Прогнозирование направлений стратегического развития производства тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Прогнозирование направлений стратегического развития производства"



БЕЛЯКОВ АНДРЕЙ ВАЛЕРЬЕВИЧ

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НАПРАВЛЕНИЙ СТРАТЕГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ПРОИЗВОДСТВА

(на материалах сельскохозяйственной отрасли АПК Ленинградской области)

08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - АПК и сельское хозяйство)

005008102

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 2011

005008102

Работа выполнена на кафедре «Финансы и кредит» ФГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный аграрный университет»

Научный руководитель:

кандидат экономических наук, доцент Кордович Валентина Иосифовна

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор

Ильин Николай Петрович кандидат экономических наук, доцент Валиахметов Салават Назипович

Ведущая организация:

ФГОУ ВПО «Российский государственный аграрный заочный университет»

Защита состоится «8» декабря 2011 г. в 14 час. 30 мин. на заседании диссертационного совета Д 220.060.04 при ФГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный аграрный университет» по адресу: 196601, Санкт-Петербург, Пушкин, Академический пр., д. 23, ауд. 442.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный аграрный университет»

Автореферат разослан «7» ноября 2011 г. и размещен в сети Интернет Мин.Обр.

Ученый секретарь диссертационного совета,

кандидат экономических наук, доцент

Т.Г. Виноградова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Отличительной чертой сложно формирующихся в стране рыночных отношений является то, что любое предприятие вне зависимости от формы собственности развивается как экономически и юридически самостоятельный субъект. Динамика рыночных отношений приводит к необходимости во многом по-другому рассматривать проблемы управления его финансово-хозяйственной деятельностью. Научно-технический прогресс и конъюнктура внешней среды заставляют современные предприятия превращаться во все более сложные системы. Для обеспечения управляемости таких систем необходимы новые методы, соответствующие сложности внешней и внутренней среды предприятий. Все отмеченное выше непосредственно относится к предприятиям аграрного сектора экономики, которые имеют сложную разветвленную организационную структуру, включающую не только производственные подразделения, но и социально-бытовую сферу. По этим причинам традиционные приемы менеджмента, которые ограничиваются раздельным рассмотрением отдельных частей системы (производство, организация, маркетинг и др.), уже не являются оптимальными инструментами прогнозирования и управления. Предприниматели и руководители должны видеть комплексную систему в целом, для того чтобы охватить ключевые связи системы и иметь возможность принимать оптимальные решения. В связи с этим особо актуальным является использование техники построения сценариев как метода прогнозирования и подготовки информации для принятия управленческих решений. Сценарий -это доступное для понимания описание возможной ситуации в будущем, которое базируется на комплексной системе величин влияния и предполагает изначально многовариантное будущее. Основной идеей является отсутствие точечных прогнозов. Результатом является несколько вариантов развития будущего с различной достоверностью.

В последнее время использование сценарного анализа приобрело особое значение, что непосредственно связано с последствиями финансового кризиса.

Необходимость и актуальность использования сценариев в настоящих условиях можно объяснить различными причинами. Основные из них:

- повышение нестабильности внешней среды выдвигает дополнительные требования к системе управления сложными системами;

- усложнение систем управления влечет за собой необходимость совершенствования системы планирования;

- недостаток релевантной информации требует построения специальной системы информационного обеспечения управления;

- наметившееся стремление к синтезу, интеграции различных областей знания и деятельности.

Степень изученности проблемы. Теоретические и методологические основы прогнозирования с использованием техники построения сценариев представлены в работах зарубежных и отечественных авторов, таких как: Портер М., Линдгрен М., Бандхольд X., Рингланд Дж., Акофф Р.Л., Гауземайер

Ю., Пласс К., Венцельманн К., Мислер-Бер М., Гайдаенко А.А., Исламова А.И., Лаева Т.В., Личко К.П., Подоляк И., Соложенцев Е.Д., Шибалкин О.Ю., Юдицкий А. и др.

По данной проблематике очень немного трудов в российской экономической литературе, практически отсутствуют работы, посвященные вопросам разработки и использования сценарного метода построения прогнозов, который в настоящий момент, по нашему мнению, является наиболее актуальным, так как позволяет использовать взаимовлияющие факторы, имеющие количественное и вербальное выражение. В работах, посвященных сценарному прогнозированию, в большинстве случаев использовались формализованные методы обработки данных, включающие методы моделирования и прогнозной экстраполяции, являющимися традиционными для отчественной и зарубежной экономической науки. Все вышеизложенное предопределило выбор темы диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования. Основная цель диссертационного исследования состоит в научной и практической оценке методов прогнозирования, с использованием сценарного подхода в условиях нестабильной окружающей среды и апробации технологии построения сценариев на примере сельского хозяйства АПК Ленинградской области.

Достижение указанной цели обусловило решение следующих задач:

- обобщить теоретические и методологические подходы к прогнозированию, выявить сравнительные преимущества сценарного подхода в условиях нестабильной окружающей среды;

разработать концепцию построения сценариев как инструмента прогнозирования в условиях реформирования организации и рассмотреть основные виды сценариев;

- оценить состояние и динамику развития сельского хозяйства Ленинградской области, выявить основные направления развития с целью формирования каталога факторов влияния для сценарного прогнозирования;

- сформировать каталог факторов влияния на динамику развития сельского хозяйства региона и определить ключевые факторы;

- разработать проекции будущего развития ключевых факторов влияния в регионе;

- сформировать сценарии развития сельского хозяйства Ленинградской области и разработать практические рекомендации по их внедрению на отраслевом и локальном уровнях.

Предмет и объект исследования. Предметом исследования явились экономические отношения, закономерности развития, факторы, влияющие на развитие сельского хозяйства Ленинградской области. Объект исследования -сельскохозяйственное производство АПК Ленинградской области, состояние и динамика развития основных хозяйствующих элементов и рыночной инфраструктуры.

Теоретическая, методическая и информационная основа исследований. Теоретической, методологической и информационной основой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых по

исследуемым в диссертации вопросам. Источниками информации для анализа состояния сельского хозяйства Ленинградской области послужили данные Федеральной службы статистики Российской Федерации, государственной статистики по г. Санкт-Петербургу и Ленинградской области; Министерства сельского хозяйства РФ, Комитета по агропромышленному и рыбохозяйственному комплексу Ленинградской области; нормативно-справочная и специальная литература; публикации научно-исследовательских учреждений.

В процессе исследования использованы следующие методы: абстрактно-логический, монографический, экономико-статистический, математической статистики, сравнительный анализ, расчетно-конструктивный, экспертных опросов и др.

Научная новизна исследования. В диссертационной работе получены следующие теоретические и практические результаты, определяющие научную новизну, являющуюся предметом защиты:

- определены основные преимущества методики сценарного прогнозирования как наиболее эффективного инструмента управления в условиях нестабильной окружающей среды;

- установлены тенденции и динамика основных направлений развития сельского хозяйства Ленинградской области с целью формирования каталога факторов для реализации сценарного прогнозирования;

апробирована методика построения сценариев на примере сельскохозяйственного производства АПК Ленинградской области;

- разработаны основные направления развития сельского хозяйства Ленинградской области и практические рекомендации по использованию сценарного прогнозирования в условиях нестабильной окружающей среды.

Практическая значимость работы. Практическая значимость работы состоит в возможности использования результатов исследования:

- в деятельности информационно-консультационных служб отрасли сельского хозяйства;

- в качестве основы для разработки бизнес-планов и повышения эффективности долгосрочного планирования сельскохозяйственными организациями Ленинградской области;

- при планировании развития сельского хозяйства Ленинградской области и принятии решений руководящими работниками;

- для учебного процесса системы подготовки и переподготовки специалистов агропромышленного комплекса;

- для составления электронных учебников при создании информационной базы дистанционного обучения.

