Scientific journal

Научное обозрение. Экономические науки

ISSN 2500-3410

ПИ №ФС77-57503

Методика экономического анализа состояния технико-эколого-экономической системы в АПК

1. Методика оценки устойчивости технико-эколого-экономической системы

Все разнообразие практических подходов, методов и средств минимизации (последовательного улучшения) воздействия сельскохозяйственного производства на окружающую среду может быть классифицировано по различным принципам – по времени и возможностям реализации, по обязательности исполнения, по принципам осуществления.

Для обеспечения устойчивого развития предприятия на длительный период, – в быстроменяющихся условиях ведения бизнеса, присущих рыночной экономике, – становится очевидным, что предприятия должны постоянно контролировать финансовую устойчивость, вносить изменения в свою хозяйственную деятельность с учетом тех или иных требований. Если предприятие не развивается, не увеличивает свой экономический потенциал, то его возможности эффективной адаптации к изменяющимся рыночным условиям снижаются. Быстрые изменения во внешней среде и проводимые изменения внутренних структурных преобразований предприятия являются нормой рыночной экономики.

Для периода стабильности в развитии систем процессы достижения переменными равновесия рассматриваются в различных экономических теориях. При этом в экономической динамике обсуждается вопрос о скоростях установления, которые характеризуют время достижения переменными равновесия. Скорость установления переменной определяется многими факторами [2]. В зависимости от того, какие факторы учтены для одних и тех же экономических, экологических и технологических переменных их скорости установления могут быть различными. При этом в различных экономических школах технологические переменные практически не принимаются во внимание, т.к. их скорости установления считаются очень малыми. Однако, как показано в работе китайского экономиста Занга, подходы к описанию продолжительных (медленных) и коротких (быстрых) переменных могут быть совершенно разными. На большом промежутке времени экзогенными переменными становятся технология и институциональные системы. На выбор экзогенных и эндогенных параметров в динамической системе, помимо продолжительности периода изучения, существенно влияет то, в каком состоянии находится система – устойчивом или неустойчивом. Если система неустойчива, то технология может изменяться в любой рассматриваемый период времени. При этом даже небольшие изменения в технологии могут далеко увести траекторию развития системы от траектории без технологических изменений. Например, в результате нарушения технологического процесса на птицефабрике «Платошинская» (Пермский край) произошла утечка помета из лагун, что привело к загрязнению реки Бабка, обеспечивающей питьевой водой населенные пункты. В итоге скоротечные негативные процессы в технологической системе привели предприятие к существенным экономическим потерям за причинение вреда природе и, как следствие, человеку. В связи с определяющим значением экологической стабильности и надежного функционирования животноводческих предприятий и отраслей АПК, а также для жизни и здоровья граждан, обеспечение системной надежности природоохранных мероприятий является значением первостепенной важности. Для решения данной проблемы необходимо рассмотреть возможные подходы к оценке устойчивости сельскохозяйственных отраслей АПК, с учетом процессов происходящих в их основных сферах деятельности.

Достижение устойчивого развития технико-эколого-экономической системы (ТЭЭС) животноводческих предприятий является одной из наиболее актуальных проблем деятельности АПК. ТЭЭС, как любой системе, свойственны определенные характеристики. Свойства ТЭЭС, не обладая которыми она не сможет функционировать и развиваться:

– целостность системы (система, по отношению к окружающей среде, выступает как единство);

– целесообразность системы (направленность к определенной цели);

– интегративность системы (объединяющая связь между всеми составляющими системы и ее элементами);

– самовоспроизведение системы (способность сохраняться и возобновляться);

– способность системы к развитию (развиваться, прогрессировать, воспроизводить себя на наиболее высоком уровне).

Учитывая, что концепция устойчивого развития появилась в результате объединения трех основных точек зрения: экономической, социальной и экологической [6], то рассмотрение социальных, экономических и экологических параметров в едином комплексе стало уже общепризнанным. Что касается ТЭЭС, то она, как и любая экономическая система, не может существовать вне человеческого общества, поэтому в ней не рассматривается социальная составляющая, незримо присутствующая во всех уровнях деятельности системы. Более того, не только социальная сфера, но и финансы, и менеджмент являются для ТЭЭС общими объектами. В ТЭЭС включены три подсистемы: технология, экология и экономика, – как основные составляющие устойчивого развития предприятия. Концепция данной системы заключается в нахождение оптимального соотношения между всеми подсистемами, так как выход любой подсистемы за пределы оптимального соотношения несет финансовую угрозу (ущерб) для предприятия. Таким образом, менеджмент (в т.ч. и экологический), а также финансы, не могут существовать автономно от ТЭЭС предприятия.

«Устойчивость предприятия, фирмы – финансовое состояние предприятия, хозяйственная деятельность которого обеспечивает в нормальных условиях выполнение всех его обязательств перед работниками, другими организациями, государством благодаря достаточным доходам и соответствию доходов и расходов» [36]. Экономическая устойчивость предприятия также чаще всего рассматривается только с позиции его финансового положения. Экономическая устойчивость является емким и многогранным социально-экономическим феноменом, который, как общественно значимое явление, возникает вместе с определенным уровнем развития рыночных отношений. В тоже время в современной экономической литературе не сложилось четкого определения понятия «экономическая устойчивость». Экономическую устойчивость можно конкретизировать как обеспечение рентабельной производственно-коммерческой деятельности предприятия за счет повышения эффективности использования производственных ресурсов и управления предприятием, устойчивого финансового состояния, за счет улучшения структуры активов, а также стабильного развития мощности предприятия и социального развития коллектива при самофинансировании в условиях динамично развивающейся внешней среды. Экономическая устойчивость имеет различные количественные и качественные параметры на различных уровнях хозяйственных процессов. Таким образом, можно определить экономическую устойчивость предприятий АПК в целом. Это возможно, поскольку экономические процессы протекают в соответствии с едиными закономерностями, а различные уровни обуславливают возникновение лишь специфических особенностей, не искажая общих тенденций развития. Устойчивое (стабильное) эффективное развитие экономики хозяйствующей структуры характеризует комплексная система показателей, отражающая в динамике увеличение прибыли и обеспечение оптимального размера рентабельности, максимально возможный экономический рост, достижение и поддержание устойчивого финансового состояния на основе эффективного использования всей совокупности и каждого вида ресурсов, выполнение за отчетный период обязательств перед работниками, другими организациями (предприятиями) и государством.

Устойчивость производственно-технической базы, поддержание ее в состоянии, которое позволит успешно конкурировать с другими предприятиями, относится к числу важных условий обеспечения устойчивого развития экономической системы. Совокупность материально-вещественных ценностей (основных фондов), используемых в качестве средств труда, которые длительное время неоднократно используются в экономике, постоянно перенося свою стоимость на создаваемые продукты и услуги, образуют производственно-техническую базу. В настоящее время экологическая система находится в ряду с важными условиями устойчивости систем – технология и экономика. И, как известно, для сбалансированного развития предприятия необходимо достижение устойчивого развития, в то время как животноводческие предприятия практически не занимаются переработкой отходов производства (навоз и птичий помет). Невозможность разрешения проблем с отходами вносит диссонанс в устойчивое развитие. Следовательно, для животноводческих предприятий особенно важен гармоничный процесс развития производственно-технической базы. В рыночной среде предприятие может успешно развиваться, если уравновешены все направления его деятельности, как с внешней, так и с внутренней средой. Усугубление экологических проблем требует пересмотра сложившейся в теории и на практике техногенной концепции развития АПК. Ущербная технологическая политика в животноводстве породила в России сложную проблему утилизации отходов животноводства, в результате навоз и птичий помет, при всей их значимости – как наиболее ценное удобрение, превратились в источник загрязнения окружающей среды. Наиболее общие экологические издержки животноводческого производства связаны с деградацией и истощением земельных ресурсов, загрязнением ландшафтов, ухудшением фитосанитарной ситуации, ухудшением качества воды и воздуха, сокращением невозобновляемых источников энергии. Важнейшее направление в решении задачи устойчивого развития предприятий животноводства – обеспечение простого и расширенного воспроизводства естественного плодородия почв, что требует переработки вышеуказанных отходов, имеющихся на каждом животноводческом предприятии.

При анализе состояния предприятия – оперативной оценке его организационно-экономической устойчивости – необходимо учитывать, что любая отрасль материального производства имеет свои особенности, которые воплощаются в специфике производственно-сбытовых процессов, влияющей на построение и функционирование маркетинговой, производственной и логистической систем предприятия. Анализ уровня организационно-экономической устойчивости предприятия, отслеживание и оперативная оценка тенденций его динамики позволяют предприятию быстро реагировать на негативные изменения. Управляющий орган (менеджмент) обеспечивает удержание процесса функционирования предприятия в пределах допустимых значений в рамках временных интервалов без отклонения от заданных параметров ТЭЭС в целом.

