CC BY
13К вопросу о мониторинге и форсайтинге регионального АПК в эпоху цифровой трансформации
см см
£
Б
а
2 ©
Шестаков Роман Борисович
кандидат экономических наук, доцент ФГБОУ ВО «Орловский государственный аграрный университет имени Н.В. Парахина», nir_paper@inbox.ru
Яковлев Николай Александрович
кандидат сельскохозяйственных наук, доцент ФГБОУ ВО «Орловский государственный аграрный университет имени Н.В. Парахина», yakovlevnikolay@yandex.ru
Таракин Алексей Владимирович
кандидат сельскохозяйственных наук, доцент ФГБОУ ВО «Орловский государственный аграрный университет имени Н.В. Парахина», alexei.tarakin@yandex.ru
В данной работе рассматривается общие вопросы мониторинга деловой активности в региональном АПК, связанные с ними проблемы планирования, прогнозирования, определения направлений развития отраслевого и смежного бизнесов. Сбор и мониторинг данных, планирование, прогнозирование и дальнейшее определение векторов развития хозяйственной деятельности должны работать в едином комплексе. Данный форсайтинг-комплекс базируется на использовании современных методов сбора и обработки информации, глубокой цифровиза-ции, на последующем эффективном использования данных в производственных процессах и процессах управления. Таким образом, цифровая трансформация затрагивает не только производительные силы, но и систему управления развитием АПК в регионе, принципы его поддержки.
Ключевые слова: мониторинг, форсайтинг, прогнозирование, агропромышленный комплекс, регион, цифровая экономика
Несмотря на то, что агропромышленный комплекс в последнее время показывает рост, необходимо укреплять его качественный потенциал при помощи инновационной составляющей и ускоренного внедрения элементов цифровой экономики. Становиться необходимым исследование степени проникновения инновации и цифровиза-ции в изучаемые системы, закономерностей взаимодействия возникающих факторов, а также совершенствование методологии исследования данных процессов. Естественно, важной проблемой остается прогнозирование развитие деловой активности в региональном АПК с учетом влияния данных факторов [6].
Необходимость ускорения темпов модернизации и развития рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия вызывает потребность в определении тенденции развития АПК на региональном уровне. Параллельно необходимо решать вопросы научно-исследовательского обеспечения инновационных процессов, повышения конкурентоспособности АПК при сохранении тенденций к импортозамещению, раскрытия механизма использования конкурентных преимуществ регионов, а также совершенствования инвестиционного климата и роста инновационной активности бизнеса.
Выработка любых стратегий всегда базируется на доступной информации об экономической среде. Сбор информации и исследования в данной области только начинают набирать ход, в особенности на уровне конкретных регионов. Для мониторинга развития активности регионального агробизнеса в разрезе АПК, по меньшей мере, необходимы следующие группы показателей (индикаторов), приведенные в табл. 1. Нами сопоставлены позитивные и нормативные показатели деловой активности регионального агробизнеса в широком понимании.
Как видно из табл. 1, группы показателей составлены по следующим целевым параметрам: рыночной конъюнктуре, структуре и размещению производительных сил АПК, оптимизации государственной поддержки и общем экономическим показателям. Взаимоувязанные параметры должны отражать процесс становлению реального аг-рарно-промышленного комплекса, особенно в плане развития сфер продвижение товара на рынок и производства средств производства.
Эффективный сбор и мониторинг далее используется в процессе форсайта, (или форсайтинга). Форсайт можно представить как способность предвидеть и быть готовым к будущим событиям и потребностям, важнейшим инструментом, поддерживающим создание стратегий управления предприятием и потенциалом создания инновационных решений. Идентификация потенциала и выработка направлений развития являются ценными инструментами для создания сценариев успехов предприятий в будущем [5]. Мэзо-экономическое прогнозирование в первую очередь должно быть ориентировано на: прогнозирование общих тенденций развития регионального АПК во взаимосвязи с макроэкономическими тенденциями; прогнозирование размещения производительных сил и экономических центров в регионе; прогностический анализ потенциального спроса на продукцию АПК. Помимо сбора официально принятой статистики (по большей части, отсутствующей в разрезе региону и районам), предполагается разработать новые показатели (индексы) с учетом экспертных оценок и пересмотра существующих, прямо или косвенно отражающих инновационно-цифровую активность в агробизнесе.
