Анализ и оптимизация эколого-экономических параметров инновационных проектов

УДК 504.064:004.9

В.А. Рыбак, Х.М. Сулейман

АНАЛИЗ И ОПТИМИЗАЦИЯ ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

Проблема интенсификации инновационного развития экономики в настоящее время решается во многих странах. В Республике Беларусь для этих целей реализуется Государственная программа инновационного развития (ГПИР), призванная способствовать реализации наиболее актуальных и прорывных проектов.

Ежеквартальный мониторинг ГПИР осуществляется по таким общеэкономическим параметрам, как рентабельность, степень освоенности выделенных средств, внутренние затраты на исследования и разработки и др. Вместе с тем среди индикаторов реализации полностью отсутствуют экологические показатели, хотя, по нашему мнению, проект не может называться инновационным, если его реализация наносит существенный ущерб окружающей среде (ОС) и уровень использования природных ресурсов на единицу конечной продукции выше, чем у известных и используемых технологий.

Для решения обозначенной актуальной проблемы нами проанализированы существующие

подходы к разработке и обоснованию эколого-экономических параметров и предложены новые научные подходы, основанные на уравнениях балансов.

Предлагается использовать материально-сырьевой баланс (отражающий материально-сырьевую обеспеченность для получения продукции, выражающийся в натуральных (весовых) единицах), материально-энергетический (отражающий энергоемкость и отношение материально-энергетической обеспеченности технологических процессов к количеству выпускаемой продукции) и производственно-экономический баланс (отражающий общие производственно-экономические (финансовые) затраты, отнесенные к стоимости полученной конечной продукции).

На основании указанных уравнений балансов нами выведены новые показатели экологичности, такие, как природоемкость, безотходность, энергоемкость и др. [1]. При этом количественный анализ природоемкости может быть осуществлен по следующей формуле:

I',

¡=1 ¡=1

ЕС

где Ей; - нормированное количество исполь-

¡=1

зования исходного природного сырья j-го вида в /-м технологическом процессе, необходимого для

п

получения продукции включающего N.. -

1=1 " норму расхода сырья .-го вида в /-м технологическом процессе; Р. - чистый (полезный) расход сырья .-го вида в / -м технологическом процессе; Н .. - безвозвратные потери сырья .-го вида в /-м

п

технологическом процессе; ^V1Ц - количество

1=1

утилизируемых нормированных отходов из сырья .-го вида в -м технологическом процессе, потенциально пригодного для вторичной переработки

и использования; У.Кк"4' - количество отходов

¡=1

.-го вида в -м технологическом процессе, поступающих на вторичную переработку в качестве вторичного сырья.

В основу разработки уравнений оценки и прогнозирования ресурсообеспеченности производств рационально применить теоретические методы с использованием весовых коэффициентов Ь Суть подхода заключается в следующем. Определяется обобщенный и объективный фактор, отражающий наиболее важный производственно-экономический показатель, например, общий объем финансирования Qоб ГПИР, и соответствующие объемы Q финансирования ее.-х структур-

ных подразделений (государственных заказчиков (ГЗ)). На этом основании можно определить количественные значения весовых коэффициентов каждого из всех ГЗ:

т

где т - количество структурных подразделений (ГЗ) в составе ГПИР.

Информация о наиболее природоемких и энергоемких предприятиях и ГЗ, включенных в ГПИР, представлена в таблице.

Для сбора, хранения, обработки и отображения распределенной информации о параметрах инновационных проектов разработан и внедрен Интернет-портал, позволяющий пользователям осуществлять обратную связь с администратором, добавлять и редактировать новости, просматривать регламент и осуществлять статистическую обработку необходимых параметров. Экономический эффект от использования разработанного инструмента достигается за счет сокращения временных и трудовых затрат на пересылку и обработку параметров экологичности инновационных проектов. Практическая значимость выражается

в т. ч. в возможности для участников сопоставления результатов и в динамике, и по сравнению с другими пользователями Интернет-портала.

