CC BY
1
Б01 10.46320/2077-7639-2023-6-121-40-50
Опыт разработки показателей эффективности цифровой трансформации агропромышленных предприятий
Мусина Д.Р., Габидуллин Р.Ф.
В настоящее время методически слабо проработан вопрос оценки процесса и результатов цифровой трансформации сельскохозяйственных предприятий. Вместе с тем для крупных и средних предприятий отрасли, вовлеченных в «цифровую воронку», данный аспект крайне актуален.
Цель исследования - разработка системы показателей для оценки эффективности цифровой трансформации агропромышленного предприятия. Объект изучения - деятельность агропромышленных предприятий в области цифровой трансформации. Предмет исследования - оценка эффективности процессов и результатов цифровой трансформации.
В статье обосновывается методический подход к формированию системы ключевых показателей для оценки эффективности цифровой трансформации сельскохозяйственного предприятия. Предложен набор ключевых показателей эффективности в разрезе трех уровней. Показатели верхнего уровня отражают влияние циф-ровизации агробизнеса на стратегические показатели деятельности. В их числе набор удельных операционных затрат и рентабельности производства во всех бизнес-сегментах предприятия, доля логистических затрат и производительность труда.
Показатели второго уровня позволяют отслеживать процесс цифровизации бизнеса. Они включают показатели, отражающие уровень цифровизации бизнес-процессов в отдельных бизнес-сегментах предприятия и в целом на уровне агрохол-динга, а также временные, такие как скорость обработки показателей и представления информации на единой панели управления, быстродействие интерфейса пользователя, среднее время формирования управленческих отчётов.
Показатели третьего уровня характеризуют динамику развития цифровой инфраструктуры сельскохозяйственного предприятия, носят больше справочный характер, и включают такие показатели, как объем инвестиций в цифровую трансформацию, доля инвестиций в цифровую трансформацию от общего объема инвестиций, соотношение инвестиций в цифровую трансформацию с выручкой предприятия, доля расходов на закупку российского программного обеспечения, доля руководителей, специалистов и рабочих, владеющих цифровыми компетенциями.
Данный подход апробируется на ряде сельскохозяйственных предприятий Республики Башкортостан.
DOI 10.46320/2077-7639-2022-6-121-40-50
Experience in developing performance indicators for the digital transformation of an agricultural enterprises
Musina D.R., Gabidullin R.F.
At present, the issue of assessing the process and results of the digital transformation of agricultural enterprises is methodologically poorly developed. At the same time, for large and medium-sized enterprises of the industry involved in the "digital funnel", this aspect is extremely relevant.
The purpose of the study is to develop a system of indicators to assess the effectiveness of digital transformation of an agricultural enterprise. The object of study is the activities of agro-industrial enterprises in the field of digital transformation. The subject of the study is assessing the effectiveness of processes and results of digital transformation.
The article substantiates a methodical approach to the formation of a system of key indicators for assessing the effectiveness of the digital transformation of an agricultural enterprise. A set of key performance indicators in the context of three levels is proposed. The toplevel indicators reflect the impact of agribusiness digitalization on strategic performance indicators. Among them are a set of specific operating costs and profitability of production in all business segments of the enterprise, the share of logistics costs and labor productivity.
The indicators of the second level allow you to track the process of business digitalization. They include indicators that reflect the level of digitalization of business processes in individual business segments of the enterprise and at the level of the agricultural holding as a whole, as well as temporary indicators, such as the speed of processing indicators and presenting information on a single control panel, the speed of the user interface, and the average time for generating management reports.
The indicators of the third level characterize the dynamics of the development of the digital infrastructure of an agricultural enterprise, are more of a reference nature, and include such indicators as the volume of investments in digital transformation, the share of investments in digital transformation from the total investment, the ratio of investments in digital transformation to the revenue of the enterprise, the share of expenses for the purchase of Russian software, the share of managers, specialists and workers who own digital competencies.
This approach is being tested at a number of agricultural enterprises in the Republic of Bashkortostan.
FOR CITATION APA
Yuelong Zhang, Zelenkevich M.L., Bondarenko N.N. Economic-heuristic assessment of the resultant impact of the factor of dollarization of the national economy on China's economic security. Diskussiya [Discussion], 121, 40-50.
KEYWORDS
Digitalization, digital transformation, agricultural enterprise, key performance indicators, assessment.
JEL: 055, 056, 057
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Цифровизация, цифровая трансформация, сельскохозяйственное предприятие, ключевые показатели эффективности, оценка.
ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ ГОСТ 7.1-2003
Мусина Д.Р., Габидуллин Р.Ф. Опыт разработки показателей эффективности цифровой трансформации агропромышленных предприятий // Дискуссия. - 2023. - Вып. 121. - С. 40-50.
JEL: 055, 056, 057
ВВЕДЕНИЕ
Благодаря грантовой поддержке цифровых отраслевых инициатив, в последние три-четыре года сельскохозяйственные предприятия активно вовлекаются в «цифровую воронку». При этом в отдельных случаях под цифровой трансформацией сельскохозяйственного предприятия понимается внедрение комплексных цифровых решений, в большинстве же случаев внедряются проекты по автоматизации тех или иных производственных процессов или управленческих функций. В данном исследовании будем подразумевать комплексную цифровую трансформацию компаний. Тем более, что у участников данных процессов первым делом формируется понимание необходимости перестройки большинства бизнес-процессов с применением тех или иных информационных продуктов.
Данный подход требует от организации формирования Стратегии цифровой трансформации и соответствующей программы реализации (дорожной карты). Ввиду того, что в организациях, как правило, наблюдается дефицит специалистов с компетенциями по подготовке подобных документов, то компании привлекают разработчиков со стороны [11], [21]. Авторы имели опыт участия в подобных проектах и в данной статье готовы поделиться опытом в части разработки показателей для оценки эффективности цифровой трансформации агропромышленного предприятия.
Итак, цель публикации - представить опыт разработки системы показателей для оценки эффективности цифровой трансформации агропромышленного предприятия.
Материалы и методы
Информационную базу при подготовке исследования составили научные публикации о состоянии и перспективах цифровизации агропромышленных предприятий следующих авторов: Е.А. Асташовой, Н.А. Кузнецовой, Л.В. Зинич [2], А.Р. Валиевой, З.Р. Мингазовой [3], Л.Р. Давлетбаевой, А.А. Никитиной, О.В. Шилкиной [4], В.Д. Добровлянина, Е.А. М.С. Антинескул [5], Петуховой [13] и др.
Актуальные проблемы в развитии агропромышленных предприятий были изучены в работах ученых И.Г. Ушачева [12], [18], [19], В.В. Масловой, Н.В. Горшковой [4], [14], [17], А.В. Литвиновой [9]
Вопросы оценки эффективности цифровой трансформации прорабатывались на основе публикаций А.Е. Калининой [20], В.В. Акбердиной [1], О.Е. Каленова [6], Т.В. Кокуйцевой и О.П. Овчинниковой [7], О.Е. Пудовкиной, М.И. Иваева, Е.Г. Сафронова [9], А.О. Рады, Е.А. Федуловой, П.Д. Косинского [10] и др.
За основу был принят подход, изложенный в Методических рекомендациях по цифровой трансформации государственных корпораций и компаний с государственным участием (утв. 31.08.2022 г.) [8]. Проекты, в которых принимали участие авторы статьи, финансируются на паритетных началах: часть средств выделяет государство, часть - бизнес. Запрос на разработку системы показателей для мониторинга процесса цифровизации СХП поступил от Министерство сельского хозяйства Республики Башкортостан. В связи с этим считаем целесообразным в формировании системы показателей для мониторинга реализации Стратегии цифровой трансформации СХП опираться на данный источник.
При проведении исследования применялись традиционные общенаучные методы: анализа, сравнения, синтеза, а также методы, специфичные для экономических исследований: наблюдение, процессный и системный подходы.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Предлагается трехуровневая система ключевых показателей оценки эффективности цифровой трансформации СХП.
Ключевые показатели эффективности (КПЭ) первого уровня направлены на оценку вклада цифровой трансформации в реализацию стратегических целей предприятия, и сформированы исходя из двух аспектов: во-первых, опираясь на традиционные для СХП показатели эффективности деятельности, во-вторых, на взаимосвязь этих показателей с первичными показателями
эффективности деятельности в отдельных сегментах бизнеса СХП.
Традиционными показателями эффективности деятельности СХП (абсолютными и относительными) выступают: выручка, затраты, прибыль от продаж, чистая прибыль, рентабельность). Следует отметить, в сельскохозяйственных организациях отчетность построена на Российских стандартах бухгалтерского учёта, по которым предприятия отчитываются во все контролирующие финансовые, налоговые, социальные и статистические органы. Соответственно все целевые стратегические индикаторы также ориентированы на них.
