книги2 / 420

экспертных оценок, позволяют согласовать приоритетные направления развития сельского хозяйства с тенденциями инновационно-прорывных технологий и на основе проведенных исследований, обосновать будущую потребность отрасли в кадровом потенциале. При этом форсайтинг – прогноз ориентирован на формирование новой парадигмы стратегического прогнозирования аграрной сферы от построения сценариев к концепции тройной спирали на основе согласованного сетевого взаимодействия образовательных учреждений, государства и бизнеса (рисунок 11).

Трансформация подходов стратегического планирования

Разработка модели будущего

Рис. 11. Методология технологий стратегического форсайтинга

Источник: обобщено и составлено автором на основе материалов исследования

81

Предлагаемый автором подход стратегического управления кадровым потенциалом отрасли дает возможность государству, в лице органов властивсехуровней,выступитьпартнеромбизнесаврешениимасштабных кадровых проблем при смене технологических укладов.

Интерес к модели тройной спирали набирает популярность в странах с развитой экономикой в условиях глобальной турбулентности, поскольку новый механизм достижения консенсуса способен обеспечить прорывное развитие сложных социально-экономических систем, таких как аграрный сектор экономики.

Не менее важную проблему стратегического управления продовольственной безопасностью в условиях возникающих вызовов и угроз автор предлагает решать на основе разработанной им методики генерации адекватных сценариев прогнозирования экономической доступности продовольствия в контексте многофакторности приоритетов.

Авторскийподходпредусматриваетрядмероприятий,направленных на структуризацию проблем фактически сложившегося уровня продовольственного обеспечения, прогнозирование платежеспособного спроса населения на продовольствие в условиях изменения цен и доходов населения и генерирование потенциально возможных модельных ситуаций в сфере стратегического управления экономической доступностью продовольствия.

Решение проблем в области экономической доступности продовольствия с помощью эконометрических моделей нашли отражение в трудах Бобкова С.И., Гуляевой Т.И., Дунаев В.Л., Кривошлыковой В.С., Такмако-

вой Е.В. и других [52; 54; 94; 190].

Отличительной особенностью авторской методики является комплексный подход, позволяющий сформулировать условия перехода к новой парадигме обеспечения продовольственной безопасности: от рационального использования ресурсов к повышению уровня потребления продуктов питания.

Впроцессеисследованияавторпришелквыводу,чтоперспективным методическим подходом стратегического планирования, направленным на стабилизациюработыагропродовольственногорынкаврамкахповышения качества жизни населения и обеспечения положительной динамики развития сельскохозяйственного производства, является когнитивный подход.

Сущность когнитивного подхода состоит в том, что объектом стратегического управления выступает динамическая ситуация на агропродо-

82

вольственном рынке, представляющая собой сложную социально-эконо- мическую систему, состоящую из множества разнонаправленных и взаимосвязанных факторов. Попытка решения таких комплексных стратегических задач с использованием современных информационных технологий на основе формализованных методов сталкивается с проблемой слабой структурированности объекта исследования и его не формализованности,

вчастности:

–ключевые концепты, их параметры и связи определены не с достаточнойточностью,зачастую,идентифицируютсявпроцессеисследования;

–значительнаячастьконцептовимееткачественныехарактеристики: представлена интервалами, нечеткими величинами, лингвистическими оценками, значения которых устанавливаются экспертным методом;

–варианты формулировок альтернативных стратегических управленческих решений немногочисленны и требуют детального анализа ситуации;

–моделирование альтернатив требует интеллектуального анализа динамики ситуации во времени, т.е. предвидение поведения системы при воздействии на нее различных факторов.

По сути, информационная база, описывающая ситуацию на агропродовольственном рынке, на основе которой разрабатываются и обосновываются стратегические решения неизбежно содержит значительную долю оценочных факторов качественной природы: субъективных и нечетких. Широкиевозможностидлястратегическогоуправленияслабоструктурированными системами открывают технологии когнитивного моделирования, предусматривающие разработку альтернативных стратегий, как на основе формализованных методов, так и с использованием интуитивных способностей человека.

Имеется множество успешных примеров применения когнитивного подхода для исследования слабоструктурированных организационных и социально-экономических систем [70; 284; 301]. Отдельно можно выделить работы [282; 305], в которых успешно решаются задачи стратегического управления аграрной сферой с помощью когнитивных моделей.

В математическом аппарате исследуемых проблем с использованием когнитивного подхода применяется нечеткая логика, которая заложила фундаментальный базис для построения когнитивных моделей на основе построения нечетких когнитивных карт (НКК) [35].

83

Исследования показали, что в решении задач структурированного и сценарного анализа слабоструктурированных систем достаточно успешно показали себя НКК, разработанные В.Б. Силовым [184].