Предложенные новые научные принципы и программные средства анализа параметров эко-логичности инновационных проектов позволяют осуществлять выбор наиболее эффективных, что представляется актуальным в условиях ограниченности финансовых средств.

Так, по показателю природоемкости в рамках ГПИР выделены, как имеющие наиболее высокий уровень, концерн «Белнефтехим», Министерство промышленности, Министерство архитектуры и строительства Республики Беларусь.

Ранжирование по уровню энергоемкости позволило выявить министерства и ведомства, имеющие наименьшие значения: Государственный комитет по науке и технологиям, Министерство образования, Министерство культуры.

Вместе с тем при анализе эколого-эконо-мических параметров часто встает задача прогнозирования. В реальных условиях риска и неопределенности использование вероятностных методов не всегда представляется обоснованным.

Наиболее природоемкие и энергоемкие предприятия в составе государственных заказчиков, включенных в ГПИР на 2009 г. - плановое количество проектов и объемы финансирования [4]

Наиболее природо- и энергоемкие предприятия в составе государственных заказчиков Плановое количество проектов в 2009 г. Объем финансирования проектов в составе ГЗ, план, млн руб. Весовые коэффициенты, Ы

1. Брестская область 22 199705 0,02661

2. Витебская область 37 21035 0,00280

3. Гродненская область 28 27909,3 0,00372

4. Гомельская область 29 39283,2 0,00524

5. Минская область 35 104015 0,01386

6. Минский горисполком 28 53470,6 0,00713

7. Могилевская область 18 80753 0,01076

8. Министерство промышленности 126 614638,9 0,08191

9. Министерство архитектуры и строительства 29 960216 0,12796

10. Министерство сельского хозяйства 20 1358154 0,18099

11. Министерство жилищно-коммунального хозяйства 5 447,1 0,00006

12. Министерство транспорта и коммуникаций 35 437621 0,05832

13. Концерн «Белнефтехим» 29 1105893 0,14738

14. ГПО «Белэнерго» 19 1331042 0,17738

15. Концерн «Беллесбумпром» 10 194224 0,02588

Всего 470 6528407,1 0,87

Для прогнозирования уровня обеспеченности природными ресурсами реализуемых инновационных проектов и их эколого-экономических параметров предлагается следующий метод.

1. Ретроспективный числовой ряд, содержащий фактические количественные показатели за истекшие периоды (не менее 7), обрабатывается с целью построения наиболее адекватной аппроксимирующей кривой. При этом из возможных моделей (линейной, логарифмической, полиномиальной, степенной и экспоненциальной), выбирается та, у которой величина достоверности аппроксимации (Я) наибольшая.

2. На основании полученного на предыдущем шаге уравнения рассчитываем прогноз для предстоящих временных интервалов.

3. Рассчитанное прогнозное значение представляем в виде нечеткого множества: при Я2 < 1 форма функции принадлежности будет иметь треугольный вид, при Я2 = 1 - вертикальная линия. При этом основание треугольника будет равно произведению рассчитанного значения на удвоенную разность единицы и величины Я2.

4. Для учета экспертной оценки формируем нечеткое множество, отражающее наиболее ожидаемое значение прогнозируемого параметра.

5. Результирующее значение прогноза в виде нечеткого множества С находим как сумму двух нечетких множеств А и В: С = А и В . При этом функция принадлежности множества С имеет вид:

КАиВ

для каждого Хе X (рисунок).

6. Оценка уровня неопределенности полученного прогноза в виде нечеткого множества может быть получена на основании значения

у = 1 - ——— иди у = —, у е [0, 1], где 50 - пло-

Sn

щадь под прямоугольной функцией принадлежности, равная ширине (т. к. множество нормализованное и высота прямоугольника равна единице); — - площадь под кривой функции принадлежности, полученной в результате расчетов. При этом большим значениям у будет соответствовать больший уровень неопределенности.