Апробация работы и публикации. Результаты исследований явились основой для:

- участия в работе научно-практических конференций различного уровня в период 2007-2011гг.;

- сотрудничества в рамках международной программы Балтийского моря для Ленинградской области «Сельское хозяйство, окружающая среда и устойчивая

экосистема» (Baltic Sea Program in Leningrad Oblast "Agriculture, Environment and Ecosystem Health");

- разработки учебно - методических материалов по дисциплине «Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски».

По теме диссертационного исследования автором опубликовано 22 научные работы, общим объемом 4,35 п.л.

Объем и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы в количестве 157 источников и приложений. Диссертация изложена на 147 страницах машинописного текста, содержит 42 таблицы, 35 рисунков и 5 приложений.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, поставлены цель и задачи исследования, определены предмет и объект исследования, методические и информационные основы исследования, выявлена научная новизна и практическая значимость работы, констатирована апробация полученных результатов, раскрыта сущность исследования.

В первой главе «Теоретические и методологические подходы к прогнозированию стратегического развития производства» рассмотрены экспертные и формализованные методы прогнозирования, определены преимущества сценарного подохода при прогнозировании в условиях нестабильной окружающей среды, представлены основы техники построения сценариев и их классификация.

Во второй главе «Оценка состояния и динамика развития сельского хозяйства Ленинградской области - как базы для сценарного прогнозирования» сделан анализ общего состояния сельского хозяйства Ленинградской области, состояния животноводства, растениеводства, приведены данные кадровой обеспеченности сельского хозяйства и социального развития Ленинградской области, представлены состояние и динамика государственной поддержки сельского хозяйства Ленинградской области, а также анализ внешнеэкономической деятельности выбранного объекта исследования.

В третьей главе «Апробация и внедрение технологии построения сценариев развития сельского хозяйства Ленинградской области» апробирована методика сценарного анализа развития сельского хозяйства АПК Ленинградской области до 2020 года и в разрезе сельскохозяйственных организации Ленинградской области протестирован трансфер полученных сценариев.

В заключении представлены основные результаты проведенного исследования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Изучение проблемы показало, что в настоящее время в экономической науке применяется более 180 различных методов прогнозирования. Базовых методов гораздо меньше, и многие из них скорее относятся к отдельным способам и процедурам прогнозирования, либо представляют собой набор

отдельных приемов, отличающихся от базовых методов количеством частных приемов и последовательностью их применения.

Одним из классификационных признаков методов прогнозирования является степень формализации, согласно которой они делятся на интуитивные (экспертные) и формализованные (фактографические) (рис. 1).

■ Фармализовашые.

Ии гут ивные

Моделирование

Методы прогнозной

Коллективные

I Индивидуальные

Экономическое

Скользящих

Метод «Дерева целей»

Интервью

Статистическое

Экспоненциального I Г'

Метод «чоэговп й атакии

Экономико-математическое . на основе люлелей

Наименьших квадратов

Метод «Дельфи»

Анкетирование

Матричный метод

Метод

«ВШИССИЙ»

Рис. 1. Классификация методов прогнозирования

Методы прогнозирования по степени формализации

В основу такой классификации положен принцип действия и способ получения информации, при этом принцип действия предполагает ту или иную степень формализации экономического явления. Основная идея прогнозирования на основе экспертных оценок заключается в построении рациональной процедуры интуитивно-логического мышления человека в сочетании с количественными методами оценки и обработки получаемых результатов. Сущность же интуитивных методов прогнозирования заключается в том, что в основу прогноза закладывается мнение специалиста(ов), основанное на профессиональном, научном и практическом опыте.

Во многих случаях ни один из методов сам по себе не может обеспечить требуемую степень достоверности и точности прогноза, но, использованные в определенных сочетаниях с другими, оказывается весьма эффективным -

в

достоинства одного метода компенсируют недостатки другого, либо они используются в развитии.

В динамичном социально-экономическом развитии экономики часто бывают скачки, внезапные перемены, события, которые невозможно предвидеть. Будущее развитие ситуации подразумевает множество возможных вариантов. Основным смыслом сценарного прогнозирования является конструирование различных вариантов будущего, но достаточно правдоподобных, хорошо структурированных и логичных. В этом случае стратегия перестает быть жестким планом и приобретает необходимую гибкость для того, чтобы субъект (или их совокупность) оставались успешными при различных вариантах развития будущего. Прагматичные менеджеры всех уровней в настоящее время уже отходят от соблазнов делать ставку только на наиболее вероятные прогнозы.

На сегодняшний момент развивается несколько разных школ сценарного прогнозирования, отличающихся и концептуально, и, еще больше, содержанием конкретных методов. У исследователей нет пока единого мнения по поводу статуса сценарного прогнозирования. Среди одних специалистов преобладает мнение, что сценарное прогнозирование является одним из важнейших инструментов проверки стратегических решений. Другая часть авторов считает, что его основное предназначение - это развитие стратегического мышления и способ задания рамок для стратегического прогнозирования. Третьи относят его к основным методам развития самообучающейся организации. Четвертые используют его в качестве методологии разработки стратегии. Учитывая все мнения, можно сказать, что сценарное прогнозирование - это системный инструмент стратегического управления, включающий все ранее обозначенные его предназначения.

С нашей точки зрения, главную идею техники построения сценариев можно определить в двух базовых положениях: многовариантное будущее и сетевое мышление в комплексных картинах будущего.

Многовариантное будущее означает, что с самого начала допускается несколько возможных вариантов развития будущего. Основной идеей является отсутствие точечных прогнозов. Результатом является несколько вариантов развития будущего с различной достоверностью. Графически это можно представить следующим образом:

Рис. 2. Сравнение традиционного прогноза (слева) со сценарным прогнозом

(справа)

Сетевое мышление является действенным, так как окружающая среда предприятия, особенно общество и техника, всегда будет сложной и динамичной. Разноплановость требований к лицам, принимающим решения в экономике, постоянно растет благодаря новым производственным и коммуникационным технологиям, политическому регулированию, а также повышающимся требованиям со стороны общества, покупателей, поставщиков и сотрудников. Всё это приводит к тому, что динамика процессов изменений в экономике постоянно растет. Причины данных тенденций кроются в значительном росте знаний, которые удваиваются постоянно в более короткое время.

Наши исследования показали, что каждый сценарный анализ необходимо воспринимать как проект, в котором для начала необходимо определить его цель и этапы выполнения. Для апробации авторских идей и подходов в качестве базы для развития сценариев использовались статистические данные по сельскому хозяйству Ленинградской области за последние десять лет. В ходе сценарного анализа были выполнены следующие этапы.

Первый - выявлены основные направления, определяющие развитие сельского хозяйства Ленинградской области.

Второй - проанализировано взаимодействие основных направлений, определяющих развитие сельского хозяйства Ленинградской области.

Третий - определялись поля сценария, сферы влияния, создавался каталог факторов влияния, из которого впоследствии выделены ключевые факторы с точки зрения цели анализа.

Четвертый - сценарное прогнозирование, базирующееся на описании существующей ситуации с ключевыми факторами и формулировании обоснованных проекций для отдельных ключевых факторов (проекциями понимаются возможные пути развития отдельных факторов, считающиеся реалистичными).

Пятый - обобщение проекций отдельных ключевых факторов во взаимосвязанные группы, которые можно обозначить как предварительные сценарии (в качестве средства реализации использованы методы кластерного анализа; результат - обобщение отдельных проекций, формирование предварительных сценариев).

Шестой этап предполагает описание полученных сценариев с учетом имеющейся и полученной в процессе формулирования предварительных

сценариев информации.

