологiчного збитку безпосереднiм користувачем-споживачем природних благ [4, с. 184]. На наш погляд, еколопзащя економiчних вщносин в АПК без втручання в чесну рин-кову конкуренцiю мiж сiльськогосподарськими товаровиробниками може здiйснюватись на пiдставi об'ективно! залежностi аграрного виробництва вщ сприятливого кредитно-податкового режиму та щново! полiтики з боку дер-жави й регiонiв. Це означае, що виршення окреслено! проблеми доцшьно пов'язувати з наданням пiльг тим суб'ектам господарювання, якi дотримують-ся у сво!й дiяльностi встановлених еколопчних обмежень. У сферi шнова-цшно! модернiзацi! аграрного сектора це повинно привести до ув'язування обсягiв швестування та фiнансових показникiв продуктивностi роботи доно-рiв й акцепторiв нововведень [5] з еколопчними характеристиками !х госпо-дарських досягнень, що мають витримувати еколопчну аудиторську експер-тизу, нормативну сертифжащю та стандартизоване лщензування [4, с. 161, 275]. У рамках ще! роботи сконцентруемо увагу на науковш пiдтримцi техно-лопчних iнiцiатив аграрних iнноваторiв i поставимо за мету створення моделi еколопзовано! модернiзацi! сiльського господарства, окресливши розглядува-ний економiчний процес подальшою вербальною постановкою.
Нехай обраний аграрний шноватор розробляе адаптованi новiтнi техно-логй й обслуговуе у такий спошб певне коло сiльськогосподарських товарови-робниюв, зацiкавлених в iнтенсифiкацi! власного виробництва. Кожен з шно-вацiйних рецишенлв характеризуеться набором параметрiв виробничо-еколо-пчних умов господарювання, якi визначають варiант технологiчно! пропози-цi!, результуючу ефектившсть контактiв з розглядуваним донором шновацш i фiнансовi показники !х сшвпращ. Вважалось, що приймачi аграрних шновацш здшснюють модернiзацiю власного виробництва на засадах диверсифжацй, працюючи за портфелями наданих технологш. З погляду на це, для кожного з рецишенлв враховувались показники спецiалiзованих клiентських стосунюв з iншими донорами новiтнiх технологш, яю конкурують з даним шноватором у спiльнiй ринковiй нiшi спорщнених сiльськогосподарських послуг.
Перелiченi характеристики рецишентного кола вiдбивають напрям iн-новацшного розвитку аграрного виробництва, однак порiвняльний аналiз по-дiбно! досвiдно! шформацй ускладнюеться розбiжнiстю експертних оцiнок стосовно !х якiсного рiвня та впливу на результати дш iнноватора. Внаслщок цього виникае невизначенiсть в управлшських рiшеннях донора аграрних iн-новацш стосовно ефективностi встановлення клiентських стосунюв з новими потенцшними приймачами його технолопчних послуг, що, своею чергою, на-дае зайво! ризикованостi шновацшному оновленню АПК й гальмуе поширення
HOBÏTHÏx наукових здобутюв в сiльському господарствi регюшв. Шдсумову-ючи викладене, оберемо засобом математичного моделювання еколопзовано1" дiяльностi конкуруючих аграрних iнноваторiв апарат теорiï неч^ких множин i логiки, започаткованоï Л. Заде та Р. Белманом, i розгорнутоï в сучасному виглядi у роботах [6-8].
На початку формашзаци позначимо через m кшьюсть рецитенпв аграрних iнновацiй, досвiд ствробгтництва з якими визначатиме iнформацiйну базу створюваноï моделi. Нехай, опис еколопчних i конкурентних чинникiв господарювання будь-якого з цих приймачiв новiтнiх технологш налiчуе n показникiв. Поставимо у вщповщшсть зазначеним чинникам вхiднi модельш змiннi xi (з вiдомими значеннями xj, j=1...m), i=l...n. Позначимо фшансовий показник обсягу виробничих контактiв шноватора з рецишентами вихiдною змiнною y (з вщомими значеннями y, j=l.. .m).
