CC BY
25
ххжжхжжхжэкономика и управление народным хозяйством^ХХЖХЖХХХ
Научная статья УДК 332
Б01: 10.24412/2227-9407-2021-12-82-94
Кластерный анализ эффективности использования элементов точного сельского хозяйства
Николай Сергеевич Завиваев Ольга Юрьевна Якимова2, Александр Петрович Мансуров3
13 Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино, Россия 2 Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева, Саранск, Россия
1 [email protected] https://orcid.org/0000-0002-6654-6685
2 [email protected] https://orcid.org/0000-0001-5004-9978 [email protected] https://orcid.org/0000-0002-7272-672X
Аннотация
Введение. В эпоху цифровизации при реализации государственной программы «Цифровая экономика» одним из основных инфраструктурных элементов цифровой экономики будет ИТ-инфраструктура различных отраслей. Поэтому статья посвящена оценке уровня применения элементов цифровизации и точного сельского хозяйства в Нижегородской области.
Материалы и методы. В статье раскрыта роль и современное состояние отрасли сельского хозяйства в экономике. Представлены элементы и индикаторы точного земледелия и животноводства. Осуществлена оценка оснащенности и спецификации машинно-тракторного парка и оборудования для ведения точного сельского хозяйства. Выявлены современные тенденции, происходящие в отрасли, и сформулированы возможные варианты развития.
Результаты. Проведена кластеризация муниципальных образований Нижегородской области по уровню применимости элементов точного животноводства и растениеводства. Осуществлен качественный анализ кластеров по эффективности функционирования.
Обсуждение. Исследованы процессы внедрения информационных технологий в операционную деятельность организаций, выявлены основные тенденции развития и определены сдерживающие факторы. Заключение. Подводя итог, следует отметить, что внедрение информационных технологий в операционную деятельность организаций обуславливается рядом факторов. Причем выявлена прямая и тесная связь между уровнем «цифровизации» производства и его эффективностью. Многие руководители и специалисты сельскохозяйственных организаций сдержанно относятся к технологиям точного сельского хозяйства из-за сомнения в их преимуществах в экономическом аспекте (35 %), особенно на начальном этапе внедрения. Очевидна необходимость повышения квалификации большинства работников организации, начиная с руководства.
Ключевые слова: индикаторы оценки цифровизации сельского хозяйства, информационное обеспечение, кластеризация, программа развития сельского хозяйства, рентабельность, сельское хозяйство, цифровая экономика, элементы точного растениеводства, элементы точного животноводства, эффективность
Для цитирования: Завиваев Н. С., Якимова О. Ю., Мансуров А. П. Кластерный анализ эффективности использования элементов точного сельского хозяйства // Вестник НГИЭИ. 2021. № 12 (127). С. 82-94. Б01: 10.24412/2227-9407-2021-12-82-94
© Завиваев Н. С., Якимова О. Ю., Мансуров А. П., 2021
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
ххжжхжжхжэкономика и управление народным хозяйством^ХХЖХЖХХХ Cluster analysis of efficiency and use of elements of precision agriculture
Nikolay S. ZavivayevOlga Yu. Iakimova2, Alexander P. Mansurov3
13 Nizhny Novgorod State University of Engineering and Economics, Knyaginino, Russia 2Mordovia State University named after N. P. Ogareva, Saransk, Russia 1 [email protected] https://orcid.org/0000-0002-6654-6685 [email protected], https://orcid.org/0000-0001-5004-9978 3 [email protected] https://orcid.org/0000-0002-7272-672X
Abstract
Introduction. In the era of digitalization, when implementing the state program «Digital Economy», one of the main infrastructural elements of the digital economy will be the IT infrastructure of various industries. Therefore, the article is devoted to assessing the level of application of elements of digitalization and precision agriculture in the Nizhny Novgorod region.
Materials and methods. The article reveals the role and current state of the agricultural sector in the economy. Elements and indicators of precision agriculture and animal husbandry are presented. An assessment of the equipment and specification of the machine and tractor fleet and equipment for precision agriculture has been carried out. The current trends occurring in the industry are identified and possible development options are formulated. Results. Clustering of municipalities of the Nizhny Novgorod region was carried out according to the level of applicability of elements of precision animal husbandry and crop production. A qualitative analysis of clusters on the efficiency of functioning was carried out.
Discussion. The processes of the introduction of information technologies into the operational activities of organizations are investigated, the main development trends are identified and constraining factors are identified. Conclusion. Summing up, it should be noted that the introduction of information technologies into the operational activities of organizations is caused by a number of factors. Moreover, a direct and close relationship between the level of «digitalization» of production and its efficiency has been revealed. Many managers and specialists of agricultural organizations are reticent about precision agriculture technologies due to doubts about their advantages in the economic aspect (35 %), especially at the initial stage of implementation. They clearly need to improve the skills of most employees of the organization, starting with the management.
Keywords: indicators for assessing the digitalization of agriculture, information support agriculture, clustering, agricultural development program, profitability, digital economy, elements of precision crop production, elements of precision animal husbandry, efficiency
For citation: Zavivayev N. S., Iakimova O. Yu., Mansurov A. P. Cluster analysis of efficiency and use of elements of precision agriculture // Bulletin NGIEI. 2021. № 12 (127). P. 82-94. (In Russ.). DOI: 10.24412/2227-9407-2021-12-82-94
Введение
Информационные технологии в экономике России стремительно развиваются в рамках реализации национального проекта «Цифровая экономика Российской Федерации». Его основными задачами являются ускоренное внедрение цифровых технологий во все отрасли народного хозяйства за счет создания устойчивой и безопасной информационно-телекоммуникационной инфраструктуры высокоскоростной передачи, обработки и хранения больших объемов данных, доступной для всех организаций и домохозяйств, разработки и внедрения в практику цифровых технологий [1; 2; 3; 4; 5].
Центром прогнозирования и научно-технологического развития АПК Кубанского госу-
дарственного аграрного университета с 2017 г. проводится мониторинг применения элементов точного земледелия в регионах России. По их данным, в Нижегородской области в 2017 г. было зафиксировано 50 хозяйств, применяющих ЭТЗ на площади 158 тыс. га, в сравнении с отчетными данными Министерства сельского хозяйства и продовольственных ресурсов Нижегородской области в 2020 г. произошел рост на 53 % количества хозяйств и на 61 % площади применения ЭТЗ.