По нашему мнению построение сценариев - это интуитивный метод, требующий привлечения экспертного мнения на различных этапах формирования сценариев. На этапе выбора факторов, определяющих развитие сельского хозяйства Ленинградской области, в качестве экспертного мнения были использованы результаты совместной российско-шведской программы Балтийского моря для Ленинградской области «Сельское хозяйство, окружающая среда и устойчивая экосистема». На основе результатов данного исследования выделены основные направления развития сельского хозяйства Ленинградской области:

1) животноводство:

- молочное животноводство;

- производство говядины;

- свиноводство;

- птицеводство;

2) растениеводство:

- картофеля;

- овощей открытого грунта;

- зерновых и зернобобовых;

- масляничных культур;

- кормов;

3) кадровая обеспеченность и социальное развитие;

4) государственная поддержка сельского хозяйства;

5) внешнеэкономическая деятельность.

Комплексный анализ состояния и динамики развития сельского хозяйства региона по основным выбранным направлениям позволил сформировать каталог, включающий 40 различных факторов. Они формировались на основе статистических данных, представленных во второй главе и сформированных на базе выполненных исследований участниками российско-шведской программы и по результатам собеседования с отраслевыми специалистами.

Из всей совокупности факторов влияния отбирались ключевые для дальнейшего использования при построении сценариев развития с учетом их взаимного влияния и взаимной зависимости.

Для выявления ключевых факторов развития устанавливалось взаимное влияние факторов. Далее с использованием метода Фредерика Вестера (Frederic Vester), названного автором «бумажный компьютер» (Papiercomputer), были выделены ключевые факторы из общей их совокупности. Сила прямого действия была выражена количественно и явилась результатом обсуждения экспертов. При этом использовались следующие числовые значения: 0 -отсутствие влияния или очень слабое влияние, 3 - сильное влияние.

По результатам оценки была разработана матрица (рис. 3), где сумма по строкам является суммой актива и показывает как сильно этот фактор влияет на другие; сумма по столбцам матрицы - сумма пассива и показывает как сильно все другие факторы влияют на данный фактор.

Из комбинации сумм актива и пассива можно вывести важные качества факторов влияния, служащие в итоге для идентификации ключевых значений (рис.4). В результате перемножения суммы актива и пассива факторов влияния получили величину индекса динамики. Факторы с высоким индексом динамики могут служить рычагом для выхода из тупиковых ситуаций и называются динамичными. При делении суммы актива на сумму пассива получили величину индекса импульса. Факторы с высоким значением индекса импульса называются импульсивными - оказывающими сильное влияние на систему, но и сами независимыми от других факторов.

26 27 28 29 30 31, 33 34 33 36 371 38 39, 40 Сумма | млива \

0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 в 0 0 0

1 1 0 1 1 1 1 1 а 0 0 0 0 2 г '7

2 2 0 2 0 1 0 2 0 0 1 1 1 0 г 32

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 в 0 0 0" 12

1 1 3 2 0 1 0 2 1 1 2 2 2 0 г =5

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0' 4

3 1 1 2 1 1 0 3 0 0 7 3 3 2 0' *Ц

1 2 0 1 2 1 0 3 0 0 3 3 3 2 1'

0 1 0 ¡> 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2' 13

1 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0' 16

1 1 1 1 0 0 0 0 1 1 I 1 1' 28

2 3 2 2 2 1 1) 2 0 0 1 1 1 1 2' ,:л

1 1 1 2 1 г 0 1 1 1 0 в 0 1 У 4Х

2 1 1 1 0 1 2 2 0 0 1 0 0 I 2' 34

2 1 1 1 0 1 1 2 I 1 и 1 0 1 2' 33

0 1 1 1 0 1 1 2 1 т 0 0 1 1 2" 34

0 1 0 1 0 1 2 2 0 0 1 « 0 0 3' 32

3 1 0 1 0 1 1 2 0 0 0 I 0 1 2'

0 1 1 1 0 1 1 2 0 0 0 0 1 1 3'

« 1 3 1 1) п 1 1 II 11 3 и 0 3 II' 2У

3 1 1 1 0 0 2 1 0 0 0 3 3 3 0' Л

1 г 0 1 0 0 1 1 0 0 2 1 1 3 0'

1 1 1 1 1 2 2 3 0 0 1 1 1 0 3" 44

1 з 2 2 > 1 2 1 1 1 2 2 2 0 1 Л?

0 1 1 1 1 1 1 > 1 2 Г) 0 3 3 0'

1 1 2 1 1 1 2 1 2 0 0 3 0' 33

1 3 2 0 1 1 0 I 0 1 0 0 2 0'

0 3 1 1 0 1 1 1 0 2 0 0 2 0' 28

1 1 1 3 2 1 1 0 0 1 1 1 1 0' 29

1 1 2 2 3 2 2 0 0 3 3 3 2 1' 4$

1 1 1 3 3 1 2 о 0 0 0 0 2 0* зп

2 1 2 1 2 1 2 2 1 л 3 3 2 а' 3<?

2 1 1 1 2 1 0 1 1 2 ■у 7 7 0' * ;

1 1 ? 0 1 0 1 1 0 \ 1 1 1 0' 22

1 1 и и 1 0 0 1 0 1 1 I 1 0" 2«

0 1 1 2 2 3 0 1 1 1 0 0 2 I' 32

2 1 I 2 г 3 1 2 1 1 0 0 2 1' 37

0 1 1 2 г 3 1 2 1 2 0 0 у Г 55

2 1 1 2 1 3 2 3 0 0 1 1 1 3'

Индекс Ни [-.'КГ

2 О

О О О «

I)

О О

0

1 (I

о а о о о о и о о

2 О I 1

1 О

1 о

2 г

0 1 [ 1

'} о

1 о 1 2

1 О о 1

0 1

2 О 2 О 2 О 2 О

1 1 14"

3 1

О о о о

2 3 О

О

в О О 2 2 1 О О

0 о

1 1 2 1 1 О 1 О

2 О 1 О

0 в

1 О

1 1

1 1

(1 О 2 О 2 О О

2 О 2 в

0

1 1

О

ООО

г г

1 £ 2 2

2 2

1 1

0 0 1

1 1 I ООО

2 3 0 О О 1 О 1 1 О I о

0 I о

1 1 2 2 1

3 1 1 2 ООО

О

0

1

О

о о

О I О 1

о о

ООО

0 о л

1 2 1

2 3 1 О 1 О

0 0 3

1 1 2

2 1 1 ООО О 0 1 ООО 0 0 1 О О 1 ООО

о о

0 0 1

0 о 1 2 2 1

1 I 2 1

1

1 1

1

3 О 3 о о о

0

1 1 1

0

1

25'-ц'2х' 9*

О

0

1

о о о о

о о о о о о о о

О О 1 0 0 1 0 0 2 ООО ООО 0 0 2 О О 1

2 2 2 2

0 0 0 1

0 0 0 2

0 0 0 0

2 1 2 в

I) о о о о

1 1 1 1

1 ]

2

1

1 1 1

1

1 1

0 0 2 1 0 0 0 3 О О 1

1 1

О о

1 1

2 2 1 I 1

1

О

2

0 2

1

О О

о о о о 2 1 1 1 1 1 1

! Л

2 О

1

3 3 3 3 3

3 I

О 1

0 0 1

1 О 2 О 0 1 0 0 1

110 0 1

О 1

о о о о о о 0 1

о о

О О 1

1 о

о о

о о 2 о 2

0

3 2

1

1 1 1 1

о 2 о о

3 I) о О 3

I 1 1 1

1 2 1 2 1 1 1 2 1 0 I О 1 2

10001222212120 л 002220 '

1.; 1Л' ': 21'!•>' --""г- " ч<*и;'!" • •"г '-' '

Рис. 3. Матрица прямого влияния факторов

3,50 0.88 0.65

0,«6

1,«2 0.15 0.98 0.82 0.2? 4,«О 1,12 0.85 1,50 3.78 2.54 2,«2 0.82 0Ж> 0.84 1,71 1.58 3.60 1.20 1.28 0.73 0,73 0.7« 0,74 0.5-1.08 0.71 1.56 0,62 1.4" 1.25 «.«6 1,00 1.03 0.90 1,34

504

168.00 104.00

ЗО&Ов

429.Р0 4-12.00

4У3.1И1

з«а.<ю

33i.H0 32X00

30 21 14

38

5

39 5

13 19

40 28

37

33 32

23

15 11 31 27

34 8

3

9

16

4 2« 1« 17 22 12

2

35

36

24 20 19

1

10

AS сум мл шша

AWPS

t,

I

.f.

max AS

^ /, \ динамичные

\

И WAS

w w m^rfm о«« >»»» ян »>» w Ч«* w w w »♦» •

A..__. „„ „______. _ „

буферный % реактивные

■•<* »........ ... .. . ........

