Економіко-математичне моделювання системного інноваційного оновлення аграрного виробництва

Размещено на http://allbest.ru

Размещено на http://allbest.ru

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

доктора економічних наук

Економіко-математичне моделювання системного інноваційного оновлення аграрного виробництва

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

аграрний фінансовий інноваційний управління

Актуальність теми. Становлення сучасних ринкових відносин в економіці України призводить до необхідності підвищення конкурентоспроможності вітчизняної аграрної продукції, управлінської і технологічної досконалості виробництва, активізації підприємницького середовища, забезпечення стабільного зростання в роботі суб'єктів різних форм власності й господарювання. Основою вирішення перелічених завдань є орієнтир на інноваційну модель розвитку, законодавчо закріплену на державному рівні, концептуально розглянуту в загальноекономічному вигляді відомими вітчизняними і зарубіжними вченими Л. Водачеком, В.М. Гейцем, Б.М. Данилишиним, С.Д. Ільєнковою, В.І. Карповим, О.О. Коренним, О.О. Лапко, О.В. Савченком, Б. Санто, Д. Сахалом, Р.А. Фатхутдіновим та перенесену на специфічні умови національного аграрного виробництва в багатоаспектних дослідженнях С.А. Володіна, О.І. Дація, М.В. Зубця, М.Х. Корецького, П.М. Макаренка, П.М. Музики, Т.О. Осташко, П.Т. Саблука, М.А. Садикова, В.В. Юрчишина.

Разом з цим інноваційну модель розвитку не можна вважати повною мірою обґрунтованою й адаптованою для використання без залучення сучасних підходів економіко-математичного моделювання як дієвого засобу теоретичного відпрацювання і практичного узагальнення механізмів та інструментів інноваційної модернізації аграрного виробництва. Неодмінність цих кроків обумовлена критичним занепадом вітчизняного сільського господарства протягом останніх 10 років, що відображається в нестійкій рентабельності сільськогосподарських підприємств з рослинницької спеціалізації і сталою збитковістю їхньої продукції в тваринництві, за винятком 2005 року. Річні обсяги виробництва продукції сільського господарства складали 48,663,4 % від рівня 1990 року. Загострився ціновий диспаритет, підсилений інвестиційною непривабливістю та високою ризикованістю вітчизняного сільського господарства, перманентною нестачею його ресурсного забезпечення, застарілістю технічної бази та суттєвим відтоком кваліфікованих працівників. Механізми державної підтримки аграрного виробництва недосконалі та неузгоджені з припустимими преференціями за вимогами СОТ.

Ефективне вирішення перелічених проблем в умовах обмеженого ресурсного забезпечення сільського господарства неможливе без чіткого обґрунтування засобами аналітичного, імітаційного, інформаційного, структурного та ситуаційного моделювання, котрі дістали значного розвитку в фундаментальних працях О.О. Бакаєва, Н.Є. Бойцун, М.П. Бусленка, О.М. Бутника, В.В. Вітлінського, В.К. Галіцина, С.Г. Діордіци, М.О. Кизима, Т.С. Клебанової, М.М. Клименюка, І.М. Коваленка, В.Ф. Ковальчука, Н.І. Костіної, Ю.Г. Лисенка, О.М. Марюти, В.С. Міхалевича, О.І. Пушкаря, В.Л. Ревенка, І.С. Сергієнка, Л.Н. Сергєєвої, В.Ф. Ситника, М.І. Скрипниченко, О.І. Черняка, М.В. Яровицького.

Залучення парадигм системного аналізу за результатами Р. Акофа, Ф. Емері, А.В. Катренка, В.О. Острейковського, В.М. Спицнаделя, В.М. Томашевського та інших відомих науковців передбачає комплексне охоплення відкритих питань формування й функціонування інноваційних контурів оновлення аграрних кластерів, досліджуваних у загальному вигляді М.П. Войнаренком, Ж.А. Мінгальовою, С.В. Ткачовою та іншими вітчизняними і закордонними вченими. В такий спосіб, як вказують Ю.Б. Вінслав, В.В. Зіновчук, Є.В. Ленський, М.Й. Малік, Ю.В. Якутін, має здійснюватись ефективна кооперація та концентрація ресурсів за вектором інтегрованого впровадження інноваційних технологій, видів продукції та методів управління в середовищі вітчизняних сільськогосподарських товаровиробників.

Ринкові реалії українського аграрного виробництва свідчать про необхідність розгляду питань фінансового забезпечення його інноваційно-інтеграційної модернізації за підтримки фундаментальних наукових результатів І. Ансофа, К. Боумена, Є. Брігхема, Дж. К. Ван Хорна, Б. Карлофа, О.О Любіча, А.М. Поддєрьогіна, І.Л. Сазонця, А.В. Чупіса. Разом з інноваційними розробками обов'язково мусять поширюватись екологічні прийоми господарювання, розвинуті Ю.В. Бабіною, В.А. Борисовою, Е.О. Варфоломєєвою, А. Ендресом, О.Л. Михайлюк, Н.В. Пахомовою, К. Ріхтером, В.Ф. Семеновим. Комерційну основу високих результатів роботи сільськогосподарських підприємств закладатиме реінжинірингове перепроектування супровідних інноваційних бізнес-процесів, розглянуте в роботах В.Г. Воронкової, Ш.І. Ібатулліна, С.В. Ільдеменова, О.В. Крушельницької, В.Г. Мединського, Д.П. Мельничука, М. Робсона, Ф. Улаха, М. Хамера, Дж. Чампі та інших відомих фахівців.

