CC BY
0
WW^WW^V РРГМПНД пкн&я иптрлгптля яwnнпмикл
РЕ! ИОПАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА
Научная статья УДК 332
DOI: 10.24412/2227-9407-2024-6-81 -89 EDN: CLPFWT
Ресурсно-сервисная модель обеспечения процессной зрелости архитектуры сельскохозяйственной организации
Николай Сергеевич Завиваев
Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино, Россия 1ау!уаеу_тк@ьк. ги, https://orcid.org/0000-0002-6654-6685
Аннотация
Введение. Важными аспектами процессного подхода при производстве сельскохозяйственной продукции является научное планирование и организация производственного процесса, применение современных технологий и методов обработки почвы, выращивания и ухода за растениями, контроль качества продукции на всех этапах производства, а также мониторинг и анализ результатов.
Материалы и методы. Для описания ресурсно-сервисной модели обеспечения процессной зрелости архитектуры сельскохозяйственной организации использованы официальные статистические издания, бюллетени Министерства сельского хозяйства и продовольственных ресурсов Нижегородской области, стратегии социально-экономического развития, федеральные и отраслевые программы. Совокупность рассматриваемых научных методов обеспечивает комплексный анализ предмета исследования.
Результаты. Ресурсно-сервисная модель обеспечения процессной зрелости архитектуры представляет собой подход к управлению и обеспечению зрелости архитектуры информационных систем, который основан на использовании ресурсов и сервисов для поддержки различных аспектов архитектуры. Разработана авторская модель ресурсно-сервисного обеспечения зрелости архитектуры, в основе которой выделяются и характеризуются домены, образующие систему.
Обсуждение. В процессе исследования рассмотрена и обоснована методика оценки бизнес-процессов, включающая в себя комплекс индикаторов, характеризующих всестороннее описание элементов системы. Приведены и рассмотрены практикоориентированные кейсы, связанные с функционированием сельскохозяйственной организации.
Заключение. Эффективность ресурсно-сервисной модели обеспечения зрелости архитектуры сельскохозяйственной организации заключается в том, что организация может использовать внешние ресурсы и сервисы для обеспечения своих потребностей без необходимости создания и поддержания собственной инфраструктуры. Важным элементом системы внутренней непрерывной оценки деятельности служит модель по определению функциональности процессов и проведение функционально-стоимостного анализа при расчете эффективности.
Ключевые слова: информационное обеспечение, ресурсно-сервисная модель, цифровые технологии, сельское хозяйство, зрелость архитектуры сельскохозяйственной организации, цифровизация сельского хозяйства, цифровая экономика
Финансирование: Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда 23-28-01785 «Моделирование роста производства продовольственной продукции с учетом совершенствования научного обеспечения хозяйствующих субъектов АПК».
© Завиваев Н. С., 2024
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
Вестник НГИЭИ. 2024. № 6 (157). C. 81-89. ISSN 2227-9407 (Print) Bulletin NGIEI. 2024. № 6 (157). P. 81-89. ISSN 2227-9407 (Print)
^^WWW^^WW пгппыл i л мп сггтппл т сглилмггг
Jjfyify^^^p^^ nZUlUWAL SEL1 ипяь CLUlVUMILb_
Для цитирования: Завиваев Н. С. Ресурсно-сервисная модель обеспечения процессной зрелости архитектуры сельскохозяйственной организации // Вестник НГИЭИ. 2024. № 6 (157). С. 81-89. DOI: 10.24412/2227-94072024-6-81-89. EDN: CLPFWT
A resource-service model for ensuring the process maturity of the architecture of an agricultural organization
Nikolay S. Zavivaev
Nizhny Novgorod State Engineering and Economic University, Knyaginino, Russia zavivaev_nik@bk.ru, https://orcid.org/0000-0002-6654-6685
Abstract
Introduction. Important aspects of the process approach in the production of agricultural products are scientific planning and organization of the production process, the use of modern technologies and methods of soil cultivation, cultivation and care of plants, product quality control at all stages of production, as well as monitoring and analysis of results. Materials and methods. To describe the resource-service model for ensuring the process maturity of the architecture of an agricultural organization, official statistical publications, bulletins of the Ministry of Agriculture and Food Resources of the Nizhny Novgorod Region, socio-economic development strategies, federal and industry programs were used. The set of scientific methods under consideration provides a comprehensive analysis of the subject of research Results. The resource-service model for ensuring process architecture maturity is an approach to managing and ensuring the maturity of the architecture of information systems, which is based on the use of resources and services to support various aspects of the architecture. The author's model of resource and service support for architecture maturity has been developed, based on which the domains that form the system are identified and characterized Discussion. During the research, a methodology for assessing business processes was considered and justified, which includes a set of indicators characterizing a comprehensive description of the elements of the system. Practice-oriented cases related to the functioning of an agricultural organization are presented and reviewed.
