Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Системный анализ проблем развития свеклосахарного комплекса
1.1. Анализ состояния и перспективы развития свеклосахарного комплекса и рынка сахара 7
1.2. Пути повышения эффективности свеклосахарного комплекса с позиции системного анализа 27
1.3. Информационная структура системы ведения свеклосахарного комплекса АПК 43
Глава 2. Моделирование свеклосахарного комплекса
2.1. Экономико-математическое моделирование и возможности его применения в свеклосахарном комплексе 48
2.2. Экономико-математическая модель функционирования свеклосахарного комплекса Российской Федерации 68
2.3. Моделирование интефационных преобразований в свеклосахарном комплексе 84
Глава 3. Экспертные системы и базы данных для принятия решений при управлении производством сахарной свеклы
3.1. Классификация и анализ использования экспертных систем в растениеводстве 98
3.2 Экспертная система по управлению продукционно-технологическим процессом производства сахарной свеклы 118
3.3. Использование баз данных при управлении растениеводством 158
3.4. База данных "Сахарная свекла" 163
Выводы и предложения 174
Список литературы 176
Приложения 188
- Пути повышения эффективности свеклосахарного комплекса с позиции системного анализа
- Информационная структура системы ведения свеклосахарного комплекса АПК
- Экономико-математическая модель функционирования свеклосахарного комплекса Российской Федерации
- Экспертная система по управлению продукционно-технологическим процессом производства сахарной свеклы
Введение к работе
Актуальность темы исследования. С переходом к рыночной экономике и распадом СССР положение свеклосахарного комплекса России существенно усложнилось. Значительная часть сырьевой базы осталась в не зависимой теперь Украине, ставшей существенным конкурентом российских сахарных производителей. Неблагоприятные природно-климатические условия и незначительная защита внутреннего рынка от конкуренции со стороны импортеров привели к ухудшению финансового состояния большинства предприятий свеклосахарного комплекса. Просчеты в макроэкономической политике, нехватка оборотных средств и дороговизна кредитных ресурсов привели к бартеризации экономических отношений в комплексе и кризису неплатежей. Новые условия потребовали от руководителей свеклосахарных предприятий умения принимать оперативные и адекватные в сложной рыночной экономике решения. При этом методики и опыта принятия таких решений у них не было, в связи с чем, на объективные трудности переходного периода наложились субъективные неудачи в сфере хозяйственной и особенно финансовой деятельности.
В настоящее время назрела острая необходимость в разработке специального инструментария для принятия экономических и технологических решений по повышению эффективности свеклосахарного комплекса на всех уровнях его управления. Такая задача в современных условиях не может быть решена без использования всего арсенала средств системного анализа, экономико-математического моделирования и новых компьютерных технологий. Однако методическая база применения нового инструментария принятия решений в условиях рыночной экономики для свеклосахарного комплекса пока разработана явно недостаточно.
Таким образом, актуальность темы диссертационных исследований обуславливается, во-первых, острой необходимостью принятия мер по реформированию экономических отношений в свеклосахарном комплексе и его технологической реконструкции, во-вторых, потребностью в принятии экономических и технологических решений на основе адекватных новым
условиям моделей и экспертных систем управления свеклосахарным комплексом и, в третьих, недостаточной методической разработанностью применения математических методов и вычислительной техники для нужд свеклосахарного комплекса.
Цель и задачи исследования. Основной целью данной работы является создание системы моделей, экспертной системы, базы данных и методики их использования для решения задач управления свеклосахарным комплексом на различных уровнях от федерального до хозяйственного.
Для выполнения этих целей необходимо было решить следующие задачи:
проанализировать состояние свеклосахарного комплекса и предлагаемые пути его совершенствования;
спроектировать общую информационную структуру и программно реализовать математическое обеспечение системы управления свеклосахарным комплексом, элементами которого являются:
- система экономико-математических моделей функционирования
свеклосахарного комплекса и интеграционных преобразований комплексе;
экспертная система по управлению продукционно-технологическим процессом производства сахарной свеклы;
база данных по технологии производства сахарной свеклы;
апробировать экономико-математическую модель в агентстве
«Семсвекла», экспертную систему и базу данных в свеклосеющих
хозяйствах Липецкой области.