7. Для получения четкого числа используем методы дефаззификации - преобразования нечеткого множества к четкой форме - методы центра тяжести и среднего центра [2]. В случае если пересечением множеств А и В является непустое множество О = А п В ф 0, предпочтительнее использовать метод центра тяжести. Искомое значение у при этом рассчитывается как центр тяжести функции принадлежности цВ,(у) (тут и далее В1 = А, В2 = В , N = 2), то есть

У = -

В'(у^у Iтах(у) '

г г

при условии, что оба интеграла в приведенном выражении существуют.

В случае непересечения множеств А и В для дефаззификации используем метод по среднему центру. Значение у рассчитывается по формуле:

У=

Хц вк

где y - это точка, в которой функция ц к

принимает максимальное значение, то есть

—к —к

ц t (y ) = max ц t(у). Точка y называется цен-

в y в k

тром нечеткого множества B . Обратим внимание, что значение y не зависит от формы и носителя функции принадлежности цвк (y).

8. Для учета значимости экспертной оценки

М*)

Графическое представление операции суммирования нормализованных нечетких множеств

к=1

в результирующем прогнозном значении используем коэффициент Х е [0..1]. Формула (3) примет вид:

VАиВ (х) = ЦА (х) VVВ (х) =

= тах([1 - Х]Цл (x), (х)).

Для нормализации нечеткого множества используется формула:

цс

=

КС)

где А - высота нечеткого множества С.

Разработанная методика прогнозирования позволяет за счет использования теории нечетких множеств учесть фактор неопределенности и использовать экспертные оценки для получения адекватных экстраполяционных моделей. При этом разброс итоговых значений при различных функциях принадлежности исходных нечетких множеств составляет около 1 %.

Вместе с тем ТНМ в настоящее время широко применяется и для оценки экономической эффективности. Ниже перечислены основные преимущества нечетко-интервального подхода к оценке эффективности и риска инвестиционных проектов по сравнению с другими существующими методами [3].

• Данный подход позволяет формализовать в единой форме и использовать всю доступную неоднородную информацию (детерминированную, интервальную, статистическую, лингвистическую), что повышает достоверность и качество принимаемых стратегических решений.

• В отличие от интервального метода, нечетко-интервальный метод аналогично методу Монте-Карло формирует полный спектр возможных сценариев развития инвестиционных проектов (ИнП), а не только нижнюю и верхнюю границы. Таким образом, инвестиционное решение принимается не на основе двух оценок эффективности ИнП, а по всей совокупности оценок.

• Нечетко-интервальный метод позволяет получить ожидаемую эффективность ИнП как в виде точечного значения, так и в виде множества интервальных значений со своим распределением возможностей, характеризующимся функцией

принадлежности соответствующего нечеткого числа, что позволяет оценить интегральную меру возможности получения отрицательных результатов от ИнП, т. е. степень риска ИнП.

• Нечетко-интервальный метод не требует абсолютно точного задания функций принадлежности, т. к. в отличие от вероятностных методов результат, получаемый на основе нечетко-интервального метода, характеризуется низкой чувствительностью (высокой робастно-стью (устойчивостью)) к изменению вида функций принадлежности исходных нечетких чисел, что в реальных условиях низкого качества исходной информации делает применение данного метода более привлекательным.

• Вычисление оценок показателей ИнП на основе нечетко-интервального метода оказывается эффективным в ситуациях, когда исходная информация основана на малых статистических выборках, т. е. в случаях, когда вероятностные оценки не могут быть получены. Это всегда имеет место при предварительной оценке долгосрочных инвестиций и нередко - при последующем перспективном анализе, проводимом при отсутствии достаточной информационной базы.

• Реализация нечетко-интервального метода на основе интервальной арифметики предоставляет широкие возможности для применения данного метода в инвестиционном анализе, что обусловлено фактически отсутствием конкурентоспособных подходов к созданию надежного (в смысле гарантированности) и транспортабельного (по включению) инструментального средства для решения численных задач.

