CC BY
86
УДК 338.24
СИСТЕМНАЯ ДИНАМИКА В УПРАВЛЕНИИ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ РЕГИОНА
Д.А. Погонышева
Инновационное развитие РФ обусловлено деятельностью регионов. Регион представляет собой сложную динамическую стохастическую систему, в которой циркулируют потоковые процессы. В современных условиях интегратором путей и методов снижения информационных рисков в управлении инновационным развитием региона выступают информационные технологии. Системная динамика служит эффективным инструментом управления инновационным развитием экономики региона на основе использования системы имитационного моделирования. Ключевые слова: инновации; регион, системная динамика; имитационное моделирование
Переход экономики страны на инновационный путь развития обусловлен мощными преобразованиями процессов жизнедеятельности общества [1]. Двигателем инновационной деятельности РФ выступают регионы, обладающие уникальным экономическим потенциалом, включающим природно-ресурсный, трудовой, производственный, научный, организационный, информационный, инновационный потенциал. Стратегическая роль инновационно-ориентированного развития региона выражается в создании динамично развивающейся конкурентоспособной экономики, обеспечивающей высокий уровень жизни населения. Необходимым условием его достижения выступает согласованность взаимодействия власти, бизнеса, науки, образования, финансовых институтов. Ключевая функция инновационного потенциала состоит в выявлении наилучшей альтернативы для социально-экономического развития региона. Одним из эффективных способов формирования инновационной среды Брянского региона служит кластерный подход, создающий предпосылки его оптимального развития.
Методологической основой исследования инновационно-ориентированного функционирования региона служит системный анализ. Регион представляет собой сложную динамическую полиструктурную систему, имеющую большое количество вероятностных взаимосвязанных причинно-следственных связей между факторами, результат взаимодействия которых не всегда очевиден при принятии решений; в описании, структуризации объекта как саморегулирующейся системы, с многоконтурными нелинейными обратными связями всегда присутствует большая доля экспертных знаний. Регион - это система ресурсного типа, в которой различные ресурсы используются, пополняются, могут быть описаны в виде сети разнообразных потоков.
Примерами потоковых процессов являются приобретение, накопление и выбытие основных и оборотных средств; преобразование материальных и энергетических потоков в финансовые и продуктовые; накопление и распределение денежных средств и др. Например, в отдельной организации, как правило, выделяют следующие взаимосвязанные потоки, отражающие ее деятельность: потоки материалов, заказов, денежных средств, оборудования и рабочей силы, информационный поток. Выработка стратегических вариантов развития региона чаще всего осуществляется по трем основным направлениям: производства регионального подчинения; производственная инфраструктура региона; социальная инфраструктура региона.
Интегратором путей и методов снижения информационных рисков в управлении инновационным развитием региона выступают информационные технологии, использующие математические методы и модели, предусматривающие в процессе разработки решений усиление ключевой роли человека как источника неформализованных знаний.
Центральной процедурой системного анализа является разработка обобщенной модели региона, отражающей иерархические уровни взаимодействующих ключевых факторов. Реализация обобщенной модели региона связана с созданием комплекса взаимосвязанных имитационных моделей со сложными информационными и развитыми динамическими связями между моделями выделяемых уровней.
Концепция системной динамики позволяет моделировать динамические процессы в регионе на высоком уровне агрегирования, в основе нее лежит представление о функционировании динамической региональной системы, как совокупности потоков (финансовых, трудовых, продуктовых и др.). В общей структурной схеме моделей системной динамики выделяют два принципиальных компонента: сеть потоков и сеть информации.
В общем случае для большинства системно-динамических проектов создаются формальные потоковые диаграммы, представляемые в виде системы дифференциальных уравнений. Как потоковые диаграммы, так и системы уравнений выражают управленческие связи с помощью двух основных компонентов: накопителей и потоков. Так как система управления региона представима в виде сети накопителей и потоков, то соответствующая системно-динамическая модель может быть реализована в виде компьютерной программы.