Финансы предприятия необходимы для распределения и использования их на нужды производства и потребления. Особое значение финансовой системы предприятия в том, что она определяет и взаимосвязывает все стороны экономической деятельности – маркетинговой, производственной, научно-технической, кадровой и т.д. – и отражает в концентрированном виде влияние многочисленных внутренних и внешних факторов на эффективность деятельности предприятия, следовательно, на уровень его организационно-экономической устойчивости.

Для оценки состояния устойчивости на финансовом уровне разработано достаточно много различных методик, выявляющих сильные и слабые его стороны, внешние угрозы.

В последнее время внимание уделяется поиску методов анализа производственно-хозяйственной деятельности, прогнозированию, оценке надежности принимаемых решений (методы: СТЕП-анализ, SWOT-анализ, SPACE-анализ, ФСА; методов оценки финансового состояния предприятия и угроз банкротства, экономической безопасности). При этом финансы предприятия характеризуют общее состояние «здоровья» отрасли, а оно определяется экономикой. Причины плохого состояния экономики необходимо искать в технологии, экологии и менеджменте. Поэтому общее состояние данных отраслей необходимо оценивать, рассматривая состояние всех его сфер.

2. Динамическая устойчивость технико-эколого-экономической системы

Рассмотрим один из подходов для оценки устойчивости отраслей АПК с использованием показателей, учитывающих изменения системы во времени. Продолжительность эволюционных процессов определяется состоянием систем, в которых они происходят. Если система устойчива, то и длительность эволюционных процессов сохраняется и остается неизменной. Однако если система переходит в неустойчивое состояние, то длительность эволюционных процессов резко сокращается и происходит скачок в ее развитии. При этом экзогенные и эндогенные переменные могут меняться местами. Например, если в технологической системе животноводства вследствие нарушения технологического процесса возникает неустойчивое состояние, то эволюционные процессы в ней развиваются намного стремительнее, чем, например, в финансовой сфере, которая традиционно считается системой с «быстрыми переменными». Тогда необходимо будет рассматривать, в первую очередь, динамику технологических процессов, полагая финансовые показатели неизменными. В качестве основного показателя выбирается показатель устойчивости той сферы, в которой эволюционные процессы наиболее быстро приводят к потере устойчивости и вызывают максимальный экономический ущерб.

Анализ различных определений устойчивости показывает, что в наиболее общем виде это свойство означает сопротивляемость среде, т.е. сохранение системой своих свойств при изменении внешних условий. Различают два вида устойчивости: устойчивость состояния (сохранение близости к некоторому выделенному состоянию) и устойчивость структуры (сохранение главных структурообразующих связей).

Сильная флуктуация означает потерю устойчивости состояния из-за наличия в системе «положительной» (автокаталитической) обратной связи, усиливающей некоторые, возникающие при взаимодействии с внешней средой, возмущения. Бифуркация (перестройка структуры) означает потерю структурной устойчивости системы, т.е. разрушение ее главных системообразующих связей. Такие определения устойчивости (которую можно назвать «статической»), исчерпывающие для замкнутых систем, вряд ли будут достаточными для активно взаимодействующих с внешней средой и постоянно изменяющих свое состояние и структуру больших открытых систем.

Дополняющее определение устойчивости открытых иерархических систем должно исходить из непрерывности структурных перестроений, как единственно возможного способа их существования, и характеризовать их внутреннюю организацию с точки зрения способа этих перестроений. Устойчивость этого рода («динамическая устойчивость») должна характеризовать способность этих систем сохраняться в процессе практически непрерывных структурных изменений.

Тенико-эколого-экономическая система обладает свойством структурной динамико-статистической устойчивости (рис. 1), если трансформация ее структуры не приводит к нарушению технологической, экологической, экономической и финансовой устойчивости при сохранении параметров функционирования системы в заданных границах доверительного интервала (допускаемых значений).

Для выполнения необходимых и достаточных условий структурной динамико-статистической устойчивости необходимо их комплексное рассмотрение в определенной последовательности с позиций системного подхода, т.е. с учетом целей ТЭЭС.

При этом анализ устойчивости предприятия и выявление моментов нарушения равновесного состояния в процессе мониторинга приводит к необходимости контроля эффективности функционирования животноводческого предприятия (рис. 2).

Представим показатель устойчивого развития отрасли животноводства как функцию трех переменных:

(1)

где YT – переменная, оценивающая технологическую устойчивость отрасли; – переменная, оценивающая экологическую устойчивость отрасли; YЭ – переменная, оценивающая экономическую устойчивость отрасли.

Для понижения размерности исходной информации (редукция данных) используется метод факторного анализа. Сущность факторного анализа заключается в представлении исходных показателей Х в виде некоторой совокупности латентных переменных F, называемых факторами:

X1, X2, ..., Xm → F1, F2, ..., Fp, p << m.

При этом формируется оптимальное пространство новых ортогональных (взаимно некоррелированных) переменных без существенной потери содержательной информации, содержащейся в исходных данных.

Рис. 1. Динамико-статистическая устойчивость животноводческого предприятия, как ТЭЭ системы

Рис. 2. Показатели устойчивого развития отрасли животноводства

В основу анализа главных компонент положено, что факторы являются линейной комбинацией исходных показателей.

где – главные компоненты; ajk – факторные нагрузки.

Получаемые факторы упорядочены по степени объяснения статистической вариации в пространстве показателей.

В детерминированном моделировании факторных систем можно выделить небольшое число типов конечных факторных систем, наиболее часто встречающихся в анализе хозяйственной деятельности:

1) аддитивные модели:

(2)

2) мультипликативные модели:

(3)

3) кратные модели:

(4)

где Y – результативный показатель (исходная факторная система); Хi, Xj – факторы (факторные показатели).

Обобщение локальных интегральных показателей состояния отрасли произведем на основе средней геометрической:

(5)

где YT – нормированная переменная, оценивающая технологическую устойчивость отрасли; – нормированная переменная, оценивающая экологическую устойчивость отрасли; YЭ – нормированная переменная, оценивающая экономическую устойчивость отрасли.

Обобщенный интегральный показатель динамической структурной устойчивости животноводства W позволяет в режиме реального времени отслеживать состояние функционирования отрасли и принимать упреждающие действия по недопущению потери устойчивости. Чтобы оценить, насколько близко положение в технологической, экологической, экономической сфере к неустойчивому, необходимо рассмотреть темпы изменения , используя формулу:

(6)

где i – обозначает технологическую, экологическую, экономическую устойчивость; – определенные выше критического значения соответствующие локальные показатели устойчивости.

Очевидно, значения изменяются от 0 до 1, причем – соответствует совпадению текущего значения показателя с критическим. Выбирая в ходе мониторинга максимальное значение из , определяем сферу подверженную наибольшим деструктивным действиям. Осуществление мониторинга предполагает также сравнение значений показателя за время Dt. Рассчитаем темп прироста показателя за время Dt. Пусть xi,t+Δt – темп прироста показателя за время Dt:

i = 1, n, (7)

где n – количество показателей; – значение i-го показателя в момент времени t; – значение i-го показателя в момент времени t + Dt.

Мониторинг должен являться результатом взаимодействия всех заинтересованных служб предприятия (отрасли). При осуществлении мониторинга должен действовать принцип непрерывности наблюдения за состоянием объекта мониторинга с учетом фактического состояния и тенденций развития его потенциала, а также общего развития экономики, политической обстановки и действия других общесистемных факторов.

3. Методы прогнозирования и оптимизации технико-эколого-экономической системы

Прогнозирование динамико-статистических процессов в ТЭЭС связано с учетом многих случайных факторов. Рассматриваемые процессы имеют в большинстве своем циклический характер, но никогда не повторяются. Поэтому показатели уровней ряда динамики технологических, экономических и связанных с ними экологических процессов имеют относительно случайный характер.

В силу отмеченного обстоятельства поиску надежных методов прогнозирования в данной области придается самое серьезное значение (рис. 3).

Это особенно важно в условиях рыночной экономики, где, во-первых, контроль и регулирование общественного производства со стороны государства носит самый общий и косвенный характер и, во-вторых, от надежности прогноза экономической конъюнктуры зависит благополучие предприятия, что зачастую ставит вопросы природоохранных мероприятий в подчинение по отношению к конъюнктуре положение.