Створення нечiткоï моделi впорядкування дифузи аграрних iнновацiй вiдбуватиметься за такою схемою. Спочатку здшснимо фазифiкацiю n вхщ-них змiнних шляхом групування ix кiлькiсних значень у лiнгвiстичних термах, засоцiйованиx з нечеткими множинами за допомогою параметричних функцш належностi. Задамо нечiткi правила модел^ сформованi на шдтруни якiсного анашзу m згаданих iнновацiйниx зв,язкiв обраного донора аграрних технологш. Даш виконаемо об'еднання правил-висновкiв за вiдповiднiстю до спшьних термiв виxiдноï змiнноï, а по^м - перетворення лiнгвiстичного результату до чгткого числа. Зауважимо, що якiсть вiдповiдi (видобування да-них з нечiткоï бази знань) буде значно вищою, якщо здшснити мiнiмiзацiю похибок розбiжностi мiж реальними та одержаними результатами: оптимiзу-вати параметри функцш належносп, вiдкоректувати виршальш правила та перевiрити адекватнiсть моделi на тестових контрольних прикладах.
Зазначимо, що позитивними рисами нечетких моделей е ïx ушверсаль-на здатнiсть до апроксимаци складних нелiнiйниx систем i комбшацп чiткиx числових i слабко структурованих природно-мовних даних, а також виявлен-ня iснуючиx закономiрностей у невеликих за обсягами вибiркаx експеримен-тальних спостережень для придатно1' iдентифiкацiï та прогнозування. Проб-лемними моментами неч^кого моделювання вважаеться суб'ективне визна-чення належно1' кiлькостi лшгвютичних термiв з градацiею вiд "низького" до "високого" рiвня; вибiр завдання функцш належност у трикутнiй, трапеце-ïдальнiй або дзвоноподiбнiй формах; виявлення оптимальних значень ïx па-раметрiв; вiдображення експериментальних даних у виглядi вирiшальниx правил, якi встановлюють причинно-наслщковий зв'язок мiж передумовами та висновками в дослщжуванш економiчнiй системi; компонування за цими правилами складних виразiв для вихщних функцiй належностi з використан-ням операцiй "мiнiмум", "множення" та "максимум", "сума"; уникнення не-повноти та суперечливостi в одержанш нечiткiй базi знань шляхом вщкидан-ня "випадаючих" експериментальних даних; обрання методу дефазифжаци з числа найпоширешших (центрощного, серединно-максимального й висотно-го) пiдxодiв [8].
На n^CTaBi викладеного розшифруемо прийнятi припущення та порядок налагодження запропоновано! нечггко1 моделi конкурентного поширення еколопзованих аграрних iнновaцiй. У контекстi дiяльностi розглянутого ш-
новатора будемо вважати, що показник i-го чинника може змшюватись в дi-
12
апазош [Xi , Xi ], який подшимо, за досвiдом фaхiвцiв, на Ki термiв, i=1...n.
1 2
Аналопчно, нехай вихiдний результат зaдaчi належить вiдрiзку [Y, Y ], до якого введемо K лшгвютичних рiвнiв якiсних змiн. Оберемо для вхщних
змiнних трикутнi симетричш функци нaлежностi, тобто для k-го терму i-го
k k 1 чинника з параметрами ai1 , ai2 для всiх i=1.. .n матимемо:
цк(х)=0 при [а/, аак],
цк(х)=2(х - аг-1к)/(аг-2к - а/) при xe [ank, (аг2к+ апк)/2],
цгк(х)=2(аг2к - х)/(аг-2к - апк) при xe [(aak + ank)/2, а|2к],
де апк < а/, k=1...Kh а1 < . ..< ал Ki < X2, Xi1 < а|21 < . < ai2Ki. (1)
Виконаемо початкове завдання цк(х) шляхом мiнiмiзацil вiдхилень ек-спериментальних покaзникiв х/ вiд середнiх значень по термах i розподiлу дос-вiдних даних х/ у щ лiнгвiстичнi терми за максимумом функцш нaлежностi. Через це вирiшимо n оптимiзaцiйних задач з пошуку таких пaрaметрiв ап1,..., аi1 Ki, а^1,..., ai2Ki, якi задовольняють обмеження (1) i надають критерш
m Kj
F = ЕЕ (х-! - (а/ + а*)/2)2 • (1 + sgn($(х/) - max$ (х/))) (2)
j=1 k=1 s=LK
мiнiмaльного значення, i=1.. .n.
