CC BY
15
5. Иванова И.Г., Маркова Ю.А. Управление затратами по центрам ответственности / в сборнике: Фундаментальная наука и технологии - перспективные разработки материалы XII международной научно-практической конференции. 2018. С. 269-272.
6. Глущенко А.В., Землянская Е.П. Методика формирования сегментной управленческой отчетности о рентабельности взаимодействия агрохолдинга с покупателями // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3: Экономика. Экология. 2015. № 4 (33). С. 255-267.
7. Апчерч А. Управленческий учет: принципы и практика: учебник Пер. с англ. / Под ред. Я.В. Соколова, И.А. Смирновой. - М.: Финансы и статистика, 2020. - 952 с.
8. Федотова Г.В., Горлов И.Ф., Глущенко А.В., Сложенкина М.И., Мосолова Н.И., Мосолова Д.А. / Сельское хозяйство 4.0: цифровые тренды развития АПК: коллективная монография. - Волгоград, 2019.
9. Кузина А.Ф., Павленко Е.А. Современный подход к совершенствованию учета и управлению затратами экономического субъекта // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2018. N° 6-7.
10. Глущенко А.В. Теория бухгалтерского учета. Учеб. пособие / Волгоград, 2003. - 134 с.
11. Бондина Н.Н., Бондин И.А., Павлова И.В., Лаврина О.В. Учет затрат и калькулирование себестоимости: учеб. Пособие. - М.: ИНФРА-М, 2018. - 254 с.
12. Макаренко Е.Н., Лабынцев Н.Т., Хахонова Н.Н., Богатая И.Н., Алексеева И.В. и др. Бухгалтерский учет и контроль в различных секторах экономики: монография. - Ростов-на-Дону, 2020. - 576 с.
13. Глущенко А.В., Гришкеева З.В. Инструменты стратегического управленческого учета // Бизнес. Образование. Право. 2012. № 1 (18). С. 170-173.
14. Агеева О. А., ШахматоваЛ.С. Учет затрат и анализ в 2 ч. Часть 2. Экономический анализ: учебник для вузов. - М.: Издательство Юрайт, 2020. - 240 с.
15. Глущенко А.В. Развитие управленческого учета в контексте теории ограничений систем // Бухгалтерский учет в бюджетных и некоммерческих организациях. 2020. № 20 (500). С. 40-46.
16. Глущенко А.В. Качество учётной информации как научная категория // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2008. Т. 6. № 1-2. С. 90-94.
17. Бабаев Ю.И. Учет затрат на производство и калькулирование себестоимости продукции (работ, услуг): Учеб. - практ. пособие. -3-е изд., испр. и доп./ Под ред. Ю.А. Бабаева. - М.: Вузовский учебник: ИНФРА-М, 2019. - 188 с.
18. Говдя, В. В., Дегальцева Ж.В. Управленческий учет затрат на современном предприятии: научное издание. - Краснодар: изд-во «КрасЕрон», 2018. - 187 с.
19. Керимов В. Э. Учет затрат, калькулирование и бюджетирование в отдельных отраслях производственной сферы: Учебник для бакалавров. - 8-е изд., перераб. и доп. - М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2019. - 384 с.
20. Приказ Минфина России от 06.05.1999 N 33н (ред. от 06.04.2015) "Об утверждении Положения по бухгалтерскому учету "Расходы организации" ПБУ 10/99" (Зарегистрировано в Минюсте России 31.05.1999 N 1790) Режим доступа: https://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_12508/0463b359311dddb34a4b799a3a5c57ed0e8098ec/ (дата обращения: 03.10.2022).
21. Глущенко А.В., Малий Н.А. Снижение себестоимости готовой продукции на основе анализа по элементам затрат // Естественно-гуманитарные исследования. 2021. № 38 (6). С. 403-411.
22. Дегальцева Ж.В. Сравнительная характеристика различных методов затрат и калькулирования себестоимости // Научный журнал КубГАУ, №104(10), 2018. С.1010-1020.
23. Канбан Материал из Википедии - свободной энциклопедии [Электронный ресурс]. - Режим доступа: -https://ru.wikipedia.org/wiki/ %D0%9A%D0%B0%D0%BD%D0%B1%D0%B0%D0%BD (дата обращения: 03.10.2022).