Глубокиезнанияэкспертовврамкахисследуемойслабоструктурированной системы и процессов, происходящих в ней, позволяют разработать формальную ее графическую интерпретацию с помощью когнитивной карты, которая отражает субъективные оценки исследователей в виде множества семантических категорий и причинно-следственных связей между ними. Затем с помощью статических и динамических методов обработки аналитических данных исследуемой системы разрабатываются многовариантные прогнозы ее поведения и прорабатываются различные способы управляющих воздействий с целью выявления альтернативной стратегии управления.

Технология когнитивного моделирования ситуации на агропродовольственном рынке представляют собой многоуровневую процедуру взаимоувязанных исследований слабоструктурированных систем, в которой можно выделить 4 основных уровня: анализ развития социально-экономи- ческой системы, обработка и согласование качественных и количественных данных, разработка нечеткой когнитивной модели, формирование стратегий развития и соответствующих им управляющих воздействий. В общем виде схема когнитивной методологии управления аграрным сектором экономики представлена на рисунке 12.

Уровень I - Анализ развития социально-экономической системы ос-

новывается на статистических данных, представляющих собой количественные концепты, и знаниях качественной природы изучаемой соци- ально-экономическойсистемы,которыеспомощьюэкспертногомненияиз субъективныхинечеткихоценокпреобразуютсявкачественныеконцепты.

Для формирования списка концептов, оказывающих существенное влияние на развитие агропродовольственного рынка, используют следующие методы: экспертных оценок и монографических исследований.

Работа экспертов заключается в установлении существующих отношений влияния между концептами, определении направления силы их влияния другнадруга.Приэтомэкспертыдолжныопределитьцелевыеконцепты,качественные и количественно характеристики которых в перспективе обеспечат сбалансированное функционированиеагропродовольственногорынка.

84

Источник: обобщено и составлено автором на основе материалов исследования

Достижение поставленной цели предполагает выделение управляемых концептов, с помощью которых в перспективе будет оказываться управляющее, объективное воздействие на систему.

Кроме того, эксперты должны указать наблюдаемые концепты, характеристики которых зависят от состояния концептов-причин.

УровеньII – Обработкаисогласованиекачественныхиколичествен-

ныхданныхпредполагаетприменениеметодов,способствующихуменьшению влияния произвольности и субъективности экспертных оценок, а также направленных на обнаружение нарушений согласованности в суждениях эксперта [283; 286].

Уровень III – Построение когнитивной модели на основе нечетких когнитивных карт Б.В. Силова (НКК) состоит в решение задачи идентифи- кации,врамкахкоторойвыделяютструктурнуюидентификацию–определе- ние множества концептов и выявление причинно-следственных связей и параметрическую идентификацию – оценка степеней интенсивности влияний.

Структурная идентификация НКК предполагает формирование множества концептов когнитивной модели, определение наличия и направления отношений влияния между парами концептов.

ПараметрическаяидентификацияНККподразумеваетзаданиеинтенсивностей влияний. Для НКК Силова величина интенсивности влияния должнапринадлежатьдиапазону[–1;1],приэтомположительныезначения соответствуют ситуации «усиления», а отрицательные – «ослабления».

В общем случае когнитивная модель может быть наглядно представлена в виде взвешенного ориентированного графа, вершины которого соответствуют концептам, дуги – причинно-следственным связям.

УровеньIV – Когнитивноемоделирование- проведениевычислитель-

ного эксперимента, а также процедуры верификации нечетких когнитивных моделей с целью разработки стратегических управляющих воздействий на объект исследования.

Вычислительный эксперимент на основе статического анализа предполагает структурирование системы с целью выявления наиболее значимых концептов, проведения оценки структуры нечеткой когнитивной модели и расчета системных показателей когнитивной карты. Результаты структурно-целевого анализа позволят выявить наиболее рациональные направления применения управляющих воздействий.

86

Вычислительный эксперимент на основе динамического анализа предполагает сценарный анализ перспективных тенденций развития агропродовольственногорынкавовременном,динамическомаспектеегофункционирования. В отличие от структурно-целевого анализа, предполагающего «статичность» системы, сценарный анализ позволяет исследовать и прогнозировать изменения, происходящие в данной системе с течением времени, то есть сценарии ее развития. Это открывает ряд возможностей, связанных с моделированием различных стратегий управления системами и способов решения, возникающих в них проблемных ситуаций.

Сценарный анализ когнитивного моделирования построен на математическом аппарате импульсных процессов, который подразумевает изменение состояний концептов модели в дискретные моменты времени под влиянием другихконцептов,атакжеуправляющихивнешнихвоздействий

[286].

При этом результаты анализа построенной когнитивной модели агропродовольственного рынка носят в большей степени качественный, нежели точный, количественный характер. Это обусловливает целесообразность применения когнитивных моделей как инструмента разведочного анализасложныхситуацийсцельювыявлениятенденцийповеденияисследуемой системы при различных управляющих воздействиях и, на основе этого, поиска и отбора управленческих решений, имеющих наибольшую потенциальную эффективность.