Дaлi виконаемо групування результуючих показниюв експеримен-тальних даних моделi в K лшгвютичних термах i знайдемо у такий споЫб по-чaтковi значення !х сaбстит,ютiв на еташ дефазифжацп. Отже, вирiшимо оп-
1 K
тимiзaцiйну задачу з пошуку таких пaрaметрiв а3 а3 , якi задовольняють обмеження
Y 1< аз1 < ...< a3K < Y2 (3)
та надають критерш
m
F2 =Е m1* (У - азk )2 (4)
j=1 ..
мшмального значення.
На пiдстaвi розв'язання задач (1)-(2) i (3)-(4) здiйснюеться початкове завдання лшгвютичних правил, якi встановлюють вщповщноси мiж чергови-ми, поданими до aнaлiзу даними, й наявною, експериментальною шформа-цiею та визначають в анал^ичнш формi причинно-нaслiдковi зв'язки мiж зна-ченнями вхiдних i вихiдних змiнних моделi. Отже, позначимо через ki j номер терму, з уведених для i-го чинника, де досягаеться max $ (х-), j=1...m,
k=1..Ki
i=1...n, а через kj - номер терму для вихщно! змшно! y, де досягаеться m1n(yj - а3 k)2, j=1...m. Звiдси за j-ою серiею експериментальних спостере-
k=1..K
жень одержуемо складне лшгвютичне правило-висловлення: якщо х1 нале-
жить до k1 7-го терму, та якщо x2 належить до k2J-ro терму, та... якщо xn нале-жить до кп7-го терму, то y належить до kj-го терму". Об'еднання подiбних ви-ршальних правил з однаковими термами в частит висновюв дае змогу здшснити запис функцiй належностi до термiв вихщно! змшно! y в формi максимiнного спiввiдношення:
Uk(xi,..., Xn) = max [min j (x,-)], k=1... K.
kj =k, j=i..K i=i..n
А тодi повернення до ч^ких чисел в остаточнiй вiдповiдi на еташ де-фазифжацп, що штерпретуеться як результат модельного iдентифiкацiйного прогнозування, вщбуватиметься за формулою
K K
y = 2
• jk(xb xn)/ 2 Ик(x1,xn) ,
к=1 k=1
де x1,..., xn - значення параметрiв еколого-конкурентних умов виробничо! дь яльностi чергового аналiзованого приймача новiтнiх сiльськогосподарських технологш.
Для пiдвищення адекватностi створено! моделi далi потрiбно виконати iтеративну шдгонку параметрiв li функцiй належностi та лшгвютичних правил, яка вiдбуватиметься, поки не знайдуться такi припустимi за (1), (3) значення ai1k, ai2k, k=1...Ki, i=1...n, a3k, k=1...K, як генерують максимальнi належностi xj до зафiксованих термiв з номерами k/, i=1...n, j=1...m, i максимальш належ-ност yj до зафжсованих термiв з номерами kj, j=1 .. .m, та надають критерш
m K K
F = 2 (yj - 2 a3 • Uk(x1,..., xi )/ 2 U(x1,..., xi ))2 (5)
j=1 k=1 k=1
мшмального значення.
Детальшше, чергове рiшення оптимiзацiйноi задачi (1), (3), (5) змiнюе лшгвютичш правила моделi - номера термiв k], i=1...n, kj, j=1...m. 1х тран-сформацiя iнiцiюе виршення оновлено! задачi (1), (3), (5). Одержаний результат знову приведе до змш лшгвютичних правил моделi й необхщност повторного розв'язання задачi (1), (3), (5) i так дал^ поки сумарне вiдхилення поточних параметрiв ai1k, ai2k, k=1.Ki, i=1...n, a3k, k=1...K, вiд ix попереднiх значень не стане меншим за величину припустимо! додатно!' похибки s
Описана нечiтка модель конкурентного поширення еколопзованих сiльськогосподарськиx iнновацiй була реалiзована засобами електронно!' таб-лицi Microsoft Excel i вщтестована на рядi прикладiв з аграрно! економiки Дншропетровськох областi. Одержанi результати засвiдчують придатшсть об-раного пiдxоду для виршення поставленого в роботi завдання та будуть тим точшшими, чим повшшою буде надана база експериментальних даних. Зок-рема, бажана наявнiсть хоча б одного правила до кожного терму вихщно! змшно! y, що являтиме рiзноманiття оцiнок ефективностi роботи розглядува-ного iнноватора в mm обслуговуваних регiональниx реципiентiв.