Багатоаспектні дослідження з питань економіко-математичного моделювання в аграрній економіці проводились М.Є. Браславцем, В.А. Кадієвським, В.С. Ковальським, Р.Г. Кравченком, М.В. Кузубовим, Б.К. Скиртою, А.Я. Сохничем, М.С. Сявавком, В.О. Точиліним, О.В. Ульянченком, С.В. Цюпком, В.В. Чепурком та іншими провідними вітчизняними вченими. Проте залишилась не вирішеною проблема розробки математичних методів і моделей на підтримку інноваційного оновлення вітчизняного аграрного виробництва, що являє собою складну, відкриту, здатну до самоорганізації та саморозвитку економічну систему з динамічно змінюваними недетермінованими й суперечливими характеристиками. З огляду на це, економіко-математичне моделювання системного інноваційного оновлення аграрного виробництва постає важливою науковою проблемою, що й зумовлює актуальність обраної теми дослідження.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційне дослідження проведено в рамках науково-дослідної роботи в Дніпропетровському державному аграрному університеті за темою “Моделі систем інноваційної модернізації та інтегрованого розвитку в АПК”, 2006-2007 рр. (номер державної реєстрації 0106U013089), де автор був одноосібним виконавцем. Роботу узгоджено з науковими дослідженнями за договором № 411 від 24.07.2006 р. між ДДАУ й “Підприємством Громадської Організації “Інститут Розвитку Аграрних ринків” за тематичними напрямками “Розробка технічних регламентів з систем управління якістю та інформаційного забезпечення АПК, що відповідають міжнародним вимогам”, “Розробка галузевих стандартів України на систему формування галузевої і тематичної структури нормативної бази аграрного сектору, адаптованої до Європейського законодавства”, “Розробка галузевих стандартів України на систему електронної навігації при роботі з міжнародними нормативними документами для формування національного інформаційного фонду НД”, де автором здійснювався аналіз інноваційного середовища в Україні та за її межами.

Дисертаційне дослідження скоординовано з планом науково-дослідних робіт по кафедрі інформаційних систем і технологій за темами “Розробка інформаційних технологій розв'язання задач сільськогосподарського виробництва”, 2001-2005 рр. та “Розробка автоматизованих систем обробки інформації для управління агропромисловим виробництвом”, 2006-2010 рр. (номер державної реєстрації 0107U000140). Особисто автором розроблялись економіко-математичні моделі впровадження аграрних інновацій та виконувались комп'ютерні розрахунки з прикладної перевірки їхньої адекватності.

Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка концепції системного інноваційно-інтеграційного оновлення аграрного виробництва та створення на її основі комплексу економіко-математичних моделей щодо забезпечення структурно-функціональної ефективності модернізації аграрного виробництва в умовах розвитку вітчизняного ринкового середовища.

Поставлена мета зумовила необхідність розв'язання наступних завдань дослідження:

розробити концепцію інноваційно-інтеграційної модернізації вітчизняного аграрного виробництва;

запропонувати структурні моделі інноваційних контурів модернізації аграрних кластерів на засадах адаптації, диверсифікації та мережної дифузії новітніх науково-технічних здобутків;

визначити основні принципи функціонування інноваційно-інтеграційних систем оновлення аграрного виробництва та розробити динамічні моделі відпрацювання їх схем управління;

обґрунтувати підходи до фінансового забезпечення інноваційних процесів в аграрному виробництві, відокремивши позиції донорів й акцепторів поширюваних спеціалізованих нововведень;

розробити показники і процедури оцінки виробничо-фінансових властивостей запропонованих мереж оновлення аграрних технологій, видів продукції та методів управління;

обґрунтувати принципи екологізованого аграрного виробництва і застосувати їх у розробці формалізованих моделей, що підтримують недетермінований причинно-наслідковий зв'язок між природокористуванням та результатами господарської діяльності;

формалізувати реінжинірингові заходи перепроектування бізнес-процесів для підвищення ефективності інноваційного оновлення аграрних кластерів;

визначити напрями розвитку трудових ресурсів, задіяних в аграрному виробництві, та побудувати економіко-математичні моделі примноження їхнього людського капіталу в контексті забезпечення інноваційного становлення конкурентоспроможного вітчизняного сільськогосподарського товаровиробника.

Об'єктом дослідження є процеси системного інноваційного розвитку аграрного виробництва.

Предметом дослідження є інструментарій економіко-математичного моделювання процесів системного інноваційного оновлення аграрного виробництва.

Інформаційно-нормативне забезпечення дисертаційного дослідження утворювали законодавчі акти Верховної Ради України, Укази Президента України, офіційні статистичні дані, матеріали періодичних видань та монографічні наукові результати вітчизняних і зарубіжних вчених за тематикою виконаної роботи, Інтернет ресурси.

Методичне підґрунтя дисертаційного дослідження в частині розробки економіко-математичних моделей становили базові положення системного аналізу, теорії багатокритеріальної і послідовної оптимізації, мереж Петрі, математичного програмування, поняття і методи теорії графів та гіперграфів, підходи імітаційного імовірнісно-автоматного моделювання, елементи теорії нечітких множин і логіки, методи створення й налагодження штучних нейронних мереж.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному.

Вперше:

запропоновано концепцію системного інноваційного оновлення аграрного виробництва, яка передбачає поетапну формалізацію: формування та функціонування інтегрованих мереж диверсифікованих аграрних інновацій, управління матеріально-грошовими та трудовими ресурсами їх донорів й акцепторів та впровадження екологізованих аграрних інновацій в умовах ринкової та природної невизначеності, що надає можливість підвищити ефективність аналізу розвитку інноваційної модернізації аграрного виробництва на рівні держави, регіонів та окремих підприємств за підтримки методів економіко-математичного моделювання;

розроблено блок економіко-математичних моделей формування інноваційних контурів модернізації аграрного виробництва в термінах теорії однокритеріальної оптимізації на гіперграфах, що дозволяє підтримувати диверсифіковану адаптацію та регіональну зв'язність розповсюджуваних аграрних нововведень при мінімальному фінансовому забезпеченні їхнього виробничого супроводу;

розроблено блок параметричних моделей функціонування систем інноваційного оновлення аграрного виробництва засобами імітаційного імовірнісно-автоматного моделювання та стохастичних мереж Петрі, що дозволяє адекватніше враховувати недетермінований характер результатів аграрного виробництва, підвищувати ефективність управлінських рішень донорів й акцепторів інновацій про їхній ресурсний супровід, забезпечувати вищу швидкість динамічного залучення елементів продуктивніших інноваційних розробок в умовах безпосередньої й опосередкованої конкуренції та більш ефективно розподіляти ресурси під вдосконалення технологічних характеристик інновацій в наступному виробничому циклі;

запропоновано фінансово-технологічні оцінки системних зв'язків між донорами та реципієнтами аграрних інновацій, що надає можливість зменшити трудомісткість та підвищити обґрунтованість прийняття управлінських рішень щодо диверсифікації партнерських стосунків, зниження ризиків виробництва, порівняння ефективності витрачання інвестицій, конкурентоспроможності та стійкості роботи підприємств в інноваційних аграрних кластерах;

