Анотація
Актуальність теми дослідження. Важливим напрямом стратегії розвитку трудового потенціалу аграрної сфери є створення середовища його формування, що засноване на дотриманні цілей сталого розвитку. Людський фактор виробництва в умовах сталого розвитку, де суттєво зростає роль освіти та нематеріального капіталу, виступає визначальним чинником економічного зростання національного господарства і його галузей для забезпечення умов продовження життєдіяльності теперішнього та майбутнього поколінь. В межах сільських територій створюються умови проживання, закладання демографічних тенденцій і пропорцій, соціальної взаємодії, набуття психофізичних, мотиваційних і, частково, інтелектуальних параметрів для гармонійного соціо-еколого-економічного, тобто сталого розвитку. Отже, проблема визначення важелів управління трудовим потенціалом аграрної сфери залишається актуальною на сучасному етапі досягнення цілей сталого розвитку. Постановка проблеми. Парадигма сталого розвитку заснована на поєднанні економічної, соціальної та екологічної складової, що представлені значною кількістю взаємопов’язаних факторів, комплексна дія яких визначає шляхи та динаміку досягнення цілей сталого розвитку. Прийняття управлінських рішень щодо управління кожним фактором окремо та з урахуванням їх взаємодії супроводжується аналізом та обробкою значного масиву показників і вимагає застосування спеціальних методів обробки даних. Вирішення цієї проблеми можливо з використанням штучних нейронних мереж, визначивши параметри, що будуть розглядатися у моделі. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Можливість застосування економіко-математичних моделей для економічного зростання досліджували як вітчизняні (М. Артюх, Л. Войнича, О. Литвин, І. Ляшенко, І. Ткач, Л. Хрущ, С. Шумська, В. Янковий), так і зарубіжні науковці (Н. Кузіна, С. Пшеничникова, Н. Суворов) та ін. [1-9]. Результати власних досліджень проблеми наведені в [10-16]. Спроби застосування економіко-математичних методів та моделей для прогнозування сталого розвитку аграрної сфери, висвітлені в роботах С. Богачова, О. Галушка, М. Згуровського, С. Квітки, С. Козловського, Я. Кологривова, К. Рулицької, О. Садовника, Л. Федулової, А. Шпикуляка, не дістали подальшого розвитку та практичного використання для управління трудовим потенціалом в контексті сталого розвитку. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Незважаючи на певні напрацювання у вирішенні зазначених питань, вимагають поглибленого вивчення нові підходи до управління розвитком аграрної сфери з позицій триєдиної концепції сталого розвитку з використанням сучасних методів прийняття управлінських рішень, враховуючи динамізм зовнішнього середовища та комплексну дію факторів позитивного й негативного впливу. Постановка завдання, мети дослідження. Наведеними вище обставинами зумовлена доцільність оцінки важелів впливу на цільові показники сталого розвитку аграрної сфери. Метод та методологія проведення дослідження. У процесі проведення дослідження використані загальнонаукові (аналіз та синтез, абстрактно-логічний, узагальнення й системного аналізу) та спеціальні (узагальнена лінійна регресія, штучних нейронних мереж) методи дослідження. Викладення основного матеріалу (результати роботи). Проведене нейромережеве моделювання дозволило сформувати багатофакторну модель впливу на результуючий показник – продуктивність праці відповідно цілям сталого розвитку. Серед визначених в моделі факторів впливу, якими є середньомісячна номінальна заробітна плата штатних працівників у сільському господарстві; енергозабезпеченість; енергоозброєність; кількість тракторів на 100 га посівної площі; кількість тракторів на 1 тис. осіб зайнятого населення; кількість внесених мінеральних добрив; кількість внесених органічних добрив під посіви сільськогосподарських культур; викиди забруднюючих речовин у атмосферне повітря від стаціонарних та пересувних джерел забруднення; загальний обсяг відходів, накопичених протягом експлуатації, у місцях видалення відходів; середній індекс регіонального людського розвитку; капітальні інвестиції на одну особу, суттєвий вплив на результат моделювання мають такі параметри, як середньомісячна номінальна заробітна плата, внесення мінеральних добрив, кількість тракторів, капітальні інвестиції. Запропонована модель дозволяє проводити моделювання та прогнозування, спираючись не тільки на отримані раніше показники та динаміку їх, а й, що важливо в контексті саме сталого розвитку, встановлювати цільові орієнтири, що дає можливість здійснення управляючого впливу не тільки на кінцевий результат, а й на процес його досягнення, у тому числі впливу з метою оптимізації. Крім того, таке моделювання дозволяє корегувати фактори впливу, в разі якщо вони є або несуттєвими, як це встановлено в процесі моделювання, або втрачають значення внаслідок зміни технологій (наприклад, енергозабезпечення та енергоозброєння). Висновки. На основі запропонованої багатофакторної адаптивної моделі сталого розвитку аграрної сфери національного господарства розроблено стратегічні напрями управління трудовим потенціалом галузі. Використання методології нейромережевого моделювання при розробці моделі забезпечило можливість урахування завдань для довготривалої перспективи сталого розвитку галузі з одночасним визначенням і динамічним корегуванням пріоритетів, параметрів та важелів впливу на поточну ефективність розвитку галузі. Запропонована модель дає змогу не лише проводити моделювання й прогнозування, спираючись на отримані раніше показники та динаміку їх зміни, а й встановлювати цільові орієнтири, щоб отримати набір можливих сценаріїв розвитку системи, що залежать від умов та параметрів прогнозування, що не лише збільшує обґрунтованість прийняття управлінських рішень, а й забезпечує своєчасність адаптації об’єкта управління до умов навколишнього середовища, що постійно змінюються; здійснення керівного впливу не лише на кінцевий результат, а й на процес його досягнення, у тому числі впливу з метою оптимізації важелів сталого розвитку.