EDN: TVTEZH
Т.Г. Гурнович - д.э.н., профессор кафедры организации производства и инновационной деятельности, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, gurnovich@inbox.ru,
T.G. Gurnovich - doctor of economics, professor of the department of production organization and innovation, Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia;
А.А. Аракелян - обучающаяся экономического факультета, Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, lika_arakelyan@inbox.ru,
A.A. Arakelyan - student of the faculty of economics, Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia; А.А Квасова - обучающаяся экономического факультета Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, kvasova1975a@mail.ru,
A.A. Kvasova - student of the faculty of economics, Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia; Э.И. Козленко - обучающаяся экономического факультета Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар, Россия, elinakozlenko205@gmail.com,
E.I. Kozlenko - student of the faculty of economics, Kuban state agrarian university, Krasnodar, Russia.
ТРАНСФОРМАЦИЯ ПРОЦЕССА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ АПК В ПЕРИОД ВОЗРАСТАНИЯ РОЛИ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОИЗВОДСТВА TRANSFORMATION OF THE PROCESS OF FORECASTING THE ACTIVITIES OF AIC ENTERPRISES IN THE PERIOD OF INCREASING THE ROLE OF HIGH-TECH PRODUCTION
Аннотация. В статье рассмотрены особенности развития сельскохозяйственной отрасли в период цифровой трансформации, определены направления совершенствования прогнозирования в условиях возрастания роли высокотехнологичного производства. В исследовании определено, что в условиях международной интеграции, изменения климата, эпидемий и особенно Четвертой промышленной революции трансформация в сельском хозяйстве является неизбежным трендом, «ключом» для устойчивого развития отрасли. Грамотное прогнозирование помогает аграрному сектору заблаговременно разрабатывать планы и решения развития, ориентировать производство в соответствии с реальными условиями, минимизируя риски. В процессе анализа сделан вывод, что развитие высокотехнологичного производства является правильным направлением и создает новую движущую силу сельскохозяйственной промышленности России. В статье предложена реализация проекта содействия применению информационных технологий при сборе информации, анализе и прогнозировании ситуации на рынке сельскохозяйственной продукции. Проект направлен на повышение конкурентоспособности, увеличение добавленной стоимости и устойчивое развитие российской сельскохозяйственной продукции.
Abstract. The article examines the features of the development of the agricultural industry during the digital transformation, identifies areas for improving forecasting in the context of the increasing role of high-tech production. The study determined that in the context of international integration, climate change, epidemics, and especially the Fourth Industrial Revolution, transformation in agriculture is an inevitable trend, the "key" for the sustainable development of the industry. Competent forecasting helps the agricultural sector to develop development plans and solutions in advance, orient production in accordance with real conditions, minimizing risks. The analysis concluded that the development of high-tech production is the right direction and creates a new driving force of the agricultural industry in Russia. The article proposes the implementation of a project to promote the use of information technologies in the collection of information, analysis and forecasting of the situation on the market of agricultural products. The project is aimed at increasing competitiveness, increasing added value and sustainable development of Russian agricultural products.
Ключевые слова: агропромышленный комплекс, цифровизация, высокотехнологичное производство, прогнозирование сельскохозяйственного производства, цифровая трансформация.
Keywords: agro-industrial complex, digitalization, high-tech production, forecasting of agricultural production, digital transformation.
Благодарности: Статья подготовлена при поддержке гранта РФФИ 20-010-00079 А «Разработка экономических механизмов формирования, инновационного развития и адаптации материально-технической базы сельскохозяйственных организаций к условиям их размещения».
Acknowledgements: The article was prepared with the support of the RFBR grant 20-010-00079 A "Development of economic mechanisms for the formation, innovative development and adaptation of the material and technical base of agricultural organizations to the conditions of their placement".
Сельское хозяйство - это сектор экономики, занимающий особенное место в системе жизнеобеспечения человека, причем в современных условиях приоритетности импортозамещающей составляющей повышается значимость аграрной отрасли в обеспечении продовольственной независимости государства. Сельское хозяйство по-прежнему играет стратегическую роль в долгосрочной перспективе, являясь важной основой безопасности страны и благосостояния людей. В последние годы аграрный сектор всегда ориентировался на повышение потенциала прогнозирования в сельскохозяйственном производстве. Трансформация аграрного сектора играет особенно важную роль в реструктуризации сельского хозяйства, развитии концентрированного и крупномасштабного товарного производства в направлении современности, высокой добавленной стоимости и устойчивости, утверждая роль «опоры» экономики, став «мерой уровня устойчивости страны». Цифровая трансформация - это важное решение, которое поможет фермерам и предприятиям производить качественную сельскохозяйственную продукцию с наименьшими затратами, но с максимальной прибылью. Эта цель также продвигается для достижения прорыва в производительности, качестве и конкурентоспособности сельскохозяйственной продукции.
