Организационно-экономическое обоснование и анализ реализации альтернативв зависимости от уровня определенности внешней среды
В условиях обострения аграрного кризиса, когда происходит постоянный спад сельскохозяйственного производства, а реформирование сельскохозяйственных предприятий не дало ожидаемых результатов, особую значимость приобретают проблемы, связанные с обоснованием оптимальных параметров развития пред
принимательских структур и уникального выбора управленческих решений в условиях риска и неопределенности.
Вопросы методики оптимизации и уникального выбора были апробированы и экспериментально проверены на примере аграрных формирований Панинского (лесостепная зона) и Бутурли- новского (степная зона) районов Воронежской области. Из всех аграрных предприятий, функционирующих в этих районах, были выбраны колхозы, совхозы и образованные на их основе предприятия различных организационно-экономических форм хозяйствования с характерной для Воронежской области отраслевой структурой производства.
Важным этапом при реализации разработанной нами автоматизированной системы является подготовка входной информации. От ее качества зависит точность результатов решения. Входная информация по каждому хозяйству обосновывалась по единой методике.
Для решения поставленной экономико-математической задачи в многовариантной постановке необходимо прежде всего выделить исходы условий и результатов производства, описать их в виде наборов соответствующих уровней урожайности, материально-денежных и трудовых затрат, объемов ресурсов. Выделение исходов - наиболее важный и сложный момент в подготовке входной информации.
В принципе исходом является любая возможная комбинация уровней урожайности сельскохозяйственных культур. Однако охватить все возможные комбинации в одной модели не представляется возможным. Поэтому возникает необходимость укрупнения исходов. Естественно, что чем больше исходов, тем точнее будет решение, хотя возможность решения и интерпретации результатов с увеличением числа исходов уменьшается.
В литературе обычновыделяют три исхода: год благоприятный, средний и неблагоприятный.
Для выделения исходов нами были проанализированы ряды динамики урожайности сельскохозяйственных культур за 35 лет. Ряды урожайностей были ранжированы по возрастанию и разбиты на три подынтервала, характеризующие группы худших, средних и благоприятных лет. Затем были вычислены среднеарифметические значения урожайностей для каждого интервала. Таким образом, были получены усредненные уровни урожайностей сельскохозяйственных культур при различных климатических исходах (приложение 7).
Однако методически было бы неправильным объединять в одном исходе, например, более высокие (или низкие) урожайности всех культур, так как погодные условия, благоприятные для одной культуры, могут быть благоприятными и для другой, но неблагоприятными для третьей культу ры. В связи с этим для выделения исходов сначала мы рассматривали группу зерновых культур*, являющуюся стратегически важной и имеющей наиболее высокий удельный вес в структуре посевных площадей. Затем с учетом коэффициента асинхронности, который наиболее адекватно характеризует набор культур - взаимострахователей, были осуществлены подбор и объединение в исходы тех сельскохозяйственных культур, которые имеют максимальную асинхронность колебаний урожаев с зерновыми культурами.
Для определения вероятности насту пления исхода нами были определены частоты попадания фактического уровня урожайности в подыинтервалы худших, средних и благоприятных исходов. Результаты проведенных расчетов приведены в таблице 26.
В tepntj*oit группе акцепт m Ои 30% в структуре посевных пипиооеи
Таблица 26. Вероятность наступления исходов
Исходы | Панинский район | —----- *-------- —---------- —--------- 1 1 Бутурлиновский район 1 |
Неблагоприятный | 0,30 | 0,24 | |
Средний 1 | | 0.42 | 0,45 |
Благоприятный l | 1 0,28 | 0,31 |
Материально-денежные затраты и затраты труды на I га посева сельскохозяйственных культур определялись на основе расчета технологических карт с использованием автоматизированной информационной системы, разработанной сотрудниками кафедр экономики АПК и информационного обеспечения и моделирования агроэкономических систем Воронежского ГАУ им.