щ,« PS

ы.

MWPS

PS-tyMHrt яйсснва

Рис. 4. Характеристика факторов влияния

Расчеты показывают, что реактивные факторы выявляются через небольшую сумму актива и высокую сумму пассива. Они влияют на систему довольно слабо, однако подвержены сильному влиянию со стороны остальных факторов. Если изменяется система, то и у этих факторов происходят серьезные изменения. Данные факторы являются индикаторами.

Буферные факторы влияния определялись нами по незначительным суммам актива и пассива. Они меньше всего влияют на систему и почти не подвержены влиянию. Изменение системы влияет на них довольно слабо или с большим временным лагом.

Следует отметить, что значения внутри нейтральной области находятся в переходной зоне четырех ранее описанных областей. Их характерные свойства нельзя однозначно установить.

В качестве ключевых факторов были выделены показатели с высоким индексом динамики и одновременно высокой суммой актива.

Для определения косвенных влияний в ходе исследования был использован MIC-MAC-метод (matrice d'impacts croises - multiplication appliquee a un classement), разработанный французскими учеными Годе и Дюперра (Godet und Duperrin). Суть метода заключается в перемножении матриц. При этом рассматривается цепь влияний и обратная реакция. Центральное значение имеет понимание того, что с удлинением цепочки очередности факторов влияния довольно скоро стабилизируется сумма актива и пассива. После двух- и трехкратного перемножения матриц еще можно рассчитывать на существенные изменения. Как правило, уже после

четырехкратного перемножения изменений больше не наблюдается. Технически косвенные взаимные связи учитываются через процесс перемножения матриц. Начальной матрицей является матрица прямого взаимного влияния с суммами актива и пассива.

Сделаное сравнение очередности показывает, что косвенная взаимная связь на четвертой ступени по сравнению с взаимной связью на третьей ступени уже больше не приводит к изменениям.

Полученные результаты косвенных влияний с их прямыми влияниями представлены в виде графика (рис. 5).

................................... ........................................................................................■.....5 ■ 35 ...» Г. ю 4

11. 17 ♦ * ♦ : ■ ■ ж 28

, " Ч * 26 , .

»4 « V I® 1.Е

21 1 * за,."* - 23 7 Зп >'»40 5 '>>>24 * 18 22 ." ' " -43 : -зГ «"'30 . ** 8 * "27 :

о 5 10 15 20 25 30 35 40

Косвенные связи

Рис. 5. Сравнение прямых и косвенных связей факторов влияния

|

Факторы влияния представлены нами в виде ранга прямых и косвенных связей (по оси X откладывается ранг косвенных связей, а по оси У - прямых связей). Основной целью сравнения является выявление скрытых ключевых факторов, у которых невысокий ранг прямых связей, но высокий ранг | косвенных связей. В нашем случае доминирует полное согласие между прямыми и косвенными связями, скрытые ключевые факторы отсутствуют. Все факторы расположены рядом с главной диагональю. Исключение составил лишь 27 фактор, получивший на основе прямых связей высокую оценку, однако, с учетом косвенных связей оказался переоцененным. Данный фактор поэтому не был включен в список ключевых. Список ключевых факторов пополнился факторами с высокой величиной индекса импульса и высокой суммой актива.

В результате при помощи системы грид, М1С-МАС анализа и анализа прямых и косвенных связей был определен состав ключевых факторов, использованных в дальнейшем для построения сценариев (табл. 1). Факторы представлены под своими номерами с целью однозначной идентификации и в порядке убывания индексов динамики и импульса.

Таблица 1- Ключевые факторы влияния

№ Фактор

39 Затраты на производство сельскохозяйственной продукции в Ленинградской области

33 Инвестиции в сельскохозяйственные здания и оборудование

5 Субвенции

24 Количество сельскохозяйственных организаций в Ленинградской области

7 Развитие аккредитования

12 Развитие сельских территорий

23 Диспаритет цен

40 Доля прибыльных сельскохозяйственных организаций

32 Использование генетически модифицированных организмов

30 Качество трудовых ресурсов

14 Потребление на душу населения овощей и картофеля

22 Динамика цен на энергоносители

1 Расширение участия в транснациональных продовольственных организациях

16 Потребление на душу населения молока и говядины

15 Потребление на душу населения яиц и мяса птицы

На наш взгляд, выявленные факторы влияния действительно являются определяющими развитие сельского хозяйства Ленинградской области. Мнения экспертов подтвердили важность и правильность выбора ключевых факторов развития региона.

В ходе сценарного прогнозирования нами были пройдены два этапа: подготовка ключевых факторов и формирование проекций будущего. При подготовке ключевых факторов было определено их фактическое состояние и будущее возможное развитие. Для каждого ключевого фактора определялись признаки для их описания. На основе данной информации формировались проекции будущего развития каждого из факторов.

В процессе формирования проекций будущего выполнено определание, выбор и их обоснование. Исходя из фактического состояния, на этапе сценарного прогнозирования были сформированы для каждого фактора проекции будущего. При нумерации проекций факторов использовались буквенные обозначения. Для разработки сценариев было проведено согласование проекционных групп.

Далее для выявления согласованности между отдельными проекциями формировалась треугольная матрица на основе опроса экспертов. Связь между двумя проекциями была выражена количественно: полная несогласованность -1; частичная несогласованность - 2; нейтрально или независимо - 3; взаимовыгодно - 4; очень благоприятно - 5.

На базе матрицы согласованности с использованием методов кластерного анализа из проекций формировались предварительные сценарии,

В рассматриваемом случае результатом расчетов явились два сценария, согласованых и по отношению друг к другу относительно независимых (табл. 2 иЗ).