розроблено блок економіко-математичних моделей оптимального планування портфельної інноваційної модернізації роботи сільськогосподарських товаровиробників у рослинництві і тваринництві, що дає змогу підвищувати ефективність аграрного виробництва з урахуванням рівня інноваційного оновлення технологічних операцій за критеріями доходності, прибутковості, рентабельності, понесених ресурсних витрат та обсягу виробленої продукції із заданою якістю та екологічністю;

розроблено параметричні моделі динамічного управління грошовими потоками акцепторів аграрних інновацій засобами імовірнісно-автоматного моделювання та мереж Петрі, що надають можливість максимізовувати підсумковий баланс між активами й пасивами сільськогосподарського підприємства після виконання ним поліпшувальних та страхувальних інноваційних заходів, котрі можуть відшкодовуватися з дебіторських боргів, власних грошових коштів, кредитів чи шляхом продажу (здачі в оренду) частини виробничих фондів;

запропоновано і формалізовано в термінах послідовного аналізу варіантів процедуру реінжинірингу бізнес-процесів, що супроводжують інноваційне оновлення аграрного виробництва, а також розроблено блок нейромережних моделей на підтримку реінжинірингового розвитку полівалентних трудових ресурсів сільського господарства, що дає змогу зменшити втрати від прийняття неадекватних управлінських рішень та отримувати додаткові прибутки від виробничої діяльності та економії витрат на трудові ресурси;

удосконалено:

моделі фінансування діяльності донорів аграрних інновацій з залученням інструментарію фондового ринку в термінах детермінованих й імовірнісних автоматів Мура та параметричних мереж Петрі з пріоритетами, що, на відміну від існуючих моделей, дозволяють підвищувати підсумковий дохід інноватора-емітента в ході керованого чергування періодів купівлі-продажу власних резервних акцій та регулювання розміру сплачуваних дивідендів;

набули подальшого розвитку:

мережно-кластерні підходи для створення контурів поширення аграрних інновацій, формалізовані оптимізаційними моделями на графах, що дозволяють мінімізувати витрати матеріально-грошових ресурсів для забезпечення інтегрованої адаптації і поточного супроводу впроваджуваних інноваційних здобутків та зменшити час трансферної дифузії їх елементів;

причинно-наслідкові принципи екологічно чистого аграрного виробництва, втілені засобами нечітких множин та логіки у вигляді економіко-математичних моделей екологізації інноваційної модернізації аграрних кластерів в умовах природної й ринкової невизначеності, що надає можливість підвищити точність оцінки ефективності впровадження аграрних інновацій, компонуючи еколого-виробничі та фінансово-комерційні показники їх залучення.

Практичне значення одержаних результатів. Практична цінність запропонованих методологічних підходів та розробленого комплексу економіко-математичних моделей на рівні підприємств-акцепторів інноваційних здобутків полягає в можливості підтримки вдосконалення модернізації їхньої господарської діяльності для підвищення конкурентноздатності, покращення фінансового стану та виявлення напрямів зміцнення позицій у ринковому середовищі. Прикладне застосування теоретичних результатів дисертаційного дослідження стосовно формування і функціонування інноваційно-інтеграційних систем оновлення аграрного виробництва сприятиме розвитку регіональних кластерів, реалізації розбудови мережної інфраструктури продуцентів-постачальників аграрних інновацій та підтримці сталого зростання у вітчизняному сільському господарстві.

Концептуальні положення й модельні розробки дисертаційної роботи прийнято до впровадження головним управлінням агропромислового розвитку Дніпропетровської обласної державної адміністрації для прогнозування перспектив та виявлення резервів підвищення продуктивності роботи сільськогосподарських товаровиробників регіону (довідка № 15-2070 від 27.10.2006 р.).

Економіко-математичні моделі та рекомендації стосовно диверсифікації технологій, оновлення видів продукції та залучення сучасних підходів управління для вдосконалення виробництва сільськогосподарської техніки використано в роботі Державного конструкторського бюро “Південне” ім. М.К. Янгеля (акт № 332/8166 від 01.11.2006 р.).

Дисертаційні розробки, моделі й рекомендації застосовано для вдосконалення підходів до прогнозування очікуваних фінансових результатів діяльності й оцінки перспективності бізнес-планів та інвестиційних проектів суб'єктів господарювання різних форм власності в аудиторській фірмі ТОВ “Партнерське товариство “АКо” (довідка № 28 від 09.11.2006 р.).

Авторські рекомендації та пропозиції щодо зниження ризиків господарської діяльності, підвищення кваліфікації персоналу, вдосконалення планів та підходів інноваційної модернізації на рівні підприємства впроваджено в роботу ЗАТ “Птахокомбінат “Дніпровський” (довідка № 2518 від 10.11.2006 р.).

Запропоновані в дисертації економіко-математичні моделі застосовано у виробничій діяльності ТОВ “Корпорація “Галактика Київ” у галузі розробки інформаційних систем та технологій для планування розширення й удосконалення інструментарію управлінської підтримки інноваційного розвитку вітчизняних аграрних підприємств (довідка № 53 від 22.11.2006 р.).

Значна частина результатів дисертаційного дослідження використовується в навчальному процесі при підготовці фахівців за спеціальностями “Менеджмент організацій”, “Фінанси”, “Маркетинг”, “Облік і аудит” при викладанні дисциплін “Математичне програмування”, “Дослідження операцій”, “Методи оптимізації в економіці” в Дніпропетровському державному аграрному університеті (довідка № 16-11-1047 від 17.10.2006 р.).

Особистий внесок здобувача. Представлені в роботі результати одержано автором самостійно. З наукових праць, опублікованих у співавторстві, використано лише ті положення й рекомендації, що належать особисто здобувачу. Робота не містить матеріалів кандидатської дисертації.