При разработке прогноза, как правило, используются методы изучения динамики временных рядов с последующим сопоставлением относительных ошибок и выбором наиболее подходящего результата.

Рис. 3. Классификация методов прогнозирования

В последние годы исследованию рядов динамики временных показателей большое внимание уделяется в эконометрической литературе. Разнообразные содержательные задачи экономического анализа требуют использования статистических данных, характеризующих исследуемые экономические процессы и развернутых во времени в форме временных рядов. При этом нередко одни и те же временные ряды используются для решения разных содержательных проблем. Временные ряды представляют собой упорядоченные во времени наборы изменений каких-либо характеристик исследуемого объекта, процесса. Временными рядами называют последовательности изменений x(t1), x(t2), …, x(tk), упорядоченных в фиксированные моменты времени t1, t2, …, tk [7].

В связи с наличием ошибок измерения экономических показателей, наличием случайных флуктуаций, свойственных наблюдаемым системам, при исследовании временных рядов широко применяется вероятностно-статистический подход. Всякий статистический анализ и прогноз основывается на исходных статистических данных.

При этом если процесс регистрации данных происходит во времени t, и само время фиксируется наряду со значениями анализируемых характеристик

(j = 1, 2, ..., p;

i = 1, 2, ..., n; k = 1, 2, ..., N), (8)

то говорят о статистическом анализе так называемых панельных данных. Если зафиксировать номер переменной j и номер статистически обследуемого объекта i, то расположенную в хронологическом порядке последовательность значений

(9)

называют одномерным временным рядом. Если же одновременно рассматривать p одномерных временных рядов вида (9), т.е. исследовать закономерности во взаимосвязанном поведении временных рядов (8) для (j = 1, 2, ..., p), характеризующих динамику p переменных, измеренных на каком-то одном (i-м) объекте, то тогда говорят о статистическом анализе многомерного временного ряда

k = 1, 2, ..., N.. (10)

По существу, все задачи, связанные с анализом экономической динамики и прогнозом, предусматривают использование в качестве своей статистической базы временных рядов тех или иных показателей.

Как правило, в задачах бизнес-прогнозирования рассматриваются лишь дискретные (по времени наблюдения) одномерные временные ряды для равноотстоящих моментов наблюдения, т.е.:

t2 – t1 = t3 – t2 = ... = tN – tN–1,

где ∆t – заданный временной такт (сутки, неделя, месяц, квартал, год и т.п.). В этих случаях исследуемый временной ряд удобнее представлять в виде

x(1), x(2), ..., x(N), (11)

где x(t) – значение анализируемого показателя, зарегистрированное в t-м такте времени (t = 1, 2, ..., N).

Говоря об использовании аппарата анализа временных рядов в проблеме прогнозирования, мы имеем в виду кратко- и среднесрочный прогноз, поскольку построение долгосрочного прогноза подразумевает обязательное использование методов организации и статистического анализа специальных экспертных оценок. Речь идет о структуре и классификации основных факторов, под воздействием которых формируются значения элементов временного ряда. Выделяют четыре типа таких факторов [7].

Долговременные (Т) – формирующие общую (в длительной перспективе) тенденцию в изменении анализируемого признака x(t). Обычно эта тенденция описывается с помощью той или иной неслучайной функции fТР(t), как правило, монотонной. Эту функцию называют функцией тренда или просто трендом.

Сезонные (S) – формирующие периодически повторяющиеся колебания анализируемого признака в определенное время года. Условимся обозначать результат действия сезонных факторов с помощью неслучайной функции φ(t). Поскольку эта функция должна быть периодической (с периодами, кратными сезонам, т.е. кварталам), в ее аналитическом выражении участвуют гармоники (тригонометрические функции), периодичность которых, как правило, обусловлена содержательной сущностью задачи.

Циклические (Z) (конъюнктурные) – формирующие изменения анализируемого признака, обусловленные действием долговременных циклов экономической, демографической или астрофизической природы (волны Кондратьева, демографические «ямы», и т.п.). Результат действия циклических факторов будем обозначать с помощью неслучайной функции ψ(t).

Случайные (E) – (нерегулярные), не поддающиеся учету и регистрации. Их воздействие на формирование значений временного ряда как раз и обусловливает стохастическую природу элементов x(t), а, следовательно, и необходимость интерпретации x(1), x(2), ..., x(N) как наблюдений, произведенных над случайными величинами соответственно ε(1), ε(2), ..., ε(N). Будем обозначать результат воздействия случайных факторов с помощью случайных величин («остатков», «ошибок») ε(t).

На практике не обязательно, чтобы в процессе формирования значений всякого временного ряда участвовали одновременно факторы всех четырех типов. В одних случаях значения временного ряда могут формироваться под воздействием факторов (T), (S) и (E), в других – под воздействием факторов (T), (Z) и (E), и, наконец, исключительно под воздействием одних только случайных факторов (E). Однако во всех случаях предполагается непременное участие случайных (эволюционных) факторов (E). Кроме того, как правило, принимается (в качестве гипотезы) аддитивная структурная схема влияния факторов (T), (S), (Z) и (E) на формирование значений x(t), которая означает правомерность представления значений членов временного ряда в виде разложения:

t = 1, 2, ..., N, (12)

где

Выводы о том, участвуют или нет факторы данного типа в формировании значений x(t), могут базироваться, как на анализе содержательной сущности задачи (т.е. быть априорно-экспертными по своей природе), так и на специальном статистическом анализе исследуемого временного ряда.

В рамках введенных понятий и обозначений задача статистического анализа временного ряда в общем виде может быть сформулирована следующим образом: по результатам n измерений x(1), x(2), ..., x(n) исследуемой переменной за n тактов времени базового периода построить наилучшие (в определенном смысле) оценки для членов разложения (12).

Решение этой задачи используется для построения прогнозного значения x(n + τ) на τ тактов времени вперед, с помощью формулы (12) при t = n + τ и при подстановке в нее полученных оценок компонентов правой части разложения. Тем не менее, практика статистического анализа и прогнозирования в бизнесе свидетельствует о том, что во всем спектре их математического инструментария бесспорное лидерство (по распространенности и актуальности) принадлежит регрессионному анализу.

Как уже указывалось, в каждой экономической модели выделяют два типа переменных: экзогенные и эндогенные. Эндогенные переменные – формирующиеся внутри функционирования объекта, экзогенные переменные – задаваемые извне, значения которых задаются вне модели. При этом в качестве экзогенных и эндогенных могут выступать лаговые переменные (взятые в предыдущий момент времени) [13]. Переменная y, характеризующая результат или эффективность функционирования анализируемой системы, называется результирующей (зависимой, эндогенной). Значение переменной y формируются в процессе и внутри функционирования этой системы под воздействием ряда других переменных и факторов, часть из которых поддается регистрации и, в определенной степени, управлению и планированию. В регрессионном анализе результирующая переменная выступает в роли функции, значения которой определяются (с некоторой случайной погрешностью) значениями упомянутых выше объясняющих переменных, выступающих в роли аргументов. Поэтому по природе своей результирующая переменная y всегда стохастична (случайна). В общем случае обычно анализируется поведение сразу нескольких (m) результирующих переменных (y(1), y(2), ..., y(m)).

Экзогенные переменные

(или признаки), поддающиеся регистрации, описывающие условия функционирования изучаемой реальной экономической системы и в существенной мере определяющие процесс формирования значений результирующих переменных, называются объясняющими. Как правило, часть из них поддается хотя бы частичному регулированию и управлению. Значения ряда объясняющих переменных могут задаваться как бы «извне» анализируемой системы. В регрессионном анализе они играют роль аргументов той функции, в качестве которой рассматривается анализируемый результирующий показатель y. По своей природе объясняющие переменные могут быть как случайными, так и неслучайными.

Регрессионные остатки ε = (ε(1), ε(2), ..., ε(m))T – это латентные (т.е. скрытые, не поддающиеся непосредственному измерению) случайные компоненты, отражающие влияние соответственно на (y(1), y(2), ..., y(m)) не учтенных в составе X факторов, а также случайные ошибки в измерении анализируемых результирующих переменных. Они тоже могут зависеть от , т.е. в общем случае .

Общая схема взаимодействия переменных в регрессионном анализе изображена на рис. 4.

