Информационные технологии в управлении производственным риском

УДК 681.3+631.152

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМ РИСКОМ

С.В. Голубев, С. А. Голубева

В статье описываются достоинства применения информационных технологий в управлении производственным риском. Рассматривается метод воздействия на производственный риск сельскохозяйственной организации на основе модели оптимизации производства. Даются предложения по использованию имитационного моделирования типовыми сельскохозяйственными организациями региона в целях снижения производственного риска.

Ключевые слова: Информационные технологии, имитационное моделирование, производственный риск, модель, оптимальный план.

Эффективная работа сельскохозяйственной организации, в современных условиях, во многом зависит от применения в ее деятельности информационных технологий.

Использование информационных технологий в процессе анализа и управления рисками значительно повышает эффективность работы. Операции управления риском должны выполняться в автоматическом или автоматизированном режиме с привлечением средств вычислительной техники. А применять сложную математическую оценку рисков без использования современных ИТ решений просто не имеет смысла.

Информационные технологии позволяют быстро обрабатывать большие объемы информации, а также с их помощью можно смоделировать различные ситуации развития производства, т.е. имитационное моделирование.

Имитационное моделирование является одним из самых распространенных инструментов управления, позволяющих экспериментировать не на реальной системе, что может привести к нарушению ее деятельности, а с ее моделью [3].

В условиях развития рыночных отношений планирование рассматривается как средство борьбы с неопределенностью будущего, как инструмент своевременного «видения» места и значимости в практической деятельности достижений техники и науки.

Моделирование систем осуществляется:

- с целью экспериментирования и оценки последствий изменений в условиях, политике, методах без затраты больших средств и без риска, связанных с действительным осуществлением изменений в реальной обстановке;

- для изучения системы с целью ее совершенствования;

- для ознакомления с ситуациями, которые могут возникнуть;

- для проверки или демонстрации новых идей [3].

Нами проводилась определенная работа по моделированию систем. Это были модели производственных типов сельскохозяйственных предприятий. В целях повышения практической значимости моделей была разработана методика наложения их на конкретные хозяйства соответствующей специализации и проведения сравнительного анализа по процентному отношению сравниваемых показателей. По результатам анализа были подготовлены рекомендации для управления сельского хозяйства Ульяновской области, получившие одобрение НТС [2].

Работая с предложенной методикой, мы пришли к выводу о возможности использования моделей в качестве эталона при выполнении руководителем функции контроля.

Проверка модели путем решения задачи на ЭВМ показывает, насколько представления соответствуют действительности. И чем выше уровень управления, тем больше времени в структуре рабочего времени руководителя должно занимать планирование. Модель является основным аналитическим и информативным инструментом руководителя в решении проблем.

Предприятие как объект конструирования имитационной системы представляет собой совокупность производственных и обслуживающих единиц, находящихся на ограниченной территории и использующих ресурсы многоцелевого назначения для производства продукции. Успех его деятельности во многом определяется, во-первых, надежностью внешних связей по поводу ресурсного обеспечения и сбыта продукции; во-вторых, оптимальностью, как структуры производства предприятия в целом, так и структуры производства и устойчивостью связей всех его компонентов.

Для определения количественных характеристик альтернативного направления развития нами была поставлена и решена оптимизационная многовариантная задача.

Прогнозной основой вариантов был принят нормативно-ресурсный подход, позволяющий четко определить возможные пути достижения целей при разных условиях развития.

Объектом изучения явилась экономико-математическая модель, описывающая типы сельскохозяйственных организаций Ульяновской области и размещения основных отраслей сельского хозяйства.

Модель реализуется в результате постановки и решения комплексной задачи. Структура задачи блочно-диагональная, где каждая организация представлена самостоятельным блоком. Сектора в блоках описываются переменными: зерновые, зерно товарное, зерно фуражное, другие сельскохозяйственные культуры, поголовье скота по видам. Условия производ-

ства в блоке описываются ограничениями, характеризующими урожайность сельскохозяйственных культур, продуктивность скота, рацион кормления и т. д.

При решении задачи балансируются сельскохозяйственные угодья, производство и потребление кормов, производство и реализация продукции, отрасли растениеводства и животноводства; а также оптимизируется структура посевных площадей, поголовье скота, объемы производства и размещения товарной продукции.

В качестве критерия оптимальности использован показатель максимизации прибыли с учетом производственных возможностей хозяйства.

Поставленная задача позволяет получить оптимальное решение при изменяющихся условиях (режим машинной имитации).