гал з« зз.'< ги ил "л и: » уа ив 2« гзв гзс о «в ал з;= :ов ггл ггв ч 18 -ел •йэ и* -а 1« ив м :в

35 А

3) в

$5 А - 3

23 в »

12 А ^ г 4 з

12 В 3 4 3 4

к с 2 з г з

б А ¿ 3 4 3 ^32

В 14 2 3 2 5 4

24 А 1 3 3 4 5 3 4 с 2 24 В {343:4224

В 5....... Т >.....1 <Н 5 4 4 4 4 <1

2! ......с .....|..... 5 4 1 4 5 ; ...... 6 5

¡1111 хх.л.....■• 4 3 5 3"; 4 5 5 2 3 -

......... в.........е...... 2 3 А 3 2 А 2 1 5 3 1

31 ......к..........;...... 4 3 5 3 3 А "з" ТТ. 2 3 А 5 3

32 в ; 3 3 5 3 3 £ 4 XI 4 3 с 3 4

31 А А 2 4 5 4 2 5 3 3 3 2 5 ■» 2 4

в с 2 4 ; 4 2 ; 3 о 4 3 с 2 5 ; 4

ши А А | з"Тз Г}" 3 3 А 2 2 | 4 3 2 2 4 : з 3 :

в £ г з 5 3 3 е - 1 5 ^ 1 5 : 3 3 :

гг С 5 4 з ; 3 3 ; 3 4 3 3 А 4 2 : 3 3 1

НИ а 2 4 3 - 3 2 1 4 3 2 3 А 4 '- 2 4 2 3 3 £

: в 4 2 3 5 3 12 ; 3 3 4 3 2 3 3 = 3 3 : 3 2 1

15 а 5 5 2 ' 3 4 а 2 5 Г 2 3 а 5 ■> '- 2 5 £ 3 3 1 3 3

в 5 2 3 5 3 3 2 4 4 3 3 2 4 3 Н 3 4 3 3 2 3 3

15 а ■ 5 2 2 3 4 А 2 ' 2 3 « ' 4 3 ' 2 5 С 3 3 : з 3 3 3

15 в с ..[г Л 3 | 5 3 3 2 4 4 3 3 £ 4 3 ; з 4 3 3 н 3 3 3 3

1ШШ1 ......а..........£...... XI . ;...3 Т.1 3 1 2 5 4 3 3 3 2 3 4 : : 2 3 С. 3 3 ; 3 3 3 3 3 3

(4 Т' г : 4 Г 5 з Г з 2 0 4 3 2 2 4 .. __.. ^ 3 г 3 3 н 3 3 3 3 3 3

а | 4 3 2 XI4 " V" А : 3 х 2 " б т.|Х 4 1 3 3 I 2 4 4 3 4 3 4 ;

г . ...в...'. XI 1 ..» ! .# ОС 3 3 5 4 хт 4 3 3 3 3 т±£ 3 н X * . 1 3 3 3 3 3 з з г

Рис. 6. Согласованность проекций факторов влияния

Таблица 2 - Сценарий 1: Сельское хозяйство, интегрированное

в международный рынок

N2 Описание сценария

1А Российская Федерация до 2020 года примет участие в работе транснациональных продовольственных организаций как полноправный член

5В Субвенции будут расти медленнее (около 7% в год)

7А Субсидирование процентных ставок по кредитам для сельскохозяйственных организаций Ленинградской области будет расти на 10% в год

12С Смертность среди сельского населения и миграционные процессы снизятся по сравнению с предыдущим периодом

14А Потребление картофеля и овощей до 2020 года останется прежним

15А Потребление яиц и мяса птицы до 2020 года будет увеличиваться на 2% в год

16А Потребление молока и говядины до 2020 года будет увеличиваться на 3% в год

22С Цены на энергоносители для сельского хозяйства (ГСМ и электричество) будут ус о чттчий^ться не так сильно как прежде

23 С Диспаритет цен улучшиться за период до 2020 года по сравнению с 2010 годом

24А Количество сельскохозяйственных организаций в Ленинградской области останется постоянным

ЗОА Соотношение между руководящими кадрами/специалистами и рабочими останется прежним

32А Использование генетически модифицированных организмов в сельском хозяйстве Ленинградской области станет стандартом

ЗЗА Инвестиции в сельскохозяйственные здания и оборудование будут увеличиваться до 2020 года сильнее, чем за период с 2000 до 2010 гг.

39В Затраты на производство сельскохозяйственной продукции сельскохозяйственных организаций Ленинградской области будут расти до 2020 года так же, как и в период с 2000 по 2010 гг.

40А Доля прибыльных сельскохозяйственных организаций в Ленинградской области останется на прежнем уровне, примерно 80%

Первый сценарий развития сельского хозяйства Ленинградской области, получивший название «Сельское хозяйство, интегрированное в международный рынок», предполагает, что окружающая среда для развития сельского хозяйства будет подвержена сильному влиянию благодаря вступлению Российской Федерации в транснациональные продовольственные организации со всеми правами и обязанностями полноправного члена данной организации. Прежде всего, это приведет к сокращению роста субвенции примерно наполовину, однако субсидирование процентных ставок по кредитам для сельскохозяйственных организаций останется прежним, чтобы обеспечить необходимые инвестиции для модернизации предприятий. Количество сельскохозяйственных организаций меняться не будет, численность сельского населения будет и дальше снижаться, но медленнее, чем прежде. Спрос на сельскохозяйственную продукцию в целом вырастет, потребление молока и мяса КРС будет расти ежегодно на 3%, а яиц и мяса птицы будет повышаться на 2% ежегодно, потребление картофеля и овощей не изменится. Необходимый рост количества потребляемой сельскохозяйственной продукции будет покрываться за счет роста продуктивности и урожайности, вызванных использованием генетически модифицированных организмов в сельском

хозяйстве. Утечка специалистов из сельского хозяйства может быть приостановлена, и доля руководящих работников и специалистов от общего числа сотрудников останется без изменений. Общие затраты предприятия будут расти до 2020 года как и в среднем за последние 10 лет. Затраты на энергоносители для сельскохозяйственных организаций с учетом субвенций будут расти медленнее, чем в последние годы, по причине улучшения диспаритета цен, что, с другой стороны, приведет к тому, что доля прибыльных предприятий останется на прежнем уровне - примерно 80% от всего количества сельскохозяйственных предприятий. В свою очередь улучшение положения сельскохозяйственных организаций приведет к стабилизации положения в сельских поселениях.

Второй сценарий развития сельского хозяйства Ленинградской области, обозначенный как «Устойчивое развитие сельского хозяйства с государственной поддержкой», предполагает задержку со вступлением в транснациональные продовольственные организации, и до 2020 года Российская Федерация будет находиться в переходном статусе, который оставляет возможность сохранения особой защиты национального сельского хозяйства. Это не приведет к сокращению роста субвенций, они будут расти прежними темпами. Этот сценарий также предусматривает увеличение инвестиций в здания и технику. Количество сельскохозяйственных организаций в Ленинградской области будет из года в год постоянно снижаться. Численность сельского населения также будет снижаться прежними темпами, однако возможно и ускорение процессов сокращения сельского населения в Ленинградской области.

ТаблицаЗ - Сценарий 2: Устойчивое развитие сельского хозяйства _с государственной поддержкой_

№ Описание сценария

1В Участие РФ в транснациональных продовольственных организациях откладывается

5А Субвенции будут увеличиваться так же (около 14% в год)

7А Субсидирование процентных ставок по кредитам для сельскохозяйственных организаций Ленинградской области будет повышаться па 10% в год

12А Смертность среди сельского населения и миграционные процессы усилятся по сравнению с предыдущим периодом

12В Смертность среди сельского населения и миграционные процессы останутся на прежнем уровне

14А Потребление картофеля и овощей до 2020 года останется прежним

14В Потребление картофеля и овощей будет повышаться на 1 % в год в период до 2020 года

15А Потребление яиц и мяса птицы до 2020 года будет увеличиваться на 2% в год

16А Потребление молока и говядины до 2020 года будет увеличиваться на 3% в год

16В Потребление молока и говядины до 2020 года будет увеличиваться на 1% в год

22А Цены на энергоносители для сельского хозяйства (ГСМ и электричество) будут увеличиваться как прежде (примерно на 20 % в год)

22В Цены па энергоносители для сельского хозяйства (ГСМ и электричество) будут увеличиваться сильнее, чем прежде

23В Диспаритет цен не изменится в период до 2020 года

Окончание таблицы 3

24В Количество сельскохозяйственных организаций в Ленинградской области будет медленно снижаться (примерно на 0,5% в год)

ЗОА Соотношение между руководящими кадрами/специалистами и рабочими останется прежним

ЗОВ Обеспеченность руководящими кадрами/специалистами сельскохозяйственных организаций Ленинградской области снизится

32А Использование генетически модифицированных организмов в сельском хозяйстве Ленинградской области станет стандартом

32В Использование генетически модифицированных организмов в сельском хозяйстве Ленинградской области до 2020 года останется, как и прежде на низком уровне; будет сопротивление внедрению генетически модифицированных организмов

33 А Инвестиции в сельскохозяйственные здания и оборудование будут увеличиваться до 2020 года сильнее, чем за период с 2000 до 2010 гт.