Рис. 4. Общая схема взаимодействия переменных в регрессионном анализе

Функция называется функцией регрессии Y по (или просто – регрессией Y по X), если она описывает изменение условного среднего значения результирующей переменной y (при условии, что значения объясняющих переменных зафиксированы на уровнях ) в зависимости от изменения значений объясняющих переменных. Соответственно математически это определение может быть записано в виде

(13)

где символ E означает операцию теоретического усреднения значений Y (т.е. E(y) – это математическое ожидание случайной величины y, а , или просто – это условное математическое ожидание случайной величины y, вычисленное при условии, что значения объясняющих переменных зафиксированы на уровне ).

Если мы анализируем одновременно m результирующих переменных y(1), y(2), ..., y(m) то следует рассмотреть соответственно m функций регрессий

или, что тоже, одну векторнозначную функцию

(14)

Тогда модель регрессии Y = (y(1), y(2), ..., y(m))T по может быть записана в виде

(15)

причем, из определения следует, что всегда

(16)

(в (16) тождественный знак равенства означает, что оно справедливо при любых значениях ; вектор-столбец из нулей в правой части имеет размерность m).

В рамках введенных понятий и обозначений задача регрессионного анализа в самом общем виде может быть сформулирована следующим образом: по результатам n измерений исследуемых переменных на n объектах (системах, процессах) анализируемой совокупности построить такую функцию (векторнозначную) (14), которая позволила бы наилучшим (в определенном смысле) образом восстанавливать значения результирующих (прогнозируемых) переменных Y = (y(1), y(2), ..., y(m))T по заданным значениям объясняющих (экзогенных) переменных

Наиболее распространенными являются линейные модели регрессии, т.е. модели, в которых функции регрессии имеют линейный вид:

s = 1, 2, ..., m. (17)

Существует два варианта интерпретации введенных переменных X, Z и U в рамках описанной модели регрессии (15)–(16). В одном варианте все три типа переменных X, Z и U относят к объясняющим переменным и строят регрессию Y по (XT, ZT, UT). В другом варианте переменные Z и U интерпретируют, как условия проведения наблюдений, и тогда отдельно для каждого фиксированного сочетания этих условий строят регрессионную модель (1.15) в рамках линейной модели (17), это будет означать, что сами коэффициенты регрессии зависят от Z и U, т.е. определяются как функции от Z и U) (рис. 5).

Тогда система уравнений, на базе которых может осуществляться оптимальное управление предприятием и выполнение необходимых прогнозных расчетов, в самом общем виде может быть представлена в форме:

(18)

где

– некоторая векторнозначная (m-мерная) функция от (x(1), x(2), ..., x(p)), структура (значения параметров) от которой зависит на каких уровнях зафиксированы величины переменных «состояния» предприятия (Z) и «внешней среды» (U).

Базовая проблема статистического анализа и прогнозирования в бизнесе состоит в построении наилучшей (в определенном смысле) оценки для неизвестной функции по имеющейся в распоряжении исследователя исходной статистической информации вида

(19)

где (Xt, Zt, Ut, Yt) – значения соответственно поведенческих, «статусных», внешних и результирующих переменных, характеризующие t-й такт времени (или измеренных на t-м статистически обследованном предприятии), t = 1, 2, …, n.

Соответственно параметр n (объем выборки) интерпретируется, как общая длительность наблюдений за значениями анализируемых переменных на исследуемом предприятии, если наблюдения регистрировались во времени, и как общее число статистически обследованных, однотипных предприятий, если наблюдения регистрировались в пространстве (т. е., переходя от одного предприятия к другому). При этом описание функции должно сопровождаться способом расчета гарантированных погрешностей аппроксимации (ошибок прогноза), т.е.таких векторных (m-мерных) значений ΔP(X, Z, U) и , которые для любых заданных значений X, Z и U гарантировали бы выполнение неравенств (с вероятностью, не меньшей, чем p, где p – наперед заданная, достаточно близкая к единице положительная величина)

(20)

(21)

В выражениях (20) и (21) имеется в виду покомпонентное выполнение соответствующих векторнозначных неравенств.

Если базовая проблема статистического анализа и прогнозирования решена, то решения задач оптимального управления и прогноза могут быть описаны следующим образом.

Рис. 5. Регрессионный анализ ТЭЭС и область допустимых значений в едином масштабе времени

Задача оптимального управления. Пусть Cx – некоторое подмножество в фазовом подпространстве поведенческих переменных X, с помощью которого определяются ресурсные и другие ограничения на возможные значения X, т.е. X ∈ CX. Тогда оптимальные значения X* управляемых переменных X определяются, как решение оптимизационной задачи вида

(22)

где под extr понимаются минимальные или максимальные значения компонент функции f (в зависимости от их содержательного смысла).

Задача прогнозирования результирующих показателей. Пусть t = n – текущий момент времени (им заканчивается базовый, т.е. статистически обследованный интервал времени [1; n]). И пусть заданы (нормативные, спрогнозированные) значения (Xn+x, Zn+x, Un+x) соответственно управляемых, «статусных» и переменных внешней среды для момента времени n + τ (τ – горизонт прогнозирования, измеряется в целом числе принятых в исследовании временных тактов). Тогда общая структура прогноза Yn+x значений результирующих показателей Y на τ временных тактов вперед имеет вид:

(23)

где величина приращения δn+x, как правило, достаточно мала по сравнению с и зависит от вероятностной природы регрессионных остатков ε в соотношении (18) (например, в рамках допущений, принятых в классической модели регрессии, величина δn+x тождественно равна нулю).

4. Алгоритм контроля эффективности функционирования ТЭЭ системы

Выше были сформулированы основные задачи прогнозирования и управления динамико-статистической устойчивостью ТЭЭ системы в животноводстве. Было отмечено, что эта эффективность определяется статистиками ky = {my, σy, Vy, ...} компонентов выходной векторной функции Y(t) = {Y1(t), ..., Ym(y)} модели функционирования ТЭЭ системы, представляющими собой технические, экологические, экономические и финансовые показатели работы предприятия. Примем в первом приближении, что изменения этих показателей в реальных условиях эксплуатации, представляют собой стационарные или приводимые к стационарным эргодические процессы [8].

В этом случае любую реализацию y(t) случайного процесса Y(t) можно представить в виде

(24)

где my(t) – текущая средняя; – центрированный процесс.

Если переменная , определяющая эффективность функционирования ТЭЭ системы в животноводстве является случайным стационарным процессом в широком смысле, т.е. my(t) = my = const, то для любой его реализации будем иметь

(25)

Исследованиями различных сельскохозяйственных процессов установлено, что текущую среднюю my(t) можно рассматривать как низкочастотную составляющую процесса и принять

(26)

где – центрированная составляющая в текущей средней.

Из изложенного явствует, что основной статисткой любой реализации y(t) стационарного и случайного эргодического процесса Y(t) может служить совокупность вероятностных характеристик реализаций: средние значения, дисперсии (или средние квадратические отклонения), коэффициенты вариации, параметры корреляционных функций и спектральных плотностей, а также средняя длительность пребывания PΔ реализации y(t) на заданном уровне и число выбросов nΔ в единицу времени за этот уровень.

Очевидно также, что для любого показателя ТЭЭ системы должно сохраняться условие

ky ∈ ky.доп, (27)

где ky.доп – допускаемое значение вероятностной характеристики ТЭЭ системы.

Область допускаемых значений ky.доп для любого компонента статистики ky может быть рассчитана по заданным допускам Δy на колебаниях выходных переменных y(t), определяющих эффективность функционирования предприятия. Однако следует отметить, что допуски для конкретного показателя ТЭЭ системы определяют некоторую зону (область) Fдоп за пределы которой значение любой реализации y(t) нежелательны. При этом оценка вероятности PΔ пребывания реализации y(t) в этой зоне будет

(28)

Вместе с тем наличие большого числа составляющих статистики ky для каждой реализации y(t) выходного показателя ТЭЭ системы усложняет оперативный контроль над качеством функционирования предприятия и реализацию основного условия (27). Алгоритмы контроля, построенные для всей совокупности оценок ky эффективности функционирования предприятия, могут быть практически реализованы при научных исследованиях и функционировании ТЭЭ системы предприятия с обработкой информации на компьютере. Для этого должны быть установлены наиболее целесообразные оценки показателей эффективности функционирования ТЭЭ системы. Речь идет о выборе из всей совокупности компонентов ky таких оценок, которые обеспечили бы простой, вместе с тем эффективный, и сравнительно точный, оперативный контроль технологических и экологических процессов в процессе устойчивого функционирования предприятия. Важно также установить единые принципы и параметры контроля, которые давали бы возможность выполнять контроль качества ТЭЭ системы. Наконец, целесообразные, в указанном смысле, оценки открывают широкие возможности для автоматизации процессов управления животноводческими предприятиями, используя алгоритм контроля (рис. 6).