Материалы и методы В сельском хозяйстве Нижегородской области применение программных средств, как и в России в целом, значительно ниже, чем в среднем в предпринимательском секторе. Успешное использование
ECONOMICS AND NATIONAL ECONOMY MANAGEMENT
ГГ-технологий в сельском хозяйстве связано с изменением системы управления отраслью на муниципальном уровне, что предполагает сбор данных в агросекторе и анализ результатов на протяжении всего производственного цикла. Сбор этих данных происходит благодаря автоматизации регистрации процессов. До настоящего времени в области и муниципалитетах нет общей системы по сбору информации, поэтому ежедневно в «свободной» форме товаропроизводители направляют в управление данные (по удою, намолоту зерна и прочее). Специалист управления вручную считает все показатели и забивает их в простейшую базу данных в браузере компьютера. Не у всех товаропроизводителей есть компьютеры, в первую очередь это касается крестьянских (фермерских) хозяйств и индивидуальных предпринимателей, а также товарных хозяйств населения, поскольку у них просто нет финансовых возможностей для внедрения 1Т-технологий. В крупных сельскохозяйственных организациях компьютер и программные средства есть, но, по свидетельству специалиста управления сельского хозяйства, даже по «умному» сельскому хозяйству передача информации происходит вручную (например,
по оцифровке полей агрономы хозяйств и специалист управления забивают геометки полей в программу для оцифровки полей, установленную на одном компьютере). Одним из препятствий развитию новых технологий является то, что сотрудники часто демонстрируют сопротивление и опасения, связанные с переходом на digital-решения из-за боязни сокращения рабочих мест. Кроме того, отмечается низкий уровень качества программно-аппаратных средств (компьютеров, Интернета и др.), о чем говорилось выше. Следует учесть и тот факт, что большинство сельских товаропроизводителей пользуются отечественными разработками и обслуживанием программных средств, которые пока далеки от совершенства. Тормозом цифровой трансформации управления и производственных процессов является отсутствие в области и районах общей системы и алгоритма по развертыванию и внедрению ГГ-технологий [6; 7; 8; 9; 10; 11].
Тем не менее отдельные элементы точного земледелия и животноводства (таблица 1) в настоящее время в ряде организаций находят практическое применение. Их количественный состав отражен в таблице 2.
Таблица 1. Элементы точного земледелия и животноводства Table 1. Elements of precision agriculture and animal husbandry
Точное земледелие / Precision farming
Точное животноводство / Precision animal husbandry
1. Оцифровка полей / Digitization of fields
2. Локальный отбор проб почвы в системе координат / Local sampling of soil in the coordinate system
3. Параллельное вождение / Parallel driving
4. Спутниковый мониторинг транспортных средств / Satellite monitoring of vehicles
5. Дифференцированное опрыскивание сорняков / Differentiated spraying of weeds
6. Дифференцированное внесение удобрений / Differentiated application of fertilizers
7. Дифференцированный посев / Differentiated seeding
8. Дифференцированное орошение / Differentiated irrigation
9. Дифференцированная обработка почвы по почвенным картам / Differentiated tillage according to soil maps
10. Мониторинг состояния посевов с использованием дистанционного зондирования (аэро- или спутниковая фотосъемка) / Monitoring of the condition of crops using remote sensing (aerial or satellite photography)
11.Составление цифровых карт урожайности / Compilation of digital yield maps
Источник: составлено автором на основании расчетных
1. Мониторинг качества продукции животноводства / Quality monitoring of livestock products
2. Электронная база данных производственного процесса / Electronic database of the production process
3. Идентификация и мониторинг отдельных особей животных с использованием современных IT-технологий (рацион кормления, удой, привес, температура тела, активность), удовлетворение их индивидуальных потребностей / Identification and monitoring of individual animals using modern IT technologies (feeding ration, milk yield, weight gain, body temperature, activity), satisfaction of their individual needs
4. Мониторинг состояния здоровья стада (data-flov) / Herd health monitoring (data-flow)
5. Роботизация процессов доения / Robotization of milking processes
6. Автоматическое регулирование микроклимата и контроль за вредными газами в животноводческих помещениях / Automatic microclimate regulation and control of harmful gases in livestock premises
данных
ххжжхжжхжэкономика и управление народным хозяйством^ХХЖХЖХХХ
Рассмотрим спецификацию оснащенности техническими средствами отдельных элементов точного земледелия, которые представлены в таблице 2. Наиболее распространенными ЭТЗ в области является спутниковый мониторинг транспортных средств, который позволяет эффективно контролировать перемещение, статус техники и рацио-
нальность использования ресурсов как людских, так и материальных. Представлен в основном системой ГЛОНАСС - 92 % от общего объема, системами СКАУТ и АВТОГРАФ соответственно 3 и 5 %. Данную технологию применяют 4 % хозяйств при обработке 16 % от общей земельной площади региона.