Модели системной динамики в зависимости от решаемых региональных задач в инноватике применяются совместно с дифференциальными уравнениями балансового типа. Помимо этого возможно применение компьютерного моделирования в сочетании с другими процедурами принятия решений, интеллектуальными технологиями, экспертными методами. Отметим, что на некоторых стратах обобщенной модели региона и уровнях принятия решения могут использоваться традиционные методы исследования: аналитические, прогнозирование, групповые методы экспертного оценивания и др.
С помощью системно-динамической модели региона создается единая схема, в которой интегрируются инновационное производство, сбыт, учет, новшества, инвестиции и др. Потоки регулируются управленческими решениями, определяющими скорости изменения потоков, т.е. темпы. Темпы характеризуют динамику инновационно-ориентированного развития региона. Уровни имитируют такие характеристики моделируемой системы, которые определяют ее состояние в конкретный момент времени: численность населения по категориям, производственные фонды, расходуемые ресурсы, продукты и др. Внешние воздействия и управленческие решения определяют в целом динамику моделируемой системы - региона.
С помощью системы имитационного моделирования (Ithink, Dynamo, AnyLogic и др.) системно-динамическая модель региона формируется на идеографическом уровне. Визуальный конструктор моделей позволяет их легко интерпретировать. В блоках принятия решений формируются управляющие воздействия на различные виды объектов. Системы имитационного моделирования имеют развитые средства для проведения сценарных расчетов и анализа результатов имитационного эксперимента.
В условиях формирования когнитивной экономики, импортозамещения АПК выступает стратегически важной подсистемой региона. Введение новых экономических, правовых и институциональных форм и механизмов, неблагоприятные демографические и социально-экономические тенденции, структурная перестройка, формирование рыночных институтов
Экономика
369
и рыночных отношений, влияние нестабильного финансового рынка и других факторов, сопряженных с рисками и стохастической неопределенностью привели к резкому сокращению производственного потенциала АПК: уменьшилась площадь сельскохозяйственных угодий, снизилась среднегодовая численность работников, уменьшились энергетические мощности отрасли, сократилось поголовье сельскохозяйственных животных и др., что в целом привело к резкому снижению объема выпуска продукции отрасли. Несмотря на это, традиционно в структуре валового регионального продукта сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство занимают около 10%.
Реализация национального проекта «Развитие АПК», Государственной программы «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы» создают предпосылки для решения проблемы продовольственной безопасности, устойчивого инновационно - ориентированного развития АПК. Ключевыми инновациями в отрасли выступают инновации в сферах управление, экономика; земледелие; животноводство; механизация и электрификация; хранение и переработка продукции. Инновации в сфере управления, экономики связаны с созданием эффективного механизма аграрного рынка, оптимизацией использования производственного потенциала, формированием рынка труда в АПК др. Инновации в земледелии ориентированы на создание научно обоснованных систем земледелия, адаптивных сортов сельскохозяйственных культур, разработку адаптивных технологий возделывания культур с учетом погодного риска и др.
Мировой опыт свидетельствует, что на современном уровне научно-технического прогресса эффективность управления определяющим образом зависит от качества его информационного обеспечения, уровня информационных технологий, применяемых при разработке, принятии и реализации управленческих решений. По мнению экспертов, экономический прогресс в США обеспечивается техновооруженностью на 6%, инфовооруженностью на 25%.
На основе обобщенной системно-динамической модели сельхозяйственного предприятия, отражающей его бизнес-архитектуру, в дальнейшем нами осуществляется разработка детализированных имитационных моделей, с помощью которых ведется подготовка стратегических и тактических решений по различным направлениям деятельности и функциональным составляющим агробизнеса. Следует отметить, что в целом АПК представляет собой сложную открытую систему, функционирующую в результате взаимодействия как внутренних, управляемых факторов, так и неуправляемых природных факторов. Соотношение этих факторов непрерывно изменяется, поэтому социально-экономические процессы носят стохастический характер. Главной особенностью отрасли является существенная зависимость от погодно-климатических условий, вызывающих неустойчивость ее развития, колеблемость затрат ресурсов для ее нормального функционирования. Научные исследования и практика показывают, что большие резервы роста эффективности отрасли связаны с упорядочением использования ресурсного обеспечения с учетом погодных условий.