К.Д. Глинки. Технологические карты были рассчитаны по каждому исходу в зависимости от уровня урожайности сельскохозяйственных культур. На основе полученных данных были определены себестоимости 1 ц кормовых культур (для подготовки входной информации экономико-математической модели по оптимизации рационов кормления), материально-денежные затраты и затраты труды на 1 га посева сельскохозяйственных культурПри решении оптимизационных задач важным вопросом является соблюдение агротехнических условий возделывания сельскохозяйственных культур.
Основываясь на исследованиях, проведенных учеными- аграрниками в области земледелия ЦЧР, при разработке алгоритма функционирования автоматизированной системы (позволяющего автоматически генерировать экономико-математическую модель) нами было предусмотрено, что удельный вес озимых культу р в структуре посевных площадей должен занимать не менее 20% и не более 30%, удельный вес зерновых в структуре посевных плота-
дей должен колебаться в пределах от 50 до 60%, площадь пара в условиях ЦЧР может достигать до 10%.
Кроме того, для обеспеченности озимых предшественниками выделено отдельное ограничение. В модель были заложены следующие сельскохозяйственные культуры, которые могут быть предшественниками озимых: горох, кукуруза на силос и зеленый корм, однолетние и многолетние травы и черный пар.
Предусмотрены были также особенности моделирования системы зеленого конвейера, обеспечивающего полноценными питательными кормами отрасль животноводства на весь пастбищный период. В модель нами была заложена следующая система зеленого конвейера: во второй половине мая - посевы озимых на зеленый корм, в первой половине июня - многолетние травы, во второй половине июня - посевы однолетних трав первого срока сева, в июле - посевы однолетних трав второго срока сева, в августе - посевы кукурузы ранних сортов и многолетние травы, в сентябре - посевы кукурузы на зеленый корм второго срока сева и ботва сахарной свеклы. Кроме того, в течение всего пастбищного периода источником зеленых кормов являются естественные пастбища.
Таким образом, для 17 предприятий Панинского и 16 - Бу- турлиновского районов, с помощью вышеописанной автоматизированной информационной системы, нами были разработаны и решены в многовариантной постановке экономико- математические модели в динамике за период с 1991 по 1998 г.
По каждому хозяйству и за каждый год были реализованы 12 различных вариантов (по четыре варианта развития предприятия* для каждого из трех исходов). Итого за весь обследуемый
В качестве «Вариант I» бы./ выбран вариант. предполагающий фиксирование поголовья сельскохозяйственных животных на уровне исследуемого года и с фактически существующими севооборотами. «Вариант П» - предусматривает возможность 10- ]5%∣ сокращении поголовья животных через снятие жестких ограничений с погоювья
период для каждого хозяйства были получены 96 различных результатов решения задачи. Таблица результатов решения, представляющая собой значения целевой функции по всем 96 вариантам и по 33 хозяйствам Панинского и Бутурлиновского районов, приведена в приложениях 8,9.
Полученные результаты свидетельствуют о том, что по всем вариантам и исходам за 1991-1993 гг. практически все исследуемые хозяйства получают прибыль. Однако начиная с 1994г., ввиду нарастания кризисных явлений, снижения покупательного спроса, диспаритета цен и т.д., все анализируемые аграрные формирования являются убыточными при неблагоприятном исходе, большинство - при среднем, а некоторые даже при благоприятном исходе. Это еще одно доказательство того, что в кризисных условиях проблема выбора и принятия решений становится еще более актуарной и значимой.
Таким образом, после определения множества оптиматьных альтернативных решений, полученных в результате реализации экономико-математических задач, необходимо перейти к заключительному и наиболее ответственному этапу процесса принятия решений - к выбору альтернативы. В соответствии с методикой, описанной в главе 4, выбор альтернативы нами производился с помощью выбора различных критериев.