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является свеклосахарный комплекс Российской Федерации и отдельные свеклосеющие хозяйства. Предметом исследования - новые информационные технологии и вопросы их применения на всех уровнях управления свеклосахарным комплексом.
Методологические основы и методы исследования. Результаты исследований, содержащиеся в диссертации, основаны на изучении работ отечественных и зарубежных ученых в области математической экономики,
кибернетики, сельскохозяйственной экономической науки, нормативных и методических материалах научно-исследовательских институтов.
Достоверность и точность полученных результатов обеспечивается широким использованием и обобщением статистического материала, отчетных данных, справочной информации, законодательных актов, личных наблюдений автора, применением вычислительной техники при обработке информации.
В диссертационной работе применялись методы и положения, обусловленные сформулированными и поставленными задачами, из числа которых отмечу следующие: системный анализ, машинная имитация, экономико-математическое моделирование (динамические модели, модели частичного равновесия).
Связь с планом научных работ. Работа выполнена в соответствии с планом научно-исследовательской работы Всероссийского института аграрных проблем и информатики по теме «Разработать систему экономических моделей развития агропромышленного комплекса России на разных уровнях» (Гр. № 01.9.70 006939).
Научная новизна результатов исследования:
предложена система экономико-математических моделей функционирования свеклосахарного комплекса, позволяющая обосновать основные направления стратегии его развития и оценивать воздействия различных механизмов государственного регулирования;
предложена экономико-математическая модель для организационного проектирования новых интеграционных образований в свеклосахарном комплексе, позволяющие оценить их экономическую эффективность;
разработана и программно реализована экспертная система, которая
предназначена для решения задач оперативного управления продукционно-
технологическим процессом производства сахарной свеклы, оценки
экономической эффективности технологических операций, прогноза
урожайности;
спроектирована и реализована база данных "Сахарная свекла". Она предназначена для использования в качестве информационно-справочной системы консультантов ИКЦ районных и региональных уровней или непосредственно свекловодами практиками.
Практическая значимость исследования заключается в разработке методических положений и рекомендаций по использованию экономико-математических моделей и применению вычислительной техники для решения практических задач управления свеклосахарным комплексом на различных уровнях. В частности, использование системы экономико-математических моделей функционирования свеклосахарного комплекса позволит более оперативно и научно обоснованно принимать эффективные управленческие решения на федеральном уровне. Применение экспертной системы «Свекла-эксперт» качественно улучшит уровень принятия решений при производстве сахарной свеклы. База данных «Сахарная свекла» позволяет существенно улучшить консалтинговые услуги для свекловодов.
Апробация и реализация результатов исследования. Проведенные автором исследования, предложенные научные разработки, практические рекомендации проходили производственную проверку и получили положительные отзывы в свеклосеющих хозяйствах Липецкой области и Агентстве «Семсвекла», что подтверждено справками о внедрении.
Основные положения диссертации докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях и симпозиумах, проведенных Всероссийским научно-исследовательским институтом сахарной свеклы и сахара РАСХН, институтом США и Канады РАН, Всероссийским институтом аграрных проблем и информатики РАСХН и др. По теме диссертации опубликованы 7 работ общим объемом 3.1 п. л.
Пути повышения эффективности свеклосахарного комплекса с позиции системного анализа
При проведении системного анализа в первую очередь необходимо определить факторы, группы факторов, объекты и подсистемы, влияющие на эффективность работы свеклосахарного комплекса, а также выявить взаимосвязи.
Эти факторы целесообразно разделить на две категории. К первой отнесем факторы, связанные с внешними условиями, влияющими на исследуемый комплекс, а ко второй - факторы, объекты и системы, непосредственно входящие и определяющие работу свеклосахарного комплекса [75].