Асалханов П.Г. рассматривает высокотехнологичное сельское хозяйство как сельское хозяйство, которое применяется в сочетании с новыми и передовыми технологиями производства с целью повышения эффективности, создания прорыва в продуктивности и качестве сельскохозяйственной продукции, удовлетворения растущего спроса на общества и обеспечения устойчивого сельскохозяйственного производства [1].
Грешонков А.М. определяет, что к новым технологиям, интегрированным и применяемым в высокотехнологичном сельском хозяйстве, относятся: автоматизация, механизация этапов сельскохозяйственного производства, информационные технологии, технологии новых материалов, биотехнологии [4].
По мнению Цыренжаповой В.В., высокотехнологичное сельское хозяйство - это сельское хозяйство, рационально применяющее в производстве новые и передовые технологии с целью повышения эффективности, создания прорыва в производительности и качестве сельскохозяйственной продукции, удовлетворения возрастающих запросов общества и обеспечения устойчивого развития сельского хозяйства [6].
Комментируя вклад науки и техники в развитие сельского хозяйства нашей страны, многие специалисты и ученые сходятся во мнении, что наука и техника действительно является одним из важных решений, способствующих развитию сельского хозяйства страны, эффективно, создавая прорывные изменения в развитии сельскохозяйственного производства, служит реструктуризации сельского хозяйства и повышению уровня жизни людей. Согласно статистике, достижения в области науки и техники обеспечивают более 30 % добавленной стоимости в сельскохозяйственном производстве, 38 % в производстве сортов растений и животноводстве [5].
Благодаря применению достижений науки и техники в производстве структура сельскохозяйственного сектора продолжает корректироваться в направлении продвижения преимуществ каждой местности, области, района по всей стране в соответствии с требованиями внутреннего и международного рынка и адаптацией к изменению климата. Многие предприятия инвестировали в крупномасштабные концентрированные производственные зоны с современными технологиями, связанными с заводами, складскими и перерабатывающими мощностями для сельскохозяйственной продукции с высокой экспортной стоимостью.
Российский АПК развивается экстенсивно из-за использования технологий устаревающего уклада, является инвестиционно непривлекательной отраслью с низкой платежеспособностью производителей, поэтому инновационная активность в сельскохозяйственном производстве не способствует оживлению российской экономики [2].
Мировое сельское хозяйство находится на стадии активного роста, основанной на внедрении новейших технологий и высоко инвестиционной привлекательности. Динамика развития российской аграрной отрасли не соответствует мировым трендам, свидетельствует о депрессивной стадии экономического роста экономики страны, что является препятствием для реализации инновационного прорыва, а высокая капиталоемкость инновационного процесса в российском АПК является основной проблемой роста инвестиционной привлекательности российского сельского хозяйства.
Отсутствие взаимосвязи между сельскохозяйственным производством и научной деятельностью в отрасли, что обусловлено высокой стоимостью результатов НИОКР и низкой рентабельностью хозяйств [1]. Применение надлежащей сельскохозяйственной практики становится все более распространенным и эффективным, что позволяет получать безопасные, качественные и высокоурожайные продукты. Кроме того, расширение применения научно-технических достижений в производстве наряду с результатами исследований, оценкой и развертыванием полевой модели с большой выборкой стимулировало сельскохозяйственное производство, связав производство и потребление сельскохозяйственной продукции по всей цепочке создания стоимости. В области садоводства ускорено преобразование структуры урожая и применение передовых производственных процессов; благодаря эффективной борьбе с вредителями увеличились урожайность и качество многих сельскохозяйственных культур, имеющих экономическую ценность. В лесном секторе наблюдается значительное развитие со стабильными темпами роста; освоено множество передовых технологий, созданы линии по переработке и консервации, по качеству не уступающие импортной продукции [5].
В животноводстве произошли явные изменения в организации производства, выращивании ферм, сосредоточении внимания на замкнутых цепочках, применении передовой науки и техники, высоких технологий; было сформировано множество моделей органического земледелия, которые популяризируются и тиражируются.