В соответствии с положениями Доктрины продовольственной безопасности к числу наиболее значимых рисков в сфере продовольственной безопасности относятся технологические риски, вызванные отставанием в уровне технологического развития отечественной производственной базы от производственной базы развитых стран, различиями в требованиях к безопасности пищевых продуктов и организации системы контроля за их соблюдением. В настоящее время наиболее востребованные отечественные технологии, основанные на новейших достижениях науки, не находят применения в аграрном производстве. При этом по данным прогноза научно-технологического развития агропромышленного комплекса Российской Федерации на период до 2030 года, в России к началу 2016 года насчитывалось около 436 организаций, выполняющих исследования и разработки в области сельскохозяйственных наук (10,4% всех
Таблица 1
Целевые показатели деловой активности агробизнеса в Орловской области Источник: составлено авторами на основе данных ФСГС РФ [3][4]
№ Параметры и показатели Ед. изм Фактические данные на 2017 (* - на 2016) Нормативные (экспертные)
1 Рыночной конъюнктуры продукции АПК региона
Объем продукции растениеводства (п фактических ценах) млн руб. 40194,8 45000-48000
1 продукции животноводства (и фактических пеиах) млн руб. 213(52,7 2700028000
Объем реализованных продовольственных товаров (в фактических ценах) млн. руб. 4474,4* 4700-5000
Макроструктура оборота розничной торговли (доля продовольственных товаров) % 45 49-50
Доля импорта продтоваров н сельхоз сырья % 13,1* 8-10
2 Структура и размещение производительных сил АПК региона
межре! иональные пропорции сел ьхозпро изводетва (доля объема производства Ори области 1! ПФО) % 7 10
внурирегИОнальные пропорции (доля продукции животноводства) % 51 55-60
внутрирегиональный разброс в производстве продукции растениеводства (коэффициент вариации по районам области) % 65 40-50
внутрирегиональный разброс в производстве продукции животноводства (коэффициент вариации по районам области) % 108 80-90
категориальная структура сельхозпроизводителей (доля фермерских хозяйств) % 10,5 14
3 Оптимизация структуры бюджетных ассигнований развития ЛПК по следующим направлениям:
Техни ко -те х нологиче скдя модернизация и инновационное развитие % 0,5 1-2
Развитие м;1лых формы хозяйствования % 0 2-3
Развитие опгово-рас предел ител ьных центов % 0,1 1-2
4 Общий меэоэкономическнй х]>фскг:
11родукция сельского хозяйства по веем категориям хозяйств (в сопоставимых ценах) млн руб. 58349 68600-74670
Индекс производства продукции сельского хозяйства (в сопоставимых ценах) % 99,3 118-122
Доля продукции сельского хозяйства в региональном НР11 в фактических ценах % 22 25-27
организации, занятых исследованиями и разработками) [2].
На рисунке 1 мониторинга и форсай-тинга как единого процессного комплекса, состоящего из систем входа, обработки и выхода данных. Элементы циф-ровизации применяется уже на этапе сбора информации, в том числе с применением интернета вещей (датчики на сельскохозяйственной технике, аэро- и космическая съемка и др.).
Системе обработки должны применяться современные методы, основанные на интеллектуальных технологиях, машинном обучении, которые будут дополнять работы экспертов. Подготовленные данные в виде моделей и прогнозов уже могут использоваться для принятия ре-
шений выбора направлений развития экономической деятельности.
В рамках становления цифровой экономики, необходимости ускорения темпов модернизации и создание новых региональных рынков, потребность в народнохозяйственном прогнозирования становиться более весомой. Параллельно решаются вопросы научно-исследовательского обеспечения инновационных процессов, восстановления конкурентоспособности АПК при сохранении тенденций к импортозамещению, раскрытия механизма использования конкурентных преимуществ России, а также совершенствования инвестиционного климата и роста инновационной активность бизнеса.
Прогностическая функция в региональном АПК представлена широким кругом задач:
• разработка кратко-, средне- и долгосрочных прогнозов спроса по широкому ассортименту продукции;
• оценка формирующегося спроса на новые товары, определение отношений потребителей к новым товарам и потенциального спроса на них;
• оценка конкуренции на рынке, определение положения фирмы и прогностический анализ конкретных бизнес-планов;
• прогнозирования размещения производительных сил и экономических центров в регионах;
• прогнозирование в планировании и управлении логистическими операциями;
• прогнозирование общих тенденций развития регионального АПК, выявление взаимосвязей с макроэкономическими тенденциями.
Шагом к реализации рассматриваемых задач, по нашему мнению, является создание на базе Орловского ГАУ управляемого комплекса научных и аналитических исследований в АПК (рис.2). Университет обладает значительной материально-технической и научной базой, высококвалифицированными специалистами [1]. , а также способен привлекать в качестве экспертов учёных других высших учебных заведений и НИИ.
Ко всему, есть опыт в привлечении практиков, в особенности из агробизнеса, кластера информационных технологий Орловской области и профильных ведомств региональной администрации (для Орловской области - это департамент сельского хозяйства).
В качестве заключения можно привести следующие утверждения:
1. Очевидно, что без наращивания темпов модернизации в сфере АПК, сложно будет закрепить устойчивый рост и освоение новых рынков. Но модернизацию необходимо рассматривать шире, включая сюда и обновление принципов и методов управления.
2. Современное управление отраслевой активностью базируется на развернутом мониторинге внутренней и внешней среды, рыночной конъюнктуре, а также в планах развития региональных хозяйственных систем.
3. Развитие систем сбора и обработки информации требуют продуманного подхода и в ее эффективном использовании всеми экономическими агентами аграрно-промышленного комплекса региона.
