Научное исследование проблем продовольственной безопасности, разработка и совершенствование методов и инструментальных средств устойчивого развития регионального АПК приобретает все большую актуальность в период глобализации экономики. Система продовольственной безопасности региона – это система безопасности продовольственной ресурсной структуры региональной демографической популяции населения, сформированная из взаимосвязанных подсистем по функциональному, организационному, ресурсному и технологическому (экономические, социальные и экологические отношения) принципам, имеющая главной целью надёжное (бесперебойное), достаточное и качественное удовлетворение физиологических потребностей населения необходимыми (основными) продуктами питания.
Разработка стратегии продовольственной безопасности регионального АПК– это разработка системы взаимосвязанных мероприятий экономического, экологического, социального, правового, политического и другого характера, направленных на обеспечение выполнения требований устойчивого развития. Заложенные в определении конструктивные возможности формализации исследования проблем продовольственной безопасности были положены в основу разработанной когнитивной методологии исследования слабоструктурированных проблем в сфере АПК. Когнитивное моделирование является одним из классов имитационного моделирования, в основе которого лежит построение и исследования когнитивной карты ситуации.
В настоящее время недостаточно разработана методология когнитивного моделирования в сфере управления продовольственной безопасностью региональных АПК, что диктует необходимость адаптации существующих методов структуризации и анализа трудноформализуемых задач обеспечения экономической безопасности. Данная методология позволяет наглядно представлять проблему или ситуацию, связанную со сложными социально-экономическими системами в структурированном обобщенном виде с возможностью динамического управления построенной моделью. Преимущество когнитивного моделирования заключается в том, что с его помощью можно проанализировать динамику развития проблемной ситуации, выявить тенденции развития процесса, учитывая его многофакторность и слабоструктурированность, предложить возможные управленческие решения для достижения поставленных целей. Идентификация и структуризация индикаторов продовольственной безопасности базировалась на методологии S,W,O,T, учитывающей результаты анкетирования экспертных групп, что позволило выявить структуру эндогенных и экзогенных факторов (групп индикаторов продовольственной безопасности) для реализации когнитивной модели (Табл. 1).
Таблица 1 – Индикаторы продовольственной безопасности региона
| Сфера экономики |
Индикаторы продовольственной безопасности |
|
Потребление |
- уровень экономической доступности основных пищевых продуктов; |
| - уровень физической доступности основных пищевых продуктов; | |
| - уровень располагаемых ресурсов домашних хозяйств по группам населения; | |
| - уровень потребления основных видов продовольствия в расчете на душу населения, в том числе за счет отечественного производства; | |
| - потребление пищевых продуктов по отдельным группам населения; | |
| - доля населения, для которого потребление основных пищевых продуктов ниже рациональных норм; | |
| - объемы адресной помощи населению; | |
| - удельный вес импортных и отечественных пищевых продуктов, выявленных как не соответствующих требованиям технических регламентов и иным положениям законодательства Российской Федерации; | |
| - суточная калорийность питания человека; | |
| - количество белков, жиров, углеводов, витаминов, макро- и микроэлементов, потребляемых человеком в сутки; | |
| - продовольственная инфляция. | |
|
Производство и национальная конкурентоспособность |
- объемы производства сельскохозяйственной и рыбной продукции, сырья и продовольствия в расчете на душу населения; |
| - удельный вес продовольственной продукции отечественного производства в общем объеме товарных ресурсов внутреннего рынка соответствующих продуктов; | |
| - уровень поддержки производителей сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия в рублях на рубль реализованной продукции; | |
| - продуктивность используемых в сельском хозяйстве земельных и других природных ресурсов; | |
| - состояние плодородия почв земель сельскохозяйственного назначения. | |
|
Организация и управление: |
- объемы государственных резервов основных видов сельскохозяйственной и рыбной продукции, сырья и продовольствия в соответствии с установленными действующими нормативными актами; |
| - текущий уровень запасов сельскохозяйственной и рыбной продукции, сырья и продовольствия; | |
| - доля импорта сельскохозяйственной и рыбной продукции, сырья и продовольствия. |
В процессе исследования продовольственной безопасности региональных агроэкономических систем нашли применение различные формы когнитивных моделей: когнитивная карта, векторный функциональный граф, параметрический векторный функциональный граф, модифицированный функциональный граф и их модификации.
Когнитивная модель – это структура знаний, это графическое и формализованное представление связей между концептами (понятиями, факторами, показателями, взаимодействующими системами и их блоками). Спецификой реализации когнитивных моделей является их визуальное представление. Так, на рис.1.изображена когнитивная модель – когнитивная карта в виде взвешенного знакового ориентированного графа, описывающего модель системы продовольственной безопасности региона.