С помощью науки и техники, применяемых на всех этапах процесса сельскохозяйственного производства, от исследований, селекции и разведения растений и животных до методов посадки, ухода и выращивания сельскохозяйственной продукции, созданы инновационные методы, которые позволяют повышать производительность, обеспечивая стандарты качества. Чтобы поддержать отрасль сельскохозяйственного производства в соответствии с колебаниями и рыночным спросом, а также увеличить экспортные возможности, государство вводит меры содействия применению технологий для сбора информации и прогнозирования рыночных условий. В рамках проектов государства поставлена конкретная задача завершить строительство централизованного центра обработки данных агропромышленного комплекса (хранилище данных) для анализа и прогнозирования рынка сельскохозяйственной продукции; завершить разработку инструментов и программного обеспечения для сбора информации, анализа и прогнозирования конъюнктуры рынка основных национальных сельскохозяйственных продуктов и продуктов с потенциалом масштабного развития. Завершить создание регулярной и периодической сети подачи информации и подключения к централизованному центру обработки данных; 100 % персонала сетевой системы проходят обучение, подготовку и переподготовку для выполнения требований эксплуатации системы [3].
В ответ на постоянно растущее разнообразие и сложность сельскохозяйственного рынка в последние годы были разработаны различные методы прогнозирования спроса. Каждый тип метода сельскохозяйственного прогнозирования будет иметь свое собственное применение, задача прогнозистов состоит в том, чтобы определить проблему сельскохозяйственного бизнеса и понять роль типов прогнозов для выбора наиболее подходящего решения. Сельскохозяйственные предприятия сталкиваются с такими факторами, как сезонность, внезапные изменения спроса, снижение цен конкурентами, забастовки и большие колебания в экономике. Прогнозирование может помочь предприятиям справиться с этими проблемами.
Прежде чем делать прогноз для конкретного продукта, сельскохозяйственным компаниям необходимо рассмотреть этапы жизненного цикла этого продукта, а также просмотреть доступные данные и выбрать подходящий метод прогнозирования. Первый метод использует качественные данные (например, мнение экспертов) и информацию о специальных событиях упомянутого типа и может учитывать или не учитывать прошлое. Второй, с другой стороны, полностью фокусируется на паттернах и изменениях паттернов, таким образом полностью полагаясь на исторические данные. Третий метод использует очень конкретную и тонкую информацию об отношениях между элементами системы и является достаточно мощным, чтобы формально учитывать особые события. Как и в случае анализа временных рядов и методов прогнозирования, прошлое важно для причинно -следственных моделей.
Методы количественного прогнозирования сельскохозяйственного спроса - этот метод прогнозирования основан на мнениях, суждениях и опыте отраслевых экспертов. Методы качественного прогнозирования часто используются, когда продукт впервые выводится на рынок, когда для прогнозирования имеется слишком мало данных. Планировщики будут использовать человеческое суждение, основанное на наблюдениях и субъективных оценках рынка, чтобы превратить качественную информацию в количественные оценки. Кроме того, создание опроса также является одним из качественных методов, которые могут применять прогнозисты сельскохозяйственного спроса. Благодаря этой деятельности прогнозисты могут понять отношение потребителей к определенным продуктам или услугам.
Качественные методы прогнозирования сельскохозяйственного спроса обеспечивают большую гибкость, чем количественные прогнозы и статистические методы. Хотя наборы данных содержат очень ценную информацию, они не могут полностью объяснить меняющиеся условия в отрасли, особенно когда эти изменения происходят за пределами средних показателей продаж.
На каждом этапе жизненного цикла сельскохозяйственного продукта, от подготовки до постоянных продаж, менеджеры должны принимать решения о характеристиках, радикально отличающихся друг от друга и требующих в качестве основы разные типы информации. Причинный метод превращает причинно-следственные связи в математические данные. Этот метод часто включает в себя другие соображения, такие как анализ временных рядов, обзоры рынка и инвентаризация.
Методы прогнозирования различаются по точности и охвату, а также по стоимости. Это означает, что руководители должны определить ценность собираемой информации, чтобы решить, насколько точные данные им нужны. Как только цель прогноза будет определена, прогнозисты смогут посоветовать организации, какие методы они должны использовать, а также как часто они должны делать прогнозы. Также, в зависимости от цели, может быть полезно установить систему, отслеживающую точность прогнозов.
Информация и данные о конъюнктуре аграрного рынка регулярно собираются для анализа, прогнозирования, обеспечения последовательности, достоверности и своевременного предоставления органам государственного управления и организациям, гражданам, предприятиям и кооперативам.
Наряду с вышеуказанными целями выделяются такие задачи, как:
- обзор и стандартизация источников данных;
- проектирование архитектуры данных для информационной системы рынка сельскохозяйственной продукции, чтобы обеспечить согласованность, синхронизацию, возможность общения, подключения и обмена для повышения эффективности сбора информации, данных, анализа и прогнозирования сельскохозяйственного рынка.