Применяя метод скользящих средних для сглаживания временных рядов, можно элиминировать случайные колебания и получить значения, соответствующие влиянию главных факторов. Сглаживание временных рядов с помощью скользящих средних основано на том, что в средних величинах взаимно погашаются случайные отклонения. Это происходит вследствие замены первоначальных уровней временного ряда средней арифметической величиной внутри выбранного интервала времени. Полученное значение относится к середине выбранного периода, затем период сдвигается на n наблюдение за заданный временной такт ∆t, и расчет средней повторяется, причем периоды определения средней берутся все время одинаковыми (N). Таким образом, в каждом случае средняя центрирована, т.е. отнесена к серединной точке интервала сглаживания и представляет собой уровень для этой точки.

При сглаживании временного ряда скользящими средними в расчетах участвуют все уровни ряда. Чем шире интервал сглаживания, тем более плавным получается тренд. При малых значениях n колеблемость сглаженного ряда значительно увеличивается. Одновременно заметно увеличивается количество наблюдений, что создает возможность использования данных при расчете динамико-статистической устойчивости ТЭЭ системы.

Рис. 6. Схема алгоритма контроля динамико-статистической устойчивости ТЭЭ системы

Выбор интервала сглаживания зависит от целей исследования. При этом следует руководствоваться тем, в какой период времени происходит действие, а, следовательно, и устранение влияния случайных факторов.

Пусть показатель, характеризующий эффективность функционирования контролируемого технологического и экологического процесса, представляется реализацией y(t) – случайной функции Y(t). Примем также, что эта функция является стационарной и эргодической. Затем далее, техническими требованиями или техническим заданием, предусмотрены симметричные абсолютные допуски Δy на отклонения функции и каждой ее реализации y(t) от среднего значения my т.е.

(29)

Связь между допустимым Δy и вероятностью его сохранения в интервале (29) определяется из выражения

(30)

при условии Δ1y = Δ2y = Δy

(31)

Вероятность выбросов за поле допуска будет εΔ = 1 – PΔ.

Для оперативного контроля (при наличии измерительной системы) эффективности функционирования животноводческого предприятия, определяемого реализацией y(t) на конкретном периоде T контроля, необходимо (согласно (25)) непрерывно получать информацию о реализации y(t) и на интервале времени T определять числовые характеристики этой реализации, сравнивать их с допускаемыми при заданном допуске Δy и вероятности PΔЗ (или εΔЗ) [5].

Можно, конечно, при оперативном контроле воспользоваться непосредственно обобщенной оценкой PΔ (или εΔ), и это наиболее целесообразно, так как оценка PΔ практически представляет собой отношение времени TΔ нахождения ординат реализации y(t) в поле допуска Δy ко всему времени Т наблюдения, т.е.

(32)

Поскольку допуск двусторонний, то

(33)

где и – время нахождения реализации y(t) выше и ниже my соответственно.

Общая оценка вероятности нахождения реализации y(t) в поле допуска будет

(34)

где

(35)

Если время наблюдения T разбить на k интервалов Δt, то T = kΔt, а и причем

(36)

где и – количество случаев нахождения ординат реализации y(t) в поле допуска выше и ниже среднего значения my.

Для оперативного контроля эффективности функционирования технологических процессов животноводства целесообразно использовать, в качестве базы отсчета отклонений ординат реализации, не среднее значение my реализации y(t), а настроечное значение yн. При заданном допуске Δyн на отклонения ординат реализации показателя y(t) от настроечного значения yн обобщенная оценка PΔH аппаратурно реализуется довольно просто, поскольку значения ординат реализации y(t) непосредственно сравниваются с yн. За определенный период контроля T в измерительном блоке формируются (без расчета среднего значения my) оценки

(37)

В алгоритм расчета можно включить и определение среднего числа выбросов nΔH за поле допуска в единицу времени

(38)

где – число выбросов ординат реализации y(t) за время T за поле допуска выше и ниже настроечного значения yН.

Рассмотрим возможность реализации алгоритма контроля по настроечному значению yн показателя y(t) технологического процесса при производстве продукции животноводства. Практически реализовать создание аппаратуры контроля здесь можно двумя вариантами.

В первом варианте допуск Δy на неравномерность колебаний показателя эффективности функционирования технологического процесса отсчитывается от среднего значения my. Вероятность же сохранения допуска PΔ вычисляется по вероятностям и нахождения показателя эффективности y(t) выше или ниже настроечного значения yн. Оценки этих вероятностей представляют собой заштрихованные площади, заключенные между настроечным значением yн и границами зоны допуска, причем

(39)

где и – время нахождения показателя эффективности функционирования в зоне допуска ниже и выше настроечного значения yн соответственно (за время контроля T); Δн – отклонение настроечного значения yн от среднего значения my.

При нормальном (одномерном) распределении ординат реализации y(t) получим

(40)

причем

(41)

Таким образом, независимо от значения Δн полная вероятность сохранения допуска Δy остается постоянной и равна сумме вероятностей и . Полагая, что Δн = kнΔy, найдем значения и , а после их суммирования и общую их вероятность PΔ сохранения заданного допуска Δy, отсчитывая от среднего значения my.

Однако такой алгоритм потребуется для каждой реализации y(t), а также вычисления ее среднего значения my для определения Δн. Кроме того, такой алгоритм позволяет лишь установить оценку PΔ и сравнить ее с заданным значением PΔЗ. Но для управления процессом, т.е. выработки управляющего воздействия в случае PΔ < PΔЗ, такой алгоритм аппаратурно реализовать сложно, так как для увеличения PΔ до заданного ее значения PΔЗ необходимо уменьшить среднюю квадратическую ошибку σy выходного показателя эффективности функционирования животноводческого предприятия.

Второй вариант алгоритма контроля качества технологического процесса производства животноводческой продукции связан также с настроечным значением yн показателя процесса. Но в этом случае задается допуск Δyн на отклонение показателя технологического процесса от настроечного значения yн. Значения контролируемого уровня PΔH сохранения допуска и его составляющих определяются следующими выражениями

(42)

где F(z) – одномерная функция распределения соответствующего аргумента z.

За счет смещения настроечного значения yн от среднего значения my реализации y(t) имеет место рассогласование

(43)

При нормальном распределении выражения (43) принимает следующий вид

(44)

(45)

Выражение для расчета оценки вероятности выбросов и при нормальном распределении имеют следующий вид

(46)

Общая оценка вероятности выбросов за уровень yн будет

(47)

Оценка числа выбросов nΔi за поле абсолютного допуска при нормальном распределении найдем по выражению (рис. 7).

Оценка числа выбросов nβi за поле относительного допуска βyн на отклонение ординат реализации Y(t) от настроечного значения yн найдем по выражению

Соотношения (45) и (46) могут быть положены в основу не только алгоритма оперативного контроля относительной длительности PΔH пребывания показателя технологического процесса животноводческого предприятия в зоне допуска, но и алгоритма управления качеством этого процесса, так как сигнал ΔP (или Δε) определяет знак и относительную величину отклонения фактического значения PΔH от заданного PΔЗ. Таким образом, задачей системы управления, реализующей такой алгоритм, будет не уменьшение отклонений выходного показателя y(t) от настроечного его значения yн, а поддержание наибольшего значения PΔH (или наименьшего значения) εΔH, которое имеет место при ΔP → 0.

Данный метод используется при прогнозировании и контроле процесса наблюдения за исследуемой ТЭЭ системой.

5. Риски и управление динамико-статистической устойчивостью предприятия

Каждому этапу процесса управления предприятием (отраслью) присущи неопределенность и ошибки, обусловленные относительностью знания субъекта управления (управляющего персонала) о состоянии управляемого объекта, состоянии внешней среды и ее влиянии на управляемый объект. Поэтому вероятностный характер достижения цели, обусловленный описанной выше неопределенностью в постановке задачи и ее возможных возмущений, может быть охарактеризован понятием риска.

Рис. 7. Число выбросов nΔi за поле абсолютного допуска при нормальном распределении

Риск возможно описать двумя вероятностями – вероятностью р1 возникновения неблагоприятного процесса, как такового, и вероятностью р2 нанесения этим процессом объекту управления максимального ущерба U при заданном доверительном уровне. Цель управления риском – воздействовать на внешнюю и внутреннюю среду предприятия таким образом, чтобы довести значения вероятных ущербов до приемлемого уровня.