Первую категорию составляют факторы, связанные с законодательными, правовыми, налоговыми и другими условиями функционирования сектора, определяющие основополагающие правила рыночных взаимодействий и находящиеся в соответствии с нормативно-правовым обеспечением. Нормативно-правовое обеспечение базируется на: законах: земельный кодекс, о государственном регулировании производства, о квотах и ценах, о налогах, об отечественном семеноводстве и т.д.; государственных программах: «Сахар», «Плодородие», машиностроение для АПК, инфраструктура села, реконструкция сахарных и семенных заводов и т.д. Эти факторы, относящиеся в основном к компетенции законодательных федеральных органов, регламентируют хозяйственные отношения внутри АПК, АПК с другими отраслями народного хозяйства, взаимоотношения на внутреннем потребительском рынке и взаимодействия с внешними экономическими системами. Сюда же входят факторы, отражающие социально-экономические условия функционирования сектора, складывающиеся в результате государственного регулирования и развития ситуации на различных рынках. Управление свеклосахарным комплексом осуществляется различными методами: государственные: МСХ и правительство РФ, РОССАХАР, Агентство «СЕМСВЕКЛА», региональные службы, налоговые службы; экономические: национальная программа, цены и квоты, дотации производству, налоговые льготы, стимулирующие кредиты и т.д.; договорные: концерны и корпорации, акционерные общества, кооперация, ассоциации по продукции, комплексные ассоциации. Социально-экономические факторы связаны с деятельностью правительственных органов, с реально складывающимися рыночными отношениями между отраслями, в частности с ценовой политикой, платежеспособностью населения, изменениями мировой конъюнктуры в области сахара и т.д. Для улучшения социально-экономических условий функционирования свеклосахарного комплекса и дальнейшего развития социальной сферы, необходимо планомерно проводить мероприятия по следующим направлениям: стимулирование производства: государственная поддержка производителя, льготное кредитование, льготное налогообложение, страхование инвестиций, создание производственной инфраструктуры; социальные гарантии: резервный фонд оплаты труда, гарантии собственности на землю, ограничение уровня налогов, стимулирование альтернативного производства, защита внутреннего рынка; социальное обеспечение: резервный фонд страховых выплат, стимулирование жилищного строительства, обеспечение товарами и услугами, поддержка здоровья жителей села, комплексные программы социального развития села.
В системе взаимодействия свеклосахарного комплекса с различными внешними факторами и субъектами необходимо выделить: государство , получающее доход в основном в виде налогов, тарифов и т.п. от юридических и физических лиц, от управления государственной собственностью и внешнеэкономической деятельности. Государственные расходы включают содержание бюджетной сферы, дотации и субсидии отраслям народного хозяйства, а также управленческие расходы; отрасли народного хозяйства, обеспечивающие функционирование АПК и сахарного комплекса; предприятия АПК и сахарного комплекса с различной формой собственности, продающие свои товары и услуги и покупающие различные ресурсы, в том числе финансовые и трудовые; финансовые структуры, продающие и покупающие деньги и финансовые инструменты у государства, населения, предприятий и зарубежных партнеров; население или семейные хозяйства -хаусхолдинги, продающие труд и деньги и покупающие продукты и услуги; иностранные экономические системы, продающие и покупающие товары, ресурсы и деньги. Эти подсистемы взаимодействуют на рынках сахара, других продуктов, ресурсов, финансовых рынках и международных рынках. Факторы, влияющие на эффективность работы отрасли, в большой степени зависят от научного обеспечения свеклосахарного комплекса. Наука ведет работы по различным направлениям: селекция и семеноводство, ресурсосберегающие технологии, производство наукоемкой продукции, теория и поисковые исследования; качество и уровень этих технических разработок во многом напрямую зависит от материального финансирования. Поэтому успешное функционирование отрасли невозможно без полнообъемного финансирования науки, которое должно осуществляться за счет госбюджета, госфондов, ведомственных фондов, региональных фондов и реализации наукоемкой продукции.