Государство обеспечивает интеграцию информационной системы рынка сельскохозяйственной продукции в общую систему специализированных баз данных, являющуюся основой для цифровой трансформации сельскохозяйственной отрасли. Кроме того, проверка и комплектация инфраструктуры информационных технологий соответствующих министерств, ведомств и населенных пунктов. Интеграция и эффективное использование имеющихся ресурсов, инфраструктуры в рамках соответствующих программ по информационным технологиям, цифровая трансформация, выполнение требований интеграции, подключения, совместного использования услуг, сбора и хранения информации и данных по анализу и прогнозированию рынка сельскохозяйственной продукции.
Вклад науки и техники в сельскохозяйственное производство показывает, что развитие высокотехнологичного производства является правильным направлением и создает новую движущую силу сельскохозяйственной промышленности России. Однако, несмотря на многие благоприятные условия для развития, сельское хозяйство с применением высоких технологий все еще сталкивается со многими трудностями. Эта модель сельскохозяйственного производства означает, что организация производства должна осуществляться в относительно больших масштабах и соизмеримых инвестициях с точки зрения инфраструктуры и технологии производства при низком притоке инвестиционного капитала в сельское хозяйство в стране. Кроме того, не хватает масштабных земель для инвестиций в применение науки и техники в районах сосредоточения производства; рынок высокотехнологичной сельскохозяйственной продукции по-прежнему ограничен и нестабилен; неадекватность исследований, передача технологий, ограниченные человеческие ресурсы являются препятствиями для развития высокотехнологичного сельского хозяйства в последние годы.
В качестве направлений совершенствования, были реализованы меры по улучшению масштабов и качества подготовки кадров в области сельского хозяйства. Привлечение инвестиций в сельское хозяйство, особенно в высокотехнологичное сельское хозяйство, уже давно пользуется стимулами.
Для аграрной отрасли характерно участие в бизнес-процессах территориально распределенных отслеживаемых субъектов и объектов: сотрудников, сельхозтехники, живых организмов, присутствие ситуаций риска и неопределенности^]. Эксперты, обращая внимание на слабые позиции отечественных аграриев, одновременно отмечают необходимость более тесного сотрудничества государства, бизнеса, аграрной науки и образовательных организаций (рисунок 1).
Рисунок 1 - Соотношение патентных заявок предприятий агропромышленного комплекса по категориям [4]
Результаты опроса участников аграрного рынка экспертами ИСИЭЗ НИУ ВШЭ показывают, что в 2020 году спрос аграрного сектора на цифровые технологии оценивался на уровне около 20 млрд руб., а к 2030 году ожидается более 320 млрд руб. По оценкам ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, внедрение российскими аграриями цифровых инноваций приведет к снижению себестоимости продукции более чем на 15 % [4].
Эксперты отмечают, что уже в 2021 году на ИТ-рынке присутствует большое число отечественных программ, представляющих собой преимущественно локальные программные решения, выстроенные на собственной платформе под специфические бизнес-процессы. Часто разработки находятся на пилотной стадии, готовых комплексных продуктов не так много [3].
Государственная поддержка способствует преодолению убыточности сельского хозяйства, позволяет предприятиям функционировать в условиях потерь, связанных с природными факторами [5].
К основным направлениям инновационной политики в сфере прогнозирования в деятельности агропромышленного комплекса относятся:
- обеспечение правового регулирования инновационного развития процесса прогнозирования и защиты интересов его участников;
- осуществление прямой и косвенной поддержки создания и освоения инноваций в сфере прогнозирования в деятельности агропромышленного комплекса;
- определение и реализация приоритетного развития прогнозирования сельскохозяйственной деятельности;
- развитие эффективных форм партнерства и кооперации, формирование организационно -экономических структур в сфере прогнозирования в деятельности агропромышленного комплекса;
- подготовка кадров в сфере инновационной деятельности в сфере прогнозирования;
- приоритетное развитие материально-технической базы в сфере прогнозирования в деятельности агропромышленного комплекса;
- развитие международного сотрудничества в области инноваций по прогнозированию в АПК [3].
Наряду с этим государство также тратит много средств на создание условий для исследований, специализирующихся на трансферте технологий повышения производительности и качества сельскохозяйственной продукции; проводит политику долгосрочного отвода земель и лесов пользователям; создает условия для аккумуляции и концентрации земель сельскохозяйственного назначения на рыночных началах для формирования современного сельского хозяйства. Российская сельскохозяйственная продукция постепенно проникла на рынки с высокой покупательной способностью и высокими требованиями к качеству, такие как Япония, Европа, США. Курс на устранение трудностей и содействие развитию высокотехнологичного сельскохозяйственного производства подтвердил инвестиционную заинтересованность государства в сельском хозяйстве, особенно в высокотехнологичном.