Для обеспечения стабильного развития предприятия важно не только оперативно идентифицировать и эффективно решать возникающие вопросы, но и предвидеть и предотвращать их возникновение. Не менее важно иметь резерв для финансирования тех рисков, предотвратить которые невозможно. В особенности это касается вопросов, которые могут поставить под угрозу само существование предприятия. Создание системы управления рисками – закономерный этап развития системы управления современным предприятием. Управление риском становится актуальным после обнаружения риск-проблемы [13].

Для оценки рисков R используется функционал F, связывающий вероятность P выхода процесса за поле допуска и математическое ожидание ущерба U от этого неблагоприятного события

(48)

где i – виды неблагоприятных событий; C – весовые функции, учитывающие взаимовлияние рисков.

В общем случае для качественного и количественного анализа рисков по выражению (48) на базе исследований сложных динамических процессов (возникновения нарушений, т.е. выход за пределы поля допуска) ведется построение физических и математических моделей. При таком подходе используются временные шкалы рисков R(t).

Общий ущерб U (или его составляющие Ui) определяется через обобщенный функционал (сумму) ущербов, наносимых технико-эколого-экономической системе предприятия

(49)

Ущербы U по (49), и соответственно риски R по (1.48), определяются в общем случае большим числом факторов.

Вероятность P возникновения анализируемого по неблагоприятному событию (или его составляющих Pi) в общем случае определяется, как функционал вероятностей, зависящий от источников, соответствующих факторов – технологических Т, экологических Э и экономических Э.

(50)

При этом достаточные условия структурной динамико-статистической устойчивости могут быть определены на любом этапе структурных преобразований.

Алгоритм оценки структурной динамико-статистической устойчивости предприятия (отрасли) представлен на рис. 8.

Рис. 8. Алгоритм оценки структурной динамико-статистической устойчивости предприятия (отрасли)

После количественного определения общей оценки вероятности нахождения ТЭЭС в допустимых границах, происходит сравнение величин риска различных вариантов решения и выбора из них того, который больше всего отвечает стратегии риска, выбранной предприятием.

Сущность метода заключается в том, что компьютер для каждой ситуации определяет ранг вероятности её наступления (например: низкая вероятность, средняя вероятность, высокая вероятность) и соответствующий этой ситуации потенциальный ущерб (например: малый, средний, большой).

Методические рекомендации по использованию технико-эколого-экономической системы в практической деятельности животноводческих предприятий АПК

1. Методические рекомендации по управлению экономической устойчивостью животноводческих предприятий

Важным показателем эффективности функционирования природно-продуктовой системы является природоемкость. Этот показатель хорошо характеризует тип и уровень эколого-экономического развития. Среди экономических критериев уменьшение природоемкости экономики в динамике является эффективным критерием устойчивого развития. Переход к устойчивому развитию предполагает ограничение потребностей в товарах и услугах. Техногенное развитие предполагает максимизацию потребления, дальнейший расцвет общества потребления. Экологическая проблематика пронизывает все стороны деятельности современных предприятий АПК, оказывая воздействие на внутренние механизмы принятия ею управленческих решений и на взаимоотношения с партнерами по бизнесу, органами экологического контроля, финансовыми организациями, местным населением. Как известно, нельзя остановить экономический рост искусственно, это требует все новых и новых ресурсов. Решение этой проблемы заключается в повышении эффективности использования природных ресурсов, в сокращении отходов производства (рис. 9).

Природоемкость характеризует тип и уровень эколого-экономического развития и является одним из критериев устойчивого развития экономики. Выделяют два уровня показателей природоемкости: народнохозяйственный (макроуровень) и отраслевой [3] (табл. 1). На первом уровне это могут быть показатели природоемкости, отражающие макроэкономические показатели: затраты природных ресурсов (ресурса), объемы выбросов/сбросов загрязняющих веществ и отходов на единицу валового внутреннего продукта, национального дохода и т.д. На втором уровне это такие показатели природоемкости, как: затраты природного ресурса в расчете на единицу конечной продукции, произведенной на основе этого ресурса; объем загрязнений в расчете на единицу использования природного ресурса, территории загрязнения, количества населения, конечной продукции.

Фактически это оценка эффективности функционирования природно-продуктовой вертикали, соединяющей первичный природный ресурс с конечной продукцией. Чем меньше здесь показатель природоемкости, тем эффективнее процесс преобразования природного вещества в продукцию, меньше отходы и загрязнения.

Величина показателя ЕZ во многом зависит от уровня «безотходности» технологии, эффективности очистных сооружений и т.д. Для оценки, в аграрном секторе, можно брать пять лет (из-за колебаний в урожайности). При подсчете наибольшие трудности составляет стоимостная оценка показателя в числителе (природных ресурсов). К сожалению, не существует адекватной стоимостной оценки природных ресурсов и эколого-экономического ущерба. На основе рыночных цен эта оценка будет неточной. Поэтому, как правило, рассматриваются показатели энергоемкости, металлоемкости, водоемкости, материалоемкости, удельных выбросов парниковых газов и так далее.

Однако сами по себе показатели природоемкости мало о чем говорят, т.к. достоинства таких показателей проявляются непосредственно в динамике или при сравнении с экономическими структурами, технологиями и другим. Поэтому выбор динамико-статистического показателя, взятого за основу в ТЭЭС, не случаен. Измерение показателя природоемкости в динамике более чем целесообразно, так как его изменение может свидетельствовать или об экологосбалансированных или о техногенных сдвигах в экономике.

Рис. 9. Решение проблемы в повышении эффективности использования природных ресурсов и в сокращении отходов животноводческих предприятий

Таблица 1

Система модифицированных показателей природоемкости экологически безопасного производства

Характерной чертой интенсификации развития экономики является снижение природоемкости, поэтому критериями устойчивого развития для животноводческих предприятий АПК России должны являться: параметр уменьшения природоемкости экономики и структурный показатель, отражающий уменьшение удельного веса продукции отраслей природоэксплуатирующих секторов. Среди экономических критериев уменьшение природоемкости экономики в динамике является эффективным критерием устойчивого развития. Уменьшению природоемкости могут послужить такие процессы как: сокращение или определенная стабилизация потребления природных ресурсов, объема загрязнений окружающей среды – с одной стороны, и рост макроэкономических показателей, за счет совершенствования технологий, внедрения малоотходного и ресурсосберегающего производства, использование вторичных ресурсов и отходов – с другой стороны. Однако животноводческие предприятия (будучи производителями отходов: навоз и птичий помет) заинтересованы, прежде всего, в минимизации своих издержек, в то время как указанные отходы можно и необходимо перерабатывать, а вот эта проблема, требующая дополнительных затрат, животноводческими предприятия повсеместно игнорируется.

Показатели природоемкости (энергоемкость, водоемкость, удельные загрязнения и пр.) характеризуют тип и уровень эколого-экономического развития и зависят от эффективности использования природных ресурсов на всех этапах жизненного цикла. Минимизация природоемкости является необходимым условием перехода к сбалансированному развитию технико-эколого-экономической системы. Необходимо, чтобы на «входе» в систему рационально использовались природные ресурсы, а на «выходе» соблюдались установленные нормативы отрицательного воздействия факторов производства на окружающую среду и показатели качества продукции. Для уменьшения нагрузки на окружающую среду, снижения показателей природоемкости необходимы технологические изменения. Уменьшение показателей природоемкости на макроуровне явится важным свидетельством начала перехода от сформировавшегося техногенного типа экономического развития животноводческих предприятий к более устойчивому.

Широкое развитие малоотходных и ресурсосберегающих технологий – это одно из направлений экологизации экономического развития. Цель развития малоотходных и ресурсосберегающих технологий – создание замкнутых технологических циклов с полным использованием поступающего сырья и отходов. Переход к системам закрытого типа с полной переработкой и утилизацией всех поступающих ресурсов и отходов и прекращением загрязнения последними окружающей среды – это изменение самого технологического принципа (рис. 10).

Первый шаг в уменьшение природоемкости на животноводческих предприятиях нами уже был сделан [11]. Разработанный (в соавторстве) технологический комплекс по утилизации птичьего помета (пневмотермическая сушильная установка – УПС-1) был применен на птицефабриках Пермского края (п. Родники Соликамского района и г. Кунгур) [4, 14] (рис. 11).

Изучение полученного на пневмотермической сушильной установке УПС-1, как сушеного птичьего помета (СПП), так и гранулированного сушеного птичьего помета (ГСПП), и их влияние в качестве удобрения на урожайность сельскохозяйственных культур в различных почвенно-климатических условиях, проводились в серии полевых опытов на полях Пермского края и Ленинградской области [9, 10].