Информационная структура системы ведения свеклосахарного комплекса АПК
Как уже отмечалось в предыдущем разделе эффективное управление, организация и планирование отраслей и подразделений АПК возможно лишь на основе комплексного применения экономико-математического моделирования, информационных технологий и современных средств вычислительной техники. В полной мере это относится и к свеклосахарному комплексу.
Математическое и программное обеспечение, которое используется для принятия управленческих решений в свеклосахарном комплексе, достаточно разнообразно. Оно находится в постоянном развитии. Улучшаются старые и создаются новые инструменты. 8 общем случае математическое и программное обеспечение системы ведения свеклосахарного комплекса АПК, по нашему мнению, можно разделить на три большие фулпы: математические модели; экспертные системы; базы данных.
Общая блок-схема представлена на рисунке 1. Математическое моделирование получило достаточное распространение и в настоящее время используется на всех уровнях функционирования свеклосахарного комплекса. Обусловлено это тем, что традиционные методы подготовки и принятия управленческих решений не в состоянии обеспечить системного учета всех сложных взаимодействий внутриотраслевого характера не только в силу сложности самой управляемой системы, но и в связи с появлением принципиально новых экономических, хозяйственных, социальных и экологических факторов
Основное преимущество модельного подхода к обоснованию и принятию решений состоит в возможности многовариантного "проигрывания" на модели с целью всестороннего анализа этих решений с точки зрения возможных экономических, социальных, экологических последствий. Все традиционные методы по сути представляют одно вариантные декларации, без анализа возможных альтернативных вариантов, без их сопоставления.
На федеральном и региональном уровнях, для регулирования рынка сахара необходимо использовать систему экономико-математических моделей, в которую бы вошли модели анализа и развития ССК, управления ССК, рынка сахара, финансово-промышленной интеграции и т. д. Система моделей свеклосахарного комплекса, должна быть частью общей системы макромоделей АПК и иметь с общей системой информационные стыковки и связи, при значительно более детализированной проработке специфических вопросов рынка сахара и производства сахарной свеклы и сахара в технологическом, территориальном, временном и других аспектах.
В сфере новых информационных технологий все большую роль играют, интенсивно развивающиеся, экспертные системы; управления продукционным и технологическим процессами производства сахарной свеклы, защиты растений, управления предприятиями и т. д. Они являются в настоящее время наиболее современным и перспективным способом передачи знаний от ведущих научных организаций страны к производителям сахарной свеклы. Это связано с тем, что отличительной чертой компьютерных программ, называемых экспертными системами, является способность накапливать знания и опыт наиболее квалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. Затем с помощью этих знаний пользователи ЭС (свекловоды), имеющие обычную квалификацию, могут решать свои текущие задачи столь же успешно, как это сделали бы сами эксперты. Такой эффект достигается благодаря тому, что экспертная система в своей работе воспроизводит примерно туже схему рассуждений, которую обычно применяет человек эксперт при анализе проблемы. Тем самым ЭС позволяет копировать и распространять знания, делая уникальный опыт нескольких высококлассных профессионалов доступным широкому кругу рядовых специалистов.
На хозяйственном уровне необходимо снабдить свекловодов новейшими знаниями по технологии производства культуры в различных условиях, сортах, технике, удобрениях, гербицидах, а также обеспечить их информацией о рынках (семян, материальных и кредитных ресурсов, сбыта и т.п.) связанных с производством свеклы. Этим целям лучше всего соответствуют различные базы данных по сахарной свекле, в которых бы в доступной форме максимально полно отражались все эти вопросы. Такие базы данных могут применятся свекловодами непосредственно на месте, или в информационно - консультативных центрах. Использование баз данных обусловлено и информационным взрывом, сущность которого состоит в том, что количество информации, которое человек должен воспринимать и перерабатывать, лавинообразно растет (экспоненциальный закон роста информации). Это относится ко всем элементам ведения сельского хозяйства: экономики, технологии, техники, науки и т. д. Перерабатывать в заданные сроки, организовывать и хранить большие объемы информации практически невозможно без специальных средств обработки и хранения информации, неотъемлемой частью которых являются базы данных.