Conclusion. The effectiveness of the resource-service model for ensuring the maturity of the architecture of an agricultural organization lies in the fact that the organization can use external resources and services to meet its needs without the need to create and maintain its own infrastructure. An important element of the internal continuous performance assessment system is a model for determining the functionality of processes and conducting a functional-cost analysis when calculating efficiency.
Keywords: information support, resource-service model, digital technologies, cost of expenses, maturity of the structure of an agricultural organization, digitalization of agriculture, digital economy
Financing: The study was carried out at the expense of a grant from the Russian Science Foundation 23-28-01785 «Modeling the growth of food production, taking into account the improvement of scientific support for agricultural entities».
For citation: Zavivaev N. S. A resource-service model for ensuring the process maturity of the architecture of an agricultural organization // Bulletin NGIEI. 2024. № 6 (157). P. 81-89. DOI: 10.24412/2227-9407-2024-6-81-89. EDN: CLPFWT
Введение
Процессный подход в производстве сельскохозяйственной продукции имеет большое значение в современных условиях хозяйствования, способствуя организации производственных процессов максимально эффективно, улучшению качества продукции и обеспечению высокой конкурентоспособности на рынке [1; 2; 3]. Важными аспектами
процессного подхода при производстве сельскохозяйственной продукции является научное планирование и организация производственного процесса, применение современных технологий и методов обработки почвы, выращивания и ухода за растениями, контроль качества продукции на всех этапах производства, а также мониторинг и анализ результатов.
РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА ]
Обеспечение процессной зрелости архитектуры достигается на основе определения четких и стратегических целей, анализа и применения лучших практик, стремления к постоянному совершенствованию, распределения обязанностей и ресурсов.
Материалы и методы
Для описания ресурсно-сервисной модели обеспечения процессной зрелости архитектуры сельскохозяйственной организации использованы официальные статистические издания, бюллетени Министерства сельского хозяйства и продовольственных ресурсов Нижегородской области, стратегии социально-экономического развития, федеральные и отраслевые программы. Совокупность рассматриваемых научных методов обеспечивает комплексный анализ предмета исследования, среди которых можно выделить: моделирование бизнес-процессов для создания моделей в виде диаграмм и облегчения их понимания и управления; методологию бережливого производства, направленную на улучшение производственных и бизнес-процессов путем устранения избыточных действий, сокращению времени выполнения задач и улучшению качества продукции; реинжиниринг бизнес-процессов,
предполагающий радикальную переработку бизнес-процессов с целью повышения их эффективности; метод декомпозиции и иерархического проектирования процессов путем разделения бизнес-процессов на более мелкие серии шагов, что упрощает их управление и контроль; методологию Total Quality Management (TQM), предполагающую интегрированный подход к улучшению качества продукции и процессов посредством рационализации ресурсного обеспечения.
Результаты Ресурсно-сервисная модель обеспечения процессной зрелости архитектуры представляет собой новый взгляд на управление и обеспечение зрелости архитектуры информационных систем, который основан на использовании ресурсов и сервисов для поддержки различных аспектов архитектуры, таких как бизнес-стратегия, безопасность, масштабируемость, производительность и т. д. Этот подход включает в себя развертывание специализированных ресурсов и сервисов, а также управление ими с целью улучшения и оптимизации функционирования системы. На рисунке 1 представлена ресурсно-сервисная модель обеспечения зрелости архитектуры сельскохозяйственной организации.