2. Формирование интеграционных структур – как один из путей путь повышения устойчивости

В Ленинградской области исследования были проведены на дерново-подзолистых почвах различного гранулометрического состава и разной степени окультуренности. В Пермском крае полевые опыты были заложены на темно-серых и светло-серых лесных почвах в районе Кунгурской лесостепи (Сергинско-Кунгурско-Уинский подрайон). Перед проведением полевых исследований в образцах свежего, СПП и ГСПП пометов птицефабрики «Комсомольская» Пермской области был определен химический состав и рассмотрен характер изменения его в результате сушки и последующей грануляции.

Основополагающим показателем при расчете экономической эффективности использования органических (помет / навоз) удобрений является чистый доход, который определяют по следующей формуле:

Д = СП – (ЗП – ЗИ + ЗУ), (51)

где Д – доход (±), руб.; СП – стоимость прибавки урожая, руб.; ЗП – затраты на производство удобрений (включающие, помимо затрат на их приготовление, затраты на сырье – стоимость влагопоглощающих материалов и помета, руб.; ЗИ – затраты на использование удобрений, включающие затраты на их погрузку, транспортировку и внесение, руб.; ЗУ – затраты на уборку и реализацию дополнительного урожая, руб.

Рис. 10. Схемотехническое решение комплексной технологии по переработке отходов животноводства (I и II – реализованы, защищены патентами РФ)

Рис. 11. Модель «чистого производства» на птицеводческом предприятии

Таблица 2

Экономическая эффективность внесения органического удобрения «Позем» под овощные культуры (Ленинградская обл., почва 2)

Для объективной оценки полученных результатов была определена экономическая и биоэнергетическая эффективность применения органического удобрения «Позем» (табл. 2).

Расчёты проведены для лука и моркови по следующим вариантам: контроль (без удобрений); вода 80 т/га; «Позем» 4 т/га с разбавлением водой в 20 раз. Расчёты для белокочанной капусты проведены по данным производственного опыта, варианты: вода 200 т/га; «Позем» 10 т/га с разбавлением водой в 20 раз.

Использование органического удобрения «Позем» под все изучаемые культуры приводит к повышению производственных затрат, однако при этом значительно возрастает полученный чистый доход: при возделывании лука репчатого на 70,2 тыс. руб./га по сравнению с контролем и на 30,0 тыс. руб./га по сравнению с водой; моркови столовой – на 75,6 тыс. и 35,8 тыс. руб./га соответственно; капусты белокочанной – на 57,8 тыс. руб./га по сравнению с вариантом с водой.

Уровень рентабельности при использовании удобрения под лук репчатый выше на 55 % и на 14 % по сравнению с контролем и с водой; под капусту белокочанную выше на 15 % по отношению к варианту с водой. При возделывании моркови столовой во всех вариантах уровень рентабельности изменяется в близких пределах.

Себестоимость продукции лука репчатого при внесении удобрения в сравнении с контролем ниже на 0,75 тыс. руб./га и по отношению к варианту с водой – на 0,16 тыс. руб./га. Себестоимость продукции моркови столовой и капусты белокочанной по вариантам изменяется в близких пределах.

В полевых опытах основное внесение СПП [12] испытывали на культурах, имеющих важнейшее продовольственное и кормовое значение: в Пермском крае – это зерновые (пшеница, овес, ячмень); в Ленинградской области – зерновые (ячмень), однолетние травы (вика + овес), корнеплоды (свекла, морковь), картофель. Данные по урожайности зерновых культур представлены в табл. 3 и в диаграммах (рис. 12 и 13).

Таблица 3

Влияние основного внесения СПП и ГСПП на урожайность зерновых культур (Пермская обл., почва 7)

Рис. 12. Диаграммы урожайности пшеницы при внесении СПП и ГСПП

Рис. 13. Диаграммы урожайности овса при внесении СПП и ГСПП

Внесение СПП и СГПП оказало практически одинаковое действие на урожайность пшеницы. Так, доза СПП 3,0 т/га позволила получить прибавку урожая 54,7 % по отношению к контролю. Применение ГСПП (малых доз) от 0,5 до 2,0 т/га позволяет получить прибавку урожая от 1,51 до 2,75 ц/га (17,9–32,7 %) и только увеличение дозы до 2,5–3,0 т/га повышает продуктивность пшеницы на 54,5–59,0 % по отношению к контрольному варианту без удобрений. Применение гранулированного сушеного помета (ГСПП) было более эффективным, чем СПП, при выращивании овса и пшеницы Прибавки урожая здесь составили: пшеницы 1,5–5,8 ц/га, овса – 5,4–9,4 ц/га. Обращает на себя внимание повышенная отзывчивость на ГСПП овса, основное внесение в дозе 0,5 т/га позволили получить прибавку урожая 8,6 ц/га.

Ожидаемую экономическую эффективность применения удобрений выражают двумя показателями: чистым доходом со всей удобряемой площади или из расчета на 1 га и рентабельностью их применения в процентах.

Чистый доход хозяйства от применения удобрений определяют по уравнению

ЧД = (Сосн + Споб) – Зуд + Здоп, (52)

где ЧД – чистый доход хозяйства, тыс. руб.; Сосн – стоимость дополнительной основной продукции, полученной в результате применения удобрений, тыс. руб.; Споб – стоимость дополнительной побочной продукции, полученной от применения удобрений, тыс. руб.; Зуд – затраты на применение удобрений, тыс. руб.; Здоп – затраты на уборку и доработку дополнительной продукции, полученной от применения удобрений, тыс. руб.

Стоимость дополнительной основной (побочной) продукции, полученной от применения удобрений, определяют по уравнению

Сосн.(поб) = Цр.осн.(поб)∙Пу.осн.(поб), (53)

где Сосн.(поб) – стоимость основной (побочной) продукции, полученной в результате применения удобрений, тыс. руб.; Цр.осн.(поб) – ожидаемая цена реализации основной (побочной) продукции, тыс. руб./т; Пу.осн.(поб) – прибавка урожая основной (побочной) продукции, получаемая от применения удобрений, т.

Прибавку урожая от удобрений определяют по нормативной оплате единицы удобрений (1 кг действующего вещества минеральных удобрений, 1 т физической массы органических удобрений) приростом урожая основной (побочной) продукции.

Прогнозируемую урожайность сельскохозяйственных культур, исходя из ограниченных ресурсов органических и минеральных удобрений, определяют суммированием урожайности без удобрений и прибавки урожая от имеющихся в хозяйстве ресурсов удобрений по нормативам оплаты единицы удобрений приростом урожая.

Ожидаемую рентабельность применения удобрений Р, %, определяют по уравнению

(54)

Ожидаемую экономическую эффективность применения удобрений рассчитывают в целом по хозяйству по каждой культуре. По желанию заказчика Проекта экономическая эффективность применения удобрений может быть рассчитана по каждой культуре и полям (участкам) пахотных земель, сенокосов, пастбищ и многолетних насаждений.

Проведенные опыты позволили также установить пороговые дозы для СПП и ГСПП, внесение которых приводит к угнетению или даже гибели растений. Расчет доз проводился по формуле:

ПД = Н∙Уп∙К, (55)

где Пд – доза питательного вещества на планируемый урожай, кг/га; Н – норма затрат питательного вещества на получение 1 т прибавки урожая, кг; Уп – планируемая прибавка урожая, т/га; К – поправочный коэффициент на содержание питательного вещества в почве (табл. 4).

Таблица 4

Поправочные коэффициенты для расчета доз фосфора и калия с учетом содержания их подвижных форм в почве

Поэтому при использовании сушеного птичьего помета следует учитывать, что это высококонцентрированное удобрение с выраженными щелочными свойствами, и его избыток может привести к отрицательным результатам. Птичий помет, являясь высококонцентрированным органическим и органоминеральным удобрением, оказывает влияние не только на урожайность сельскохозяйственных культур, но и на элементы плодородия почв.

