CC BY
15
УДК 631.15: 330.131.7
ФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА РИСКА РАЗВИТИЯ ЗЕРНОВОГО ПРОИЗВОДСТВА НА ОСНОВЕ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ
А.А. Малыгин
Алексей Александрович Малыгин
Кафедра агрономии и агробизнеса, «Ивановская государственная сельскохозяйственная академия имени Д.К. Беляева» Советская ул., 45, Иваново, 153012 Е-mail: buhigsha@mail. ru
Обеспечение устойчивого развития зернового производства является основой эффективной системы воспроизводства. Формирование устойчивости производства зерна, по мнению автора, осуществляется под воздействием разнообразных факторов. Применение информационных технологий в аграрной отрасли ведется с различной степенью интенсивности по всем направлениям деятельности от производства сырья до его переработки. По мнению разработчиков Программы развития цифровой экономики в Российской Федерации до 2035 года современное «интеллектуальное» сельское хозяйство должно быть основано на применении автоматизированных систем принятия решений, комплексной автоматизации и роботизации производства, а также технологиях проектирования и моделирования экосистем. Формирование подходов к оценке устойчивости зернового хозяйства региона в системе потенциальных рисков является важным условием при выборе риск-стратегии достижения целевых параметров экономического роста аграрных организаций. Предложенная научная концепция формирования отраслевой информационной системы может быть использована для выработки долгосрочной стратегии, которая выступит основой для последующего эффективного и качественного развития зернового производства.
Ключевые слова: устойчивое производство, риск, растениеводство, мониторинг, сельское хозяйство.
JEL: D24, О13
FORMATION OF THE MONITORING SYSTEM RISK OF DEVELOPMENT OF GRAIN PRODUCTION BASED ON DIGITAL TRANSFORMATION
A.A. Malygin
Aleksey A. Malygin
Department of agronomy and agribusiness, Ivanovo state agricultural Academy named after D. K. Belyaev Sovetskaya str., 45, Ivanovo, 153012 Е-mail: buhigsha@mail .ru
Ensuring the sustainable development of grain production is the basis of an effective reproduction system. According to the author, the formation of grain production stability is carried out under the influence of various factors. The use of information technologies in the agricultural sector is carried out with varying degrees of intensity in all areas of activity from the production of raw materials to its processing. According to the developers of the program for the development of the digital economy in the Russian Federation until 2035, modern "intelligent" agriculture should be based on the use of automated decision-making systems, integrated automation and robotiza-tion of production, as well as technologies for designing and modeling ecosystems. The formation of approaches to assessing the sustainability of the grain economy in the region in the system of potential risks is an important condition for choosing a risk strategy for achieving the target parameters of economic growth of agricultural organizations. The proposed scientific concept of forming an industry information system can be used to develop a long-term strategy that will serve as the basis for the subsequent effective and high-quality development of grain production.
Keywords: sustainable production, risk, crop production, monitoring, agriculture.
Как отмечает Гонова О.В. [1] «сельское хозяйство - это открытая подвижная система, она предполагает постоянную, адекватную, происходящим изменениям, трансформацию производственных отношений и производительных сил, способную поддерживать систему в равновесном состоянии». Применение информационных технологий и цифровая трансформация в сельском хозяйстве ведется с различной степенью интенсивности по всем направлениям деятельности. Наиболее яркими примерами являются: автоматизированная информационная система «Меркурий» (создание единой информационной среды для ветеринарии, повышения биологической и пищевой безопасности), информационная аналитическая система «Единый центр дистанционного спутникового мониторинга Краснодарского края» (повышение эффективности производства, инвентаризация и паспортизация объектов АПК, контроль использования земельных ресурсов, система работает на платформе GeoLook, г. Краснодар) [2] и др.
Современное «интеллектуальное» аграрное производство должно быть основано на применении автоматизированных систем принятия решений, комплексной автоматизации и роботизации производства, а также технологиях проектирования и моделирования экосистем. Примеры роботизации производства продукции животноводства в Ивановском регионе впервые были представлены в одном из хозяйств Гаврило-во-Посадского района. В ООО «Растениеводческое хозяйство «Родина» (группа компаний «РИАТ»), уже накоплен большой опыт эксплуатации животноводческого комплекса с системой «добровольного доения» коров. В отрасли растениеводства аграрии также активно применяют «интеллектуальные системы».
На региональном уровне, в результате исследования можно выделить следующие основные аспекты создания аграрных информационных систем мониторинга риска и устойчивости производства продукции растениеводства, позволяющие обосновы-
вать их состав и функции: учет почвенно-климатического потенциала, организационно-технологические возможности хозяйств, совершенствование систем хозяйствования с учетом устойчивости производства продукции сельского хозяйства.
Важным элементом данной системы (рис.1) является методика мониторинга риска и оценки устойчивости производства продукции растениеводства хозяйствующими субъектами агропромышленного комплекса, основанная на построении эко-нометрической модели, в результате выполнения которой получен индекс оценки риска и устойчивости производства культур. Данный индекс может выступать в качестве производственно-экономического индикатора, положенного в основу формирования общего интегрального критерия развития растениеводства [3, 6].