Первичные показатели эффективности деятельности в отдельных сегментах бизнеса СХП, выступающие в качестве результирующих промежуточных и итоговых показателей для трансформируемых бизнес-процессов, в конечном счете либо увеличивают выручку предприятия, либо снижают операционные затраты. Учитывая оба аспекта, в качестве КПЭ для оценки эффективности мероприятий цифровой трансформации предлагается принять удельные показатели -
удельные операционные затраты для каждого бизнес-сегмента (руб./л, руб./т, руб./Га), долю логистических затрат в себестоимости продукции (руб./руб. или %), рентабельность производства в бизнес-сегментах (%), производительность труда (руб./чел.).
Уход от валовых показателей (на весь объем продукции) позволит сделать сопоставимыми данные за разные периоды времени, например, сравнить с базовым годом, когда молочная ферма была еще в проекте, объем пахотных земель был меньше, а также в будущем, когда компания будет выходить на проектные мощности постепенно, год за годом.
Показатель производительности труда в настоящее время снова вышел на первый план. Его актуальность связана с новым витком промышленной революции - Индустрии 4.0, когда необходимо оценить эффективность применения новых технологий и техники, методов ведения бизнеса, а также успехи отдельных организаций в данном контексте для обмена опытом между предприятиями и организациями одной отрасли, и масштабирования этого опыта.
Прирост производительности труда в растениеводстве будет обеспечиваться за счет повышения эффективности ведения севооборота, правильного управления циклом ухода за растениями, безошибочного управления сбором урожая, снижения убытков от краж, прогнозирования динамики спроса на продукцию, урожайности, производства, в том числе за счет снижения технологических потерь при подработке зерна в зер-носушильном комплексе.
Прирост производительности труда в молочном животноводстве ожидается за счёт правильного планирования рациона кормов, улучшения условий содержания крупного рогатого скота,
своевременного ветеринарного лечения, снижения падежа скота, уменьшения влияния человеческого фактора, снижения убытков от краж кормов на основании своевременно полученных данных.
Снижение удельных операционных затрат во всех бизнес-сегментах планируется за счёт автоматического выявления и устранения потерь средствами информационной системы, внедряемой в рамках Стратегии цифровизации.
В таблице 1 представлены рекомендованные показатели цифровой трансформации первого уровня и соответствующие формулы для расчета.
Таблица 1
Расчетные формулы КПЭ первого уровня
Показатель Формула
Удельные операционные затраты в растениеводстве (по производству продукции - р1), руб./т , ВОЗР ОЗР1 = ТПР где ВОЗр - валовые операционные затраты в растениеводстве, руб. ТПР - товарная продукция растениеводства, т
Удельные операционные затраты в растениеводстве (по производственным мощностям - р2), руб./Га , ВОЗР ОЗР2 = —— пп где ВОЗр - валовые операционные затраты в растениеводстве, руб. ПП - посевные площади СХП, Га
Удельные операционные затраты в молочном животноводстве, руб./л ВОЗж ОЗж = тпж где ВОЗж - валовые операционные затраты в молочном животноводстве, руб. ТПЖ - товарная продукция молочного хозяйства, л
Удельные операционные затраты в переработке, руб./кг ВОЗп 03п = ТПП где В03р - валовые операционные затраты в переработке, руб. ТПР - товарная продукция сегмента «Переработка», кг
Доля логистических затрат в себестоимости продукции, % ЛЗ ДЛЗ = — * 100% Св ЛЗ - логистические затраты предприятия, руб. Св - валовая себестоимость продукции предприятия, руб.
Рентабельность производства в растениеводстве, % Пр рр = — * 100% где Пр - чистая прибыль в бизнес-сегменте «Растениеводство», руб. Ср - валовая себестоимость продукции в растениеводстве, руб.
Рентабельность производства в молочном животноводстве, % рЖ = 7^*100% Сж где Пж - чистая прибыль в бизнес-сегменте «Молочное животноводство», руб. Сж - валовая себестоимость продукции в молочном животноводстве, руб.
Рентабельность производства в переработке, % Пп Рп = — * 100% где Пп - чистая прибыль в бизнес-сегменте «Переработка», руб. Сп - валовая себестоимость продукции в переработке, руб.
Окончание табл. 2
Показатель Формула
Рентабельность производства в целом по предприятию,% П Р° = — * 100% где П0 - чистая прибыль предприятия в отчетном периоде, руб. С0 - валовая себестоимость продукции предприятия, руб.
Производительность труда по предприятию, руб./чел. В пт = счп где В - выручка сельскохозяйственного предприятия за анализируемый период, руб.; СЧП - среднесписочная численность персонала в анализируемом периоде, чел.
Все перечисленные натуральные и стоимостные показатели можно извлечь из системы управленческого учёта агрохолдинга.
Для оценки успешности цифровой трансформации необходимо отслеживать перечис-
ленные показатели в динамике, для обеспечения сопоставимости - в относительных показателях (таблица 2).