Рис. 1 . Ресурсно-сервисная модель обеспечения зрелости архитектуры сельскохозяйственной организации Fig. 1. Resource and service model for ensuring the maturity of the architecture of an agricultural organization
Составлено автором
^^WWW^^WW пгппыл i л мп сггтппл т сглилмггг
Jjfyify^^^^ nZUlUWAL SEL1 ипяь CLUlVUMILb_
Ресурсно-сервисная модель обеспечения зрелости архитектуры сельскохозяйственной организации предполагает использование и целостное взаимодействие имеющихся ресурсов и сервисов для обеспечения функциональности бизнес-процессов и создания эффективной инновационной структуры организации [4; 5; 6].
В иерархии доменов на нижнем уровне архитектуры следует выделять аппаратные средства, как основу цифровой силы организации. Важное значение в данном случае отводится «модели бесшовного взаимодействия», предполагающей возможность коммуникации в единой цифровой экосистеме. Как показывают современная практика и статистические исследования, наличие и качественная характеристика аппаратных средств в ресурсной базе организации является, как правило, узким местом в обеспечении зрелой ИТ-инфраструктуры организации. Наряду с этим, наличие техники и технологий подразумевает кадрово-компетентностную обеспеченность трудовыми ресурсами, что также находится не на оптимальном уровне. Прослеживается четкая взаимосвязь в цепочке аппаратные средства - затраты - стратегические цели организации, при которой следует учитывать рациональность финансовых затрат и возможные эффекты от применения цифровых технологий.
Домен информационные системы призван избавиться от синдрома «лоскутной диджитализа-ции», которая предполагает наличие большого количества разноплановых программных продуктов и ИТ-сервисов, не способных к полной интеграции при взаимодействии. В этом случае вопросы инвентаризации источников данных, оценку их возможной интеграции из системы в систему, вопросы информационной безопасности и защиты данных являются весьма актуальными и злободневными. Достаточно емким является рынок консалтинговых услуг по внедрению, обслуживанию и сопровождению информационных систем и, как следствие, развитый ИТ-аутсорсинг.
Существующие в настоящее время информационные системы можно подразделить на отраслевые решения и универсальные категории. К отраслевым можно отнести ФГИС Зерно (Федеральная государственная информационная система «Зерно») - это специализированная информационная система, предназначенная для автоматизации учета и контроля качества зерновых и зернопродуктов на территории Российской Федерации.
Информационная система предназначена для обеспечения прозрачности и надежности информа-
ции о качестве зерна и организации контроля за их производством, хранением, транспортировкой и реализацией.
Архитектура сервиса состоит из центральной базы данных, а также подсистем, которые включают в себя возможность электронного учета от места их поступления до конечного потребителя, защиту интересов производителей, продавцов и потребителей с возможностью интегрирации с другими информационными системами для контроля за рынком и предотвращения мошеннических действий в данной отрасли.
Домен функционала подразумевает наличие и применение таких кейсов, как составление цифровых карт полей и обеспечение полного информационного обеспечения для возможности проведения аналитики и определения организационно-управленческих решений по земельному фонду; прогноз фаз вегетации с определением индекса (Normalized Difference Vegetation Index) позволяет оценить состояние растительности на определенной территории. Индекс NDVI вычисляется на основе данных о рефлектансе света в красном и инфракрасном диапазонах длин волн путем анализа изменения значений индекса во времени, который варьируется от (-1) до (1), например, сравнение значений индекса NDVI в разные периоды времени позволяет определить динамику роста или убывания сельскохозяйственных посевов и возможности принятия решений в сфере экологии и землепользования. Информационные сервисы истории и прогноза погоды в сельском хозяйстве представляют собой специализированные онлайн-платформы и мобильные приложения, содержащие информацию о погоде на конкретной территории, а также аналитические данные о природно-климатических условиях в прошлом и прогнозы на будущее и специальные инструменты, и услуги, такие как мониторинг уровня осадков, температуры почвы, влажности воздуха и других параметров, а также консультации и рекомендации по агротехнике и управлению рисками.
Домен архитектуры бизнес-процессов включает в себя ряд ключевых этапов и функций, необходимых для эффективного управления производственными процессами, распределения ресурсов и мониторинга результатов. Как показали исследования в реальном секторе экономики, принято выделять 3 категории бизнес-процессов: основные, вспомогательные и организационные. Основные направлены на достижение цели и получения результата по направлениям специализации, напри-
РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА ]
мер, производство продукции растениеводства или конкретного вида продукции, в животноводстве -молока. К категории вспомогательных бизнес-процессов можно отнести процессы производства кормов, ветеринарные услуги, обеспечения работоспособности инфраструктуры и ресурсов. Организационные бизнес-процессы призваны решать проблемы управления и согласованности основных и вспомогательных процессов, обеспечения желаемого уровня зрелости.