В условиях хозяйственной самостоятельности и финансовой нестабильности лица, принимающие решения, заинтересованы в принятии научно обоснованных альтернатив. Им необходима информация по ожидаемой эффективности различных вариантов производства продукции растениеводства, по приобретению и потреблению ресурсов в конкретных хозяйственных ситуациях. Для реализации выбора экономически обоснованных решений эффективен аппарат имитационного моделирования. Разработка алгоритмов, описывающих организационно-технологические процессы возделывания сельскохозяйственных культур с учетом погодного риска позволяет реализовать системный подход в формировании технико-экономических показателей по затратам ресурсов и выходу продукции. Системный подход соединяет организацию, экономику, управление технологиями производства сельскохозяйственных культур и техникой в рациональном сочетании для получения оптимального экономического эффекта в конкретных хозяйственных ситуациях в ходе анализа результатов многовариантных расчетов и выбора наилучшего из них.
Управление системой «погода-урожай-атмосфера» очень сложно, так как факторы, влияющие на величину урожая, тесным образом взаимосвязаны, и их эффекты в отдельности нельзя суммировать при оценке результата - урожая. Для системы «почва-растение-атмосфера» характерны следующие свойства: сложность внутреннего строения системы и окружающей среды, нестационарность, инерционность, нелинейность. Метеофакторы неуправляемы. Их вредные или полезные воздействия можно изменять только путем применения оптимальной агротехники, т.е. когда для каждого технологического процесса разработана своя модель, базирующаяся на принципе теории оптимального управления ходом этого процесса, учитывающая погодно-климатический фон. В результате должны быть разработаны технологии производства сельскохозяйственных культур, адаптированные к складывающимся погодным условиям на всех этапах, начиная с предпосевной обработки почвы и заканчивая уборкой урожая.
Стратегические и тактические задачи одновременно решаются на базе единой имитационной модели, в которой погодное многообразие представлено с использованием непрерывных функций распределения основных метеорологических характеристик. Имитационные модели позволяют рассматривать совместное воздействие организационно-технологических и метеорологических факторов на урожайность культур. Тактические решения, полученные при реализации модельной конструкции с дискретными исходами условий и результатов производства, трудно реализовать в конкретной хозяйственной ситуации. Более естественно описывает технологический процесс производства культур имитационная модель, которая учитывает одновременно стратегические решения, полученные на первом этапе. Нами разработан комплекс имитационных моделей процесса производства продукции растениеводства, в которых реализованы схемы формализации и алгоритмы имитации биологических, технологических, организационных и агрометеорологических процессов. Источником стохастичности выступает имитационная математическая модель погодных условий.
Рассмотрим фиксированные объемы материальных и трудовых ресурсов и R2 , используемые сельскими товаропроизводителями. Из совокупности сортов культуры, выращиваемых на предприятии, выбираем один из них. Процесс производства культуры разобьем на ряд этапов i, i = 1, N , соответствующих времени проведения основных технологических операций.
В результате получим совокупность Т1 возможных технологических операций, выполняемых при выращивании культуры, Т1 = /а 1,2,....,ат /, где а - технологическая операция.
Т = /Т1,Т2,..,Тк / , где Тк - технология, применяемая при выращивании культуры при конкретном варианте экономической ситуации, к = 1, к 1 .
Для каждого этапа i имитируются температура и осадки tik и dik. Tik и dik уточняют к - ю ситуацию. Нами разработан алгоритм преобразования получаемых из датчика случайных чисел равномерно распределенных значений в интервале от 0 до 1 в характеристики погодных условий (температуру и количество осадков) с использованием функций распределения этих характеристик для каждого этапа имитаций применительно к специфике нашей информации.