Таблица 2. Оснащенность хозяйств Нижегородской области элементами точного земледелия, 2019 год Table 2. Equipment of farms in the Nizhny Novgorod region with elements of precise agriculture, 2019
Нагрузка Доля хозяйств,
Наименование используемых элементов Количество, Обрабатываемая на 1 еди- использующих
№ и технических средств / единиц/ площадь, га / ницу, га / элемент, % /
The name of the elements Quantity, Cultivated area, Load Percentage
and technical means used units hectares per 1 unit, hectares of farms using the element, %
1 2 3 4 5 6
1. Оцифровка полей / Digitization of fields
1. John Deere Autotrac / John Deere Autotrac 1 1 930 1 930 0,3
2 Trimble CFX 250 / Trimble CFX 250 34 25 903 761,8 2,5
3. Garmin Etrex 10 / Garmin Etrex 10 1 3 200 3 200 0,3
4. Teltonika FM3200 / Teltonika FM3200 14 6 812 486,6 1,1
5. ARNAVI / ARNAVI 2 6 812 3 406 0,5
6. G7Farmnavigator / G7Farmnavigator 1 3 155 3 155 0,3
7. Trimble CFX 255 / Trimble CFX 255 1 4 200 4 200 0,3
3. Параллельное вождение /Parallel driving
8. GPS / GPS 115 25 982 225,9 28,5
9. TeeJet Matrix 430 / TeeJet Matrix 430 1 1 970 1 970 0,3
10. Teeget Cenyer Lin 220 / Teeget Cenyer Lin 220 2 1 840 920 0,5
11. TeeJet Matrix 570 Pro / TeeJet Matrix 570 Pro 2 6 837 3 418,5 0,5
12. JDlnk / JDlnk 1 5 000 5 000 0,3
13. Trimble CFX 750 / Trimble CFX 750 43 66 008 1 535 6,1
4. Спутниковый мониторинг транспортных средств / Satellite monitoring of vehicles
14. Система Глонасс / Glonass system 736 111342 151,3 8,7
15. СКАУТ/SCOUT 21 8200 390,5 0,6
16. Платформа Avtograph / Autograph platform 40 13010 325,3 1,5
5. Дифференцированное опрыскивание сорняков / Differentiated spraying of weeds
17. John Deere 730 / John Deere 730 1 1 970 1 970 0,3
18. Лемкен примус А-35 / Lemken primus A-35 1 2 700 2 700 0,3
19. Опрыскиватель-разбрасыватель Туман / Sprayer-spreader Mist 1 5 222 5 222 0,3
20. Опрыскиватель-разбрасыватель Трекол / Sprayer-spreader Trackol 1 3 429 3 429 0,3
6. Дифференцированное внесение удобрений / Differentiated application of fertilizers
21. Разбрасыватель Kuhn MDS 735 / Kuhn MDS 735 Spreader 12 1970 164,2 0,5
22. Amazone / Amazone 7 26850 3835,7 1,8
23. Опрыскиватель-разбрасыватель Трекол / Sprayer-spreader Trackol 1 3429 3429 0,3
ECONOMICS AND NATIONAL ECONOMY MANAGEMENT
Окончание таблицы 2 / End of table 2
1 2 3 4 5 б
24. Опрыскиватель-разбрасыватель Туман / Sprayer-spreader Mist 1 5222 5222 0,3
25. Терминал Amatron-3 / Amatron-3 Terminal б 4500 750 1,0
7. Дифференцированный посев / Differentiated seeding
2б. Кукурузная сеялка точного высева Maxima / Maxima Precision Corn Seeder 1 1500 1500 0,3
27. Кукурузная сеялка Amazone EDX 9000-ТС / Amazone EDX 9000 Corn Seeder -TS 8 12423 1552,8 1,8
8. Дифференцированное орошение / Differentiated irrigation
28. Valley / Valley 2 1337 бб8,5 0,7
9. Дифференцированная обработка почвы по почвенным картам /Differentiated tillage according to soil maps
29. Плуг Kverneland / Kverneland Plow 4 8б51 21б2,7 1,2
10. Мониторинг состояния посевов с использованием дистанционного зондирования /
Monitoring of the condition of crops using remote sensing
30. Беспилотник DJI Phantom 4Pro / DJI Phantom 5 114б7 2293,4 2,1
4Pro Drone
31. Система Cropio / Cropio system 1 4544 4544 0,3
32. Exact Farming / Exact Farming 1 1404 1404 0,3
11. Составление цифровых карт урожайности / Compilation of digital yield maps
33. Зерноуборочный комбайн / Combine harvester Источник: составлено автором на основании данных
Оцифровка полей проведена в 22 хозяйствах или в 23,4 %, применяющих элементы точного земледелия. Этот элемент точного земледелия создает электронные контуры полей в агрономических базах для более эффективного их использования, что позволяет фиксацию видов и сроков полевых работ, дифференцированный подход при использовании технологий возделывания, внесения удобрений и т. д. В области этот элемент ничтожно мало применяется в хозяйствах. Нагрузка на 1 единицу техники составляет в среднем 963 га и обрабатывается только около 6 % общей площади сельскохозяйственных угодий [12; 13; 14].
Результаты
Дифференциация административно-
территориальных образований и хозяйств Нижегородской области, использующих ЭТЗ, высока. Для систематизации состояния этого процесса по отчетным данным Министерства сельского хозяйства и продовольственных ресурсов региона был рассчитан показатель «Доля площадей, обрабатываемых с использованием ЭТЗ в общей площади, значения которого варьируются в пределах от 0 до 1, где 1 - максимальное значение, предполагающее применение элементов точного земледелия на 100 % площади.
Экспертным путем было выделено 5 кластеров со следующими значениями по группам 0-0,20;
5082
1б94
0,21-0,40; 0,41-0,60; 0,61-0,80; 0,81-1,00 (рисунок 1). В 1 -й кластер вошли 25 административно-территориальных образования с низким уровнем использования ЭТЗ, причем во всех нулевое значение расчетного показателя. На этот кластер приходится 43 % всех посевных площадей области. 2-й кластер представлен двумя образованиями: Урен-ским муниципальным округом и городским округом г. Выкса со значениями показателя соответственно 0,24 и 0,36. Доля посевных площадей этого кластера невелика - менее 4 %. В 3-й кластер вошли 9 административно-территориальных образований (АТО) и на них приходится 25,7 % посевных площадей СХО. В 4-м кластере также 9 АТО с 18,3 % посевных площадей. 5-й кластер - это 4 административно-территориальных образования (7,7 % их общего количества). Высокий индекс применения ЭТЗ со значением 1,0 имеют Вачский и Спасский муниципальные районы, а в Вадском муниципальном округе и Лукояновском муниципальном районе значения составили соответственно 0,85 и 0,81. Стоит отметить, что суммарная обрабатываемая площадь 5-го кластера с высоким уровнем ЭТЗ составляет 8,9 % от общей посевной площади области. Показатели эффективности производства зерна в кластерах приведены в таблице 3.
3
1
ЭКОНОМИКА И управление народным хозяйством]
1. Ардатовский р-н / Ardatovsky district.
2. Арзамасский р-н / Arzamas district.
3. Балахнинский м.о. / Balakhninsky municipal district.
4. Богородский м.о. / Bogorodsky Municipal District.
5. Большеболдинский р-н / Bolsheboldinsky district.
6. Большемурашкинский р-н / Bolshemurashkinsky district.
7. Г.о.г. Бор / Urban district of the Bor city.
8. Бутурлинский м.о. / Buturlinsky Municipal District.
