Моделирование инновационного развития региональной экономики

Перевод экономики страны на инновационный путь развития обусловлен мощными трансформациями процессов жизнедеятельности общества. Двигателем инновационной деятельности и развития страны выступают регионы. Стратегическая роль инновационного развития региона состоит в создании динамично развивающейся конкурентоспособной экономики, обеспечивающей высокий уровень жизни населения. Необходимым условием выступает согласованность взаимодействия власти, бизнеса, науки, образования, финансовых институтов.

Одним из эффективных способов формирования инновационной среды Брянского региона служит кластерный подход, создающий предпосылки его оптимального развития. Формирование инновационной региональной системы тесно связано ее с инновационным потенциалом, включающим кадровый, финансовый, материально-технический, информационный и организационный компоненты.

В условиях транзитивной экономики АПК выступает стратегически важным сектором экономики региона. Период реформ привел к резкому сокращению его произ- model can be developed a complex of measures for strategic водственного потенциала: уменьшилась площадь сельскохозяйственных угодий, снизилась среднегодовая численность работников, уменьшились энергетические мощности отрасли, сократилось поголовье сельскохозяйственных животных и др. Это привело к резкому снижению объема выпуска продукции отрасли. В структуре валового регионального продукта сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство занимают более 18%.

Реализация национального проекта «Развитие АПК», Государственной программы «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020годы» создают предпосылки для решения проблемы продовольственной безопасности, устойчивого инновационного развития региона. Ключевыми инновациями в АПК выступают инновации в сферах: управление, экономика; земледелие; животноводство; механизация и электрификация; хранение и переработка продукции. Инновации в сфере управления, экономики связаны с созданием нового механизма аграрного рынка, оптимизацией использования производствен-

ного потенциала, формированием рынка труда в АПК др. Инновации в земледелии ориентированы на создание научно обоснованных систем земледелия, адаптивных сортов сельскохозяйственных культур, разработку технологий возделывания культур с учетом погодных условий и др. Инновации в животноводстве связаны с разработкой индустриальных технологий выращивания сельскохозяйственных животных, оптимизацией кормопроизводства, разработкой систем автоматизации и компьютеризации производственных процессов и др. Механизация и электрификация АПК связана с обеспечением отрасли новыми ресурсосберегающими технологиями и др. Инновации в хранении и переработке обусловлены реализацией методов хранения и переработки продукции и др.

Устойчивое инновационное развитие экономики региона обусловлено оптимальным использованием ограниченных материальных, трудовых, финансовых, информационных, природно-климатических ресурсов. Взаимодействие сельскохозяйственного и промышленного секторов в современной экономике знаний происходит с помощью современных рыночных механизмов. Взаимоотношения проявляются через финансовые, материальные и информационные потоки.

В ряде стран (США, Франция, Германия, Болгария и др.) разработаны и применяются компьютерные технологии производства основных сельскохозяйственных культур, таких, как томаты, пшеница, сахарная свекла, кукуруза и др.

Нами предложен комплекс имитационных моделей адаптации технологий производства продукции растениеводства к погодным условиям и расчета нормативов. АПК – сложная открытая система, функционирующая в результате взаимодействия как внутренних, управляемых факторов, так и неуправляемых природных факторов. Соотношение этих факторов непрерывно изменяются, поэтому социальноэкономические процессы носят стохастический характер. Главной особенностью отрасли является существенная зависимость от погодно-климатических условий, вызывающих неустойчивость развития отрасли, колеблемость затрат ограниченных ресурсов для ее нормального функционирования. В условиях многоукладности отрасли региона рост выпуска продукции зависит от устойчивого производства продукции растениеводства и животноводства. Научные исследования и практика показывают, что большие резервы роста эффективности отрасли связаны с упорядочением использования ресурсного обеспечения с учетом погодных условий.

В условиях хозяйственной самостоятельности и финансовой нестабильности лица, принимающие решения в отрасли, заинтересованы в принятии научно обоснованных решений. Им необходима информация по ожидаемой эффективности альтернативных вариантов производства продукции растениеводства, по приобретению и потреблению различных ресурсов в конкретных хозяйственных ситуациях. Для реализации выбора экономически обоснованных решений используют аппарат имитационного моделирования. Разработка алгоритмов, описывающих организационно-технологические процессы возделывания сельскохозяйственных культур и выращивания сельскохозяйственных животных с учетом погодного риска, позволяет реализовать системный подход в формировании технико-экономиче- ских показателей по затратам ресурсов и выходу продукции в отрасли. Системный подход позволяет соединить организацию, экономику, управление технологиями производства сельскохозяйственных культур и техникой в оптимальном сочетании для получения максимального экономического эффекта в конкретных хозяйственных ситуациях в ходе анализа результатов многовариантных расчетов и выбора наилучшего из них.

Управление системой «погода-урожай-атмосфера» очень сложно, так как факторы, влияющие на величину урожая, не зависимы, а весьма тесным образом взаимосвязаны, и их эффекты в отдельности нельзя суммировать при оценке результата – урожая. Для системы «почва-растение-атмосфера» характерны следующие свойства: сложность внутреннего строения системы и окружающей среды, не-стационарность, инерционность, нелинейность.