Для того, чтобы наука и техника действительно способствовали развитию сельскохозяйственного сектора, в ближайшее время ему по-прежнему будет необходимо внимание министерств, отраслей и местных органов власти к совершенствованию политики, направленной на поощрение и развитие сельского хозяйства с применением технологий. Наряду с этим необходимо синхронизировать всю систему для реализации политик на практике, чтобы эффективно реализовывать их, способствуя устойчивому развитию сельского хозяйства России.
Высокие технологии, передовые технологии широко применяются на каждом этапе или во всей производственной цепочке, чтобы повысить добавленную стоимость сельскохозяйственной продукции, способствовать созданию сельскохозяйственных зон и областей для применения высоких технологий. Высокотехнологичное сельскохозяйственное прогнозирование требует качественных человеческих ресурсов, обладающих знаниями науки и техники в сельском хозяйстве. Однако на самом деле, человеческие ресурсы с опытом и обучением в России сегодня в области прогнозирования сельского хозяйства все еще очень ограничены по сравнению с требованиями интеграции и развития. Низкий уровень рабочих сильно сказался на изучении науки и техники, особенно в регионах со слаборазвитой экономикой.
Для того, чтобы способствовать продвижению высокотехнологичного сельского хозяйства, чтобы оно и дальше имело новое развитие, чтобы воспользоваться преимуществами в процессе интеграции, промышленной революции 4.0, необходимо шире применять научные достижения, технику и технологии в сельскохозяйственном производстве, стремясь построить крупное, эффективное и устойчивое товаропроизводящее сельское хозяйство с высокой производительностью, качеством и конкурентоспособностью, удовлетворяющее внутренний и международный спрос.
В настоящее время многие населенные пункты, предприятия и крупные корпорации выбрали высокотехнологичное сельское хозяйство и чистое сельское хозяйство в качестве основного направления для инвестиций, способствуя повышению качества товаров и продукции, развитию экспорта, повышению качества товаров и услуг. Поэтому для того, чтобы аграрная отрасль развивалась быстро и устойчиво, подтверждала ценность брендов и продукции, необходимо продолжать совершенствовать политику поощрения и развития прогнозирования сельского хозяйства; укреплять человеческие ресурсы для исследований и в то же время способствовать применению и передаче технологий прогнозирования.
Наряду с содействием привлечению инвестиций и паркам высоких технологий следует содействовать инкубации высокотехнологичных предприятий и высокотехнологичного сектора, в соответствии с чем Правительство должно ускорить разработку ключевой программы национального уровня по прогнозированию в аграрном секторе. Из-за ограниченного потребления сельскохозяйственной продукции в соответствии с сельскохозяйственной моделью с применением высоких технологий на рынке низкая конкурентоспособность как внутри страны, так и за рубежом, что несоизмеримо с инвестиционными затратами. Таким образом, в ближайшем будущем высокотехнологичное сельское хозяйство должно сосредоточиться на ключевых и передовых сельскохозяйственных продуктах, которые имеют сильные стороны в сочетании с продвижением информации и прогнозированием рынка, чтобы вывести эти продукты на рынок для потребителей, помогая приносить доход предприятиям для реинвестирования в них.
По мнению многих экспертов, в настоящее время в нашей стране наблюдается парадокс, в то время как предприятиям нужна земля для инвестиций в сельскохозяйственные проекты, фермеры с полями не заинтересованы в производстве, даже многие отказываются от своих полей. Кроме того, общий менталитет фермеров
заключается в том, чтобы хотеть сохранить землю, чтобы при планировании реализации проектов или общественных работ они получали компенсацию, поддерживали смену работы и не беспокоились о деформации земли. Самое главное, это мышление о сохранении земли как актива, который нужно сохранить, собственности, доступной для будущих поколений. Это создало множество барьеров в аккумуляции и концентрации земель для высокотехнологичного сельскохозяйственного производства. Поэтому аккумуляцию и концентрацию земель для развития крупного сельскохозяйственного производства необходимо и дальше стимулировать, то есть в ближайшее время усовершенствовать механизм работы рынка прав землепользования.