9. Вадский м.о. / Vadsky Municipal District.
10. Варнавинский р-н / Varnavinsky district.
11. Вачский р-н / Vachsky district.
12. Ветлужский р-н / Vetluzhsky district.
13. Вознесенский р-н / Voznesensky district.
14. Володарский р-н / Volodarsky district.
15. Г.о.г. Воротынский / Urban district of the Vorotynets city.
16. Воскресенский р-н / Voskresensky district.
17. Г.о.г. Выкса / Urban district of the Vyksa city.
18. Гагинский р-н / Gaginsky district.
19. Городецкий р-н / Gorodetsky district.
20. Дальнеконстантиновский р-н / Dalnekonstantinovsky district.
21. Г.о.г. Дзержинск / Urban district of the Dzerzhinsk city.
22. Дивеевский м.о. / Diveevsky municipal district.
23. Княгининский р-н / Knyagininsky district.
24. Ковернинский м.о. / Koverninsky municipal district.
25. Краснобаковский р-н / Krasnobakovsky district.
26. Краснооктябрьский р-н / Krasnooktyabrsky district.
27. Кстовский р-н / Kstovsky district.
28. Г.о.г. Кулебаки / Urban district of the Kulebaki city.
29. Лукояновский р-н / Lukoyanovsky district.
30. Лысковский м.о. / Lyskovsky municipal district.
31. Г.о. Навашинский / Navashinsky City District.
32. Павловский м.о. / Pavlovsky Municipal District.
33. Г.о.г. Первомайск / Pervomaisk city district.
34. Г.о. Перевозский / Perevozsky city District.
35. Пильнинский р-н / Pilninsky district.
36. Починковский м.о. / Pochinkovsky Municipal District.
37. Г.о. Семеновский / Semenovsky City district.
38. Сергачский р-н / Sergachsky district.
39. Сеченовский р-н / Sechenovsky district.
40. Сосновский р-н / Sosnovsky district.
41. Спасский р-н / Spassky district.
42. Тонкинский р-н / Tonkinskiy district.
43. Тоншаевский м.о. / Tonshayevsky Municipal District.
44. Уренский м.о. / Urensky Municipal District.
45. Г.о.г. Чкаловск / Urban district of the Chkalovsk city.
46. Шарангский р-н / Sharang district.
47. Шатковский р-н / Shatkovsky district.
48. Г.о.г. Шахунья / Urban district of the Shakhunya city.
49. Г.о. Сокольский / City district Sokolsky.
50. Г.о.г. Н. Новгород / Urban district of the N. Novgorod city.
51. Г.о.г. Арзамас / Urban district of the Arzamas city.
52. Г.о.г. Саров / Urban district of the Sarov city Рис. 1. Доля площадей, обрабатываемых с использованием элементов точного земледелия, коэф. Fig. 1. The share of areas cultivated using precision farming elements, coef. Источник: составлено автором на основании расчетных данных
Данные таблицы 3 позволяют констатировать, что традиционные технологии обеспечивают в настоящее время средний уровень урожайности и эффективности производства зерна - это 1-й кластер и практически «контрольный вариант». Начальные этапы применения ЭТЗ, когда применяются только отдельные элементы и не в массовом масштабе, приводят к росту себестоимости и не дают желаемого экономического эффекта. Его демонстрирует 5-й кластер, в котором урожайность зерновых на 40,4 % выше 1-го кластера, себестоимость
на 13,5 % ниже, а рентабельность - почти на 14 % выше контрольного варианта.
Проанализируем ситуацию с использованием элементов точного животноводства (ЭТЖ) в области в 2020 г. по данным, приведенным в таблице 4. ЭТЖ применяется в 22 муниципальных образованиях, которые представлены 4 городскими округами и 18 муниципальными районами. Общее количество хозяйств, применяющих ЭТЖ, составляет 60 единиц из 207 производящих животноводческую продукцию (менее 30 %), из них всего 2 КФХ.
XXXXXXXXXXECONOMICS AND NATIONAL ECONOMYMANAGEMENT-ХЖХЖХЖХЖЖХ
Таблица 3. Показатели эффективности производства зерна в кластерах по использованию ЭТЗ Table 3. Indicators of the efficiency of grain production in clusters for the use of elements of precision farming
Кластеры по использованию ЭТЗ (номера и границы
групп по доле обрабатываемых площадей) / Clusters
I |ль"qtotptit. / TtlHlPiltnr on the use of precision farming elements (numbers
Показатель / Hldicaioi and bounc aries of groups by the share of cultivated areas)
1-й 2-й 3-й 4-й 5-й
0-0,20 0,21-0,40 0,41-0,60 0,61-0,80 0,81-1,00
Количество муниципальных образований, единиц / 28 2 9 9 4
Number of municipalities, units
Посевных площадей - всего, га / Acreage - total, ha 358 679 30 645 214 221 156 867 72 726
В т. ч. посевы зерновых / Including grain crops 194 742 11 322 130 776 91 685 46 446
Урожайность зерновых, ц с 1 га / 22,5 10,3 25,7 29,4 31,6
Grain yield, hundredweight per 1 ha
Себестоимость реализованного зерна, за 1 кг руб. / 7,4 10,4 16,7 7,5 6,4
Cost of grain sold, per 1 kilogram of rubles
Рентабельность зерна, % / Grain profitability, % 22,4 -11 31,7 32,5 36,3
Источник: составлено автором на основании расчетных данных
Таблица 4. Использование элементов точного животноводства в Нижегородской области в 2020 г.