Обсуждение
Для оценки эффективности и определения уровня зрелости ресурсно-сервисной модели архитектуры сельскохозяйственной организации целесообразно использовать методику оценки бизнес-процессов, включающую в себя комплекс индикаторов, характеризующих всестороннее описание элементов системы. Коэффициент сложности характеризует глубину уровней декомпозиции процессов к общему количеству экземпляров процессов [7; 8; 9; 10; 11; 12]. Нормативное значение показателя должно быть менее 0,6, в случае превышения показателя система приобретает «размытость границ процесса» и рекомендуется деление на несколько подпроцессов для достижения норматива. Например, процесс производства зерна включает в себя пул подпроцессов, состоящий из нескольких сотен эк-
земпляров и нескольких десятков уровней декомпозиции. В этом случае оптимальным вариантом будет выделение основных этапов производства:
- планирование и анализ. На этом этапе осуществляется определение целей и задач сельскохозяйственного производства, анализ рыночных условий, планирование посевных площадей, закупка семян, удобрений, выбор сортов культур и т. д.;
- подготовка почвы и посев включают в себя подготовку почвы к посеву, обработку почвы, выбор методов посева, а также осуществление самих посевных работ;
- уход за посевами, включая полив, внесение удобрений, борьбу с болезнями и вредителями, а также прочие мероприятия по обеспечению роста и развития растений;
- сбор урожая, его транспортировка, хранение и обработка;
- мониторинг и анализ результатов сельскохозяйственного производства, анализ данных, выявление проблем и разработка мер по их устранению.
Таким образом, по результатам оценки бизнес-процессов выделенные подпроцессы будут являться элементами верхнего уровня (родительскими диаграммами), и оценка эффективности будет осуществляться по каждому по отдельности.
1 À
Методика оценки показателей эффективности бизнес процессов / Methodology for assessing performance indicators of business processes
I
Показатель Indicator
>
Ограничение Limitation
Формула расчета/ Calculation formula
Коэффициент сложности/ Difficulty factor
Коэффициент процесс ности/ The coefficient of processability
Коэффициент контролируемости/ The coefficient of controllability
Коэффициент ресурсоемкостн/ Resource intensity coefficient
Коэффициент регулируемости/ The coefficient of adjustability
отношение количества уровней декомпозиции модели процессов к сумме экземпляров процессов / the ratio of the number of levels of decomposition of the process model to the sum of process instances.
отношение количества «разрывов» в бизнес-процессах к сумме классов процессов the ratio of the number of "gaps" in business processes to _the sum of the process class«_/
отношение количества классов бизнес-процесса к количеству собственников процесса the ratio of the number of business process classes to the number of process owners
отношение количества используемых ресурсов к количеству «выходов» (результатов экземпляров процессов) бизнес-процессов, the ratio of the number of resources used to the number of "outputs" (results of process instances) of business processes
отношение количества имеющихся регламентной документации к количеству 5-1 классов бизнес-процессов the ratio of the number of available regulatory
documents to the number of classes of business processes_ /
f <0,6
► J
► Щ
<1
Рис. 2. Методика оценки показателей эффективности бизнес- процессов Fig. 2. Methodology for evaluating business process performance indicators
Составлено автором
^^WWW^^WW nrrinwл i л мп сггтппл т сглилмггг
Jjfyify^^^^ nZUlUWAL SEL1 ипяь CLUWUMILb_
Коэффициент сложности рассчитывается как отношение уровней декомпозиции модели процессов к сумме экземпляров процессов, причем для разных ситуаций уровень сложности модели уникален.
Коэффициент процессности рассчитывается на основании определения «разрывов» отсутствия логической предметно-следственной связи в экземплярах к сумме классов процессов. Примером может послужить доля и уровень применимости результатов процесса «планирование и анализ» в последующей стадии подготовка почвы и посев.