Ключові слова
аграрна сфера, трудовий потенціал, сталий розвиток, продуктивність праці, штучні нейронні мереж
Використані джерела
1. Artyukh M. V., Lytvyn O. M. (2016). Zastosuvannya dyvidirial'noho ta mul'tyhral'noho chyslen' v doslidzhenni ekonomiky sil's'koho hospodarstva Ukrayiny [Application of dividend and multigram numbers in the study of agricultural economics of Ukraine]. Matematychne ta komp'yuterne modelyuvannya. Seriya : Tekhnichni nauky – Mathematical and computer modeling. Series: Technical Sciences, 13. 16-26. [in Ukr.].
2. Lytvyn O. M., Artyukh M. V. (2017). Uzahal'nena vyrobnycha funktsiya, shcho yavno zalezhyt' vid ob’yemnykh pokaznykiv resursiv ta kapitaloozbroyenosti [Generalized production function, which clearly depends on the volume of resources and capital adequacy]. Visnyk Natsional'noho tekhnichnoho universytetu "KhPI". Seriya : Matematychne modelyuvannya v tekhnitsi ta tekhnolohiyakh – Bulletin of the National Technical University "KhPI". Series: Mathematical modeling in engineering and technology, 6. 51-56. [in Ukr.].
3. Lyashenko I. M., Khrushch L. Z. (2012). Optymal'na prohrama pidpryyemstva ta ekoloho-ekonomichna vyrobnycha funktsiya [Optimal program of the enterprise and ecological and economic production function]. Ekonomichnyy visnyk Donbasu – Economic Bulletin of Donbass, 1. 184-188. [in Ukr.].
4. Shums'ka S. S. (2007). Instrument vyrobnychoyi funktsiyi v doslidzhenni ukrayins'koyi ekonomiky [Tool of the production function in the study of the Ukrainian economy]. Ekonomika i prohnozuvannya – Economics and Forecasting, 4. 104-123. [in Ukr.].
5. Tkach I. I. (2015). The core function of sustainable development Actual problems of economy, 1 (163). 59-66. [in Eng.]
6. Yankovyy V. O. (2015). Vyrobnycha funktsiya z postiynoyu elastychnistyu zamishchennya resursiv [Production function with constant elasticity of resource substitution]. Visnyk sotsial'no-ekonomichnykh doslidzhen' – Bulletin of socio-economic research: zb. nauk. prats'; za red. M. I. Zvyeryakova (holov. red.) ta in. Odesa: Odes'kyy natsional'nyy ekonomichnyy universytet, 3. 58. 228-234. [in Ukr.].
7. Kuzina N. V. (2018). Funktsiya Kobba-Duglasa i ee graficheskoe predstavlenie [The Cobb-Douglas function and its graphical representation]. Kaluzhskiy ekonomicheskiy vestnik – Kaluga Economic Bulletin, 2. 70-73. [in Rus.].
8. Pshenichnikova S. N., Romanyuk I. D. (2017). Analiz proizvodstvennoy funktsii Kobba-Duglasa dlya ekonomik Rossii i ryada stran regiona Tsentral'noy i Vostochnoy Evropy [Analysis of the production function of Cobb-Douglas for the economies of Russia and a number of countries in the region of Central and Eastern Europe]. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya Ekonomika. Sotsiologiya. Menedzhment – Bulletin of the South-West State University. Series Economics. Sociology. Management, 7/3(24). 148-166. [in Rus.].
9. Suvorov N. V., Akhunov R. R., Gubarev R. V., Dzyuba E. I., Fayzullin F. S. (2020). Primenenie proizvodstvennoy funktsii Kobba-Duglasa dlya analiza promyshlennogo kompleksa regiona [Application of the Cobb-Douglas production function for the analysis of the industrial complex of the region]. Ekonomika regiona – Economy of the region, 16/1. 187-200. [in Rus.].