Table 4. Use of elements of precision animal hus jandry in t ie Nizhny N ovgorod region in 2020
Количе- Поголовье Номера элементов точного животно-
Муниципальные районы, ство КРС, водства (в соответствии с рисунком 2),
хозяйств/ голов / единиц / Numbers of elements
городские округа (ГО) / Municipal districts, urban districts (UD) Number of Number of cattle of precision animal husbandry (in accordance with Figure 2), units
farms heads 1 2 3 4 5 6
Арзамасский / Arzamas district 4 3 650 4 2 1 1
Балахнинский / Balakhninsky district 2 1 111 3 1
Богородский / Bogorodsky district 5 10 483 4
Большеболдинский / Bolsheboldinsky district 3 3 760 2 1 420
Большемурашкинский / Bolshemurashkinsky 1 1 171 1 1 1 1
district
Бутурлинский / Buturlinsky district 1 2 399 1 1 1 1
Г.о.г. Бор / UD of the city of Bor 2 1 600 2 2
Вадский / Vadsky district 2 4 139 3 1 3 3 3
Вачский / Vacha district 1 900 1 1 1
Володарский / Volodarsky district 1 306 1 1 320 1
Воротынский / Vorotynsky district 2 1 948 1 2 1 1
Городецкий / Gorodetsky district 3 2 950 2 9
Дальнеконстантиновский / 6 10 899 5 6 15 1
Dalnekonstantinovsky district
Ковернинский / Koverninsky district 6 19 140 15 8 11 3 4 1
Краснобаковский / Krasnobakovsky district 1 322 1
Кстовский / Kstovsky district 2 2 973 10 9 1 1
Лысковский / Lyskovsky district 5 5 885 5 4 4 4 2 1
Павловский / Pavlovsky district 3 4 700 5 3
Г.о г. Первомайск / UD of the city of Pervomaisk 2 1 606 2 2
Семеновский / Semenovsky district 1 1 500 1 1
Уренский / Urensky district 2 1 278 3 1 1
Г.о.г. Чкаловск / UD of the city of Chkalovsk 5 1 844 5 5 1
Всего / Total 60 84 564 74 51 791 17 2 8
Источник: составлено автором на основании расчетных данных
88
ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМ]
Наибольшее распространение получил элемент «Идентификация и мониторинг отдельных особей животных с использованием современных IT-технологий», на который приходится 84 % всех единиц применяемых в животноводстве средств. Этот ЭТЖ достаточно разнообразен по составу технологических операций и применяемого оборудования и программного обеспечения. Это различные системы управления стадом, ПО Рацион, электронные весы для взвешивания молодняка КРС и другие. Вторым по частоте применения в хозяйствах является элемент «Мониторинг качества продукции животноводства»: в 54 из 60 или 90 %, а в 15 хозяйствах он является единственным из всей палитры применяемых элементов. Прогресс в распростране-
1. Ардатовский р-н / Ardatovsky district.
2. Арзамасский р-н / Arzamas district.
3. Балахнинский м.о. / Balakhninsky municipal district.
4. Богородский м.о. / Bogorodsky Municipal District.
5. Большеболдинский р-н / Bolsheboldinsky district.
6. Большемурашкинский р-н / Bolshemurashkinsky district.
7. Г.о.г. Бор / urban district of the Bor city.
8. Бутурлинский м.о. / Buturlinsky Municipal District.
9. Вадский м.о. / Vadsky Municipal District.
10. Варнавинский р-н / Varnavinsky district.
11. Вачский р-н / Vachsky district.
12. Ветлужский р-н Vetluzhsky district.
13. Вознесенский р-н / Voznesensky district.
14. Володарский р-н / Volodarsky district.
15. Г.о.г. Воротынский / urban district of the Vorotynsky city.
16. Воскресенский р-н / Voskresensky district.
17. Г.о.г. Выкса / urban district of the Vyksa city.
18. Гагинский р-н / Gaginsky district.
19. Городецкий р-н / Gorodetsky district.
20. Дальнеконстантиновский р-он / Dalnekonstantinovsky district.
21. Г.о. г. Дзержинск / urban district of the Dzerzhinsk city.
22. Дивеевский м.о. / Diveevsky municipal district.
23. Княгининский р-н / Knyagininsky district.
24. Ковернинский м.о. / Koverninsky municipal district.
25. Краснобаковский р-н / Krasnobakovsky district.
26. Краснооктябрьский р-н / Krasnooktyabrsky district.
27. Кстовский р-н / Kstovsky district.
28. Г.о.г. Кулебаки / urban district of the Kulebaki city.
29. Лукояновский р-н / Lukoyanovsky district.
30. Лысковский м.о. / Lyskovsky municipal district.
31. Г.о. Навашинский / Navashinsky City District.
32. Павловский м.о. / Pavlovsky Municipal District.
33. Г.о.г. Первомайск / Pervomaisk city district.
34. Г.о. Перевозский / Perevozsky city District.
35. Пильнинский р-н / Pilninsky district.
36. Починковский м.о. / Pochinkovsky Municipal District.
37. Г.о. Семеновский / Semenovsky City district.
38. Сергачский р-н / Sergachsky district.
39. Сеченовский р-н / Sechenovsky district.
нии ЭТЖ в области подтверждается количеством хозяйств и поголовья КРС: против 2017 г. оно возросло соответственно на 43 и 80 %.
Аналогично кластеризации административно-территориальных образований по элементам использования ЭТЗ был проведен кластерный анализ ЭТЖ по показателю «Доля поголовья КРС, обслуживаемого с использованием ЭТЖ в общем поголовье»; значения которого варьируются по 5 -и группам 0-0,20; 0,21-0,40; 0,41-0,60; 0,61-0,80; 0,81-1,00 (рисунок 2). Как административно -территориальные образования распределились по кластерам и показатели их эффективности производства молока отражены в таблице 5.
40. Сосновский р-н / Sosnovsky district.
41. Спасский р-н / Spassky district.
42. Тонкинский р-н / Tonkinskiy district.
43. Тоншаевский м.о. / Tonshayevsky Municipal District.
44. Уренский м.о. / Urensky Municipal District.
45. Г.о.г. Чкаловск / urban district of the Chkalovsk city.
46. Шарангский р-н / Sharang district.
47. Шатковский р-н / Shatkovsky district.
48. Г.о.г. Шахунья / urban district of the Shakhunya city.
49. Г.о. Сокольский / City district Sokolsky.
50. Г.о.г. Н. Новгород / urban district of the N. Novgorod city.
51. Г.о.г. Арзамас / urban district of the Arzamas city.