Коэффициент контролируемости предполагает при оптимальном сценарии наличие у каждого класса процесса одного собственника. В случае превышения норматива наблюдается «размытие зон ответственности» и слабая регламентация выполняемых функций, в обратном случае - чрезмерная нагрузка на административно-управленческий персонал и слабый контроль. Практическое применение выглядит следующим образом: планирование и анализ осуществляются и контролируется специалистом планового отдела; подготовка почвы и посев - агрономом; работоспособность техники - главным инженером; анализ и мониторинг - аналитиком. Это не исключает возможности общего руководства производственной системы управленческим персоналом, закрепленным за классом (растениеводство -заместитель директора по производству продукции растениеводства).
Коэффициент ресурсоемкости обусловлен соотношением количества ресурсов, потребляемых в процессе производства, с объемом результатов в стоимостной оценке. Целевая функция показателя стремится к минимуму, примером может послужить соотношение затрат на посев, обработку и обслуживание одного гектара земли с стоимостным эквивалентом валовой продукции. Рациональным сценарием является применение функционально-стоимостного анализа экземпляров бизнес-процессов, при котором определяется стоимость выполнения определенной функции в рамках определенного процесса или системы. Он включает в себя оценку всех затрат, связанных с выполнением данной функции, а также определение стоимости
каждого элемента и этапа процесса. Окончательный результат функционально-стоимостного анализа позволяет определить общую стоимость выполнения всего процесса, а также выявить возможности для улучшения эффективности и снижения затрат. Эта информация может быть использована для принятия решений о внесении изменений в процесс, а также для оптимизации бизнес-процессов и повышения конкурентоспособности сельскохозяйственной организации.
Коэффициент регулиремости предполагает целевое состояние, при котором у каждого класса процессов имеется утвержденный и согласованный с другими регламент. При чрезмерной регламентации создается «облако регламентирующей неопределенности» и непонимание чем руководствоваться. В случае недостающего количества регламентов в большинстве случаев процессы протекают по разным и нерациональным сценариям. Примером служит технологическая карта по подготовке почвы, выполнение условий хранения продукции и другие.
Итоговый коэффициент эффективности бизнес-процессов рассчитывается как сумма значений пяти показателей, рассмотренных в работе. Оптимальными границами индикатора является 1 < Кэффективности < 2,86, причем они могут быть изменены в зависимости от специализации и особенностей исследуемой организации.
Заключение
Эффективность ресурсно-сервисной модели обеспечения зрелости архитектуры сельскохозяйственной организации заключается в том, что организация может использовать внешние ресурсы и сервисы для обеспечения своих потребностей без необходимости создания и поддержания собственной инфраструктуры [13; 14; 15; 16; 17]. Таким образом, организация может сконцентрироваться на своей основной деятельности, а налаживание и обновление ресурсов и сервисов будет лежать на партнерах и поставщиках услуг. Важным элементом системы внутренней непрерывной оценки деятельности служит модель по определению функциональности процессов и проведение функционально-стоимостного анализа при расчете эффективности [18; 19; 20].
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Генералов И. Г. Цифровая зрелость в региональной системе стратегического развития производства зерна // Экономика сельского хозяйства России. 2024. № 3. С. 75-81. EDN: LJXZCZ
2. Банников С. А., Гарбузова Т. Г., Лосев А. Н. Цифровая зрелость сельского хозяйства: результаты исследований и методика оценки // Вестник НГИЭИ. 2023. № 10 (149). С. 67-77. DOI 10.24412/2227-9407-202310-67-77. EDN: ОНМОМО.
VWWWWW рргипнл пкнля u птрл гtifra я чкпнпмnie л VWWWWW ¿^•émi^h^^i^^^i^^i^, peí ИипАл ID ПАЯ И о i ГАСЛЕВАЯ жипимпкА
3. Санду И. С., Нечаев В. И., Войку И. П. Государственная поддержка цифровой трансформации сельского хозяйства региона: методический подход // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2019. № 12. С. 66-70. DOI 10.31442/0235-2494-2019-0-12-66-70. EDN CSWOLF.
4. Коршунов И. А., Ширкова Н. Н., Завиваев Н. С. Вклад высококвалифицированных работников в развитие экономики регионов // Экономика региона. 2021. Т. 17. № 3. С. 873-887. DOI 10.17059/ekon.reg.2021-3-11. EDN OFKKYX.