Региональный организационно-экономический механизм развития сельского хозяйства должен выстраиваться на принципах государственного регулирования и комплексной поддержки аграрной сферы, саморегулирования воспроизводственных процессов в АПК под действием рыночных законов. В реализации организационно-экономического механизма на уровне региона важная роль отводится Департаменту сельского хозяйства и продовольствия, в рамках которого должна разрабатываться политика управления минимизацией рисков сельскохозяйственного производства с учетом природно-климатических и экономических особенностей региона.
Процесс минимизации рисков должен осуществляться на уровне конкретных сельскохозяйственных предприятий. При этом для его улучшения могут создаваться как индивидуальные службы риск - менеджмента, так и совместные интегрированные структуры управления.
Зерновое производство, как и возделывание кормовых культур, имеет важное региональное значение. За период с 2000 по 2019 годы в масштабах развития зерновой отрасли Ивановского региона произошли определённые изменения (рис. 2).
Рис.1. Схема формирования отраслевой информационной системы
Так, за этот период вдвое сократилась посевная площадь зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах всех категорий. Существенные снижения в объемах производства зерна, за последнее десятилетие, наблюдались в 2010 и 2013 годах (81,82 и 86,67 тыс. тонн). Эффективность и интенсивность зернового производства зависит от сложного комплекса природно-
климатических, научно-технических, технологических и организационно-экономических факторов, на сельскохозяйственных предприятиях она заметно колеблется по годам.
Поэтому результативность деятельности следует оценивать не только по показателям урожайности, валового сбора, прибыли, рентабельности, но и устойчивости производства отдельных видов продукции к факторам риска.
В отдельные годы урожайность была зафиксирована на уровне 13,2 ц/га (рис.2 -2005 г.), что свидетельствует о неустойчивости производства.
Выравнивание динамического ряда урожайности за весь наблюдаемый период свидетельствует о росте урожайности в среднем на 0,37 ц/га за год. Устойчивость зернового производства по районам 3-го кластера (табл. 1, разделение всех районов Ивановской области на 3 кластера по уровню рисков возделывания зерновых культур), куда входят Гаврилово-Посадский, Родниковский и Шуйский, различна. В 2020 году (от 30,2 ц/га до 42,4 ц/га) средняя урожайность в аграрных предприятиях на 5-10 ц/га выше уровня предыдущего 2019 года.
Концентрация во втором и третьем кластерах сельскохозяйственных предприятий, активно занимающихся возделыванием зерновых культур, требует от региональных властей повышенного внимания к развитию АПК в этих районах. Необходима реализация, в полной мере и в полном объеме, мероприятий по поддержке хозяйств данных кластеров в соответствии с региональными программами развития сельского хозяйства.
2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
Валовой сбор зерновых и зернобобовых культур, тыс. т Посевная площадь зерновых и зернобобовых культур, тыс. га * Урожайность зерновых и зернобобовых культур (в расчете на убранную площадь), ц/га
Рис. 2. Динамика валового сбора, урожайности и посевной площади зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах всех категорий в Ивановской области за 2000 - 2019 годы [4]
Таблица 1
Средние значения кластерообразующих показателей уровня рисков возделывания
зерновых культур в сельскохозяйственных предприятиях Ивановской области
Кластер Районы области Средняя посевная площадь, га Средняя доля площади гибели на убыточный год Средняя доля площади уборки на кормовые цели
1 Верхнеландеховский, Вичугский, Лежнев-ский, Пестяковский, Южский, Юрьевецкий 1402 0,330 0,226
2 Заволжский, Ивановский, Ильинский, Ки-нешемский, Комсомольский, Лухский, Палехский, Приволжский, Пучежский, Савин-ский, Тейковский, Фурмановский 3067 0,195 0,116
3 Гаврилово-Посадский, Родниковский, Шуйский 8373 0,144 0,059
Оценка влияния на урожайность гидрометеорологических явлений широко применяется фермерами Канады, США и Германии, она необходима для более глубокого анализа потерь (прироста) объемов производства.
Основными показателями, используемыми в регрессионном анализе (рис. 3), являются: урожайность в весе после доработки, ц с 1 га посевная площадь (Ур); температура, оС (х); количество осадков, мм. (у).
Рис. 3. Модель зависимости урожайности ярового ячменя от количества осадков и среднемесячной
температуры в июле
Урожайность = 10,1848-0,5159*х-0,3665*у+0,0173*х*х+0,0338*х*у-0,002*у*у
Урожайность □ 25 ц/га I I 20 ц/га I I 15 ц/га I I 10 ц/га I I 5 ц/га I I 0 ц/га
При возделывании яровых зерновых в Ивановской области существенное влияние на формирование урожайности оказывают благоприятные погодные условия июня и июля (достаточное количество осадков при температуре не ниже 10оС). Наличие систем мониторинга погодных условий на региональном уровне позволят повысить устойчивость, как зернового производства, так и формирования кормовой базы молочного скотоводства.