52. Г.о.г. Саров / urban district of the city of Sarov Рис. 2 Доля голов КРС, обслуживаемых с использованием элементов точного животноводства, коэф. Fig. 2. Proportion of cattle served with the use of precision animal husbandry elements, coeff. Источник: составлено автором на основании расчетных данных
ECONOMICS AND NATIONAL ECONOMY MANAGEMENT
Таблица 5. Показатели эффективности производства молока в кластерах по использованию ЭТЖ Table 5. Milk production efficiency indicators in clusters on the use of precision animal husbandry elements
Показатель / Indicator
Кластеры по использованию ЭТЖ (номера и границы групп по доле обслуживаемого поголовья КРС) / Clusters on the use of elements of precision animal husbandry (numbers and boundaries of groups by the proportion of cattle serviced)
1-й 0-0,20 2-й 0,21-0,40 3-й 0,41-0,60 4-й 0,61-0,80 5-й 0,81-1,00
29 4 5 3 10
75 459 26 l04 21 986 11 705 45 343
32 426 4 875 1 502 5 711 19 477
48,1 95,9 108,1 104,0 118,2
4515 6175 7015 6293 7694
20,1 21,9 21,7 23,2 21,1
Количество муниципальных образований, единиц / Number of municipalities, units Поголовье КРС - всего, голов / Number of cattle - total, heads В т. ч. поголовье коров / Including number of cows Произведено молока на 100 га сельхозугодий, т / Milk was produced on 100 hectares of farmland, tons Надой молока на 1 фуражную корову, кг / Milk yield per 1 feed cow, kg Себестоимость реализованного молока, за 1 кг руб. / Cost of milk sold, per 1 kg rubles Рентабельность молока, % / Milk profitability, %
18,1
20,6
18,0
l0,4
29,S
Источник: составлено автором на основании расчетных данных
Как видим, в животноводстве массовость применения ЭТЖ демонстрирует устойчивый рост показателей эффективности: от 1-го кластера к 5-му в 2,5 раза возрастает производство молока на 100 га сельхозугодий, на 70,4 % надой молока на 1 фуражную корову, на 11,7 % рентабельность молока. Все это свидетельствует о перспективности перехода на технологии точного животноводства.
Обсуждение
Оценивая процессы внедрения в практику сельскохозяйственного производства элементов точного земледелия и животноводства, следует констатировать, что в целом в Нижегородской области наблюдается положительная динамика, но наблюдается их значительная пространственная дифференциация: небольшое количество административно-территориальных образований (менее 10 %) и сельскохозяйственных организаций (почти 20 %) активно используют ЭТЗ и ЭТЖ, но почти 60 % и тех и других еще не приступили к этому процессу. Для уточнения причин этого явления был проведен опрос, экспертами которого выступили 20 специалистов управления сельским хозяйством областного и районного уровней (24 %), 17 ученых образовательных учреждений аграрного профиля (20 %) и 47 руководителей и специалистов сельскохозяйственных организаций (56 %).
Основные препятствия развития точного сельского хозяйства (ТСХ) в регионе респонденты
связывают с недостаточными финансовыми ресурсами в организациях на внедрение новых технологий из-за высокой стоимости оборудования и программного обеспечения (33 %), с отсутствием или недостаточностью квалифицированных специалистов (28 %), слабой координацией и поддержкой внедрения ТСХ на всех уровнях: федеральном, субъекта РФ и муниципальном (36 %) [15; 16; 17; 18; 19; 20].
Необходимо уточнить, что в Нижегородской области действуют нормативно-правовые акты, в соответствии с которыми может осуществляться поддержка внедрения элементов точного сельского хозяйства. Например, по постановлению Правительства Нижегородской области от 2 ноября 2012 г. № 781 «Об утверждении положений по финансовой поддержке агропромышленного комплекса Нижегородской области» возмещается часть процентной ставки при приобретении техники в кредитных организациях. В рамках вышеуказанных мер государственной поддержки сельскохозяйственные товаропроизводители области могут приобретать современную сельскохозяйственную технику, в том числе и оснащенную оборудованием точного земледелия. По постановлению Правительства Нижегородской области от 10 ноября 2015 г. № 729 «О порядке предоставления субсидий на возмещение части затрат на приобретение оборудования и техники для производства продукции льноводства» предусмот-
ХХХЖХХЖХХэкономика и управление народным хозяйством^ХХЖХЖХХХ
рено возмещение от 10 до 75 % стоимости приобретаемой техники. Постановлением Правительства Нижегородской области от 15 декабря 2015 г. № 834 «Об утверждении положения о порядке предоставления субсидий на возмещение части затрат на приобретение оборудования и техники» предусмотрено возмещение от 20 до 50 % стоимости техники. Следует признать, что эти меры не решают всех проблем точного сельского хозяйства.
Заключение Многие руководители и специалисты сельскохозяйственных организаций сдержанно относятся к технологиям ТСХ из-за сомнения в их преимуществах в экономическом аспекте (35 %), особенно на начальном этапе внедрения. Им очевидны необходимость повышения квалификации большинства работников организации, начиная с руководства, но представляют большие сложности с организацией процесса обучения и финансированием затрат. На их взгляд, проблема могла быть решена за счет областной целевой программы (38 %), в которой наряду с техническими и технологическими мероприятиями были бы предусмотрены программы пере-
обучения разных категорий работников, включая руководящий состав органов управления и организаций.
По нашему мнению, формирование компетенций работников в области точного сельского хозяйства - одна из важнейших и масштабных задач настоящего времени. Приведем всего один факт: в
2019 г. количество сотрудников, прошедших повышение квалификации по направлению «Точное сельское хозяйство», составило всего 16 человек из 8 СХО, находящихся в 6 муниципальных районах. Сравним эти показатели с общими по отрасли: количество занятых 21, 4 тыс. человек, 401 СХО из 50 муниципальных округов и районов. Отметим, что по отчетным данным по состоянию на 1 января
2020 г. дефицит специалистов (агрономов, зоотехников, ветеринарных специалистов, инженеров) в сельском хозяйстве составляет около 600 человек, кадров рабочих профессий - около 2 тыс. человек. Из этого следует вывод, что автоматизация и роботизация технологических процессов - путь к решению кадровой проблемы отрасли, и он требует научного обоснования.
Примечания:
1 Министерство сельского хозяйства и продовольственных ресурсов Нижегородской области
2 Цифровое сельское хозяйство: Ведомственный проект Министерства сельского хозяйства РФ. Текст - электронный. Режим доступа: https://digital.gov.ru/uploaded/files/o-sozdanii-i-obespechenii-iunktsionirovaniya-tsifrovyih-platform-agropromyishlennogo-kompleksa.pdf (дата обращения 12.11.2021).
