Экономико-математическое моделирование позволяет на основе собранных
данных описать известные и предполагаемые взаимосвязи и оценить наиболее
выгодные параметры экономической системы.
Моделированию могут быть подвергнуты как отдельные элементы системы, так
и система в целом. В первой главе мы сделали попытку найти оптимальные
уровни обеспеченности хозяйств отдельными производственными ресурсами,
включая сеялки, удобрения и уборочные комплексы. Возможно построение
модели, позволяющей найти оптимальную обеспеченность всеми ресурсами
одновременно.
Еще более сложной будет модель, охватывающая свеклосахарный комплекс в
целом, но каждый раз, с повышением уровня сложности модели, создаются
предпосылки для получения дополнительного экономического эффекта за счет
расширения пространства альтернативных вариантов.
Большинство описанных в литературе моделей построено с целью оптимизации
уборочного процесса. Один из первых вариантов оптимизационной модели
выполнили на примере свеклосеющих хозяйств Чуйской долины Кыргызстана
Ю.П. Чернов и И.Д. Степаненко [224]. Но из-за небольшой мощности ЭВМ
того поколения (конец 60-х годов) решение пришлось разделить на
несколько этапов. В частности, потребность в уборочной технике
определялась после «оптимизации» графика уборки сахарной свеклы.
Таким образом, взаимосогласованный поиск показателей, характеризующих
оптимальное состояние системы, здесь отсутствовал, поскольку
обеспеченность уборочной техникой (возможная в соответствии с
поставленными задачами) не принималась во внимание при планировании
сроков уборочных работ. Но в сравнении с вычислительными методами, не
ориентированными на применение ЭВМ, были получены более рациональные и
сбалансированные предложения по совершенствованию сырьевой базы.
Несколько позже И.Д. Блаж и Г.Н. Сингур [47] предложили
экономико-математическую модель развития свеклосахарного
агропромышленного комплекса, разработанную на примере одного из сахарных
заводов Молдавской ССР. В качестве критерия оптимальности ими были
предложены два варианта: 1) минимум совокупных затрат на производство,
транспортировку и переработку сырья; 2) максимум чистого дохода по
свеклосахарному комплексу.
В конце 70-х годов А.М. Куликовский [108] создал модель, позволяющую
составить оптимальные графики заготовки и переработки сырья в рамках
административных районов и регулировать сырьевые потоки в зависимости от
размеров свеклоприемных пунктов и мощностей сахарных заводов. На роль
целевой функции также предложены два показателя: 1) максимум выпуска
конечной продукции; 2) максимум прибыли (с учетом реализации побочной
продукции - жома и патоки).
В начале 80-х годов Всесоюзным НИИ сахарной промышленности совместно с
Институтом экономики Академии наук Украинской ССР и Всесоюзным НИИ
сахарной свеклы выполнены расчеты по оптимизации производственной
структуры свеклосахарного районного агропромышленного комплекса на
примере Борщевского района Тернопольской области. Критерием
оптимальности служил максимум прибыли агропромышленного комплекса,
включающего свеклосеющие хозяйства и сахарный завод. Разработанная
модель позволяет находить резервы увеличения посевов свеклы в отдельных
хозяйствах за счет оптимизации структуры посевных площадей и рационов
кормления сельскохозяйственных животных, а также за счет
совершенствования отраслевой структуры.
В сырьевой зоне Гоноровского сахарного завода Винницкой области была
реализована модель, сущность которой изложили в 1988 г. М.Е. Ко-денская
и М.И. Кинах [104]. Основными переменными модели являются площади посева
свеклы в хозяйствах. Критерием оптимальности избран минимум затрат на
производство, транспортировку и переработку сырья.
В начале 90-х годов нами совместно с Н.Ф. Соловьевым и Л.Н. Тимошенко
[29] создана экономико-математическая модель, переменными которой стали
не только площади посевов сахарной свеклы, как это имело место в
рассмотренных выше моделях, но и ожидаемая продуктивность посевов в
связи с различными сроками уборки и обеспеченностью уборочной техникой.
Эта модель, разработанная на примере сырьевой зоны Пивненков-ского
сахарного завода Сумской области, позволяет на основе заданного критерия
оптимальности (максимум прибыли свеклосахарного комплекса) получить план
размещения посевов, графики уборки и транспортировки сырья, определить
потребность в уборочных средствах.