Ключевые показатели эффективности второго уровня направлены на измерение хода цифровой
Показатель Формула
Снижение удельных операционных затрат в растениеводстве (по производству продукции, р1), % Р1 ОЗ?1 - 03?* Доз?, = (—-—п1 { * 100% А-1 оз^ 03р1 где - удельные операционные затраты в растениеводстве в расчете на товарную продукцию в отчетном году, руб./т ОЗр1 ио(:-1 - удельные операционные затраты в растениеводстве в расчете на товарную продукцию в предшествующем году, руб./т
Снижение удельных операционных затрат в растениеводстве (по производственным мощностям, р2), % о2 оз?2 - оз?2, доз?; = (—-—п, * юо% ПЧр2 Л где - удельные операционные затраты в растениеводстве в расчете на 1 Га пахотных земель в отчетном году, руб./Га; ПЧр2 Л - удельные операционные затраты в растениеводстве в расчете на 1 Га пахотных земель в предшествующем году, руб./Га
Снижение удельных операционных затрат в молочном животноводстве, % _ 03? - 03?_1ч ж А03УМ = < 03^ )*100% где - удельные операционные затраты в молочном животноводстве в расчете на литр товарного молока в отчетном году, руб./л ОЗе_! - удельные операционные затраты в молочном животноводстве в расчете на литр товарного молока в предшествующем году, руб./л
Снижение удельных операционных затрат в переработке, % „ 03? - 03?_1 п = С оз?_г )*100% где - удельные операционные затраты в производстве каш и хлопьев в расчете на товарную продукцию в отчетном году, руб./кг - удельные операционные затраты в производстве каш и хлопьев в расчете на товарную продукцию в предшествующем году, руб./кг
Таблица 2
КПЭ первого уровня для мониторинга эффективности цифровой трансформации
Окончание табл. 2
Показатель Формула
Снижение доли логистических затрат в себестоимости продукции, % ДЛЗ* -ДЛЗ,_1 ДДЛ34/ = (=—i—-——) * 100% " It-1 v длз^ ' где ДЛЗс - доля логистических затрат в себестоимости продукции предприятия в отчетном году, % ДЛЗС_! - доля логистических затрат в себестоимости продукции предприятия в предшествующем году, %
Прирост рентабельности производства в растениеводстве, % АР?/ = (Р'~рРЦ * Ю0% п 1 "t-i где Pt - рентабельность производства продукции в растениеводстве в отчетном году, % Pf-i - рентабельность производства продукции в растениеводстве в предшествующем году, %
Прирост рентабельности производства в молочном животноводстве, % рж рж APVt-i = < ЧР*10096 где Pt - рентабельность производства продукции в молочном животноводстве в отчетном году, % Pt-i - рентабельность производства продукции в молочном животноводстве в предшествующем году, %
Прирост рентабельности производства в переработке, % лр^=( VP*100070 где Pt - рентабельность производства продукции в переработке в отчетном году, % Pt-i - рентабельность производства продукции в переработке в предшествующем году, %
Прирост рентабельности производства в целом по предприятию, % ДР?/ , = № * 100% /t-i где Pt - рентабельность производства продукции в целом по предприятию в отчетном году, % Pt-i - рентабельность производства продукции в целом по предприятию в предшествующем году, %
Прирост производительности труда по предприятию, % пт£ -пт£_, ДПТс, = (—--—) * 100% It-1 v ПТ^! где ПТг - производительность труда в отчетном году, % ПТ£_! - производительность труда в предшествующем году, %. Для сопоставимости данных производительность труда в отчетном году должна быть пересчитана в ценах предшествующего года.
трансформации ключевых сфер деятельности СХП. В таблице 3 представлены показатели, предложенные для одного из СХП.
КПЭ третьего уровня измеряют развитие базовых корпоративных условий, необходимых для успешной цифровой трансформации предприятия.
Показателями развития цифровой инфраструктуры могут выступать технические, сто-
имостные показатели, показатели подготовки пользователей (таблица 4).
ОБСУЖДЕНИЕ
Показатели, приведенные в таблице 2, оцениваются в процентах, определяются как относительное снижение фактических показателей после внедрения продуктов цифровизации по отношению к аналогичному показателю предыдущего года. Данный подход позволит сопоставлять эф-
Таблица 3 КПЭ второго уровня
Показатель Методика расчета
Уровень цифровизации агробизнеса холдинга, % Цифровизация, определяемая в виде доли оцифрованных бизнес-процессов, т.е. отношения оцифрованных процессов к сумме всех процессов агрохолдинга (оцифрованных и исполняемых в «ручном режиме»). Цифровизация всего агробизнеса холдинга определяется отношением сумм оцифрованных процессов всех видов деятельности к общему количеству всех процессов по всем видам деятельности.