Апробація результатів дисертації. Результати досліджень, викладені в дисертації, оприлюднено на: Міжнародній науково-практичній конференції “Формування конкурентноздатності підприємств АПК в умовах ринкової трансформації економіки” (Полтава, червень 2004 р.); V міжнародній науково-практичній конференції “Теорія і практика сучасної економіки” (Черкаси, вересень 2004 р.); Науково-практичній конференції “Формування управлінського потенціалу суспільного розвитку” в межах “Днів науки” в ГУ “ЗІДМУ” (Запоріжжя, жовтень 2004 р.); Першій Міжнародній науково-практичній конференції “Науковий потенціал світу `2004” (Дніпропетровськ, листопад 2004 р.); VІІІ Міжнародній науково-практичній конференції “Наука і освіта `2005” (Дніпропетровськ, лютий 2005 р.); Всеукраїнській науково-практичній конференції “Фінансові засади інноваційного забезпечення сталого розвитку регіонів України” (Полтава, березень 2005 р.); Міжнародній науково-практичній конференції “Наука в транспортному вимірі” (Київ, травень 2005 р.); Міжнародному Форумі молодих вчених “Ринкова трансформація економіки постсоціалістичних країн” (Харків, травень 2005 р.); П'ятій Міжнародній науково-практичній конференції “Мотивація інноваційно-інвестиційної діяльності підприємств та ринку праці в контексті інтеграції України до ЄС” (Хмельницький, травень 2005 р.); Другій Міжнародній науково-практичній конференції “Ринкова трансформація соціально-економічних відносин в АПК” (Мелітополь, червень 2005 р.); ІІІ Відкритих науково-методичних читаннях “Математика для інженерів і економістів: проблеми викладання та застосування” (Херсон, вересень 2005 р.); Міжнародній науково-практичній конференції “Екологізація економіки як інструмент сталого розвитку в умовах конкурентного середовища” (Львів, вересень 2005 р.); Х науково-методичній конференції з нагоди 40-ї річниці “Економічної кібернетики” в Україні “Проблеми економічної кібернетики” (Київ-Донецьк, вересень 2005 р.); Міжнародній науково-практичній конференції “Наука та інновації `2005” (Дніпропетровськ, жовтень 2005 р.); ІІ Міжнародній науково-практичній конференції “Сучасні наукові дослідження `2006” (Дніпропетровськ, лютий 2006 р.); Міжнародній науково-практичній конференції молодих учених “Інтенсифікація і сталий розвиток сільськогосподарського виробництва” (Харків, квітень 2006 р.); Міжнародній науково-практичній конференції “Особливості соціально-економічного розвитку України і регіонів” та Міжнародній науково-практичній конференції “Системний аналіз і управління” в межах “Днів науки” в ГУ “ЗІДМУ” (Запоріжжя, жовтень 2006 р.); Міжнародній науково-практичній конференції “Сучасний стан та проблеми інноваційного розвитку держави” (Луцьк, жовтень 2006 р.); ІІ Міжнародній науково-практичній конференції “Сучасні проблеми інноваційного розвитку держави” (Дніпропетровськ, жовтень 2006 р.); науково-практичних конференціях викладачів, аспірантів та студентів Навчально-наукового інституту економіки ДДАУ за підсумками НДР в 2003 р. “Проблеми формування підприємництва та використання виробничих ресурсів в аграрному секторі економіки України” (Дніпропетровськ, березень 2004 р.), в 2004 р. “Сучасні проблеми розвитку економіки АПК: соціально-економічні аспекти” (Дніпропетровськ, березень 2005 р.), в 2005 році “Ринкові механізми управління економікою” (Дніпропетровськ, березень 2006 р.); І регіональній науково-практичній конференції “Актуальні проблеми соціально-економічного розвитку Придніпров'я” (Дніпропетровськ, лютий 2007 р.).

Публікації. Результати дисертації опубліковано в 51 науковій праці, зокрема, в двох монографіях (одна індивідуальна, одна колективна); в 29 статтях у фахових виданнях з економічних наук за переліком ВАК України, з них 19 статей надруковано в наукових журналах, 10 статей у збірниках наукових праць; у 19 матеріалах і тезах конференцій; в одному навчальному посібнику. Загальний обсяг зазначених публікацій становить 67,11 д.а., з яких особисто автору належить 40,82 д.а.

Обсяг і структура дисертації. Робота складається з вступу, семи розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Повний обсяг дисертації становить 397 сторінок. Основна частина роботи містить 32 рисунки та 4 таблиці. Список використаних літературних джерел з 286 найменувань займає 30 сторінок, 10 додатків 31 сторінку.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтовано актуальність теми роботи, сформульовано мету, об'єкт та предмет дослідження, визначено його завдання, розкрито наукову новизну, теоретичну й практичну значимість одержаних результатів, наведено дані про їхню апробацію та опублікування.

В першому розділі “Теоретичні засади інноваційного оновлення та інтегрованого розвитку аграрного виробництва” розглянуто концептуальні питання модернізації аграрного виробництва на засадах інноваційної моделі розвитку економіки, що є основою активізації господарської діяльності підприємств та запорукою стійкого зростання показників їхнього функціонування. Вважаючи “аграрне виробництво” сучасним аналогом “сільськогосподарського виробництва”, котре охоплює господарську діяльність в галузі рослинництва й тваринництва, інноваційний розвиток аграрного виробництва можна визначити як впровадження новітніх технологічних, продуктових та управлінських розробок, які забезпечують підвищення конкурентоспроможності, збільшення обсягів та зниження собівартості виробництва сільськогосподарської продукції. Базовою детермінантою інноваційної модернізації аграрного виробництва виявляється тріада “інтеграція, інновації, інвестиції”, що згодом перетворюватиметься на парадигму “три К” ? корпоратизація, капіталізація, комерціалізація.

Необхідність інноваційного оновлення аграрного виробництва обумовлена негативним впливом кризогенних чинників у фінансовому, науковому, технічному, комерційно-маркетинговому забезпеченні вітчизняного сільського господарства, відтоком з нього кваліфікованих трудових ресурсів, порушенням екологічних принципів господарювання та недосконалістю аграрної політики держави. Наукомісткий розвиток сільського господарства законодавчо визнано одним з пріоритетних напрямів інноваційної діяльності на теренах України. Але загальний стан вітчизняного аграрного виробництва залишається критичним. Так, у 2001-2005 роках рентабельність сільськогосподарських підприємств коливалась від 1,9 до 14,6 %, частка основних засобів сільського господарства скоротилась з 10,1 до 5,7 %. За цей період обсяги валової продукції для сільськогосподарських підприємств становили тільки 24,835,5 % від рівня 1990 року, причому частка прибуткових сільськогосподарських підприємств коливалась від 46,2 до 63,8 %. За підсумками 2005 року рівень самозабезпеченості вітчизняного продовольчого ринку по м'ясу та м'ясним продуктам складав тільки 86,3 %, по плодам, ягодам та винограду 89,2 %, по картоплі 99,5 %. Експортна частка у валовій сільськогосподарській продукції в Україні більш, ніж в 2 рази менша, ніж в Польщі й Угорщині, та більш, ніж в 4 рази менша, ніж в Німеччині. До того ж якщо індекс сільськогосподарського виробництва в світі на 2005 рік зріс у порівнянні з 1990 роком до 138,1 %, в Канаді до 124,9 %, в США до 127,7 %, в Китаї до 203,3 %, то в Україні він знизився до 63,4 %.