Створена модель виступае прикладом практичного залучення шформа-цiйниx теxнологiй до проблематики аграрно! економiки i належить класу ште-лектуальних систем, призначених для шдтримки iнновацiйноi модернiзацii,
зниження ризикованост та стабшзаци пiднесення аграрного виробництва на шдгрунл aнaлiтико-лiнгвiстичного анашзу нечiтких умов дiяльностi сшьсько-господарських товаровиробниюв з метою виявлення !х резервiв в облaстi еко-номи витрат, завоювання нових ринкiв i пiдвищення конкурентоспроможнос-тi. У контекст розвитку екологiчного менеджменту запропонована модель по-ширення екологiзовaних аграрних шновацш узгоджуеться з упрaвлiнськими пiдходaми, спрямованими на ефективне використання природних ресурЫв сшьськогосподарського призначення на регiонaльному й державному рiвнях i збереження украшських природних багатств в iнтересaх майбутшх поколiнь.
До нaмiчених математичних перспектив наукових розробок за тематикою роботи можна зарахувати порiвняння ефективност застосування в опи-саннях термiв рiзних функцiй нaлежностi та деташзащю процедури завдання якiсних рiвнiв для вхщних i вихiдних змiнних задачь З економiчного погляду видаеться доцшьним розповсюдити створену модель упорядкування шнова-цшно! дiяльностi в aгрaрнiй сферi i на реципiентiв новiтнiх сшьськогоспо-дарських технологiй, що сприятиме двобiчному вдосконаленню модершзацп вiтчизняного аграрного виробництва.
Л^ература
1. Бабина Ю.В., Варфоломеева Э.А. Экологический менеджмент. - М.: ИД "Социальные отношения", Изд-во "Перспектива", 2002. - 207 с.
2. Пахомова Н.В., Эндрес А., Рихтер К. Экологический менеджмент. - СПб.: Питер, 2003. - 544 с.
3. Макаренко П.М. Модел1 аграрно'х' економши. - К.: ННЦ 1АЕ, 2005. - 682 с.
4. Еколопчний менеджмент/ За ред. В.Ф. Семенова, О.Л. Михайлюк - К.: Центр нав-чально'х' лггератури, 2004. - 407 с.
5. Васильева Н.К. Напрями анашзу швестицшного стану 1нновац1йно'х' модершзацп аграрних технологий репону// Наук. вюник Полтавського НТУ: Економша i репон. - 2005. -№ 1. - С. 100-102.
6. Митюшкин Ю.И., Мокин Б.И., Ротштейн А.П. Soft Computing: идентификация закономерностей нечеткими базами знаний. - Вшниця: УН1ВЕРСУМ, 2002. - 145 с.
7. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях/ Пер. с англ. - М.: ДМК Пресс, 2004. - 312 с.
8. Зайченко Ю.П. Основи проектування 1нтелектуальних систем. - К.: Вид. д1м "Слово", 2004. - 352 с. _
УДК 004.8:330.322 Доц. Л.Д. Загвойська, канд. екон. наук;
магктрант О.1. Пастернак - НЛТУ Украти
ЗАСТОСУВАННЯ ТЕХНОЛОГ1Й ШТУЧНОГО 1НТЕЛЕКТУ ДЛЯ ВИР1ШЕННЯ ЕКОЛОГО-ЕКОНОМ1ЧНИХ ПРОБЛЕМ
Складнють еколого-економiчних систем зумовлюе пошук нових пiдходiв до !х аналiзу i прогнозування. Одним iз найпрогресивнiших i найперспектившших шстру-ментiв аналiзу iнвестицiйних проекпв з урахуванням 1хнього впливу на довкшля е засоби штучного штелекту.
Ключов1 слова: штучний iнтелект, нечггка логiка, еколого-економiчнi пробле-ми, швестицшш проекти.