Уровень цифровизации бизнес-процессов растениеводства и логистики, % Уровень цифровизации бизнес-сегмента оценивается через цифровизацию бизнес-процессов по данному направлению (доля процессов, по которым обеспечен сбор, учет, агрегация данных в автоматическом режиме из общего количества процессов). Источником данных выступает аналитическая записка со справочной информацией о текущем состоянии КПЭ, утверждённая и подписанная генеральным директором СХП. Оценивается уровень цифровизации каждого процесса и вычисляется среднее значение по всем бизнес-процессам для оценки общего уровня цифровизации направления.
Уровень цифровизации бизнес-процессов молочного хозяйства, % Аналогично п. 2
Скорость обработки показателей и представления информации на единой панели управления, час Характеризует промежуток времени от выполнения процессов в разных направлениях деятельности до вывода результатов процесса на панель управления системы для управленческого персонала. Измеряется среднее время подготовки агрегированных данных и оперативных отчётов по результатам выполнения технологических процессов по каждому оцифрованному направлению - от момента фактического выполнения до подготовки отчётности по соответствующему периоду или технологическому циклу. Например, время от завершения уборки урожая с поля до подготовки отчётов по массе собранного урожая с полей за текущую смену/период. Либо время от фактического приготовления и раздачи кормов до оперативного отчёта по массе кормов и ингредиентов, израсходованных за один цикл кормления и т.п.
Быстродействие интерфейса пользователя, сек. Представляет собой время отклика интерфейса системы на запрос пользователя. С помощью секундомера измеряется время загрузки представления в интерфейсе пользователя и полных данных в рамках данного представления от момента запроса до полного отображения данных на экране.
Среднее время формирования управленческих отчётов С помощью секундомера измеряется время формирования, загрузки и отображения нового отчёта в интерфейсе пользователя от момента запроса до полного отображения данных на экране.
фективность цифровой трансформации в разных сегментах бизнеса СХП, на разных предприятиях головного предприятия и отрасли. Возможно, в среднесрочной перспективе сведения о ходе цифровизации в отраслях и об эффективности данных процессов на предприятиях будут направляться в Национальную систему управления данными.
Показатели второго уровня направлены на мониторинг проекта цифровизации, поэтому предполагается, что исполнители будут отчитываться по каждому этапу в течение двухнедельного срока после его завершения.
Сводные данные направляются на даш-борд руководителя предприятия и куратора
от Министерства сельского хозяйства РБ и визуализируются на предмет выполнения или невыполнения КПЭ второго уровня на текущем этапе реализации проекта. Для интуитивно понятного представления о выполнении/невыполнении заявленных КПЭ применяется зеленая и красная цветовая палитра (зеленый цвет означает «да, показатель выполнен», красный - «нет, не выполнен»).
Стоимостные показатели третьего уровня КПЭ позволят оценить масштабы цифровой трансформации предприятия в динамике за несколько лет, а также сопоставить затраты и результаты для аналогичных отраслевых предприятий для понимания успешности или неуспешности подоб-
Таблица 4 КПЭ третьего уровня
Показатель Методика расчета
Объем инвестиций в цифровую трансформацию Общий объем инвестиций, направленных на финансирование мероприятий цифровой трансформации за анализируемый период. Стоимостной показатель.
Доля инвестиций в цифровую трансформацию от общего объема инвестиций Отношение суммы инвестиций, направленных на финансирование мероприятий цифровой трансформации, к общей сумме инвестиций предприятия за тот же период времени
Соотношение инвестиций в цифровую трансформацию с выручкой предприятия Отношение инвестиций в цифровую трансформацию к выручке за тот же временной отрезок
Доля расходов на закупку российского программного обеспечения Отношение расходов на закупку российского программного обеспечения к совокупным затратам на закупку программного обеспечения за тот же период
Доля руководителей, специалистов и рабочих, владеющих цифровыми компетенциями Отношение количества руководителей, специалистов и рабочих, обученных работе в программных продуктах, внедренных на предприятии в результате цифровой трансформации к общей численности персонала предприятия за анализируемый период
ной трансформации в каждом конкретном случае. Отчетность по данной группе КПЭ целесообразно формировать ежегодно, так как они тесно связаны с показателями первого уровня.