4. Помимо прочего получаемый информационный продукт сам по себе явля-
© £
Я
3
9 2
см см
£
Б
ей
2 ©
ется инновационным товаром, рынок сбыта которого необходимо сформировать.
Литература
1. Зверева Г.П., Яковлев Н.А. Воспроизводство квалифицированной рабочей силы на основе инновационных образовательных технологий // Инновации и инвестиции. 2018. №11. С.322-325.
2. Национальный доклад о ходе и результатах реализации в 2017 году Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013 - 2020 годы. Минсельхоз РФ. [Электронный ресурс]. Режим доступа URL: http://mcx.ru
3. Свекатовски Р. // Сила систем. 2017. № 3 (4). С. 24-26.
4. ФСГС РФ. Официальная статистика. [Электронный ресурс]. Режим доступа URL: http://www.gks.ru
5. ТО ФСГС РФ по Орловской области. Официальная статистика. [Электронный ресурс]. Режим доступа URL: http:// www.gks.ru
6. Шестаков Р.Б. Феномен экономической и деловой активности в социально-экономической системе: интересы, действия, отношения, показатели // Экономика и предпринимательство. 2016. № 11-2 (76). С. 114-120.
On the issue of monitoring and forcing the regional agro-industrial complex in the era of digital transformation Shestakov R.B., Yakovlev N.A., Tarakin A.V.
Orel State Agrarian University named after N.V. Parakhina
In the given work the general questions of business activity monitoring in the regional agroindustry complex, related problems of planning, forecasting, a definition of branch development directions and nearby businesses are considered. Data collection and monitoring, planning, forecasting and further characterization of economic activity development vectors should work in a single complex (foresight-complex) based on the modern methods use in data collection and processing, deep digitization, on a subsequent effective use of information in production and management processes. Thus, the digital transformation affects not only the productive forces but also the system of the agroindustry development management in the region and principles of its support. Keywords: monitoring, foresighting, forecasting, agroindustry complex, region, digital economy
References
1. Zvereva G.P., Yakovlev N.A. Vosproizvodstvo
kvalificirovannoy rabochey sily na osnove innovacionnyh obrazovatel'nyh tekhnologiy [Reproduction of skilled labor force on the basis of innovative educational technologies] // Innovacii i investicii [Innovations and investments]. 2018. №11.
2. Nacional'nyy doklad o hode i rezul'tatah realizacii
v 2017 godu Gosudarstvennoy programmy razvitiya sel'skogo hozyaystva i regulirovaniya rynkov sel'skohozyaystvennoy produkcii, syr'ya i prodovol'stviya na 2013 - 2020 gody.
Сбор данных и мониторинг рыночной
конъюнктуры
Обьемы продажи производства Пкяедовшк потенщ ютьного спроса Дин Л Ml [К л цен Конкур СНЩ1Я Другие факторы
Machine learning + экспертные оценки
Привлечем te к дополш нельноп оценке ■экспертовученых il пр манков Обучение с учителем | Классификации (kNN, SVM. RandomForest, (supervised i earning) Nnetir^p.) _ <. a.Mt >c ю> ч« n le | днаЛ| rî Bp ш<яных р ядов (ni шлм! m ее кие 11 .^nnsnpav,blaming): ( "З.Обучачиес подкртпМмм , регул,,,,„промни др ) • [rciuforcmimt leming ) j Методы ансамблей, вуиннг
Планирование и принятие решений
Mojcii i рыночно Го поведена и. кч асспф| 1>:л1 п 1.ч ПОТр<бНГ№СЙ Про i но 1ы цен il продаж, икненносш Oirmetя. Рекомендации в тане digital makding Диверсификация il переориентация деятеньносш. определение ПрНОрШТГНЬК нлнрлнченнн господдержки
Источник: составлено авторами Рисунок 1. - Процесс мониторинга и форсайтинга в региональном АПК
Источник: составлено авторами
Рисунок 2 - Центр обработки конъюнктурной рыночной информации (агропрогнозирование) на базе Орловского государственного аграрного университета.
Minsel'hoz RF [ National report on the progress and results of the implementation of the State program for Agricultural Development and regulation of agricultural products, raw materials and food markets in 2017 for the years 20132020. Agriculture Ministry of the Russian Federation.]. URL: http://mcx.ru Svekatovski R. Foresight - instrument strategicheskogo upravleniya,
podderzhivayushchiy transfer znaniya mezhdu naukoy i biznesom [Foresight is a strategic management tool that supports transfer of knowledge between science and business] // Sila system [Force of systems]. 2017. № 3
(4). P. 24-26.
4. Russian Federal State statistics service. URL:
http://www.gks.ru
5. Russian Federal State statistics service (Orel
region). URL: http://orel.gks.ru
6. Shestakov R.B. Fenomen ehkonomicheskoy i
delovoy aktivnosti v social'no-ehkonomicheskoy sisteme: interesy, deystviya, otnosheniya, pokazateli [The phenomenon of economic and business activity in the socioeconomic system: interests, actions, relations, indicators] // Ekonomika i predprinimatel'stvo [Economy and business]. 2016. № 11-2 (76). P. 114-120.