10. Babenko A., Vasilyeva O. (2017). Factors of Labor Productivity Growth in Agriculture of the Agrarian Region. Baltic Journal of Economic Studies. 3/4. 1-6. [in Eng.]
11. Vasyl'yeva O. O. (2019). Ekonomichnyy potentsial stiykoho rozvytku ahrarnoho sektora Ukrayiny [Economic potential of sustainable development of the agricultural sector of Ukraine]. European Journal of Economics and Management – European Journal of Economics and Management,, 3. 14-21. [in Ukr.].
12. Vasyl'yeva O. O. (2021). Trudovyy potentsial ahrarnoyi sfery yak bazovyy imperatyv staloho rozvytku [Labor potential of the agrarian sphere as a basic imperative of sustainable development]: monohrafiya. Zaporizhzhya : vydavets' FOP Mokshanov V. V. 384. [in Ukr.].
13. Vasyl’yeva O., Karpenko A. (2021). The intellectual component of labor potential as a factor of sustainable development of the agricultural sector. IV International Scientific Congress, Ukraine – Uzbekistan – Latvia @ISCSAI April 12-16. [in Eng.]
14. Vasyl’yeva O. (2021). Assessment of sustainable development factors of the agricultural sector using the Cobb-Douglas function. Baltic Journal of Economic Studies. 7/2. 37-49. [in Eng.]
15. Vasyl'yeva O. O. (2019). Zastosuvannya shtuchnykh neyronnykh merezh dlya otsinky trudovoho potentsialu ahrarnoyi sfery [The use of artificial neural networks to assess the labor potential of the agricultural sector]. Pobudova informatsiynoho suspil'stva: resursy i tekhnolohiyi – Building an information society: resources and technologies : materialy XVIII Mizhnarodnoyi naukovo-praktychnoyi konferentsiyi, Kyyiv, 19-20 veresnya 2019 r. / MON Ukrayiny, UkrINTEI ta in.. Kyyiv : UkrINTEI. 76-79. [in Ukr.].
16. Horoshkova L. A., Khlobystov Ye. V. (2020). Ekolohichna kryva Kuznetsya: haluzeve zastosuvannya dlya prohnozuvannya utvorennya vidkhodiv ta vykydiv shkidlyvykh rechovyn [Ecological curve of Kuznets: branch application for forecasting of formation of waste and emissions of harmful substances]. Lyudyna ta dovkillya. Problemy neoekolohiyi – Man and the environment. Problems of neo-ecology, 33. 109-123. [in Ukr.].
17. Vlasenko I. H. (2013). Ahrarna sfera u zabezpechenni prodovol'choho rynku Ukrayiny [Agrarian sphere in ensuring the food market of Ukraine]. Innovatsiyna ekonomika – Innovative Economics, 2. 234-237. [in Ukr.].
18. Korchyns'kyy I. O. (2018). Ahrarna sfera: suspil'no-ekonomichnyy ta orhanizatsiyno-tekhnolohichnyy konstrukt z pozytsiy arkhitektoniky [Agrarian sphere: socio-economic and organizational-technological construct from the standpoint of architecture]. Ekonomichnyy visnyk Natsional'noho hirnychoho universytetu – Economic Bulletin of the National Mining University, 1. 74-81. [in Ukr.].
19. Tsymbalyuk I., Rykovs'ka L. (2017). Teoretychnyy analiz sutnosti ta skladnykiv definitsiyi «ahrarna sfera» [Theoretical analysis of the essence and components of the definition of "agricultural sphere]. Ekonomichnyy chasopys Skhidnoyevropeys'koho natsional'noho universytetu imeni Lesi Ukrayinky – Economic Journal of the Lesia Ukrainka East European National University, 4. 13-19. [in Ukr.].
20. Natsional'na dopovid' «Tsili Staloho Rozvytku: Ukrayina» [National Report "Sustainable Development Goals: Ukraine"]. 2017. 246. [in Ukr.].
21. Rehional'nyy lyuds'kyy rozvytok [Regional human development] : stat. byuleten'. 2018. Kyyiv : Derzhavna sluzhba statystyky Ukrayiny. 72. [in Ukr.].
22. Kernasyuk Yu. V. (2017). Neyronni shtuchni merezhi yak efektyvnyy instrument adaptyvnoho prohnozuvannya v ahrarnomu sektori ekonomiky [Neural artificial networks as an effective tool for adaptive forecasting in the agricultural sector of the economy]. Naukovi pratsi Kirovohradsbkoho natsional'noho tekhnichnoho universytetu. Ekonomichni nauky – Scientific works of Kirovograd National Technical University. Economic sciences, 32. 224-231. [in Ukr.].
23. Maehashi K. & Shintani M. (2020). Macroeconomic Forecasting Using Factor Models and Machine Learning: An Application to Japan. Journal of the Japanese and International Economies. 101104. [in Eng.]