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Ленчук Е. Б., Власкин Г. А. Формирование цифровой экономики России: проблемы, риски, перспективы // Вестник ИЭ РАН. 2018. № 5. С. 9-21.
2. Маслов Н. С., Завиваев Н. С., Проскура Н. В., Кондратьева Н. Н. Развитие телекоммуникационных услуг как базис для перехода к цифровой экономике // Вестник НГИЭИ. 2018. № 12 (91). С. 87-96.
3. Бухт Р., Хикс Р. Определение, концепция и измерение цифровой экономики // Вестник международных организаций. 2018. Т. 13. № 2. С. 143-172.
4. Завиваев Н. С., Проскура Д. В., Шамин Е. А. Современное состояние и прогноз развития рынка инфо-коммуникационных услуг // Экономика и предпринимательство. 2014. № 12-4 (53). С. 940-944.
5. Завиваев Н. С., Проскура Д. В., Шамин Е. А. Информатизация общества, как основа глобальной конкурентоспособности // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2016. Т. 5. № 2 (15). С. 234-237.
6. Плотников В. А. Цифровизация производства: теоретическая сущность и перспективы развития в российской экономике // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2018. № 4 (112). С. 16-24.
7. Огнивцев С. Б. Цифровизация экономики и экономика цифровизации // Международный сельскохозяйственный журнал. 2019. № 2. С. 77-80.
8. Коломейченко А. С. Информационное обеспечение процессов управления в АПК // Молодой ученый. 2017. № 15.1. (149.1). С. 10-12.
9. Кирилов М. Н., Дубиновский М. З. Оценка тенденций и перспектив развития зернового подкомлекса Нижегородской области // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2017. Т. 6. № 3 (20). С. 169-172.
XXXXXXXXXXECONOMICS AND NATIONAL ECONOMYMANAGEMENTXXXЖXЖXЖЖXш
10. Наумов И. В., Дубровская Ю. В., Козоногова Е. В. Цифровизация промышленного производства в регионах России: пространственные взаимосвязи // Экономика региона. 2020. № 16 (3). С. 896-910.
11. Кирилов М. Н., Суслов С. А. Концепция развития зернового производства на основе инноваций // Экономика сельского хозяйства России. 2020. № 8. С. 90-95.
12. Кирилов М. Н. Факторы, тормозящие инновационное развитие и пути ускорения трансфера инноваций в зерновое производство // Экономика и предпринимательство. 2020. № 9 (122). С. 155-159.
13. Яковенко Н. В., Комов И. В., Диденко О. В. Стратегическая конкурентоспособность региона: теоретические аспекты исследования // Наука Красноярья. 2017. Т. 6. № 1-3. С. 93-96.
14. Чутчева Ю. В., Коротких Ю. С., Кирица А. А. Цифровые трансформации в сельском хозяйстве // Агроинженерия. 2021. № 5 (105). С. 53-58.
15. Ашинова М. К., Мокрушин А. А., Чиназирова С. К., Костенко Р. В. Цифровая трансформация отрасли сельского хозяйства Российской Федерации // Новые технологии. 2019. № 4 (50). С. 209-220.
16. Банников С. А. Подготовка профессиональных кадров в системе образования Российской Федерации. Москва, 2017. 192 с.
17. Алтапов А. В. Построение эффективных систем управления развитием АПК России в пространстве цифровой экономики // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. 2018. № 3 (36). С. 60-66.
18. Стребков Д. С., Кузнецов И. М., Макеев М. В. Системное развитие информатизации в сельском хозяйстве // Вестник ВИЭСХ. 2012. № 2 (7). С. 24-34.
19. Курносова Н. С. Разработка стратегии информатизации сельского хозяйства // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2018. № 2 (57). С. 166-173.
20. Меденников В. И., Тухина Н. Ю., Микулец Ю. И. Роль государства в развитии и регулировании цифровой экономики в сельском хозяйстве // Вестник Московского гуманитарно-экономического института. 2017. № 2. С. 33-41.
Статья поступила в редакцию 21.09.2021; одобрена после рецензирования 25.10.2021;
принята к публикации 27.10.2021.
Информация об авторах:
Н. С. Завиваев - ст. преподаватель кафедры «Экономика и автоматизация бизнес-процессов», Spin-код: 3010-8386;
О. Ю. Якимова - д.э.н., профессор кафедры «Государственное и муниципальное управление», Spin-код: 4842-2988;
А. П. Мансуров - д.с.-х.н., профессор кафедры «Товароведение, сервис и управление качеством», Spin-код: 7575-6427.
Заявленный вклад авторов: Завиваев Н. С. - проведение критического анализа материалов и формирование выводов, составление карт. Якимова О. Ю. - общее руководство, сбор и обработка материалов, подготовка первоначального варианта текста.
Мансуров А. П. - анализ и дополнение текста статьи.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
REFERENCES
1. Lenchuk E. B., Vlaskin G. A. Formirovanie cifrovoj ekonomiki Rossii: problemy, riski, perspektivy [Formation of the digital economy of Russia: problems, risks, prospects], Vestnik IE RAN [IE RAS Bulletin], 2018, No. 5, pp. 9-21.
2. Maslov N. S., Zavivaev N. S., Proskura N. V., Kondrat'eva N. N. Razvitie telekommunikacionnyh uslug kak bazis dlja perehoda k cifrovoj jekonomike [The development of telecommunications services as a basis for the transition to a digital economy], VestnikNGIJeI [Bulletin NGIEI], 2018, No. 12 (91), pp. 87-96.
ХХХЖХХЖХХЭКОНОМИКА и управление народным хозяйством^ХХЖХЖХХХ
3. Buht R., Hiks R. Opredelenie, koncepciya i izmerenie cifrovoj ekonomiki [Definition, concept and measurement of the digital economy], Vestnik mezhdunarodnyh organizacij [Bulletin of international organizations], 201S, Vol. 13, No. 2, pp. 143-172.
4. Zavivaev N. S., Proskura D. V., Shamin E. A. Sovremennoe sostoyanie i prognoz razvitiya rynka infokom-munikacionnyh uslug [The current state and forecast of the infocommunication services market development], Ekonomika ipredprinimatel'stvo [Economics andEntrepreneurship], 2014, No. 12-4 (53), pp. 940-944.