Наши подходы к проблеме определения возможностей региона по наращиванию продовольственного потенциала через решение множества вариантов задачи позволил нам выделить и обосновать ряд факторов, определяющих новые качества экономического роста объемов производства. Вот некоторые из них:

1.Межотраслевая сбалансированность развития сельскохозяйственного производства на базе межотраслевых пропорций производства и потребления основных видов продукции при альтернативности вариантов.

2.Рационализация структуры посевных площадей без расширения и даже некоторого ограничения площадей под зерновыми кормовыми культурами.

3.Развитие кормовой базы за счет поиска внутренних ресурсов (перераспределение зерна) и изыскание источников поступления необходимых компонентов кормов.

4.При сохранении существующей специализации поиск резервов максимального производства продукции при имеющихся ресурсах.

5. Обоснование вероятности увеличения поголовья скота для получения максимума продукции животноводства.

В ходе исследования случайным образом выбраны 100 сельскохозяйственных организаций Ульяновской области, которые были сгруппированы по производственному типу и коэффициенту специализации. Оказалось, что в среднем по региону, предприятия с коэффициентом специализации 0,2-0,4 занимают наибольший удельный вес. Модель рассчитана по типовому хозяйству области с развитой молочной отраслью с коэффициентом специализации 0,2-0,4, в связи с тем, что в последующем ее без изменений можно использовать для расчета показателей эффективности

производства любого хозяйства.

Чтобы лучше понять, насколько изменится ситуация в производственной деятельности предприятия, а также показатели реализации продукции под влиянием смены плана производства, сделаем это наглядно (табл. 1.).

Таблица 1

Производство продукции в сравнении с оптимальным планом

Показатели Фактический план Оптимальный план Отношение оптимального плана к фактическому, %

Производство

Площадь зерновых, га 1720 1969 114,5

Площадь свеклы, га 300 314 104,7

Площадь картофеля, га 5 - -

Площадь кормовых, га 1508 2288 151,7

Поголовье коров, гол. 500 608 121,6

Поголовье животных на выра-

щивании и откорме, гол. 620 851 137,3

Затраты труда, чел.-час. 553000 553000 -

Производство кормовых, ц.к.е. 27160 34780 128,1

Реализация

Реализация зерна, ц 25647 25000 97,5

Реализация свеклы, ц 95424 100000 104,5

Реализация картофеля, ц 375 0 -

Реализация молока, ц 15375 18728 121,8

Реализация мяса, ц 1134 1276 112,5

Показатели оптимального плана и фактические показатели, указывают на необходимость изменения существующей структуры производства. Так, площадь посева зерновых культур по оптимальному плану необходимо увеличить на 14,5%.

Для сохранения существующей специализации возникла необходимость ограничения производства сахарной свеклы в рамках 100000 ц. Поэтому посевные площади свеклы возросли на 4,7%.

Из-за увеличения поголовья молочного скота и скота на выращивании и откорме, на 21,6% и 37,3%, соответственно, выросла потребность в кормах на 7620 ц.к.е., что повлекло за собой рост площадей занятых кормовыми культурами.

Рост всех показателей не повлиял на затраты труда, они остались неизменными, это происходит из-за более эффективного использования трудовых ресурсов.

Несмотря на увеличение посевных площадей под зерновыми культурами на 249 га, выручка от реализованного зерна, если придерживаться оптимального плана, уменьшилась на 2,5%. Это происходит потому, что дополнительный сбор зерновых идет на корм увеличившемуся поголовью животных.

Также в реализации должен присутствовать такой вид продукции как сахарная свекла, которая при данных условиях хозяйствования приносит прибыль в размере 100000 руб.

В связи с молочной специализацией предприятий реализацию молока и мяса для получения дополнительной прибыли, необходимо увеличить на 21,8% и 12,5%, соответственно.

Чтобы убедиться в эффективности роста показателей производства и реализации необходимо сравнить их с материально-денежными затратами, т.е. определить уровень рентабельности. Это можно сделать, опираясь на данные таблицы 2.

Таблица 2

Экономическая эффективность производства и реализации продукции

по оптимальному плану

Показатели Фактический план Оптимальный план Отношение оптимального плана к фактическому, %

Материально-денежные затраты, тыс. руб. 38699,0 35265,0 91,1

Выручка, тыс. руб. 43877,0 43478,0 99,1

Прибыль, тыс. руб. 5178,0 8213,0 158,6

По данным таблицы можно сделать вывод, что изменение структуры отраслей повлекло за собой уменьшение выручки на 0,9%. Однако, вместе с этим снизились материально-денежные затраты на 8,9% и эффективнее стала использоваться рабочая сила. Все это привело к росту прибыли на 3035 тыс. руб., которая составила 8213 руб.