Таким образом, органические и органоминеральные удобрения являются одним из основных факторов интенсификации зернового производства в Российской Федерации. Зерновое производство в нашей стране традиционно является основой продовольственного комплекса и самой крупной отраслью сельского хозяйства. И нельзя не учитывать тот факт, что на спады и подъемы зернового производства оказывают влияние не только усилившиеся тенденции применения примитивных технологий, износ сельскохозяйственной техники, растущая зависимость аграрной отрасли от внешних факторов, в том числе погодных, но и резкое сокращение внесения удобрений, как органических, так и минеральных. К тому же рост производства сельскохозяйственной продукции осуществляется и интенсивным путем, т.е. за счет повышения плодородия почвы. Потерять плодородие почвы можно за несколько лет, но на восстановление его по всем параметрам потребуются десятилетия. Поэтому сегодня немаловажно остановить процессы истощения почв, сокращения содержания гумуса, прежде всего, за счет полного использования местных ресурсов, в том числе и органических удобрений. Экономическая эффективность зернового производства определяется такими показателями, как стоимость валовой продукции, себестоимость, валовой доход, прибыль с гектара посева, рентабельность. Переход зернового хозяйства к устойчивому развитию в рыночных условиях не может быть осуществлен без оптимизации всех влияющих на него факторов. Проблема повышения эффективности отраслей АПК, в особенности зернового производства, сегодня становится первостепенной.

Основными чертами, выражающими понятие устойчивой эффективной экономики предприятия, являются: достижение оптимальной величины прибыли, достаточной для развития хозяйственно-финансовой деятельности на основе самофинансирования и формирования собственного оборотного капитала в размерах, позволяющих обеспечивать высокие темпы роста объема продаж товаров, продукции, работ и услуг на уровне не ниже конкурентов. Обеспечение устойчивого эффективного развития экономики предприятия находит свое отражение в достижении систем целей (социальных, экономических, технических и экологических) на основе последовательного осуществления принципа ответственности перед обществом. В этом случае прибыль не является уже конечной целью, на которую должна ориентироваться управленческая деятельность. Она является одной из экономических целей и выполняет важную функцию – выступает средством достижения всей системы целей.

Устойчивое (стабильное) эффективное развитие экономики хозяйствующей структуры характеризует комплексная система показателей, отражающая в динамике увеличение прибыли и обеспечение оптимального размера рентабельности, максимально возможный экономический рост (рост объема продаж), достижение и поддержание устойчивого финансового состояния на основе эффективного использования всей совокупности и каждого вида ресурсов, выполнение за отчетный период обязательств перед работниками, другими предприятиями и государством.

Хозяйственная деятельность животноводческих предприятий представлена на рис. 14.

Для комплексной оценки структурной схемы «Животноводческое предприятие – навоз/помет – органическое удобрение – поле – дополнительный урожай» в качестве обобщенного критерия принят доход от реализации производственной продукции (Др).

(56)

где SPE – стоимость реализации готовой продукции, тыс. руб.; Z – затраты на производство продукции, тыс. руб.

Z = ЭЗпу + ЭЗиу + ООР, (57)

где ЭЗпу, ЭЗиу – эксплуатационные затраты, соответственно, на производство и использование органического удобрения, тыс. руб.; ООР – общепроизводственные и общехозяйственные расходы, тыс. руб.

Предложенная методология совершенствования комплексного управления устойчивым развитием предприятий агропромышленного комплекса на основе технико-эколого-экономической системы заключается в замкнутом цикле воспроизводства: корма → животные → навоз, помет (переработка) → удобрение → почва → растения → корма (рис. 9). Устойчивое развитие интегрированного предприятия отображено на рис. 15.

Интегрированные предприятия, в условиях объективно существующей неопределенности и неустойчивости общеэкономической ситуации, имеют существенные преимущества перед независимыми предприятиями АПК, как с точки зрения сохранения входящих в него предприятий, так и с позиций нормализации экономической обстановки в стране. Такие интегрированные предприятия, при реализации целей долгосрочного развития, должны четко определять глобальные перспективы бизнеса, ориентируясь на новые технологии и партнерство с другими хозяйствующими субъектами с целью увеличения экономической эффективности, снижения экологических проблем и защиты окружающей среды.

Сегодня существует несколько типов объединений предприятий, которые различаются в зависимости от целей объединения, хозяйственных отношений между их участниками, степени самостоятельности входящих в объединение предприятий: картели, синдикаты, концерны, промышленные холдинги и т.д. В системе АПК интегрированными предприятиями могут быть картели (объединение, как правило, предприятий одной отрасли, предполагающее совместную коммерческую деятельность), концерны (объединение самостоятельных предприятий, связанных посредством системы участия, персональных уний, патентно-лицензионных соглашений, финансирования, тесного производственного сотрудничества), холдинги (головная компания, обладая контрольным пакетом акций предприятий, объединенных в единую структуру, обеспечивает управление ими и контроль над их деятельностью).

Рис. 14. Хозяйственная деятельность животноводческих предприятий

Рис. 15. Устойчивое развитие интегрированного предприятия

Говоря об интегрированном предприятии, следует отметить, что сегодня уже существуют эффективные предприятия, для которых интересы всех участников хозяйственной деятельности взаимно сбалансированы. Для экономической устойчивости такие предприятия, в условиях выхода на новые рынки и международной конкуренции, должны быть солидарны и работать во взаимодействии.

Интеграция предприятий дает возможность обеспечить хозяйственное сближение предприятий сельского хозяйства с целью замкнуть вышеуказанный цикл воспроизводства. Вместе с тем, сегодня в стране имеются достаточно крупные животноводческие предприятия, которым требуются огромные сельскохозяйственные угодья под пастбища, под создание кормовой базы. Для поддержания и повышения плодородия почвы такие предприятия имеют реальную возможность производить из отходов органические и органоминеральные удобрения. Устойчивое развитие – динамико-статистическое развитие предприятий АПК. Для поддержания безубыточности и получения требуемой величины прибыли предприятиям АПК (как и интегрированным предприятиям) необходимо добиваться эффективного управления деятельностью предприятия. Подобное управление предусматривает управление экономическими, организационными, технологическими, социальными, экологическими отношениями; в том числе – использование экспресс-диагностики показателей доходов, расходов и прибыли; расчет и анализ отклонений; принятие необходимых корректирующих мер; контроль соответствия фактических доходов и расходов плановым; определение ожидаемой прибыли и планирование ее использования; планирование и прогнозирование доходов; расчет предстоящих расходов и обоснование программ по экономии расходов и снижению себестоимости и т.д. Таким образом, с точки зрения теории систем, интегрированное предприятие или предприятие, можно определить как:

– целостная открытая систему (с ориентированной целью), в которой элементы соподчиняются с помощью связей и передачи по этим связям входных и выходных данных;

– сверхсложная открытая технико-эколого-экономическая система (ТЭЭС), связанная специфическими отношениями с внешней средой.

Выводы

1. Назрела необходимость использования в деятельности животноводческих предприятий системной методологии – технико-эколого-экономической системы (ТЭЭС). Методология обеспечения устойчивости развития предприятия на основе ТЭЭС – новый взгляд на устойчивое развитие предприятий АПК, и характеризуется, как определенное сочетание технической, экологической и экономической систем, совместно функционирующих в условиях конкретной институциональной среды.

2. Обоснована необходимость перехода от обособленного управления природопользованием и хозяйственной деятельностью предприятия к технико-эколого-экономическому управлению, что предполагает введение в систему управления ресурсным обеспечением производства экологических ресурсов.

3. Сформулирована авторская трактовка понятия «устойчивое развитие» для хозяйствующего субъекта АПК. Устойчивое развитие – наличие устойчивости действенного управления, на определённом этапе эволюции, с целью достижение равновесного положения между техникой, экологией и экономикой. Устойчивое развитие – динамико-статистическое развитие сельского хозяйства РФ.

4. В качестве инструмента управления экологической деятельностью животноводческого предприятия, как ТЭЭС, рассматривается экологическая стратегия, являющаяся неотъемлемой часть общей стратегии его развития. Разработанная методология комплексного управления развитием предприятий агропромышленного комплекса, как технико-эколого-экономических систем, способствует системному пониманию взаимосвязей экономической эффективности системы и экологических параметров воздействия рассматриваемой системы на окружающую среду.

5. Созданная модель ТЭЭС позволит проанализировать возможные направления развития системы управления отходами предприятий АПК, с учетом различных технологий переработки отходов, что, в конечном итоге, будет способствовать достижению устойчивого эколого-экономического развития в регионах России.

6. Особая роль предприятий АПК заключается в ее равновесном положении между техникой, экологией и экономикой, однако на сегодня такие предприятия, как животноводческие, будучи экономическими субъектами, оторваны от проблемы управления отходами.

7. Для усиления значения и перспективы ведения животноводства необходимо рациональное использование природных ресурсов на базе комплекса организационных, технических, экономических и экологических мероприятий. Предложенное устойчивое технико-эколого-экономическое развитие интегрированного предприятия (как и отдельно взятого животноводческого предприятия) заключается в замкнутом цикле воспроизводства: корма – животные – отходы (навоз, помет) – удобрение – почва – растения – корма.