Есть три основных фактора, которые мотивируют развитие высокотехнологичного прогнозирования сельского хозяйства: институты, инвестиции и развитие рынка:
- институты помогают фермерам получить более широкий доступ к дешевому капиталу. Поскольку меры субсидирования должны быть тщательно продуманы из-за бюджетных ресурсов и долгосрочных эффектов, которые могут «ужесточить» конкурентоспособность. Субсидия осуществляется только в умеренных количествах, чтобы снизить уязвимость фермеров из-за воздействия экономического цикла, когда резко возрастает инфляция;
- лучшим решением является инвестирование в инфраструктуру, качественную информацию и прогнозы для фермеров, потому что это обеспечит больший поток создания ценности при экспорте и импорте технологичной сельскохозяйственной продукции;
- еще одним важным вопросом является развитие рынков для высокотехнологичной сельскохозяйственной продукции. Это большая работа для производителей. Соответственно, государству необходимо создать институт прогнозирования политики развития рынка[2].
Прогнозирование сельскохозяйственного производства осуществляется сельскохозяйственной отраслью во многих аспектах, от выявления и прогнозирования тенденций погоды, гидрометеорологии, источников воды, до эволюции вредителей, болезней, а затем рынка потребления. Для того, чтобы сделать реалистичные прогнозы с реальными условиями, специализированные подразделения аграрного сектора обследуют, анализируют и оценивают факторы от субъективных до объективных, влияние как положительные, так и на отрицательные стороны. На этой основе построены соответствующие производственные решения для органов власти и фермеров.
За последние годы российский агропромышленный комплекс демонстрировал уверенную позитивную динамику: по данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, в 2020 году уровень инновационной активности в сельском хозяйстве вырос на 2,4 %, затраты на инновационную деятельность составили 39,7 млрд, а спрос на цифровые технологии в АПК - 20,4 млрд. Экспорт продукции в 2020 году составил $ 30,5 млрд, а в 2021 году, по оценкам Федерального центра «Агроэкспорт» Минсельхоза, уже превысил $ 36 млрд.
Глобальное развитие цифровизации и роботизации в процессе прогнозирования агропромышленной деятельности влияет на агропромышленный комплекс сразу в нескольких направлениях.
Во-первых, новые технологии меняют структуру себестоимости продукции, снижая издержки, по разным оценкам, от 10-15 % до почти 30-40 % и повышая производительность труда. Для ключевых подсекторов АПК, особенно сельского хозяйства с его социальным значением, эти изменения могут быть очень чувствительны. Однако оценки экспертов и реальность противоречивы. По данным ВЭФ, уже через три года из-за замены рутинного труда машинным исчезнут порядка 85 млн рабочих мест. При этом именно в сельском хозяйстве из-за пандемии сейчас наблюдается острая нехватка рабочих рук. В этой ситуации непонятно, получится ли оперативно удовлетворить значительно возросший спрос на беспилотную сельхозтехнику и смогут ли сотрудники управлять ею.
Во-вторых, развиваются экосистемы и трансформируются глобальные цепочки создания добавленной стоимости. Это открывает возможности для прихода игроков из смежных, а иногда из совсем других секторов и сфер. По оценкам экспертов, к 2025 году около $ 60 трлн корпоративного дохода в мире будут создавать цифровые экосистемы.
В-третьих, меняются факторы конкурентоспособности компаний. Раньше такими были доступ к дешевым источникам энергии, наличие территории и эффективных транспортных и логистических схем, низкая стоимость труда и, соответственно, возможность предоставлять потребителю оптимальное соотношение цены и качества. Теперь же драйверами становятся инвестиции в прорывные инновации и научные открытия, цифровая зрелость, соответствие принципам ответственного и этического поведения, учет изменений потребительских корзин, устойчивость развития, уровень кастомизации, соответствие критериям безопасности в широком смысле, готовность предоставить продукт как услугу.
В современных условиях актуальным решением будет реализация проекта содействия применению информационных технологий при сборе информации, анализе и прогнозировании ситуации на рынке сельскохозяйственной продукции с целью предоставления полной, точной и своевременной информации для обслуживания направления и контроля деятельности органов государственного управления сельскохозяйственной продукцией и производственно-торговой деятельности организаций, граждан, предприятий и кооперативов; проект, направленный на повышение конкурентоспособности, увеличение добавленной стоимости и устойчивое развитие российской сельскохозяйственной продукции. В рамках проекта будет поставлена конкретная задача к 2025 году:
- завершить строительство централизованного центра обработки данных агропромышленного комплекса для анализа и прогнозирования рынка сельскохозяйственной продукции;
- завершить разработку инструментов и программного обеспечения для сбора информации, анализа и прогнозирования конъюнктуры рынка основных национальных сельскохозяйственных продуктов и продуктов с потенциалом масштабного развития.
Кроме того, система подключает и совместно использует междисциплинарные базы данных для сбора и обновления соответствующей информации и данных для обеспечения выполнения требований к обслуживанию:
- планирование и инвестиции,
- финансы,
- промышленность и торговля.