5. Соловьев Д. А., Журавлева Л. А., Бахтиев Р. Н. Цифровые технологии в сельском хозяйстве // Аграрный научный журнал. 2019. № 11. С. 95-98. DOI 10.28983/asj.y2019i11pp95-98. EDN ICTZCV.
6. Голдина И. И., Иовлев Г. А. Цифровое сельское хозяйство: состояние и перспективы // Научно-технический вестник технические системы в АПК. 2020. № 1 (6). С. 21-27. EDN CLMGVX.
7. Пантелеева Т. А. Проблемы развития цифровых бизнес-моделей предприятий АПК: зарубежный и отечественный опыт // Продовольственная политика и безопасность. Москва. 2021. Т. 8. № 1. С. 63-84. DOI 10.18334/ppib.8.2.111561. EDN VMSXDQ.
8. Санду И. С., Нечаев В. И., Рыженкова Н. Е. Предпосылки создания новых инновационных формирований в условиях цифровой экономики // Фундаментальные и прикладные исследования кооперативного сектора экономики. Мытищи. 2020. № 4. С. 31-36. DOI 10.37984/2076-9288-2020-4-31-36. EDN WMRRVE.
9. Огнивцев С. Б. Цифровизация экономики и экономика цифровизации // Международный сельскохозяйственный журнал. 2019. № 2. С. 77-80. DOI 10.24411/2587-6740-2019-12034. EDN ZDMXQT.
10. Акмаров П. Б., Газетдинов М. Х., Князева О. П. Состояние и основные направления развития цифровой экономики в сельском хозяйстве России // Вестник Казанского государственного аграрного университета. Казань. 2019. Том 14. № 1 (52). С. 107-112. EDN SDIHQW.
11. 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. DOI 10.24412/22279407-2021-12-82-94. EDN PVHHEM.
12. Нечипоренко О. В., Мореханова М. Ю. Социальные риски и ограничения инновационно-ориентированного развития сельских территорий // Россия: тенденции и перспективы развития. 2017. № 2. Ч. 2. С. 570-571. EDN ZOCBVB.
13. Чутчева Ю. В., Коротких Ю. С., Кирица А. А. Цифровые трансформации в сельском хозяйстве // Аг-роинженерия. 2021. № 5 (105). С. 53-58. DOI 10.26897/2687-1149-2021-5-53-58. EDN KRETBJ.
14. Курносова Н. С. Разработка стратегии информатизации сельского хозяйства // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2018. № 2 (57). С. 166-173. DOI 10.17238/issn2071-2243.2018.2.166. EDN XTGGOT.
15. Якимова О. Ю. Цифровизация сельского хозяйства: опыт Европейского союза и России // Контентус. 2020. № 1 (90). С. 18-25. DOI 10.24411/2658-6932-2020-10003. EDN PDVBBJ.
16. Палаткин И. В., Павлов А. Ю., Кудрявцев А. А. Основные подходы к формированию системы показателей мониторинга и эффективности управления развитием сельских территорий. // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2019. № 11. С. 83-87. DOI 10.31442/0235-2494-2019-0-11-83-87. EDN JEBJCM.
17. Фомин А. А. Проект «Цифровое сельское хозяйство» - драйвер инновационного развития АПК // АПК: Экономика, управление. 2019. № 11. С. 72-76. DOI 10.33305/1911-72. EDN HJMDFD.
18. Платонова Т. Е. Проблемы развития агропромышленного комплекса России в свете внедрения проекта «Цифровое сельское хозяйство» // Актуальные проблемы социально-экономического развития России. 2019. № 1. С. 69-73. EDN WYFKWR.
19. Лазько О. В., Семченкова С. В., Лукашева О. Л. Стратегические ориентиры управления процессами цифровой трансформации в агропромышленном комплексе // Московский экономический журнал. 2018. № 4. С. 507-518. EDN VLPZTA.
20. Мигунов Р. А. Цифровые технологии в российском сельском хозяйстве // Никоновские чтения. 2019. № 24. С. 362-363. EDN EYCPPT.
Дата поступления статьи в редакцию 27.03.2024; одобрена после рецензирования 22.04.2024;
принята к публикации 23.04.2024.
^^WWW^^WW втпмА! л Ain сггтпп л I ргл дм м/гс ШЙЛЛЛЛЙЛЙЛЛ^
nZUlUWAL ¿ELI ипяь CLUlVUMlLà_
Информация об авторе:
Н. С. Завиваев - к.э.н., доцент, и. о. заведующего кафедры «Экономика и автоматизация бизнес-процессов», Spin-код: 3010-8386.