39А Затраты на производство сельскохозяйственной продукции сельскохозяйственных организаций Ленинградской области будут расти до 2020 года сильнее, чем за период с 2000 по 2010 гг.

40В Доля прибыльных сельскохозяйственных организаций в Ленинградской области снизится до 2020 года, примерно до 70%

Использование генетически модифицированных организмов в сельском хозяйстве будет ограничено с учетом интересов национальной экономики. Использование в сельском хозяйстве высококвалифицированных работников будет прежним. Общие затраты будут расти быстрее, чем раньше, причем особенно сильно будут расти затраты на энергоносители по причине роста цен на них. Таким образом, не улучшится и диспаритет цен. В результате это приведет к снижению количества прибыльных предприятий в сельском хозяйстве Ленинградской области.

По какому из этих сценариев будут развиваться события, зависит, прежде всего, от успехов агрополитических мероприятий, а также от общего экономического развития страны. Как показывает заключительный анализ ключевых факторов, в первую очередь фактор затрат является основным условием более высокой динамики системы в целом. Чтобы повысить продуктивность и урожайность, необходимы инвестиции в здания и технику, для которых в свою очередь предпосылкой является агрокредитование. Чтобы улучшить диспаритет цен, обеспечить население продуктами питания по доступным ценам и повысить самообеспеченность собственными продуктами питания в противовес импортным продуктам, обязательно необходим импульс в виде целевых субсидий.

В долгосрочной перспективе можно увидеть предпосылки для успешного развития сельского хозяйства Ленинградской области в удовлетворенном спросе потребителей на качественные и недорогие продукты питания. Для этого важны, прежде всего, покупательная способность широких слоев населения и положительное развитие всей экономики страны.

На базе полученных сценариев развития сельского хозяйства Ленинградской области в работе был выполнен трансфер сценариев на примере

конкретной сельскохозяйственной организации с использованием SWOT -анализа.

Основные выводы и предложения заключаются в следующем:

1.Для целей стратегического прогнозирования и управления производством могут быть использованы формализованные и интуитивные методы с учетом их особенностей и сферы приложения. Сценарный подход имеет значительные преимущества при прогнозировании стратегического развития производства и позволяет использовать взаимозависимые факторы, выраженные количественными и вербальными величинами.

2. Детальное изучение теоретических основ построения сценариев, отечественного и зарубежного опыта сценарного прогнозирования сделало возможным разработку этапов проведения сценарного анализа на материалах сельскохозяйственной отрасли АПК Ленинградской области.

3. Оценка состояния и динамики развития сельского хозяйства Ленинградской области позволила выделить основные направления, на базе которых был сформирован каталог факторов влияния и разработаны проекции для будущих сценариев.

4. Результатом анализа прямого и косвенного влияния факторов, входящих в каталог, состоящего из 40 различных факторов, стал выбор ключевых величин, определяющих стратегическое развитие сельскохозяйственной отрасли АПК Ленинградской области.

5. Проекции будущего развития ключевых факторов, разработанные с учетом состояния и динамики развития сельского хозяйства региона последних лет, были проверены на их взаимную согласованность и стали основой для формирования сценариев.

6. Инструментом формирования сценариев на базе матрицы согласованности проекций будущего развития ключевых факторов является кластерный анализ. Получены два сценария развития сельского хозяйства Ленинградской области до 2020 года с использованием метода кластеризации одиночной связи.

7. Одним из инструментов трансфера полученных сценариев является SWOT-анализ, позволяющий оценить шансы и риски сельскохозяйственной организации, расположенной в исследуемом регионе, в зависимости от сценария развития и имеющихся возможностей. Трансфер сценариев был осуществлен для сельскохозяйственной организации Ленинградской области, находящейся в пригородной зоне.

8. Апробированный на статистическом материале сельскохозяйственной отрасли АПК Ленинградской области, сценарный подход является универсальным и может использоваться при прогнозировании направлений стратегического развития производства на региональном и федеральном уровнях.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Статьи, опубликованные в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1.Беляков A.B., Кордович В.И. Выбор ключевых факторов влияния для разработки сценариев // Известия СПбГАУ. - 2011. - №22. - 0,6 п.л. (авторские -0,3 п.л.)

2.Беляков A.B., Кордович В.И. Применение техники сценарного анализа в сельском хозяйстве // Известия СПбГАУ. - 2010. - №21. - 0,7 п.л. (авторские -0,35 п.л.)

3.Беляков A.B., Дибиров A.A. Некоторые особенности конкурентоспособности сельхозпредприятий Ленинградской области РФ // Известия СПбГАУ. - 2009. - №16. - 0,2 п.л. (авторские - 0,1 п.л.)

4. Беляков A.B. Подготовка специалистов для АПК как элемент государственной аграрной политики // Известия СПбГАУ. - 2007. - №6. - 0,4 п.л.

5.Беляков A.B., Афанасьев A.B., Минин В.Б. Нормативно-правовая база органического сельского хозяйства // Известия СПбГАУ. — 2008. - №8. - 0,4 п.л. (авторские - 0,1 п.л.)

6. Беляков A.B., Афанасьев A.B., Минин В.Б. Базовые принципы системы экологического менеджмента // Известия СПбГАУ. - 2008. - №10. - 0,3 п.л. (авторские - 0,1 п.л.)

7. Беляков A.B., Лукичев П.М. Проблемы обеспечения продовольственной безопасности России в условиях мирового финансового кризиса // Известия СПбГАУ. - 2008. -№11.- 0,3 п.л. (авторские - 0,15 п.л.)

8.Беляков A.B., Дибиров A.A. Состояние и основные проблемы продовольственной безопасности Северо-Западного Федерального округа РФ // Известия СПбГАУ. - 2009. - №15. - 0,5 п.л. (авторские - 0,25 п.л.)

Статьи, опубликованные в других изданиях

9. Беляков A.B. Университетские комплексы и кадровая политика в АПК. // Известия Международной академии аграрного образования. - 2008. - №2. -0,25 п.л.

10. Беляков A.B. Кадровое обеспечение АПК и тенденции развития средних специальных учебных заведений. Научное обеспечение развития АПК в условиях реформирования. СПбГАУ 2008. - 0,1 п.л.

П.Беляков A.B., Волков А.И., Минин В.Б. Законодательное обеспечение экологически чистого производства сельскохозяйственной продукции. Сборник тезисов IX Международного экологического форума «День Балтийского моря». - СПб.: ООО «Издательство «Диалог», 2008. - 0,3 п.л. (авторские - 0,1 п.л.)

12.Беляков A.B., Орлов И.В. Экологическая компонента бизнес-планирования // Известия Международной академии аграрного образования. -2008. - №12. - 0,3 п.л. (авторские - 0,15 п.л.)

13.Беляков A.B., Минин В.Б., Волков А.И. Обеспечение конкурентоспособности агропроизводства в Ленинградской области//

Международный агропромышленный конгресс. Устойчивое развитие сельских территорий страны и формирование трудового потенциала АПК в XXI веке. СПб.: 2008.-0,3 п.л. (авторские-0,1 п.л.)