• Характеризуется простотой выявления экспертных знаний.

Таким образом, предложена новая технология анализа и оптимизации эколого-экономических параметров инновационных проектов, состоящая из разработанных методов и программных средств, что в совокупности позволяет повысить эффективность поддержки принимаемых решений в области рационального природопользования и охраны окружающей среды.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Рыбак, В.А. Антропогенная нагрузка на окружающую среду: количественная оценка, анализ, нормирование: Монография [Текст] / В.А. Рыбак. -Мн.: РИВШ, 2010. -334 с.

2. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [Текст] / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский; Пер. с польск. -М.: Горячая линия - Телеком, 2006. -452 с.

3. Деревянко, П.М. Сравнение нечеткого и имитационного подхода к моделированию деятельности предприятия в условиях неопределенности [Текст] / П.М. Деревянко // Современные проблемы экономики и управления народным хозяйством: Сб. науч. статей. -СПб.: Изд-во СПбГИЭУ, 2005. -Вып. 14. -С. 289-292.

4. Войтов, И.В. Методология развития инновационных производств на основе технологического прогнозирования и оценки использования природных ресурсов [Текст] / И.В. Войтов, М.А. Гатих, В.А. Рыбак, А.Л. Топольцев; под ред. И.В. Войтова. -Минск: Бела-рус. навука, 2012. -439 с.

УДК 338.45

В.И. Маслов, В.Ф. Минаков

КРИТЕРИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКцИИ ПРЕДПРИЯТИЯ

На предприятиях качество продукции может быть достигнуто на основе использования принципов всеобщего менеджмента качества (TQM) [1, 2]. Его принципы ориентированы на управление качеством продукции предприятий реального сектора экономики, обеспечивающим конкурентные условия проникновения на рынок. Однако нельзя не заметить, что принципы TQM по своим целеполаганию и сущности реализуют парадигму «качество любой ценой». При этом цена качества может оказаться столь высокой, что его достижение окажется экономически неэффективным. Действительно, достаточно вспомнить «потерянное десятилетие» Японии, чтобы понять, что проблема требует разрешения. Качество продукции ее предприятий, экспортируемой на мировые рынки, безусловно, превосходит аналоги других стран-производителей. Вместе с тем в течение десяти лет повышенное качество обеспечивается непомерно высокой ценой продукции. В результате спрос на продукцию повышенного качества не окупает затрат на ее обеспечение, а экономическая эффективность деятельности предприятий оказывается низкой. Более того, проникновение на мировые рынки продукции Китая более низкого качества оказывается экономически эффективным для производителей, обеспечивает стране экономический рост. Объемы промышленного производства в этот же период показывают беспрецедентный рост. Экономика Китая становится второй после США. Японская экономика теряет позиции второй экономики мира с 2010 г. по объемам годового ВВП.

Постановка задачи. Требуется разработка критерия экономической эффективности обеспечения качества производимой предприятиями продукции. Именно на основе использования такого критерия должна быть обеспечена окупаемость и прибыльность мероприятий, направленных на повышение качества продукции.

Эластичность качества. Предлагается введение двух показателей эластичности качества: по цене (ценовая эластичность качества) и по затратам [3]. Эластичность качества по цене равна отношению относительного приращения качества как степени соответствия продукции уровню заданного (или наилучшего) значения свойства продукта, отражающего его качество, к относительному изменению цены, при которой сохраняется возможность реализации продукта на конкурентном рынке. Кроме того, эластичность качества по затратам является метрикой производства, равной отношению относительного приращения качества к относительному изменению затрат, при которых обеспечивается такое качество.

Обозначим показатель по 1-й характеристике качества - Q. Тогда эластичность качества по цене может быть определена как

Щ / Q

Ed =

AP / P

а эластичность качества по затратам:

E = AQ / Q

US AT / T '

где AQ. - абсолютное изменение показателя каче-