Показатель «Доля расходов на закупку российского программного обеспечения» позволит определить степень выполнения государственного задания на импортозамещение в информационно-телекоммуникационной сфере.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В целом по результатам разработки ключевых показателей эффективности цифровой трансформации СХП считаем, что совокупность
показателей по всем трем уровням позволит достичь заявленных целей мониторинга - отслеживать степень достижения запланированных результатов цифровой трансформации, а также оценить влияние мероприятий цифровой трансформации на эффективность деятельности предприятий.
Следует отметить, что авторы предлагают общий методический подход к формированию системы показателей, конкретный же набор КПЭ для отдельно взятого СХП должен определяться исходя из его Стратегии цифровой трансформации.
Список литературы
1. Акбердина В. В. Затраты на цифровизацию: кросс-индустриальный анализ в промышленности России. В сборнике научных статей «Цифровая трансформация промышленности: тенденции, управление, стратегии». Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2022. С. 5-17.
2. Асташова Е. А, Кузнецова Н. А, Зинич Л. В. Этапы цифровой трансформации сельскохозяйственных организаций // Креативная экономика. 2022. Том 16. № 12. С. 5025-5036. DOI: 10.18334/ce.16.12.116891.
3. Валиева А. Р., Мингазова З. Р. Актуальные проблемы государственного управления в области цифровизации лесного комплекса // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2023. № 2. С. 20-25.
4. Горшкова Н. В., Шкарупа Е. А. Эффективность функционирования АПК в регионах РФ: результаты и меры по реализации аграрной политики. В сборнике «Экономика и
финансы: в поисках новой модели инновационного развития». Материалы IX Международной научно-практической конференции. К 40-летию Волгоградского государственного университета. Волгоград, 2021. С. 10-14.
5. Давлетбаева Л. Р., Никитина А. А., Шилкина О. В. Цифровизация агропромышленного комплекса Республики Башкортостан // АПК: экономика, управление. 2023. № 5. С. 21-27. DOI 10.33305/235-21.
6. Добровлянин В. Д., Антинескул Е. А. Цифровизация сельского хозяйства: текущий уровень цифровизации в Российской Федерации и перспективы дальнейшего развития // Цифровые модели и решения. 2022. Т. 1, № 2. D0I:10.29141/2782-4934-2022-1-2-5. EDN: ZNXFGS.
7. Каленов О. Е. Оценка эффективности деятельности бизнес-экосистем в цифровой экономике // Вестник РЭУ
им. Г. В. Плеханова. 2023. Том 20. № 1. С. 162-174. 001:10.21686/2413-2829-2023-1-162-174.
8. Кокуйцева Т. В., Овчинникова О. П. Методические подходы к оценке эффективности цифровой трансформации предприятий высокотехнологичных отраслей промышленности // Креативная экономика. 2021. Том 15. № 6. С. 24132430.
9. Литвинова А. В., Талалаева Н. С. Продовольственная безопасность России: эволюция приоритетов и способов оценки // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. 2019. Т. 21. № 4. С. 182-196.
10. Методические рекомендации по цифровой трансформации государственных корпораций и компаний с государственным участием. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/73306507/
11. Мусина Д. Р., Янгиров А. В., Насырова С. И. Цифровая трансформация агропромышленного комплекса: российский опыт // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2020. № 1 (151). С. 22-24.
12. Папцов А. Г., Ушачев И. Г., Маслова В. В. и др. Развитие организационно-экономического механизма. М.: ООО «Сам Полиграфист». 2023. 328 с.
13. Петухова М. С., Кокорин А. В. Концептуальная модель цифровой экосистемы в агропромышленном комплексе региона // АПК: Экономика, управление. 2022. № 5. (Цифровизация в АПК). С. 13-21. 001 10.33305/225-13.
14. Попова Л. В., Горшкова Н. В., Шалдохина С. Ю. Внедрение технологий сельского хозяйства 4.0: условия и прогнозы // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. 2019. № 1 (235). С. 83-89.
15. Пудовкина О. Е., Иваев М. И., Сафронов Е. Г. Методический инструментарий оценки успешности цифровой трансфор-
мации предприятии в условиях транзитивности экономики // Креативная экономика. 2023. Том 17. № 4. С. 12431256.
16. Рада А. О., Федулова Е. А., Косинский П. Д. Разработка методики оценки эффективности внедрения цифровых технологии в агропромышленном комплексе // Техника и технология пищевых производств. 2019. Т. 49, № 3. С. 495504. DOI: https://doi.org/10.21603/2074-9414-2019-3-495-504.
17. Серебрякова М. Ф, Горшкова Н. В. Оценка деятельности сельскохозяйственных предприятий волгоградской области в условиях неопределенности. В сборнике «Социально-экономические и финансовые аспекты развития Российской Федерации и её регионов в современных условиях». Материалы I всероссийской научно-практической конференции. Грозный, 2020. С. 128-132.