При этом критерии былисельскохозяйственных животных и при сохранении ограничений по гарантированным договорным поставкам продукции. «Вариант П1» - предусматривает развитие одной или двух нииболее эффективно функционирующих животноводческих отраслей, за счет сокращения других - менее эффективных. При этом поголовье сельскохозяйственных животных определяется на основе максимально эффективного использования земли с учетом агротехнических требований, рекомендованных для нашей зоны. «Вариант IV» - предусматривает совершенствование существующих севооборотов путем набора культур - взаимостраховителей и увеличения удельного веса тех сельскохозяйственных культур, которые с точки зрения устойчивости являются наиболее предпочтительными.
разделены на две группы, позволяющие оценивать альтернативу в зависимости от уровня определенности ситуации:
1. Выбор альтернативы в условиях риска (для расчета критериев используются вероятности насту пления исходов):
A) Критерии «Байеса - Лапласа»;
B) Критерии «Ходжа-Лемана».
2. Выбор альтернативы в условиях неопределенности (для расчетов критерий не используется вероятности наступления исходов):
C) Критерии «Минимакса»;
D) Критерии «Азартного игрока»;
E) Критерии «Сэвиджа»;
F) Критерии «Нейтрального игрока»;
G) Улучшенный критерий Гурвица.
В связи с тем что значения указанных критериев за весь обследуемый период рассчитываются как сумма значений критериев за каждый год, то с методической точки зрения было бы не корректным их механическое суммирование. Связанно это прежде всего с тем, что полученные абсолютные значения результатов решения, скажем за 1991 и 1996гг., не сопоставимы друг с другом ввиду известных инфляционных процессов за указанный период (см. приложения 8,9). Поэтому применительно к условиям реализуемых нами задач методически более верно определить новые значения, «очищенные» от влияния инфляционных процессов, а затем лишь найти сумму значений критериев за весь обследуемый период.
В результате постоптимизационного анализа и расчета критериев были получены следующие результаты (табл.27).
Таблица 27. Значения критериев для выбора альтернативы в
-- С----- —---- *------------------ -- , Сельскохозяйственные предприятия | Выбор оптимального варианта развития без учета уровня определенности внешней среды | Критерии ) Ходжа- Байеса- ι Лемана Лапласа 1 |
1 | 2 ; 3 1 4 1 | |
Панииский район | ||
АО «Битюг» | 4236 | 6 541 1 6 701 |
АО «Родина» | 2960 j 4 874 , 4 958 | ||
1 АО «Победа» ' 3438 І 4 466 4 581 | ||
АО «Ивановское» 1 3166 j 5 343 4 877 | ||
АО «Дружба» I 5950 8 275 8 282 | ||
АО «Панино» . 5526 1 7 794 7 935 | | ||
|АО «Криушанское» | 4424 і 6 529 , 6 602 | |
АО «Лиман» | 4554 1 7 057 ' 7 335 | | |
АО «Калининское» | 2544 4 537 ' 4 412 | |
•АО «Красный Маяк» | 6850 9 280 : 9 385 | |
'АО «Черноземье» | 7061 1 10 750 10 166 | |
АО «Рассвет» | 3070 4 336 4 451 | |
АО «Тойда» | 2503 i 5 561 5 217 • | |
АО «Октябрьское» 1 2912 J 4 009 4 454 | ||
АО «Александровское» j 6970 ∣ 14 697 14 739 | ||
ТОО «Прогресс» 1 4914 6 461 ' 7 326 1 | ||
Совхоз «Михайловский» ∣ 3252 7 239 , 7 356 |
Бутурлниовскнй район
ТОО «1-го Мая» і | 1843 | ---------- ! | 3 761 | 3 785 |
∣AO «Луч» | 5882 | 7 556 | 7 958 | |
АО «Россиянин» і | 3767 | 4 986 | | 4 838___ | |
ТОО «Победа» | 3373 | 4016 j | | 3 959 j | |
'Колхоз «Правда» | 4622 | 9231 -------- ——----- | 8 881 г— --- J |
'Колхоз им. Пушкина________ ∣________ 4842__________ ∣ 6 106_______ 6 224
Колхоз «Рассвет»__________ '_________ 3686__________ | 7 140 6 761
Продолжение таблицы 27
1 | 2 | 3 | 4 |
Колхоз «Ленинское знамя» | 4814 | 6 449 | 6 104 |
АО «Березовское» | 925 | 2 502 | 2 564 |
Колхоз им. Крупской | ! 5365 | 7 591 | 7 438 |
АО «Нива» | 2666 | 5 973 ^1 | 5 462 |
IAO «Мир» | 7119 | 10 284 | і 9 964 |
АО «Заречье» | 2965 | 4361 : | ; 4514 ! |
АО «Маяк» | 2985 | , 6430 | і 6 356 |
Колхоз «Озерский» | 3033 | ; 5 751 | I 5 768 |
Полученные результаты свидетельствуют о том, что оба критерия дают несравнимо лучшие результаты как по сравнению с фактически полученными, так и с теми, которые были бы определены, если выбор альтернативы происходил бы с помощью выбора наилучшего оптимального варианта развития предприятия, без учета фактора рискового характера предпринимательской деятельности предприятий, функционирующих в аграрной сфере.