REFERENCES
1. Generalov I. G. Cifrovaja zrelost' v regional'noj sisteme strategicheskogo razvitija proizvodstva zerna [Digital maturity in the regional system of strategic development of grain production], Jekonomika sel'skogo hozjajstva Rossii [Economics of Agriculture of Russia], 2024, No. 3, pp. 75-81, EDN: LJXZCZ
2. Bannikov S. A., Garbuzova T. G., Losev A. N. Cifrovaya zrelost' sel'skogo hozyajstva: rezul'taty issledovanij i metodika ocenki [Digital maturity of agriculture: research results and assessment methodology], VestnikNGIEI [Bulletin NGIEI], 2023, No. 10 (149), pp. 67-77, DOI 10.24412/2227-9407-2023-10-67-77, EDN GHMGMG.
3. Sandu I. S., Nechaev V. I., Vojku I. P. Gosudarstvennaya podderzhka cifrovoj transformacii sel'skogo hozyajstva regiona: metodicheskij podhod [State support for the digital transformation of agriculture in the region: a methodological approach], Ekonomika sel'skohozyajstvennyh i pererabatyvayushchih predpriyatij [Economics of agricultural and processing enterprises], 2019, No. 12, pp. 66-70, DOI 10.31442/0235-2494-2019-0-12-66-70, EDN CSWOLF.
4. Korshunov I. A., Shirkova N. N., Zavivaev N. S. Vklad vysokokvalificirovannyh rabotnikov v razvitie eko-nomiki regionov [Contribution of highly qualified workers to the development of the regional economy], Ekonomika regiona [Economy of the region], 2021, Vol. 17, No. 3, pp. 873-887, DOI 10.17059/ekon.reg.2021-3-11, EDN: OFK-KYX.
5. Solov'ev D. A., Zhuravleva L. A., Bahtiev R. N. Cifrovye tekhnologii v sel'skom hozyajstve [Digital technologies in agriculture], Agrarnyj nauchnyj zhurnal [Agricultural Scientific Journal], 2019, No. 11, pp. 95-98, DOI 10.28983/asj.y2019i11pp95-98, EDN ICTZCV.
6. Goldina I. I., Iovlev G. A. Cifrovoe sel'skoe hozyajstvo: sostoyanie i perspektivy [Digital agriculture: state and prospects], Nauchno-tekhnicheskij vestnik tekhnicheskie sistemy v APK [Scientific and technical Bulletin of technical systems in agriculture], 2020, No. 1 (6), pp. 21-27, EDN CLMGVX.
7. Panteleeva T. A. Problemy razvitiya cifrovyh biznes modelej predpriyatij APK: zarubezhnyj i otechestvennyj opyt [Problems of development of digital business models of agricultural enterprises: foreign and domestic experience], Prodovol'stvennayapolitika i bezopasnost' [Foodpolicy and security], Moscow, 2021, Vol. 8, No. 1, pp. 63-84, DOI 10.18334/ppib.8.2.111561, EDN VMSXDQ.
8. Sandu I. S., Nechaev V. I., Ryzhenkova N. E. Predposylki sozdaniya novyh innovacionnyh formirovanij v usloviyah cifrovoj ekonomiki [Prerequisites for the creation of new innovative formations in the digital economy], Fundamental'nye i prikladnye issledovaniya kooperativnogo sektora ekonomiki [Fundamental and applied research of the cooperative sector of the economy], Mytishchi, 2020, No. 4, pp. 31-36, DOI 10.37984/2076-9288-2020-4-31-36, EDN: WMRRVE.
9. Ognivcev S .B. Cifrovizaciya ekonomiki I ekonomika cifrovizacii [Digitization of the economy and the economy of digitalization], Mezhdunarodnii sel'skohozyaistvennij zhurnal [International Agricultural Journal], 2019, No. 2, pp. 77-80, DOI 10.24411/2587-6740-2019-12034, EDN ZDMXQT.