18. Ушачев И. Г., Колесников А. В. Угрозы экономической безопасности при переходе к цифровой экономике: аграрный аспект. Стандарты и качество. 2022. № 7. С. 16-19.
19. Ушачев И. Г., Маслова В. В. Научные подходы к совершенствованию государственного регулирования в АПК на современном этапе // АПК: экономика, управление. 2022. № 4. С. 3-10.
20. Buyanova M. E., Kalinina A. E., Averina I. S. Digital transformation of the national economic system: identification of key determinants // Smart Innovation, Systems and Technologies. 2022. Т. 287. С. 111-119.
21. Wisconte S. A, Musina D. R., Gerasimova M. V, Yangirov A. V, Nasyrova S. I. Company efficiency assessment using key indicator system. В сборнике: Proceedings of the International Scientific Conference "FarEastCon" (ISCFEC 2020). Серия: Advances in Economics, Business and Management Research. Vladivostok, 2020.
References
1. Akberdina V. V. Zatraty' na cifrovizaciyu: kross-industrial'ny'j analiz v promy'shlennosti Rossii. V sbornike nauchny'x statej «Cifrovaya transformaciya promy'shlennosti: tendencii, upravle-nie, strategii». Ekaterinburg: Institut e'konomiki UrO RAN,
2022. S. 5-17.
2. Astashova E.A., Kuzneczova N.A., Zinich L.V. E'tapy' cifrovoj trans-formacii sel'skoxozyajstvenny'x organizacij // Kreativnaya e'konomika. 2022. Tom 16. № 12. S. 5025-5036. DOI: 10.18334/ ce.16.12.116891.
3. Valieva A. R., Mingazova Z. R. Aktual'ny'e problemy' gosudarst-vennogo upravleniya v oblasti cifrovizacii lesnogo kompleksa // E'konomika i upravlenie: nauchno-prakticheskij zhurnal.
2023. № 2. S. 20-25.
4. Gorshkova N. V., Shkarupa E. A. E'ffektivnost' funkcionirovaniya APK v regionax RF: rezul'taty' i mery' po realizacii agrarnoj poli-tiki. V sbornike «E'konomika i finansy': v poiskax novoj mod-eli innovacionnogo razvitiya». Materialy' IX Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii. K 40-letiyu Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Volgograd, 2021. S. 10-14.
5. Davletbaeva L. R., Nikitina A. A, Shilkina O. V. Cifrovizaciya agropromy'shlennogo kompleksa Respubliki Bashkortostan // APK: e'konomika, upravlenie. 2023. № 5. S. 21-27. DOI 10.33305/235-21.
6. Dobrovlyanin V. D., Antineskul E. A. Cifrovizaciya sel'skogo xozyaj-stva: tekushhij uroven' cifrovizacii v Rossijskoj Federacii i per-spektivy' dal'nejshego razvitiya // Cifrovy'e modeli i resh-eniya. 2022. T. 1, № 2. D0I:10.29141/2782-4934-2022-1-2-5. EDN: ZNXFGS.
7. Kalenov O. E. Ocenka e'ffektivnosti deyatel'nosti biznes-e'kosistem v cifrovoj e'konomike // Vestnik RE'U im. G. V. Plexanova. 2023. Tom 20. №1. S. 162-174. DOI:10.21686/2413-2829-2023-1-162-174.
8. Kokujceva T. V., Ovchinnikova O. P. Metodicheskie podxody' k ocenke e'ffektivnosti cifrovoj transformacii predpriyatij vy'soko-texnologichny'x otraslej promy'shlennosti // Kreativnaya e'konomika. 2021. Tom 15. №6. S. 2413-2430.
9. Litvinova A. V, Talalaeva N. S. Prodovol'stvennaya bezopas-nost' Rossii: e'volyuciya prioritetov i sposobov ocenki // Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. E'konomika. 2019. T. 21. № 4. S. 182-196.
10. Metodicheskie rekomendacii po cifrovoj transformacii gosudarst-venny'x korporacij i kompanij s gosudarstvenny'm uchastiem. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.garant. ru/products/ipo/prime/doc/73306507/
11. Musina D. R, Yangirov A. V., Nasy'rova S. I. Cifrovaya transformaciya agropromy'shlennogo kompleksa: rossijskij opy't // E'konomika i upravlenie: nauchno-prakticheskij zhurnal. 2020. № 1 (151). S. 22-24.
12. Papczov A. G, Ushachev I. G., Maslova V. V. i dr. Razvitie orga-nizacionno-e'konomicheskogo mexanizma. M.: OOO «Sam Poligrafist». 2023. 328 s.