Рисунок 1 – Когнитивная модель продовольственной безопасности регионального АПК
Построение и анализ когнитивной карты были выполнены в свободной среде нечеткого когнитивного моделирования FuzCogMap. Данная система состоит из двух автономных программных модулей. Первый из них – модуль анализа нечетких когнитивных карт, включающий в себя подсистемы ввода когнитивной карты и получения прогноза развития ситуации. Для структурного анализа когнитивной карты, реализованной в табличном процессе, экспортируется в файл и передается во вторую подсистему структурного анализа «Pajek», с помощью которой смежная матрица визуализируется в когнитивную карту.
Таблица 2 – Саморазвитие системы
|
Концепты |
Начальные значения |
Саморазвитие |
| Мотивация |
0,2 |
0,18 |
| Уровень доходности в АПК |
-0,1 |
0,26 |
| Срок получения господдержки |
0,5 |
0,70 |
| Конкурентоспособность |
0,1 |
1,36 |
| Уровень жизни |
0,3 |
0,38 |
| Наращивание производства и замещения продовольственного импорта |
0,1 |
-0,20 |
| Развитие инфраструктуры |
-0,3 |
-0,30 |
| Сокращение рабочих мест |
0,1 |
-0,53 |
| Коррупция |
0,3 |
0,77 |
| Изменения субсидирования |
0,4 |
0,62 |
| Внедрение новых технологий |
0,1 |
0,11 |
| Расширение рынка сбыта |
0,1 |
1,05 |
| Активность конкурентов |
0,6 |
2,28 |
| Потеря продовольственной безопасности |
0,1 |
1,47 |
| Прибыль АПК |
0,1 |
0,61 |
| Ущерб налоговой и валютной политики государства |
0,1 |
0,43 |
| Нестабильная обстановка в государстве |
0,3 |
1,04 |
| Цены на энергоносители |
0,3 |
0,04 |
| Спрос на продукцию |
0,2 |
2,37 |
| Социальная напряженность |
0,3 |
0,74 |
| Иностранные инвестиции |
0,4 |
0,52 |
| Отечественные инвестиции |
0,4 |
0,85 |
| Стоимость новых технологий |
0,1 |
-0,25 |
| Техническая модернизация |
0,1 |
0,61 |
Прежде чем проводить сценарное моделирование развития ситуации, необходимо провести моделирование саморазвитие ситуации (Табл. 2), которая описывается уравнением:
x(t)=(I+A+A2+…+An)x(0) (2)
где I – единичная матрица; А – матрица смежности размера n x n; x (0) – начальные условия.
а б
Рисунок 2 – Сценарное прогнозирование уровня экономической безопасности
Таким образом, проведенное исследования оценки угроз экономической безопасности регионального АПК для ее адаптации к условиям ВТО базирующееся на применении когнитивного моделирования, реализованной в свободной среде нечеткого когнитивного моделирования Fuzzy Cognitive Mappers с учетом влияния эндогенных и экзогенных групп факторов исследуемой системы, позволило выявить возможности нейтрализации негативных тенденций за счет управляющих воздействий.
Библиографический список
- Кулинич А. А. Система когнитивного моделирования «КАНВА» [Электронный ресурс] / А.А. Кулинич . – 2005 . – Режим доступа: http://www.raai.org/about/persons/kulinich/pages/kanva2003.html (дата обращения: 08.09.2014).
- Горелова Г.В. О когнитивном моделировании сложных систем, инструментарий исследований [Электронный ресурс] / Г.В. Горелова . – 2012 . – Режим доступа: http://izv-tn.tti.sfedu.ru/?p=5019 (дата обращения: 08.12.2013).
- Камаев В. А. Когнитивное моделирование социально-экономических систем: учеб. пособие / В. А. Камаев. – Волгоград: ИУНЛ ВолгГТУ, 2012. – 136 с.
- Кузьмин В.А., Токарев К.Е. Оценка угроз экономической безопасности методом иерархического синтеза // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 2; URL: http://www.science-education.ru/108-8787 (дата обращения: 10.09.2014)
- Кузьмин В.А., Токарев К.Е. Реализация алгоритма обеспечения экономической безопасности на основе нечетко-множественного подхода в среде MatLab // Современные научные исследования и инновации. 2012. № 7 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2012/07/15773 (дата обращения: 6.09.2014).