Экономико-математическая модель функционирования свеклосахарного комплекса Российской Федерации
Системы ведения свеклосахарного производства нового поколения, созданные на основе наукоемких, информационных технологий, должны органично сочетать в себе разнообразные отраслевые адаптивные свойства и отражать возможные технические и технологические решения.
Перспективные модели систем ведения свеклосахарного производства будут определять направления структурной и институциональной политики.
В модели производителя продукции закладываются поведенческие аспекты и, в маетности, возможные реакции производства на сигналы рынка.
Необходимо, чтобы в системе моделей функционирования ССК в явной форме были отражены механизмы государственного регулирования. Помимо общих методов регулирования АПК в перечень государственных воздействий на ССК на основании Постановления Правительства Российской Федерации «О дополнительных мерах по обеспечению стабилизации и развития свеклосахарного комплекса России», запланированы следующие элементы: проведение государственных закупочных и товарных интервенций для стабилизации рынка сахара; регулирование импорта сахара и сахара-сырца введением тарифов и квот для защиты рынка сахара. В рамках этого пункта в России утверждена ставка ввозной таможенной пошлины (в процентах от таможенной стоимости) на сахар-сырец в размере 5% (с 1 декабря по 30 июня) и 45% (с 1 июля по 30 ноября), на белый и прочий сахар в размере 30% (с 1 марта по 31 августа) и 45% (с 1 сентября по 28 февраля); направление части средств получаемых от уплаты пошлин на государственную поддержку развития ССК; лицензирование производства сахара из сахара-сырца и сахарной свеклы; выделение свеклосеющим хозяйствам и сахарным заводам кредитов на льготных условиях для финансирования сезонных затрат при производстве сахарной свеклы и сахара-песка из социального фонда для кредитования организаций агропромышленного комплекса.
По нашему мнению, наиболее продуктивным подходом при решении задач прогнозирования и развития ССК, является подход предполагающий сравнение двух состояний системы при активном поведении входящих в нее элементов 1107].
В соответствии с предлагаемым подходом, сравниваются два равновесных состояния ССК, одно из которых соответствует современной ситуации, а другое - некоторому состоянию, в которое переходит система в результате наших управляющих воздействий и действий внешних неконтролируемых факторов.
Каждое состояние описывается моделью равновесия на рынках сахара, сахарной свеклы, материальных ресурсов и денег.
При конструировании системы моделей мы ориентируемся на гибкую структуру взаимосвязей между субъектами системы. Это позволяет описывать адаптивные свойства объекта, меняя в зависимости от целей исследования и исходных предпосылок модели поведения для каждого из субъектов.
Исходя из целей исследования (как уже отмечалось в Главе 1} в системе моделей ССК, должны учитываться в явном виде взаимодействие следующих основных подсистем: государство; отрасли народного хозяйства, обеспечивающие функционирование ССК; предприятия сахарного комплекса; финансовые структуры; население или семейные хозяйства -хаусхолдинги; иностранные экономические системы.
Остальные отрасли экономики и подкомплексы АПК целесообразно рассматривать лишь с позиций замыкания балансовых уравнений, поскольку учет их поведенческих аспектов неоправданно усложнит систему моделей.
В предлагаемой системе моделей, служащей для исследования макроэкономических проблем ССК, целесообразно выделить следующие блоки [30,33] (рис 3); блок государства, включающий балансовую модель государственных расходов и доходов от ССК, а также поведенческую модель доходов и расходов, отражающих различные стратегии государственного регулирования; блок внешнеэкономических систем, представленный коллекцией моделей поведения субъектов внешнеэкономической деятельности.