Важным процессом, сопровождающим все этапы когнитивного моделирования, является верификация когнитивной модели, под которой понимаетсяэкспертнаяоценкастепенисоответствияполученноймодели«реальной системе». От этой оценки напрямую зависят уровень доверия к результатам анализа модели и целесообразность учета этих результатов при разработке стратегий управления системой. Обнаружение несоответствия модели исследуемой системе обычно приводит к пересмотру тех или иных участков модели.

Заключительной процедурой когнитивного моделирования является анализ результатов и разработка стратегии управления агропродовольственным рынком с целью обоснования синергетического эффекта в сбалансированном его функционировании.

Таким образом, когнитивная методология управления позволяет структурироватьинформационно-аналитическуюбазуодинамикефункци- онированияагропродовольственногорынка;уточнитьиидентифицировать

87

факторы, обеспечивающие стабилизацию его работы и взаимосвязи между ними; прогнозировать возможные сценарные варианты стратегического управления со стороны государства; обосновать возможные варианты управляющих воздействий, направленных на сбалансирование спроса и предложения на продовольствие; разработать на комплексной основе систему стратегических альтернатив, направленных на достижение национальных приоритетов в сфере продовольствия.

Автором предлагается объединить прогрессивные технологии и разработанные им методики долгосрочного стратегического государственного регулирования в методологию базисно-ориентированного и програм- мно-целевого подхода стратегического развития сельского хозяйства, которые позволят внести действенные изменения в содержание формирующейся системы стратегического планирования развития сельского хозяйства, основе сбалансированного развития сельскохозяйственного производ- стванаконкурентно-преимущественнойплатформе;планированияипрогно- зирования кадрового потенциала аграрного сектора с применением технологий стратегического форсайтинга; генерации эконометрических моделей для определения оптимальных сценариев прогнозирования экономической доступностипродовольствия;когнитивногомоделирования,позволяющегостабилизировать работу агропродовольственногорынка (рисунок 13).

Отличительной чертой авторской методологии выступает диалектическое единство современных методов стратегического планирования, основанное на моделировании важнейших социально-экономических процессов путем обработки качественных и количественных данных с привлечением мнения экспертного сообщества, и нахождение консенсуса между бизнесом и государством.

Основной принцип взаимоувязки ключевых мероприятий Госпрограмм к современным методами стратегического управления обусловлен спецификацией программно-целевого подхода, сосредотачивающего особое внимание на проблемах сценарного прогнозирования, повышения качества жизни населения и обеспечения продовольственной безопасности государства.

88

Методы стратегического планирования и прогнозирования

Источник: разработано автором по материалам исследования

Разработанная методология базисно-ориентированного и програм- мно-целевого подхода стратегического развития сельского хозяйства является универсальной, опирается на полиаспектный расчетно-аналитический инструментарий и может быть использованы для стратегического управления аграрным сектором экономики, ее практическое применение позволит не только обеспечить формирование новой модели экономического роста всельскомхозяйстве,способствоватьизменениюинституциональнойиотраслевой структуры аграрного сектора экономики, но и решить ключевые проблемы национального масштаба, среди которых обеспечение продовольственной безопасности и повышение качества жизни населения.

Следует отметить, что цифровые технологии в управлении аграрным сектором экономики основаны на масштабном внедрении ключевых инструментов стратегического планирования, основными из которых являются: технологии интеллектуального анализа больших массивов данных (data mining), статистические методы прогнозного моделирования

(predictive modeling),машинного обучения(machine learning)и прочие. По-

лученные данные используются для анализа текущих показателей, выявления причинно-следственных связей и зависимостей между ними, прогнозирования и планирования будущих результатов и необходимых направлений деятельности.

Цифровые решения с помощью Интернет-вещей (IoT), датчиков, оснащенных микропроцессорами и сенсорами, специальных платформ и приложений для мониторинга в режиме реального времени позволяют собирать детальную информацию для планирования сельскохозяйственных работ на всех уровнях управления [220; 285, с. 1–2].

В сложившихся условиях меняются представления о подходах к управленческойдеятельности,логике,горизонтах,методах,принципах,содержании и организации планово-прогнозной деятельности в сельском хозяйстве.Массовоевнедрениецифровыхтехнологийваграрныйсекторэкономики формирует новую модель системы стратегического планирования и прогнозирования развития отрасли на всех уровнях. Методологические подходы планово-прогнозных работ в сельском хозяйстве основываются на продвинутой аналитике и сценарном прогнозировании, которая обеспечивает гибкость и быструю реакцию на запросы рынка, учитывает неопределенность и высокий динамизм внешней среды, способность быстрой адаптации к меняющимся условиям хозяйствования.

90