Основные цели, достигаемые в процессе реализации предложенного проекта:
- углубленный, точный и своевременный анализ и прогнозирование рынка сельскохозяйственной продукции;
- создание и использование служебных инструментов и программного обеспечения, установленного на платформах цифровых устройств, для сбора ежедневно обновляемой информации о ценах на сельскохозяйственную продукцию по всей стране;
- применение смарт-технологий на этапах фундаментальных исследований, сбор периодических данных аграрной отрасли, информации о внешнем рынке, обновление торговой политики стран по всему миру. Особенно при анализе и прогнозировании рыночной ситуации, построении и интеграции признаков, статистических алгоритмов, эконометрических моделей для расчета, анализа и прогнозирования;
- применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) и больших данных (Big Data) при прогнозировании колебаний спроса, предложения, цен на сельскохозяйственные материалы и продукцию;
- применение технологии дистанционного зондирования для прогнозирования продуктивности и объема производства в растениеводстве и лесном хозяйстве;
- классифицировать и предоставлять пользователям соответствующую аналитическую и прогнозную информацию в соответствии с положениями закона;
- применение цифровых технологий, многоплатформенность в предоставлении и передаче информации, обеспечение единых, точных и своевременных требований. Построение и эксплуатация централизованного центра обработки данных, построение программных комплексов и инструментов для сбора информации;
- проводить исследования для подключения, обмена данными анализа и прогнозирования сельскохозяйственных рынков с Национальной интегрированной платформой обмена данными для обеспечения последовательного, эффективного и безопасного использования полной информации;
- организовать строительство и развитие сетевой системы для регулярной и периодической подачи и подключения информации о рынке сельскохозяйственной продукции к централизованному центру обработки данных;
- осуществлять меры по обеспечению информационной безопасности в соответствии с положениями законодательства об информационной безопасности;
- защита от вредоносных программ;
- управление информационной безопасностью и надзор;
- безопасность данных, обеспечение механизма резервного копирования и восстановления данных.
В целях повышения эффективности реализации вышеперечисленных задач в проекте также необходимо сделать упор на такие решения, как:
- применение информационных технологий, технологий и достижений Четвертой промышленной революции в деятельности по сбору информации, анализу и прогнозированию рынка сельскохозяйственной продукции.
- построение программного комплекса для сбора информации и данных о производстве, переработке и потреблении сельскохозяйственной продукции (площади, объемы производства, мощности переработки, спрос, цена, объем, структура потребления);
- применение технологии дистанционного зондирования для сбора данных и составления статистических данных о площадях и продукции растениеводства и лесного хозяйства;
- применение цифровых технологий при проведении обследований, сборе информации и данных отраслей животноводства.
- подключение и совместное использование междисциплинарных баз данных для сбора и обновления соответствующей информации и данных для удовлетворения требований к обслуживанию, углубленный, точный и своевременный анализ и прогноз сельскохозяйственной продукции.
Источники:
1. Асалханов П.Г. О программных комплексах моделирования разных сторон аграрного производства // Материалы Всероссийской (национальной) научно-практической конференции с международным участием, посвященной 55-летию со дня образования экономического факультета (ныне Института экономики, управления и прикладной информатики) «Социально-экономические проблемы развития экономики АПК в России и за рубежом» (19-20 ноября 2020 г.). Иркутск: Изд-во Иркутский ГАУ. 2020. С. 19-26.
2. Ахмедова Ж.А., Якубович Е.Н. Прогнозирование развития агропромышленного комплекса // Системные технологии. 2018. №3 (28). - с.155-162.
3. Барсукова М. Н., Вараница-Городовская Ж. И., Иваньо Я. М., Ромме А. А. Программный комплекс «Прогнозирование производственно-экономических показателей аграрного производства»// Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2021. №2 (22). - с.115-123.
4. Грешонков А.М. Стратегия модернизации сельского хозяйства в условиях перехода к цифровой экономике // Организатор производства. 2022. №1. - с.113-120.
5. Иваньо Я.М., Сторублевцева П.М. Моделирование аграрного производства с применением прогностических зависимостей и планируемых показателей//Актуальные вопросы аграрной науки. 2020. № 34. С. 59-66.
6. Цыренжапова В.В. Асимптотические и логистические модели в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур //Значение научных студенческих кружков в инновационном развитии агропромышленного комплекса региона: сборник научных тезисов студентов. Молодежный: Изд-во ФГБОУ ВО Иркутский ГАУ. 2020. С.161-162.