Субъекты продают и покупают товары, услуги, ресурсы, такие как сахар, сахар сырец, семена, технику, технологии, гербициды и др.;
Экспертная система по управлению продукционно-технологическим процессом производства сахарной свеклы
Процесс производства в растениеводстве идет во взаимодействии следующих взаимосвязанных систем: атмосфера, почва, полезные растения, вредные организмы (сорняки, болезнетворные организмы, вредители) и человек, активно воздействующий на три последние из вышеперечисленных систем. Процесс взаимодействия систем во времени будем рассматривать в дискретной постановке, для чего весь временной интервал от предпосевной обработки почвы до уборки и сопутствующих уборке работ разобьем на Т частей (по дням, неделям и т.п.). Считается, что выбран участок, однородный по почве и по погодным условиям. Примем следующие обозначения: xt - вектор состояния культурных растений; yt -вектор состояния "вредных организмов" (вредители и т.п.); St - вектор состояния почвы; tx вектор состояния погодных факторов; ut - вектор технологических воздействий (управлений) на культурные растения, "вредные организмы" и почву со стороны человека. Везде t = 1 ,....,Т - некоторый момент времени. Здесь пока не оговариваются ни характеристики состояний и управлений, ни тип информации, характеризующий каждое состояние (количественный, качественный). Считается лишь, что заданные векторы достаточно полно характеризуют процесс. Динамику процесса можно описать в следующей форме: Считаются заданными начальные значения xi, y-i, Si. Множества Ut (xtf ytl s , ) возможного набора технологических взаимодействий ограничивают выбор управлений.
Вышеприведенные зависимости задают модель объекта в достаточно общей, но абстрактной форме. Реальное моделирование обязательно связано с введением следующих двух категорий: цели, для которой строится модель процесса, и информации о процессе, которой мы располагаем или можем располагать после определенных исследований. Наиболее глобальной целью является познание самого процесса. Для этого нам необходимо придать смысловое значение, количественный измеритель и способ измерения каждой координате состояния и управления, а также построить программу исследования для определения операторов f-і, fz, з, а также множества Ut. Разумеется, достижение такой цели является бесконечным итерационным процессом. Допустим, однако, что цель достигнута.
Тогда полученное знание можно использовать для достижения другой "практической" цели максимизации количественных значений интересующих нас компонент вектора состояния культурных растений, например, количества и качества (в количественных показателях) выхода продукции. Обратим внимание на то, что для этого нам нужно определить вектор и( в виде: u t+i= Ф (xtl yt, St, Ь, t+i т). Здесь исследуется только один цикл продукционного процесса - год. Если учитывать следующие годы, описание еще более усложнится. Таким образом, оптимальность нашего управления существенно зависит от знания наперед погодных ситуаций, т.е. от знания зависимости: Построение такой и более сложных зависимостей является предметом метеорологии. Значит даже идеальное знание сельскохозяйственных аспектов развития процесса не дает возможности решить поставленную нами задачу. Мы всегда будем ограничены точностью прогноза погодных ситуаций. Приводя это рассуждение, мы хотели подчеркнуть, что точность модели определяется самым "узким", "слабым" по точности местом модели. При построении модели необходимо соизмерять информационные потребности, а значит и стоимость исследовательских работ по отдельным блокам. С последним положением обычно все соглашаются, но придерживаются его редко. Разработанные к настоящему времени модели можно разделить на две группы, которые мы условно назовем научными и производственными моделями. К первой группе относятся работы, в которых ставится задача описания той или иной части процесса (например, влаго- и теплообмен в почве, погпощения растениями углекислого газа и т.п.). Эти модели, обычно, довольно сложны в математическом плане (например, уравнения математической физики используются для описания влагообмена), они детально количественно описывают определенный изучаемый процесс. При построении производственных моделей в явном виде ставится задача нахождения управлений, обеспечивающих в каком-то смысле оптимальный или рациональный способ производства продукции.