14. Беляков А.В., Дибиров А.А. Повышение конкурентоспособности сельхозпредприятий как фактор устойчивого развития сельских территорий. «Устойчивое развитие сельских территорий страны и формирование трудового потенциала АПК». СПб.: Ленэкспо, 2008. - 0,3 п.л. (авторские - 0,15 п.л.)

15. Беляков А.В., Минин В.Б., Волков А.И. Базовые принципы экологизации и обеспечение конкурентоспособности агропроизводства в Ленинградской области. «Устойчивое развитие сельских территорий страны и формирование трудового потенциала АПК». СПб.: Ленэкспо, 2008. - 0,3 п.л. (авторские - 0,1 п.л.)

16. Беляков А.В. Государственное регулирование производства органической сельскохозяйственной продукции в РФ/Сельскохозяйственные вести.-2008,-№11.-0,25 п.л.

17. Беляков А.В., Минин В.Б. Возможности создания системы продвижения «органической» продукции от производителя к потребителю // Сборник тезисов X Международного экологического форума «День Балтийского моря». - СПб.: ООО «Макси-Принт», 2009. - 0,2 п.л. (авторские -0,1 п.л.)

18. Беляков А.В., Орлов И.В. Особенности учета экологических аспектов при финансовом планировании производственной деятельности сельхозпредприятий// Научное обеспечение развития АПК в условиях реформирования. Сборник научных трудов СПбГАУ, 2009. - 0,2 п.л. (авторские - 0,1 п.л.)

19. Реформирование и развитие российского АПК - федеральный и региональный уровни. Reforming and development of the Russian agro-industrial complex: federal and regional levels. B.A. Ефимов, M.B. Москалев, П.М. Лукичев, А.В. Беляков, Т.Г. Виноградова, Л.В. Хоменок - Уппсала: SLU, 2009 - 2,7 п.л. (авторские - 0,45 п.л.)

20. Развитие сельского хозяйства Ленинградской области в условиях трансформационной экономики. Agricultural development in Leningrad Oblast under conditions of economy in transition. B.H. Суровцев, Ю.В. Никулина, M.A. Пономарева, E.H. Частикова, П.М. Лукичев, А.В. Беляков. - Уппсала: SLU, 2009. - 5,7 п.л. (авторские - 0,4 п.л.)

21. Состояния и тенденции в развитии малых форм хозяйствования в Ленинградской области. The State and Tendencies in Developing Small Forms of Economy in Leningrad Oblast. А.А. Дибиров, E.A. Шепелева, Р.И. Степанова, А.И. Сорокин, Т.С. Ковалева, А.В. Беляков, - СПб, 2009. - 1,5 п.л. (авторские -0,25 п.л.)

22. Беляков А.В., Орлов И.В. Business planning usage by different scale agricultural producers. Field investigator. Almanac. International association on mechanization of field experiments. North-West research institute of agricultural engineering and electrification. - СПб, 2008. - 0,2 п.л. (авторские - 0,1 п.л.)

Подписано в печать 25.10.2011 Формат 60x90 Vis Печать трафаретная. 1,0 усл. п. л. Тираж 100 экз.

_Заказ №11/10/31_

Отпечатано с оригинал-макета заказчика в НП «Институт техники и технологий» Санкт-Петербург - Пушкин, Академический пр., д.31, ауд. 715

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидата экономических наук, Беляков, Андрей Валерьевич

Введение

1. Теоретические и методологические подходы к прогнозированию

1.1. Интуитивные и формализованные методы прогнозирования

1.2. Особенности сценарного подхода как инструмента прогнозирования

1.3. Техника построения сценариев

2. Оценка состояния и динамика развития сельского хозяйства Ленинградской области — как базы для сценарного прогнозирования

2.1. Общее состояние сельского хозяйства Ленинградской области

2.2. Анализ состояния животноводства Ленинградской области

2.2.1. Молочное животноводство

2.2.2. Производство говядины

2.2.3. Свиноводство

2.2.4. Птицеводство

2.3. Анализ состояния растениеводства Ленинградской области

2.4. Кадровая обеспеченность и социальное развитие Ленинградской области

2.5. Государственная поддержка сельского хозяйства

2.6. Внешнеэкономическая деятельность Ленинградской области

3. Разработка и апробация техники построения сценариев для прогноза развития сельского хозяйства Ленинградской области

3.1. Создание каталога факторов влияния на развитие сельского хозяйства Ленинградской области

3.2. Определение ключевых факторов развития сельского хозяйства Ленинградской области

3.2.1. Анализ прямого влияния факторов

3.2.2. Определение косвенных влияний факторов

3.2.3. Выявление ключевых факторов из прямых и косвенных влияний факторов

3.3. Прогноз развития сельского хозяйства Ленинградской области на основе сценариев

3.4. Формирование сценариев развития сельского хозяйства Ленинградской области

3.5. Описание сценариев

3.6. Трансфер сценариев 125 Заключение 136 Список использованных источников 138 Приложения

Диссертация: введение по экономике, на тему "Прогнозирование направлений стратегического развития производства"

Актуальность темы исследования,

Отличительной чертой сложно формирующихся в стране рыночных отношений является то, что любое предприятие вне зависимости от формы собственности развивается как экономически и юридически самостоятельный субъект. Динамика рыночных отношений приводит к необходимости во многом по-другому рассматривать проблемы управления его финансово-хозяйственной деятельностью. Научно-технический прогресс и конъюнктура внешней среды заставляют современные предприятия превращаться во все более сложные системы. Для обеспечения управляемости таких систем необходимы- новые методы, соответствующие сложности внешней и внутренней среды предприятий. Все отмеченное выше непосредственно относится к предприятиям аграрного сектора экономики, которые имеют сложную разветвленную1 организационную* структуру, включающую не только производственные подразделения, но и социально-бытовую сферу. По этим причинам традиционные приемы менеджмента, которые ограничиваются раздельным рассмотрением отдельных частей системы (производство, организация; маркетинг и др.), уже не являются оптимальными инструментами прогнозирования и управления. Предприниматели и руководители должны видеть, комплексную систему в целом, для того чтобы охватить, ключевые связи системы и иметь возможность принимать оптимальные решения. В связи с этим особо актуальным является использование техники построения сценариев как метода прогнозирования и подготовки информации для принятия управленческих решений. Сценарий - это доступное для понимания описание возможной ситуации в будущем, которое базируется на комплексной системе величин влияния и предполагает изначально многовариантное будущее. Основной идеей является отсутствие точечных прогнозов. Результатом является несколько вариантов развития будущего с различной достоверностью:

В последнее время использование сценарного анализа приобрело особое значение, что непосредственно связано с последствиями финансового кризиса; Так ряд европейских банков был протестирован на устойчивость в кризисных ситуациях и основу этого исследования: составляли различные сценарии развития по ряду выбранных факторов:

Необходимость и актуальность использования, сценариев, в настоящих условиях можно объяснить.различными причинами. Основные из них:. повышение нестабильности внешней; среды выдвигает дополнительные требования к системе управления сложными»системами;

- усложнение систем: управления влечет за собой необходимость совершенствования системы планирования; недостаток: релевантной информации требует построения-, специальной системы информационного обеспечения у правления;

- наметившееся; стремление к синтезу, интеграции различных областей знания и деятельности.

Эти причины подтверждают актуальность , построения иг обоснования; прогнозных сценариев развития, что и обусловливает выбор темы научного исследования.

Степень изученности проблемы; Теоретические и методологические основы прогнозирования! с использованием^ техники, построения; сценариев представлены в работах зарубежных и- отечественных авторов; таких как: Портер М., Линдгрен М., Бандхольд X., Рингланд Дж., Акофф Р.Л., Гауземайер Ю., Пласс К., Венцельманн К., Мислер-Бер М., Гайдаенко А.А., Исламова А.И., Лаева Т.В., Личко К.П., Иодоляк И;, Соложенцев Е.Д., Шибалкин О.Ю., Юдицкий А. и др.