Не нужно забывать и о материально-техническом обеспечении зернового производства. За период 2000 - 2019 гг. наметилась тенденция сокращения обеспеченности техникой и энергосредствами. При этом темпы обновления изношенной техники, находящейся в настоящий момент в распоряжении сельскохозяйственных товаропроизводителей, недостаточны для повышения конкурентоспособности предприятий АПК региона. На 1000 га пашни в среднем приходится 3 трактора. На один зерноуборочный комбайн приходится 250 га посевных
площадей зерновых и зернобобовых культур (на конец 2018 г.) [5].
Но, несмотря на общую тенденцию в последние несколько лет хозяйства Ивановской области активно приобретают современную технику. С 2017 по 2019 гг. введены в эксплуатацию зерноуборочные комбайны («Нива Эффект», Vector-410, ЛСЯ08 550 и 585 и др.) в Шуйском, Приволжском, Лухском, Родниковском, Гаврилово-Посадском и др. районах.
Динамика коэффициента обновления техники (2000 г. - 1,4; 2017 г. - 3,5; 2018 г. - 3,2) в данных сельскохозяйственных организациях Ивановской области отражает тенденцию улучшения состояния в данном направлении (рис. 2). В регионе работают программы лизинга (в том числе и Федеральные) способствующие обновлению материально-технической базы предприятий АПК.
В условия аграрного производства оценку методов управления риском, стратегию и предпринимаемые меры определяет
руководство сельскохозяйственных предприятий. Автор считает, что данные действия должны осуществляться в рамках единой государственной стратегии развития АПК и обеспечения продовольственной безопасности Российской Федерации. Это является актуальным вопросом в современных условиях продовольственных санкци-онных мер по отношению к нашему государству. Создание и развитие информационной системы мониторинга риска и оценки эффективности зернового производства позволит сельскому хозяйству региона выйти на более качественный уровень своего развития. Важным аспектом такого развития является наращивание производства не только фуражного, но и товарного зерна на территории региона.
ЛИТЕРАТУРА
1. Гонова, О. В. Методы и модели диагностики устойчивого развития регионального агропро-довольственного комплекса [Текст]: автореф. дисс. ... доктора экономических наук / О.В. Гонова. - Иваново: ИГХТУ, 2012. - 35 с.
2. Цифровая трансформация сельского хозяйства России: офиц. изд. - М.: ФГБНУ «Росин-формагротех», 2019 - 80 с.
3. Гонова О.В., Малыгин А.А. Системный подход и его применение к минимизации рисков в сельскохозяйственном производстве (на материалах Ивановской области) // Вестник АПК Верхневолжья. - 2013. - №3 (23). - С. 11-15.
4. Растениеводство (производство продукции растениеводства) / сайт Федеральной службы государственной статистики (Витрина статистических данных) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://showdata.gks.ru/finder/ (дата обращения 12.09.2020).
5. Материально техническая база сельскохозяйственных организаций / сайт Федеральной службы государственной статистики (Витрина статистических данных) [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://showdata.gks.ru/finder/ (дата обращения 17.09.2020).
6. Гонова О.В., Малыгин А.А. Модельное обоснование производственной программы сельскохозяйственного предприятия с учетом факторов риска // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2012. № 4 (32). С. 22-29.
REFERENCES
1. Gonova, O. V. Metody i modeli diagnostiki ustojchivogo razvitiya regional'nogo agroprodovol'stvennogo kompleksa [Tekst]: avtoref. diss. ... doktora ekonomicheskih nauk / O.V. Gonova. -Ivanovo: IGHTU, 2012. - 35 s.
2. Cifrovaya transformaciya sel'skogo hozyajstva Rossii: ofic. izd. - M.: FGBNU «Rosinformagrotekh», 2019 - 80 s.
3. Gonova O.V., Malygin A.A. Sistemnyj podhod i ego primenenie k minimizacii riskov v sel'skohozyajst-vennom proizvodstve (na materialah Ivanovskoj oblasti) // Vestnik APK Verhnevolzh'ya. - 2013. - №3 (23). -S.11-15.
4. Rastenievodstvo (proizvodstvo produkcii ras-tenievodstva) / sajt Federal'noj sluzhby gosudarstvennoj statistiki (Vitrina statisticheskih dannyh) [Elektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: https://showdata.gks.ru/finder/ (data obrashcheniya 12.09.2020).
5. Material'no tekhnicheskaya baza sel'sko-hozyajstvennyh organizacij / sajt Federal'noj sluzhby gosudarstvennoj statistiki (Vitrina statisticheskih dann-yh) [Elektronnyj resurs]. - Rezhim dostupa: https://showdata.gks.ru/finder/ (data obrashcheniya 17.09.2020).
6. Gonova O.V., Malygin A.A. Model'noe obos-novanie proizvodstvennoj programmy sel'skohozyajst-vennogo predpriyatiya s uchetom faktorov riska // Sov-remennye naukoemkie tekhnologii. Regional'noe prilozhenie. 2012. № 4 (32). S. 22-29.