5. Zavivaev N. S., Proskura D. V., Shamin E. A. Informatizaciya obshchestva, kak osnova global'noj konkuren-tosposobnosti [Informatization of society as the basis of global competitiveness], Azimut nauchnyh issledovanij: ekonomika i upravlenie [Azimuth of scientific research: economics and management], 201б, Vol. 5, No. 2 (15), pp.234-237.
6. Plotnikov V. A. Cifrovizaciya proizvodstva: teoreticheskaya sushchnost' i perspektivy razvitiya v rossijskoj ekonomike [Digitalization of production: theoretical essence and prospects of development in the Russian economy], Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta [Bulletin of the St. Petersburg State University of Economics], 201S, No. 4 (112), рр. 1б-24.
7. Ognivcev S. B. Cifrovizaciya ekonomiki i ekonomika cifrovizacii [Digitalization of the economy and the economy of digitalization], Mezhdunarodnyj sel'skohozyajstvennyj zhurnal [International Agricultural Journal], 2019, No. 2, pp. 77-S0.
S. Kolomejchenko A. S. Informacionnoe obespechenie processov upravleniya v APK [Information support of management processes in the agro-industrial complex], Molodoj uchenyj [Young scientist], 2017, No. 15.1 (149.1), pp.10-12.
9. Kirilov M. N., Dubinovskij M. Z. Ocenka tendencij i perspektiv razvitiya zernovogo podkomleksa Nizhego-rodskoj oblasti [Assessment of trends and prospects for the development of the grain subcomplex of the Nizhny Novgorod region], Azimut nauchnyh issledovanij: ekonomika i upravlenie [Azimuth of scientific research: economics and management], 2017, Vol. б, No. 3 (20), pp. 1б9-172.
10. Naumov I. V., Dubrovskaya Yu. V., Kozonogova E. V. Cifrovizaciya promyshlennogo proizvodstva v re-gionah Rossii: prostranstvennye vzaimosvyazi [Digitalization of industrial production in the regions of Russia: spatial relationships], Ekonomika regiona [Economy of the region], 2020, No. 1б (3), pp. 89б-910.
11. Kirilov M. N., Suslov S. A. Koncepciya razvitiya zernovogo proizvodstva na osnove innovacij [The concept of grain production development based on innovations], Ekonomika sel'skogo hozyajstva Rossii [Economy of agriculture of Russia], 2020, No. S, pp. 90-95.
12. Kirilov M. N. Faktory, tormozyashchie innovacionnoe razvitie i puti uskoreniya transfera innovacij v zerno-voe proizvodstvo [Factors hindering innovative development and ways to accelerate the transfer of innovations to grain production], Ekonomika i predprinimatel'stvo [Economy and Entrepreneurship], 2020, No. 9 (122), pp. 155-159.
13. Yakovenko N. V., Komov I. V., Didenko O. V. Strategicheskaya konkurentosposobnost' regiona: teoret-icheskie aspekty issledovaniya [Strategic competitiveness of the region: theoretical aspects of research], Nauka Kras-noyar'ya [Science of Krasnoyarsk], 2017, Vol. б, No. 1-3, pp. 93-9б.
14. Chutcheva Yu. V., Korotkih Yu. S., Kirica A. A. Cifrovye transformacii v sel'skom hozyajstve [Digital transformations in agriculture], Agroinzheneriya [Agroengineering], 2021, No. 5 (105), pp. 53-5S.
15. Ashinova M. K., Mokrushin A. A., Chinazirova S. K., Kostenko R. V. Cifrovaya transformaciya otrasli sel'skogo hozyajstva Rossijskoj Federacii [Digital transformation of the branch of agriculture of the Russian Federation], Novye tekhnologii [New technologies], 2019, No. 4 (50), pp. 209-220.
16. Bannikov S. A. Podgotovka professional'nyh kadrov v sisteme obrazovaniya Rossijskoj Federacii [Professional training in the education system of the Russian Federation], Moscow, 2017, 192 p.
17. Altapov A. V. Postroenie effektivnyh sistem upravleniya razvitiem APK Rossii v prostranstve cifrovoj ekonomiki [Building effective management systems for the development of the agro-industrial complex of Russia in the space of the digital economy], Ekonomika, trud, upravlenie v sel'skom hozyajstve [Economy, labor, management in agriculture], 201S, No. 3 (3б), pp. б0-бб.
1S. Strebkov D. S., Kuznecov I. M., Makeev M. V. Sistemnoe razvitie informatizacii v sel'skom hozyajstve [System development of informatization in agriculture], Vestnik VIESKH [Bulletin of VIESH], 2012, No. 2 (7), pp. 24-34.
XXXXXXXXXXECONOMICS AND NATIONAL ECONOMYMANAGEMENTXXXЖXЖXЖЖXш
19. Kurnosova N. S. Razrabotka strategii informatizacii sel'skogo hozyajstva [Development of agricultural informatization strategy], Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Bulletin of the Voronezh State Agrarian University], 2018, No. 2 (57), pp. 166-173.
20. Medennikov V. I., Tuhina N. Yu., Mikulec Yu. I. Rol' gosudarstva v razvitii i regulirovanii cifrovoj ekonomiki v sel'skom hozyajstve [The role of the state in the development and regulation of the digital economy in agriculture], Vestnik Moskovskogo gumanitarno-ekonomicheskogo institute [Bulletin of the Moscow Institute of Humanities and Economics], 2017, No. 2. pp. 33-41.
The article was submitted 21.09.2021; approved after reviewing 25.10.2021; accepted for publication 27.10.2021.
Information about the authors: N. S. Zavivaev - Senior Lecturer of the Department «Economics and Automation of Business Processes», Spin-code: 3010-8386;
O. Yu. Yakimova - Dr. Sci. (Economy), Professor of the Department of State and Municipal Administration, Spin-code: 4842-2988;
A. P. Mansurov - Dr. Sci. (Economy), Professor of the Department of «Commodity Science, Service and Quality Management» Spin-code: 7575-6427.
Contribution of the authors: Zavivaev N. S. - conducting a critical analysis of materials and drawing conclusions, mapping. Yakimova O. Yu. - general guidance, collection and processing of materials, preparation of the initial version of the text.
Mansurov A. P. - analysis and addition of the text of the article.
The authors declare no conflicts of interests.