Особый интерес вызывает тот факт, что для большинства хозяйств (более 76% от общего числа обследуемых) Панинского района предпочтительным является критерий «Байеса - Лапласа», а для 62% аграрных формирований Бутурлиновского района - критерий «Ходжа-Лемана». Это связано:
- во-первых, с неодинаковыми природно-климатическими условиями хозяйствования в исследуемых районах;
- во-вторых, с отличием производственных направлений предприятий (например, в Бутурлиновском районе во многих хозяйствах развито овцеводческое направление, а в Панинском - мясо-молочное скотоводство);
- в-третьих, хотя и с незначительным, но отличием в вероятности наступления того или иного климатического ис-
*
хода и др.
Очень часто выбор решения в сельском хозяйстве приходится осуществлять в условиях полной неопределенности, связанной:
- с отсутствием информации о вероятностях состояния внешних условий хозяйствования, и прежде всего природно-климатических;
- с невозможностью определения вероятностей по причине недостаточной квалификации управленческого персонала;
- с непредсказуемостью некоторых природных катаклизмов и т.д.
В этих случаях, т.е. при выборе альтернативы в условиях неопределенности, целесообразно использовать вторую группу критериев. Результаты расчетов по этой группе приведены в таблице 28.
Таблица 28. Значения критериев для выбора альтернативы в условиях неопределенности, рассчитанные за период 1991-1998гг.,
тыс, руб.________________
----------------------- √-t max j
(5.1) где е^ - значение i0-ro варианта развития предприятия при j- м состоянии природы, выбранного из матрицы {rij} с помощью одного из критериев; П - базовый показатель. Следует отметить, что максимум в (5.1) вычисляется только по тем j, при которых разность под модулем отрицательна. Очевидно, что для сравнения изначально нужно выбрать определенный базовый показатель. Он может быть обусловлен либо внешними критериями, например прошлогодний показатель работы предприятия, или прибыль, гарантирующая как минимум простое воспроизводство, либо внутренними критериями, некоторым показателем матрицы результатов {r∣j} (см. приложения 9,10).
На наш взгляд, в качестве базового показателя можно взять '•.о. .o = max min e» / і где η0jθ - гарантированный, не зависящий от природно- климатических условий результат, при применении минимаксного критерия. Если же использовать априорные оценки вероятностей qj внешних СОСТОЯНИЙ Vj , то можно определить средний абсолютный риск как средневзвешенную по вероятностям , на величину базового показателя П, получим максимальный относительный риск и средневзвешенный относительный риск в процентах от величины базового показателя ^H»b=Rm»4.bs*tOO/n; (5.3) RsPo.H=Kpab>*lOO/n. (5.4) В результате проведенных расчетов, на примере предприятий Панинского и Бутурлиновского районов, нами были количественно оценены максимальный относительный риск и средневзвешенный относительный риск в разрезе исследуемых хозяйств (приложения 10,11,12,13) и в среднем по исследуемым районам (табл.29).
Таблица 29. Показатели уровня риска при принятии решений в соответствии с выбранным критерием |