Аграрне виробництво відноситься до складних, відкритих, динамічних, недетермінованих економічних систем, здатних до самоорганізації, самовідновлення, самонавчання і саморозвитку. З огляду на це, в дослідженнях інноваційного оновлення аграрного виробництва доцільне поєднання системного й мережно-кластерного підходів, що відображатиметься в розгляді інноваційного розвитку аграрних кластерів як територіальних об'єднань споріднених за спеціалізацією діяльності підприємств, орієнтованих на розробку й використання наукомістких аграрних інновацій для здобуття виробничих конкурентних переваг та забезпечення економічного зростання на державному й регіональному рівні.

Запропоновані системи модернізації аграрного виробництва складатимуться з інноваторів (донорів, продуцентів, розповсюджувачів новітніх наукомістких розробок) та їхніх клієнтів (приймачів, реципієнтів, акцепторів новостворених чи адаптованих аграрних нововведень). Встановлювані між донорами й акцепторами диверсифіковані партнерські зв'язки за стратегією інтегрованого економічного зростання забезпечуватимуть ефективну кооперацію і концентрацію ресурсів, залучених під інноваційне оновлення аграрних кластерів, та конструктивну конкуренцію і розвиток впроваджуваних аграрних інновацій.

Підвищити обґрунтованість системного інноваційного оновлення аграрного виробництва дозволяє комплексна формалізація пропонованих заходів з інноваційної модернізації аграрних кластерів із залученням сучасних методів економіко-математичного моделювання. Детальну формалізацію окремих блоків запропонованої концепції інноваційної модернізації аграрного виробництва засобами сучасних методів аналітичного, імітаційного, інформаційно-кібернетичного, структурно-системного та ситуаційного моделювання розглянуто в наступних розділах дисертації.

В другому розділі “Моделі формування інноваційних контурів оновлення аграрного виробництва” досліджено проблеми формування інноваційно-інтеграційних мереж модернізації аграрних кластерів.

Адекватним засобом формалізації створення мереж інноваційного розвитку аграрного виробництва є сполучення методів структурно-системного й аналітичного моделювання. В запропонованих моделях на графах -у вершину було зіставлено з впроваджуваною аграрною інновацією від -го продуцента, . Задання ребра з вагою вказувало на наявність спільних приймачів -ої та -ої інновації з ресурсними витратами обсягом , , . Формування зв'язної мережі інноваційного оновлення аграрного виробництва формалізовано задачею про мінімальне покриваюче дерево графу , побудованого зважуванням ребер пропорційно до обсягів фінансування сумісної адаптації впроваджуваних інновацій до умов їхніх потенційних реципієнтів.

Модель визначення інноваційного контуру модернізації аграрного виробництва з мінімальними ресурсними витратами зведена до пошуку мінімального покриваючого дерева графу : знайти підграф , що задовольняє обмеження , , та для будь-яких , , існує така послідовність елементів множини , що всі ребра належать , а критерій сума ваг

досягає мінімального значення.

Надавши ребрам часові ваги , , , за швидкістю трансферу елементів інновацій, одержуємо параметричні моделі визначення інноваційних контурів поширення аграрних інновацій з мінімальними часовими витратами у вигляді задач про найкоротший маршрут між вершинами графу : знайти підграф , що складається з різних вершин при , та з відмінних ребер графу , за якими критерій сума ваг

досягає мінімального значення.

Практична прийнятність та економічна адекватність зазначених моделей підтверджена результатами розрахунків на прикладі міжрегіонального поширення технологій зерновиробництва. Зокрема, встановлено, що для забезпечення зв'язного розповсюдження технологій вирощування пшениці необхідне охоплення 2475,41 тис. га посівних площ, що є кращим, ніж їхній загальний обсяг 5638,74 тис. га майже в 2,3 рази. Знайдено, що найбільший термін трансферу розглядуваних інновацій складатиме 7 часових інтервалів за напрямами:

Проте це є меншим за вихідну максимальну тривалість інноваційної дифузії (24 часових інтервали) більш, ніж в 3,4 рази. Зокрема, найкоротші шляхи дифузії інновацій від та до Дніпропетровської області утворюють ланцюги зі скороченою довжиною щонайменше в 4,8 рази.

За економічним змістом запропонованих моделей на гіперграфах вершинами вважались вектори , як бажані показники умов впровадження кожної з інновацій, та набори параметрів , як відповідні реальні характеристики виробничих умов їхніх акцепторів. Кожній інновації зіставлялось ребро, інцидентне вершинам, що відповідають сільськогосподарським підприємствам, до умов яких запроваджується адаптація даного нововведення. Вершини, інцидентні декільком ребрам, задаватимуть акцепторів, котрі практикують портфельну інноваційну модернізацію. Тоді будь-яке ребро виділятиме горизонтально інтегрованих приймачів однієї новітньої розробки, котрі забезпечують диверсифікацію діяльності її продуцента та утворюють разом з ним частину виробничої вертикалі. Якщо позначити витрати на пристосування -ої інновації до умов -го реципієнта через , , , то величина визначатиме обсяг фінансування -ої інновації під адаптацію до умов роботи її реципієнтів за співвідношенням

, , .

Таким чином, у моделі зв'язної диверсифікованої модернізації аграрного виробництва при обмеженому фінансуванні необхідно мінімізувати цільову функцію

(1)

при умовах, що для , послідовності

&

:

& , . (2)

Врахування вимог про диверсифіковану адаптацію для кожного акцептора щонайменше () інновацій передбачатиме інцидентність будь-якої з вершин хоча б ребрам гіперграфу, , що відображатиметься в посиленні моделі (1), (2) обмеженнями для : & для всіх .