Рассчитанная модель обеспечивает высокую экономическую эффективность производственной деятельности предприятий группы в сложившейся рыночной ситуации.

Таким образом, использование приведенной выше модели позволяет значительно улучшить финансовый результат деятельности сельскохозяйственных предприятий. Рост прибыли от продаж свидетельствует об

увеличении запаса финансовой прочности, а это, в свою очередь, способствует снижению производственного риска.

В целом оптимизация структуры производства позволяет при существующих мощностях хозяйства увеличить прибыль и более рационально использовать оборудование, что доказывает ее высокую эффективность. Таким образом, неоспоримыми преимуществами оптимизационной модели являются:

- относительная простота расчетов;

- оперативность получения оценки;

- низкие затраты времени и средств;

- получение достоверных результатов без привлечения большого массива данных;

- определение оптимального варианта из существующих альтернатив.

Решение подобной задачи в других сельскохозяйственных организациях может являться действенным инструментом снижения риска. Она может составлять основу политики управления производственным риском, охватывая наиболее важные действия менеджеров необходимые для эффективной реализации механизма регулирования прибыли.

В целом можно сделать вывод, что без автоматизации управления и использования современных информационных технологий, сельскохозяйственная деятельность может превратиться в рутинный и малоуправляемый процесс, что всегда скажется на конкурентной привлекательности сельхозорганизации.

Список литературы

1. Голубев С.В., Голубева Е.А. Анализ внутренних факторов операционного левериджа // Вестник Алтайского аграрного университета. - Алтай, 2011. №5. С. 102-105.

2. Голубев С.В., Юсупова Г.Л. Управление производственным риском сельскохозяйственной организации на основе модели оптимизации производства // Вестник Ульяновской ГСХА. - Ульяновск, 2011. № 3. С. 121-124.

3. Миндрин А.С., Орехов Н.Р. Моделирование экономических систем в сельском хозяйстве / А.С. Миндрин, Н.Р. Орехов. М.: Восход-А, 2007. 232 с.

Голубев Сергей Владимирович, к.э.н., ст. преподаватель, Россия, Ульяновск, Ульяновская государственная сельскохозяйственная академия имени П.А. Столыпина,

Голубева Светлана Александровна, к.э.н., ст. преподаватель, Россия, Ульяновск, Ульяновская государственная сельскохозяйственная академия имени П.А. Столыпина.

S.V. Golubev, S.A. Golubeva

The article describes the advantages of the use of information technologies in the management of production risk. Is the method of impact on agricultural production risk model based organizations optimize production. Gives suggestions for using simulation modeling of the types of agricultural organizations in the region in order to reduce production risk.

Key words: Information technology, simulation, production risk, the model, the optimal plan.

Sergey Golubev, Candidate of Economic Sciences, s.teacher, Russia, Ulyanovsk, Ulyanovsk State Agricultural Academy, PA Stolypin

Svetlana Golubeva, Candidate of Economic Sciences., s. teacher, Russia, Ulyanovsk, Ulyanovsk State Agricultural Academy, PA Stolypin.

УДК 681

АНАЛИЗ ПРИЧИН НИЗКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАСХОДОВ БЮДЖЕТНЫХ СРЕДСТВ И ПУТИ ЕЁ ПОВЫШЕНИЯ

В.И. Белоцерковский; С.Н. Шапиленко

Рассматриваются причины низкой эффективности расходов бюджетных средств и пути её повышения, прежде всего на основе применения контроллинга.

Ключевые слова: эффективность расходования бюджетных

средств, контроллинг, качество управления государственными расходами.

Любое казенное, бюджетное или автономное учреждение, федеральное государственное унитарное предприятие, как и все министерство, ведомство или служба в целом подвергается многочисленному числу ежегодных проверок, сдает различные формы бухгалтерской, финансовой, статистической и другой отчетности. Но, к сожалению, уровень эффективности расходования бюджетных средств остаётся достаточно низким. До сих пор для руководителей финансово-экономических подразделений бюджетных учреждений основным результирующим показателем деятельности является уровень исполнения смет, т.е. в основном их оценка эффективности организации ограничивается сравнением «плана» и «факта». Таким образом, расходы заранее сориентированы в первую очередь на их 100