Метеофакторы неуправляемы. Их вредные или полезные воздействия можно изменять только путем применения оптимальной агротехники, т.е. когда для каждого технологического процесса разработана своя модель, базирующаяся на принципе теории оптимального управления ходом этого процесса, учитывающая погодно-климатический фон. В конечном счете должны быть разработаны технологии производства культур, адаптированные к складывающимся погодным условиям на всех этапах, начиная с предпосевной обработки почвы и заканчивая уборкой урожая.

Стратегические и тактические задачи одновременно решаются на базе единой имитационной модели, в которой погодное многообразие представлено с использованием непрерывных функций распределения основных метеорологических характеристик. Имитационные модели позволяют рассматривать совместное воздействие организационно-технологических и метеорологических факторов на урожайность культур.

Тактические решения, полученные при реализации модельной конструкции с дискретными исходами условий и результатов производства, трудно реализовать в конкретной хозяйственной ситуации. Более естественно описывает технологический процесс производства культур имитационная модель, которая учитывает одновременно и стратегические решения, полученные на первом этапе. Такая модель разработана нами.

Имеется фиксированный объем материальных и трудовых ресурсов R ₁ и R ₂ . Из совокупности сортов культуры, выращиваемых в условиях Брянской области, выбираем один из них. Процесс выращивания культуры разобьем на ряд этапов Ц = \,N , соответствующих времени проведения основных технологических операций. Имеется совокупность T ₁ возможных технологических операций, выполняемых при производстве культуры, Л = /ai,2,....,<3m/, где a _m – технологическая операция. T = IT\Ji,..,Tkl , где T_k – технология, применяемая при выращивании культур при конкретном варианте экономической ситуации, к = UI .

Для каждого этапа имитируются температура и осадки t_ik и d_ik . и уточняют к-ю ситуацию. Нами разработан алгоритм преобразования получаемых из датчика случайных чисел равномерно распределенных значений в интервале от 0 до 1 в характеристики погодных условий (температуру

и количество осадков) с использованием функций распределения этих характеристик для каждого этапа имитаций применительно к специфике нашей информации.

Л = ^}; 71 = //(/», dk) ;

На основе выбора конкретной технологии выращивания культуры с учетом погодной ситуации определяются соответствующие нормы выработки в к-й экономической ситуации S_k :

Sk = _f^ ^Tk,tik,dik^

Для каждого этапа i в к-й ситуации мы в состоянии определить с учетом имеющихся ресурсов R ₁ и R ₂ затраты Z_ik на проведение технологических мероприятий D_ik :

Zik = f^ (Tk,Sk,tik,dik,R},Rl^

Dik = ^ (Tk,Sk,t-k,dk, R', R^

В результате имитации всего комплекса работ в к-й ситуации имеем массивы выходной информации C_k , W_k :

Ck = f^Tk,Sk,tik,dik,R\,R^

Wk = J^TMik^RvR^

Источником стохастичности моделируемого процесса выращивания культуры является модель погодных условий. Исследуемые зависимости при этом являются нелинейными. Возможными критериями оптимальности являются максимум валового сбора продукции W либо оптимальное соотношение площадей выращиваемых сортов культуры, например:

В комплексе имитационных моделей процесса производства продукции растениеводства реализованы схемы формализации и алгоритмы имитации биологических, технологических, организационных и агрометеорологических процессов. Источником стохастичности является имитационная математическая модель погодных условий.

Модель 1 генерирует метеорологическую информацию на каждый день периода с апреля по сентябрь. Для разработки адекватных моделей погодных условий периода были использованы функции распределения температуры воз- духа и количества осадков. Получаемые из датчика равномерно распределенные числа на интервале от 0 до 1 по разработанному нами алгоритму преобразуются в значения основных погодных факторов. Модель 1 определяет информационный вход моделей 2-4. Модель 2 в процессе функционирования имитирует технологический процесс выращивания культуры для случая, когда весна и лето сухие. Модель 2 вследствие этого является недетерминированной. Модель 3 имитирует технологический процесс возделывания культуры для случая, когда весна и лето обычные. Модель 3 также является стохастической. Модель 4 в ходе эксперимента имитирует технологический процесс выращивания культуры для случая, когда весна и лето влажные. Модель 4 – недетерминированная. Модель 5 позволяет определить урожайность культуры с учетом гидротермического коэффициента. В блоке происходит расчет результативных экономических показателей. Определяются валовой сбор продукции культуры, затраты, себестоимость 1 ц, необходимые объемы материальных и трудовых ресурсов, производительность труда.

Комплекс имитационных моделей работает следующим образом. Для конкретной культуры и сорта определяется набор материальных и трудовых ресурсов. Модель 1 имитирует условия на период апрель-сентябрь. По количеству осадков и температуре воздуха апреля-июня определяются погодные условия весны и лета, вследствие этого осуществляется выбор имитационной модели технологического процесса выращивания культуры (модель 2, 3, 4). В процессе функционирования этой имитационной математической модели рассчитываются затраты, определяется длительность выполнения основных технологических мероприятий, направление конечного использования выращенной продукции. Экспериментатор после анализа результатов серии расчетов выбирает следующий исследуемый сорт и определяет объемы материальных и трудовых ресурсов. После изменения параметров имитации вновь выполняется статистически значимое количество машинных экспериментов.

На основе предложенной модели может быть разработан комплекс мероприятий для стратегического устойчивого инновационного развития региональной экономики.