Формування контурів конкурентної інноваційної модернізації аграрних кластерів з мінімальним ресурсним забезпеченням та щонайменшими обсягами диверсифікованого впровадження аграрних інновацій, , підтримуватиме модель (1), (2) із доданими обмеженнями про існування

для , числової послідовності

та послідовності множин

& , :

& для ,

Для виконання обчислень за моделями на гіперграфах запропоновано евристичні алгоритми пошуку наближених оптимальних рішень.

У третьому розділі “Моделі функціонування інноваційно-інтеграційних мереж оновлення аграрних кластерів” в рамках концепції системного аналізу економічних процесів розглянуто питання функціонування інноваційних систем модернізації аграрного виробництва.

Для підвищення ефективності управління ресурсним забезпеченням впровадження і трансферу аграрних інновацій запропоновано імітаційні імовірнісно-автоматні моделі функціонування систем інноваційного розвитку аграрних кластерів, де параметричне стратегічне управлінське рішення -го донора інновацій про надання науково-технічного супроводу роботи -го клієнта-акцептора відображено величиною , , , . З реалізацією трансферу елементів продуктивніших інновацій зіставлено величини , , , . Нестійкі результати діяльності -го реципієнта за -ю інновацією в дискретні моменти часу описано випадковою величиною , , , . Параметричне оперативне управлінське рішення -го акцептора про виділення частки ресурсів під впровадження -го нововведення задано величиною , , , . Змінні параметри інновацій зіставлено з величинами , , , .

Для оцінки економічної ефективності функціонування систем інноваційного оновлення аграрного виробництва запропоновано усереднені показники продуктивності роботи донорів й акцепторів інновацій, обсягів поелементного трансферу в розрахунку на одне нововведення, рівню диверсифікації діяльності інноваторів та сукупних витрат під адаптацію їхніх розробок у змінному колі клієнтів-реципієнтів.

Ґрунтуючись на пристосованості апарату мереж Петрі до формалізації асинхронних процесів та причинно-наслідкових міжелементних зв'язків у дискретних економічних системах, розроблено модель вдосконалюючого інноваційного розвитку аграрних кластерів, котра складається з блоку відліку часу, блоків генерації поточних виробничих результатів -го акцептора, , та блоків залучення елементів -ої інновації для вдосконалення -ої новітньої розробки, , . Створювана в такий спосіб мережа Петрі відображатиме стохастичний характер аграрного виробництва та підтримуватиме міжінноваційний трансфер безпосередньо й опосередковано конкуруючих нововведень за умов їхнього практичного порівняння на прикладі роботи диверсифікованих сільськогосподарських реципієнтів. Поділ виробничого процесу за спорідненими інноваційними технологіями на періодів з операцій із заданими термінами виконання, , , формалізовано в термінах стохастичних мереж Петрі за пріоритетами і затримками. Одержана в такий спосіб модель динамічної інноваційної модернізації аграрного виробництва складається з блоків: генерації поточних результатів роботи -го акцептора за -ю інновацією, , ; накопичення даних про безпосередні виробничі переваги -го нововведення над -ю новітньою розробкою з параметрами про ступінь довіри -го інноватора результатам роботи -го реципієнта, , , ; акумуляції даних про опосередковано продуктивніші інновації для кожного нововведення; залучення елементів -ої розробки на підтримку -ої інновації з параметрами про необхідну кількість зафіксованих переваг для реалізації чергового трансферного вдосконалення, , .

Економічну ефективність інноваційного розвитку аграрних кластерів за кінцевим маркіруванням модельної мережі Петрі визначатиме ступінь конструктивної конкуренції, масштабності поширення, практичної зв'язності, впливовості й активності вдосконалення для кожної з впроваджуваних аграрних інновацій.

В четвертому розділі “Забезпечення ефективності оновлення аграрного виробництва з позицій донорів інновацій” аналізуються фінансово-виробничі аспекти діяльності аграрних інноваторів. Одержано оцінки фінансових витрат на адаптаційно-супроводжувальні заходи у випадку змін складу акцепторів і продуцентів-постачальників аграрних інновацій, їх виробничо-технологічних параметрів та показників пристосування до потреб сільськогосподарських реципієнтів аграрних кластерів.

Запропоновано коефіцієнти стійкості та незалежності роботи -го інноватора (), диверсифікованості його виробничих позицій (), конкурентоспроможності () та ефективності використання інноваційних інвестицій ( ), де загальна кількість акцепторів -ої інновації, число її диверсифікованих реципієнтів, кількість приймачів, що впроваджують -у інновацію без цілеспрямованого пристосування, число потенційних акцепторів, котрі входять до кола адаптації -ої новітньої розробки, .

Інтеграційна зв'язність інноваційних контурів оновлення аграрних кластерів по виробничій вертикалі сприятиме зниженню постійних витрат при виникненні оперативного й інвестиційного синергізму. Горизонтальна інтеграція донорів й акцепторів аграрних інновацій зменшуватиме змінні витрати виробництва завдяки синергії продажу. Диверсифікація партнерства пропорційно знижуватиме виробничо-операційний ризик діяльності реципієнтів аграрних інновацій та комерційний ризик їхніх продуцентів.

Для впорядкування розвитку мереж інноваційного оновлення аграрних кластерів запропоновано алгоритмічну процедуру оптимізації зв'язків між донорами й акцепторами аграрних інновацій в умовах природно-ринкової невизначеності. Застосування математичного підходу послідовного аналізу варіантів дозволяє збалансовувати прибутки й ризикові втрати інноватора від якнайбільшого охоплення клієнтів-реципієнтів та неможливості повного пристосування до їх потреб та умов виробництва.

Незважаючи на законодавчо визнану широку інвестиційну підтримку інноваторів через безвідсоткове, здешевлене або компенсоване кредитування, майнове страхування, пільгове оподаткування, звільнення від сплати ввізного мита тощо, фінансування аграрних інноваційних проектів залишається гострою проблемою вітчизняної економіки. На прямі іноземні інвестиції в сільське господарство в 2005 році припадало лише 1,8 % від їх загальнонаціонального обсягу. Фінансування інноваційної модернізації аграрного виробництва переважно здійснюється з власних коштів підприємств.