По данной проблематике очень немного трудов в российской экономической литературе, практически отсутствуют работы, посвященные вопросам разработки и использования сценарного метода построения прогнозов, который в настоящий момент, по нашему мнению, является наиболее актуальным, так как позволяет использовать взаимовлияющие факторы, имеющие количественное и вербальное выражение. В работах, посвященных сценарному прогнозированию, в большинстве случаев использовались формализованные методы обработки данных, включающие методы моделирования и прогнозной экстраполяции, являющимися традиционными для отчественной и зарубежной экономической.науки. Все вышеизложенное предопределило выбор темы диссертационного исследования.

Цель и задачи исследования. Основная цель диссертационного исследования состоит в научной и практической оценке методов, прогнозирования, с использованием сценарного подхода в , условиях нестабильной окружающей среды и апробации технологии построения сценариев ,на примере сельского хозяйства АПК Ленинградской области.

Достижение указанной цели обусловило решение следующих задач: обобщить теоретические и методологические подходы к прогнозированию, выявить сравнительные преимущества сценарного подхода в условиях нестабильной окружающей среды;

- разработать концепцию построения сценариев как инструмента прогнозирования в условиях реформирования организации и рассмотреть основные виды сценариев;

- оценить состояние и динамику развития сельского хозяйства Ленинградской; области, выявить основные направления развития с. целью; формирования каталога факторов влияния для сценарного прогнозирования;

- сформировать, каталог факторов влияния на динамику развития сельского хозяйства региона и определить ключевые факторы;

- разработать проекции будущего развития ключевых факторов влияния в регионе;

- сформировать сценарии развития сельского хозяйства Ленинградской области и разработать практические рекомендации по их внедрению на отраслевом и локальном уровнях.

Предмет и объект исследования. Предметом исследования явились экономические отношения, закономерности развития, факторы, влияющие на развитие сельского хозяйства Ленинградской области. Объект исследования - сельскохозяйственное производство АПК Ленинградской области, состояние и динамика развития основных хозяйствующих элементов' и рыночной инфраструктуры.

Теоретическая, методическая-и информационная основа исследований. Теоретической, методологической и информационной* основой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых по исследуемым в диссертации вопросам. Источниками информации для анализа состояния, сельского хозяйства Ленинградской области послужили данные Федеральной-службы статистики Российской Федерации, государственной« статистики по г. Санкт-Петербургу и Ленинградской области; Министерства сельского хозяйства РФ, Комитета по агропромышленному и рыбохозяйственному комплексу Ленинградской области; нормативно-справочная- и специальная литература; публикации научно-исследовательских учреждений.

Вг процессе исследования использованы следующие методы: абстрактно-логический, монографический, экономико-статистический, математической статистики, сравнительный анализ, расчетно-конструктивный, экспертных опросов и др.

Научная новизна исследования. В диссертационной работе получены следующие теоретические и практические результаты, определяющие научную новизну, являющуюся предметом защиты: определены основные преимущества методики сценарного прогнозирования как наиболее эффективного инструмента управления в условиях нестабильной окружающей среды;

- установлены тенденции и динамика основных направлений развития сельского хозяйства Ленинградской области с целью формирования каталога факторов для реализации сценарного прогнозирования;

- апробирована методика построения сценариев на примере сельскохозяйственного производства АПК Ленинградской области;

- разработаны основные направления развития сельского хозяйства Ленинградской области и практические рекомендации по использованию сценарного прогнозирования в условиях нестабильной окружающей среды.

Практическая значимость работы. Практическая значимость работы состоит в возможности использования результатов исследования:

- в деятельности информационно-консультационных служб отрасли сельского хозяйства;

- в качестве основы для разработки бизнес-планов, и повышения эффективности долгосрочного планирования сельскохозяйственными организациями Ленинградской области;

- при планировании развития сельского хозяйства Ленинградской области и принятии решений руководящими работниками;

- для учебного процесса системы подготовки и переподготовки специалистов агропромышленного комплекса; для составления электронных учебников при создании информационной базы дистанционного обучения.

Апробация работы и публикации. Результаты исследований явились основой для:

- участия в работе научно-практических конференций различного уровня в период 2007-2011гг.;

- сотрудничества в рамках международной программы Балтийского моря для Ленинградской области «Сельское хозяйство, окружающая среда и устойчивая экосистема» (Baltic Sea Program in Leningrad Oblast "Agriculture, Environment and Ecosystem Health");

- разработки учебно - методических материалов по дисциплине «Финансовая среда предпринимательства и предпринимательские риски».

По теме диссертационного исследования автором опубликовано 22 1 научные работы, общим объемом 10 п.л.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Беляков, Андрей Валерьевич

Основные выводы и предложения диссертационного исследования заключаются в следующем:

1. Для целей стратегического прогнозирования и управления производством могут быть использованы формализованные и интуитивные методы с учетом их особенностей и сферы приложения. Сценарный подход имеет значительные преимущества при прогнозировании стратегического развития производства и позволяет использовать взаимозависимые факторы, выраженные количественными и вербальными величинами.

2. Детальное изучение теоретических основ построения сценариев, отечественного и зарубежного опыта сценарного прогнозирования сделало возможным разработку этапов проведения сценарного анализа на материалах сельскохозяйственной отрасли АПК Ленинградской области.

3. Оценка состояния и динамики развития сельского хозяйства Ленинградской области позволила выделить основные направления, на базе которых был сформирован каталог факторов влияния и разработаны проекции для будущих сценариев.

4. Результатом анализа прямого и косвенного влияния факторов, входящих в каталог, состоящего из 40 различных факторов, стал выбор ключевых величин, определяющих стратегическое развитие сельскохозяйственной отрасли АПК Ленинградской области.

5. Проекции будущего развития ключевых факторов, разработанные с учетом состояния и динамики развития сельского хозяйства региона последних лет, были проверены на их взаимную согласованность и стали основой для формирования сценариев.

6. Инструментом формирования сценариев на базе матрицы согласованности проекций будущего развития ключевых факторов является кластерный анализ. Получены два сценария развития сельского хозяйства Ленинградской области до 2020 года с использованием метода кластеризации одиночной связи.

7. Одним из инструментов трансфера полученных сценариев является 8\УОТ-анализ, позволяющий оценить шансы и риски сельскохозяйственной организации, расположенной в исследуемом регионе, в зависимости от сценария развития и имеющихся возможностей. Трансфер сценариев был осуществлен для сельскохозяйственной организации Ленинградской области, находящейся в пригородной зоне.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В настоящем диссертационном исследовании рассмотрена методика построения сценариев как инструмент прогнозирования на примере формирования сценариев развития сельского хозяйства Ленинградской области. Последний финансовый кризис явился толчком для активного применения не только формализованных, но и интуитивных методов прогнозирования, использующих индивидуальные и коллективные экспертные оценки, с целью оценки будущего развития ситуации и выработки соответствующей стратегии развития. Техника построения сценариев позволяет обрабатывать вербальные прогнозы экспертов, что является важным, так как не вся информация, необходимая для построения сценариев, может быть выражена количественно. Еще одним из преимуществ данного метода является то, что он позволяет учитывать факторы в их взаимной связи.

Исследование методики построения сценариев, особенностей обработки экспертных данных, особенно вербальных позволили проиллюстрировать данную методику примером построения сценариев развития сельского хозяйства Ленинградской области. Полученные сценарии развития сельского хозяйства Ленинградской области также имеют и практическое значение, так как могут быть основой для разработки стратегических планов сельскохозяйственными организациями области и повышения, таким образом, эффективности их деятельности за счет лучшей адаптации к возможным будущим изменениям окружающей среды.