10. Akmarov P. B., Gazetdinov M. H., Knyazeva O. P. Sostoyanie i osnovnye napravleniya razvitiya cifrovoj ekonomiki v sel'skom hozyaj stve Rossii [The state and main directions of development of the digital economy in agriculture in Russia], Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Bulletin of the Kazan State Agrarian University], Kazan', 2019, Vol. 14, No. 1 (52), pp. 107-112, EDN: SDIHQW.
11. Zavivaev N. S., Iakimova O. Yu., Mansurov A. P. Klasternij analiz effektivnosti ispol'zovanija elementov tochnogo sel'skogo hozjaistva [Cluster analysis of the effectiveness of the use of elements of precision agriculture], Vestnik NGIEI [Bulletin NGIEI], 2021, No. 12 (127), pp. 82-94, DOI 10.24412/2227-9407-2021-12-82-94, EDN: PVHHEM.
12. Nechiporenko O. V., Morekhanova M. Yu. Social'nye riski i ogranicheniya innovacionno-orientirovannogo razvitiya sel'skih territorij [Social risks and limitations of innovation-oriented rural development], Rossiya: tendencii i perspektivy razvitiya [Russia: trends and prospects of development], 2017, No. 2, Part 2, pp. 570-571, EDN: ZO-CBVB.
VWWWWW рргипнл пкнля и птрдгtwra я жпипмикд VWWWWW
РЕ1 ИипАЛРПАЯ И УМГЛСЛЕВАП ЭКипиМИКА
13. 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. 53-58, DOI 10.26897/2687-1149-2021-5-53-58, EDN KRETBJ.
14. 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, DOI 10.17238/issn2071-2243.2018.2.166, EDN XTGGOT.
15. Yakimova O. Yu. Cifrovizacija sel'skogo hozjaistva: opit Evropeiskogo souza i Rossii [Digitalization of agriculture: the experience of the European Union and Russia], Kontentus, 2020, No. 1 (90), pp. 18-25, DOI 10.24411/2658-6932-2020-10003, EDN PDVBBJ.
16. Palatkin I. V., Pavlov A. Yu., Kudryavcev A. A. Osnovnye podhody k formirovaniyu sistemy pokazatelej monitoringa i effektivnosti upravleniya razvitiem sel'skih territorij [The main approaches to the formation of a system of indicators for monitoring and managing the development of rural areas], Ekonomika sel'skohozyajstvennyh i pere-rabatyvayushchih predpriyatij [Economics of agricultural and processing enterprises], 2019, No. 11, pp. 83-87, DOI 10.31442/0235-2494-2019-0-11-83-87, EDN JEBJCM.
17. Fomin A. A. Proekt «Cifrovoe sel'skoe hozyajstvo» - drajver innovacionnogo razvitiya APK [«Digital Agriculture» - the driver of innovative development of the agro-industrial complex], APK: Ekonomika, upravlenie [Agro-industrial complex: Economics, management], 2019, No. 11, pp. 72-76, DOI 10.33305/1911-72, EDN HJMDFD.
18. Platonova T. E. Problemy razvitiya agropromyshlennogo kompleksa Rossii v svete vnedreniya proekta «Cifrovoe sel'skoe hozyajstvo» [Problems of development of the agro-industrial complex of Russia in the light of the implementation of the Digital Agriculture project], Aktual'nye problemy social'no-ekonomicheskogo razvitiya Rossii [Actual problems of socio-economic development of Russia], 2019, No. 1, pp. 69-73, EDN WYFKWR.
19. Lazko O. V., Semchenkova S. V., Lukasheva О. L. Strategicheskie orientity upravlenija processamy cifrovoi transformacii v agropromishlennom komplexe [Strategic guidelines for managing digital transformation processes in the agro-industrial complex], Moskovskji ekonomicheskji zhurnal [Moscow Economic Journal], 2018, No. 4, pp. 507-518, EDN VLPZTA.
20. Migunov R. A. Cifrovye tekhnologii v rossijskom sel'skom hozyajstve [Digital technologies in Russian agriculture], Nikonovskie chteniya [Nikon readings], 2019, No. 24, pp. 362-363, EDN EYCPPT.
The article was submitted 27.03.2024; approved after reviewing 22.04.2024; accepted for publication 23.04.2024.
Information about the author: N. S. Zavivaev - Ph. D. (Economy), Associate Professor, Acting Head of the Department «Economics and Automation of Business Processes», Spin-code: 3010-8386.