Віддаючи належне перспективам розвитку корпоративних відносин в сільському господарстві, проаналізовано механізми залучення інструментарію фондового ринку для фінансового забезпечення інноваційного розвитку аграрних кластерів. Для вдосконалення фінансової координації інноваційного оновлення аграрного виробництва розроблено імітаційну модель регулювання випадкових курсів , попиту та пропозиції , , на акції інноваторів-емітентів та обґрунтування розподілу їхнього чистого прибутку під виплати дивідендів впродовж чергування періодів купівлі-продажу акцій з резервних портфелів за виділені під це грошові кошти обсягом , , . Для оцінки економічної ефективності фінансового забезпечення інноваційного оновлення аграрного виробництва засобами інструментарію фондового ринку обрано критерій підсумкового прибутку

,

де кількість акцій -го інноватору, котрі не належать центру інвестиційної координації аналізованого аграрного кластеру до початку поточного модельного періоду, .

Моделювання оперативного управління обігом акцій інноваторів серед їх клієнтів-реципієнтів за аналогією до змінних роялті-платежів в рахунок надання чи згортання інноваційних послуг і виробничих контактів здійснено засобами мереж Петрі з параметрами і пріоритетами.

У п'ятому розділі “Забезпечення ефективності модернізації аграрних кластерів з позицій акцепторів інновацій” представлено авторські результати, присвячені аналізу виробничо-фінансових аспектів інноваційного оновлення роботи сільськогосподарських товаровиробників в тваринництві й рослинництві.

Останні роки вітчизняне тваринництво є традиційно збитковим. Тільки в 2005 році його рентабельність склала 5 %. Річні обсяги виробництва м'яса, молока, яєць станом на 01.01.2006 р. знизилися порівняно з 1990 роком у 2,8, 1,8 та 1,3 рази. Спостерігається негативна тенденція щодо скорочення поголів'я корів, свиней та птиці відповідно у 2,3, 2,8 та 2 рази. Середньостатистичні річні обсяги споживання м'яса, молока та яєць на одну особу в Україні зменшилися за аналізований період, відповідно, в 1,7, 1,7 та 1,2 рази. Враховуючи зазначене, постає необхідність портфельного оновлення технологій виробництва продукції тваринництва, що й було змодельовано засобами багатокритеріальної оптимізації. А саме, до обмежень було віднесено:

блоки рівностей з охоплення всього поголів'я худоби і птиці технологіями для модернізованого виконання операцій з відтворення поголів'я, утримання, обслуговування та кормозабезпечення тварин

, ;

нерівність про мінімальний обсяг виходу продукції

;

блок нерівностей про обмежене фінансування складових етапів модернізованого виробничого процесу

, .

Критеріями оцінки ефективності здійснюваного інноваційного розвитку сільськогосподарських товаровиробників було обрано: сукупну собівартість одержаної продукції; загальний дохід від її реалізації; чистий прибуток аграрного акцептора; рентабельність його роботи; чистий прибуток від реалізації продукції, виготовленої переробними підприємствами з сировини від даного сільськогосподарського товаровиробника; сукупний обсяг продукції тваринництва від даного реципієнта; обсяг виробництва продукції тваринництва з урахуванням її якісного рівня та екологічності. Перевірку адекватності описаної моделі виконано на прикладі кластерного оновлення технологій роботи молочної підгалузі по Дніпропетровській області. Останні роки вітчизняне рослинництво характеризується стрибкоподібними змінами рентабельності з підйомом у 2003 році до 41,7 % та спадом у 1998 році до 3,3 %. Ґрунтуючись на перспективності портфельної модернізації технологій в рослинництві, розроблено багатокритеріальні оптимізаційні моделі, де за невідому прийнято частку -ої технологічної операції, що виконується із залученням -ої інновації, , .

Модельними обмеженнями враховано вимоги про забезпечення:

інноваційної модернізації всіх операцій

, ,

мінімального рівня їхньої диверсифікованої модернізації

, ,

ресурсно-функціональних особливостей сільськогосподарських робіт

, , ,

мінімальних гарантованих обсягів впровадження інновацій

, ,

мінімального рівня диверсифікованого залучення новітніх розробок до різних сільськогосподарських робіт

, ,

належного рівня міжінноваційної конкуренції

, .

Для прикладу з модернізації парку тракторів, залучених для виконання сільськогосподарських операцій з обробітку ґрунту та сівби зернових культур на типовому приватно-орендному підприємстві Дніпропетровської області, критеріями оптимальності було обрано обсяги витрат на оплату праці механізаторів і придбання дизельного палива та суму платежів за користування технікою. За результатами розрахунків встановлено, що заходи з виробництва біодизельного палива та спеціалізованих навісних знарядь забезпечуватимуть сільськогосподарським підприємствам економію у 2,517,5 % за окремими статтями виробничих витрат.

На підтримку фінансового забезпечення інноваційної модернізації аграрного виробництва в умовах низької інвестиційної привабливості сільського господарства розроблено моделі управління грошовими потоками реципієнтів аграрних інновацій засобами імітаційного імовірнісно-автоматного моделювання та стохастичних мереж Петрі з параметрами і пріоритетами.

Запропоновані моделі управління грошовими потоками сільськогосподарських підприємств відображають диверсифіковане впровадження аграрних інновацій, підсилюваних поліпшувальними та страхувальними заходами, оплата яких може відшкодовуватися з дебіторських боргів , наданих кредитів , власних грошових ресурсів акцептора чи шляхом продажу (здачі в оренду) частини його основних чи оборотних фондів вартістю , . Комп'ютерна реалізація зазначених моделей дозволяє порівнювати параметричні схеми управління грошовими потоками акцепторів аграрних інновацій та після багаторазового виконання створених програм на випадкових даних обирати економічно ефективні стратегії інноваційної модернізації аграрного виробництва за найбільшими підсумковими балансами на кінець модельного періоду:

,

де сума грошових надходжень реципієнта внаслідок виконання поліпшувальних заходів, сума його відстрочених платежів, фінансові збитки акцептора через невиконання страхових заходів.