Tk = {ak } ; Tk = fk (tik,dik)
На основе выбора конкретной технологии выращивания культуры с учетом погодной ситуации рассчитываются соответствующие нормы выработки в к-й экономической ситуации Sk :
Sk = fk (Tk, tik, dik)
Для каждого этапа i в к-й ситуации определяются с учетом имеющихся ресурсов Rlи R затраты Zik на проведение технологических мероприятий Dk:
Zik = f3 (Tk, Sk, tik, dik, Rl, R2) Dik = f4 (Tk, Sk, tik, dik, Rl, Rl)
В результате имитации всего комплекса работ в к-й ситуации имеем массивы выходной информации Ck, Wk:
Ck = fk (Tk, Sk, tik, dik, Rl, Rl) Wk = fk (Tk, tk, dk, Rl, Rl)
Возможными критериями оптимальности выступают максимум валового сбора продукции W либо оптимальное соотношение площадей сортов выращиваемой культуры.
В нашем комплексе моделей модель 1 генерирует метеорологическую информацию на каждый день периода с апреля по сентябрь. Модель 1 определяет информационный вход моделей 2-4. Модель 2 в процессе функционирования имитирует технологический процесс выращивания культуры для случая, когда весна и лето сухие, является недетерминированной. Модель 3 имитирует технологический процесс возделывания культуры для случая, когда весна и лето имеют среднемного-летние метеохарактеристики. Модель 3 также является стохастической. Модель 4 в ходе эксперимента имитирует технологический процесс выращивания культуры для случая, когда весна и лето влажные, является недетерминированной. Модель 5 в процессе функционирования позволяет определить урожайность с учетом гидротермического коэффициента. В расчетном блоке происходит определение результативных экономических показателей.
Считаем, что предложенный комплекс моделей может быть использован при разработке рекомендаций по формированию стратегии стимулирования инновационной деятельности Брянского региона и мероприятий по оптимизации структуры регионального инновационного потенциала.
Innovative development of the Russian Federation due to the activities of the regions. The region is a complex dynamic stochastic system in which circulating flow processes. In modern conditions integrator ways and means of reducing risks in the management of innovative development of the region and act as information technology. System dynamics is an effective tool of management of innovative development of economy of the region through the use of simulation systems. Keywords: innovation; region, system dynamics; simulation
Список литературы
1. Инновационная Россия - 2020.-М.: Минэкономразвития России, 2010
Об авторе
Погонышева Д.А. - доктор педагогических наук, профессор, заведующая кафедрой автоматизированных информационных систем и технологий Брянского государственного университета имени академика И.Г. Петровского
УДК 330.342.3
О МЕРАХ ПО СОКРАЩЕНИЮ ДЕФИЦИТА МЕСТНЫХ БЮДЖЕТОВ В УСЛОВИЯХ НЕОБХОДИМОСТИ ФИНАНСОВОЙ СТАБИЛИЗАЦИИ ТЕРРИТОРИЙ
С.П. Прудников, И.Н. Прудникова, Е.П Прудникова
В статье сформулированы мероприятия по обеспечению финансовой стабилизации местных бюджетов на основе управления бюджетным дефицитом. Затрагиваются актуальные задачи, которые необходимо решить на уровне муниципалитетов с целью обеспечения первоочередных расходов местных бюджетов без наращивания дефицита бюджета
Ключевые слова: бюджетная политика, дефицит местных бюджетов, финансовая стабилизация
Одним из показателей исполнения соответствующего уровня бюджета является финансовый результат: дефицит, профицит или сбалансированность бюджета. В условиях замедления темпов экономического роста, сокращения ожидаемых бюджетных поступлений остро стоит вопрос безусловного исполнения социальных обязательств бюджетного характера, а также достижения тех параметров развития, которые установлены в основных направлениях бюджетной политики субъекта Российской Федерации и основных планах социально-экономического развития его территорий.