13. Petuxova M. S., Kokorin. A. V. Konceptual'naya model' cifrovoj e'kosistemy' v agropromy'shlennom komplekse regiona // APK: E'konomika, upravlenie. 2022. № 5. (Cifrovizaciya v APK). S. 13-21. DOI 10.33305/225-13.
14. Popova L.V., Gorshkova N. V., Shaldoxina S. Yu. Vnedrenie tex-nologij sel'skogo xozyajstva 4.0: usloviya i prognozy' // Vestnik Ady'gejskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 5: E'konomika. 2019. № 1 (235). S. 83-89.
15. Pudovkina O. E, Ivaev M. I., SafronovE. G. Metodicheskij instru-mentarij ocenki uspeshnosti cifrovoj transformacii predpriyatij v usloviyax tranzitivnosti e'konomiki // Kreativnaya e'konomika. 2023. Tom 17. № 4. S. 1243-1256.
16. Rada A. O., Fedulova E. A., Kosinskij P. D. Razrabotka metodiki ocenki e'ffektivnosti vnedreniya cifrovy'x texnologij v agro-promy'shlennom komplekse // Texnika i texnologiya pish-hevy'x proizvodstv. 2019. T. 49, № 3. S. 495-504. DOI: https:// doi.org/10.21603/2074-9414-2019-3-495-504.
17. Serebryakova M. F., Gorshkova N. V. Ocenka deyatel'nosti sel'sk-oxozyajstvenny'x predpriyatij volgogradskoj oblasti v uslovi-yax neopredelennosti. V sbornike «Social'no-e'konomicheskie i finansovy'e aspekty' razvitiya Rossijskoj Federacii i eyo regionov v sovremenny'x usloviyax». Materialy' I vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Grozny'j, 2020. S. 128-132.
18. Ushachev I. G, Kolesnikov A.V. Ugrozy' e'konomicheskoj bezo-pasnosti pri perexode k cifrovoj e'konomike: agrarny'j aspekt.
Standarty' i kachestvo. 2022. № 7. S. 16-19.
19. Ushachev I. G., Maslova V. V. Nauchny'e podxody' k sovershenst-vovaniyu gosudarstvennogo regulirovaniya v APK na sovremen-nom e'tape // APK: e'konomika, upravlenie. 2022. № 4. S. 3-10.
20. Buyanova M. E., Kalinina A. E., Averina I. S. Digital transformation of the national economic system: identification of key determinants // Smart Innovation, Systems and Technologies. 2022. T. 287. S. 111-119.
21. Wisconte S. A., Musina D. R, Gerasimova M. V., YangirovA. V, Nasyrova S. I. Company efficiency assessment using key indicator system. V sbornike: Proceedings of the International Scientific Conference "FarEastCon" (ISCFEC 2020). Seriya: Advances in Economics, Business and Management Research. Vladivostok, 2020.
Информация об авторах
Мусина Д.Р., кандидат экономических наук, доцент, доцент Уфимской высшей школы экономики и управления Уфимского государственного нефтяного технического университета (г. Уфа, Российская Федерация). Почта для связи с автором: musinad@ yandex.ru. ОЯСЮ: 0000-0001-9906-4538.
Габидуллин Р.Ф., директор Центра «Цифровой университет» Уфимского государственного нефтяного технического университета (г. Уфа, Российская Федерация). Почта для связи с автором: rfgabidullin@gmail.com.
Information about the authors
Musina D.R., Ph.D. in Economics, Associate Professor, Associate Professor of the Ufa Higher School of Economics and Management of the Ufa State Petroleum Technical University (Ufa, Russian Federation). Corresponding author: musinad@yandex.ru. ORCID: 0000-0001-9906-4538.
Gabidullin R.F., Director of the Digital University Center of the Ufa State Petroleum Technical University (Ufa, Russian Federation). Corresponding author: rfgabidullin@gmail.com.
Вклад авторов
Мусина Д.Р. - разработка методики; выполнение исследования; написание статьи; итоговые выводы.
Габидуллин Р.Ф. - концепция исследования; развитие методологии.
Contribution of the authors
Musina D.R. - methodology development; execution of the study; article writing; final conclusions.
Gabidullin R.F. - research concept; methodology development.
Информация о статье
Дата получения статьи: 30.11.2023
Дата принятия к публикации: 30.12.2023
© Мусина Д.Р., Габидуллин Р.Ф., 2023.
Article Info
Received for publication: 30.11.2023 Accepted for publication: 30.12.2023
© Musina D.R., Gabidullin R.F., 2023.