В шостому розділі “Реінжиніринг бізнес-процесів на підтримку інноваційної модернізації аграрного виробництва” наведено математичні розробки, орієнтовані на реінжинірингове вдосконалення інноваційних бізнес-процесів, оскільки результати інноваційного оновлення аграрних кластерів залежать не тільки від модернізації технологій виробництва, але й від ефективності супроводжувальних бізнес-процесів.

Спільно виконуваними інноваційними бізнес-процесами в аграрному виробництві є оформлення і затвердження документації на інноваційні послуги, сумісне навчання персоналу, замовлення сировини, налагодження контрактного збуту готової продукції, транспортний сервіс тощо. Запропонована алгоритмічна процедура реінжинірингу інноваційних бізнес-процесів заснована на послідовному аналізі поточних випадкових показників ресурсних умов та комерційних вимог клієнтів-реципієнтів аграрних інновацій за -ю виробничо-управлінською операцією, , . Виконана розробка орієнтована на мінімізацію ризиків інноватора і та збалансування його витрат від інтегрованого та персоніфікованого обслуговування акцепторів аграрних інновацій і одержаних від цього прибутків за рахунок підвищення продуктивності їхньої роботи.

Забезпечення наукомісткого інноваційного оновлення вітчизняного аграрного виробництва вимагає кардинального переосмислення і фундаментального перепроектування реінжинірингу процесів навчання, перепідготовки та підвищення кваліфікації трудових ресурсів, що за досвідом розвинених ринкових країн на 2/3 визначають остаточні результати виробництва. В порівнянні з 2000 роком індекс продуктивності праці в українських сільськогосподарських підприємствах зріс до 271,8 %, тоді як індекс найму працівників знизився до 41,9 %, причому на початок 2006 року рівень безробіття економічно активного населення на селі досяг 5,7 %. В розрізі задоволення зростаючих професійно-кваліфікаційних вимог до трудових ресурсів аграрного виробництва і необхідності оптимізації складу працівників, що залучатимуться для виконання багатопрофільних інноваційних завдань в умовах природного й ринкового ризику, запропоновано економіко-математичні моделі в термінах штучних нейронних мереж зворотного та зустрічного розповсюдження помилки з шарами Кохонена та Гросберга. Багатоваріантність вибору архітектури модельних нейронних мереж дозволяє прискорювати їхнє навчальне налагодження більш, ніж в 10 разів.

В загальному випадку управлінським рішенням інноватора з підвищення кваліфікації трудових ресурсів його клієнтів-реципієнтів мають визначатися не тільки окремі варіанти перепідготовки працівників для даного акцептора аграрних інновацій, але й задаватися усереднені адаптовані варіанти інноваційного розвитку трудових ресурсів залежно від потреб й умов роботи сільськогосподарських товаровиробників усього обслуговуваного аграрного кластеру. Адекватним засобом реалізації цього виступає нейронна мережа з самонавчанням за Кохоненом. Створена в такий спосіб модель розподіляє вибіркових наборів експертних даних та досвідних спостережень , , для умов господарювання клієнтів розглядуваного продуцента-постачальника аграрних інновацій в кластерів, зіставлених з налагоджуваними параметрами , . Шар Кохонена здійснює перетворення вхідних імпульсів у вихідні сигнали за змагальним принципом згідно з формулою

,

де , . Одержані значення параметрів , , визначатимуть базові характеристики перепідготовки інноваційно активних фахівців досліджуваних аграрних кластерів.

Перевірку практичної прийнятності запропонованих нейромережних моделей здійснено на прикладі групування 25 адміністративно-територіальних одиниць України за трьома варіантами рослинницької спеціалізації залежно від п'яти факторів-показників: відсоткової частки площ сільськогосподарських угідь, відведених під зернові й зернобобові, технічні, овоче-баштанні та кормові культури і плодово-ягідні насадження. Одержані результати в цілому збігаються з регіональним поділом на зони Степу, Лісостепу й Полісся. Зокрема, перший варіант перекваліфікації охоплюватиме 44 % регіонів (відповідна зона Степу 36 %), на другий варіант перенавчання аграріїв припадатиме 28 % адміністративно-територіальних одиниць України (на відповідну зону Лісостепу 36 %), тоді як третій варіант перекваліфікації, як і зона Полісся, охоплюватиме 28 % регіонів. Виняток склали Автономна Республіка Крим, Полтавська, Харківська, Черкаська, Чернівецька й Чернігівська області, що вказує на необхідність інноваційної перекваліфікації трудових ресурсів у 24 % з досліджуваних регіональних аграрних кластерів.

В умовах світової глобалізації економічний базис суспільства має розбудовуватися в напрямі забезпечення рівноважного балансу між потенціалом навколишнього середовища та задоволенням потреб людства і в найближчій, і у віддаленій перспективі. Стратегічним завданням розвитку вітчизняної економіки законодавчо визнане першочергове впровадження екологічно чистих виробничих технологій і налагодження випуску екологічно чистої аграрної продукції. Проте внаслідок розораності 80 % сільськогосподарських угідь, збільшення в 1990-2005 роках частки посівних площ зернових і зернобобових культур з 45 до 57,6 %, технічних культур з 11,6 до 20,2 % та зменшення частки посівних площ кормових культур з 37 до 14,4 % спостерігаються щорічні втрати 2030 млн. тонн гумусу. Понад 10 млн. га земель зазнають водної та вітрової ерозії, деградують в результаті підвищеної кислотності. Близько 4 млн. га сільськогосподарських угідь засолені й перезволожені. Останнім часом викиди шкідливих речовин в атмосферне повітря в середньому по Україні щорічно складають понад 10 т на квадратний кілометр. Майже 40 % від загального річного обсягу скидання зворотних вод недостатньо чи взагалі не очищено. Наслідками цього в аграрному виробництві є зниження екологічної чистоти та критичне виснаження природних ресурсів, що має негативний вплив на стан, якість та харчову цінність продукції рослинництва й тваринництва, а звідси на здоров'я громадян найбільше багатство в соціально орієнтованих країнах, до кола яких прагне увійти і наша держава.

В сьомому розділі “Моделювання екологізованих інноваційних контурів оновлення аграрного виробництва” враховуючи значний обсяг недетермінованих природних та ринкових чинників і суперечливий та неповний характер інформаційного забезпечення роботи аграрних кластерів, наведено нові наукові результати, математичну основу яких склали елементи теорії нечітких множин та логіки.