В статье исследуются пространственные особенности локализации и концентрации зернового производства в приграничных регионах Российской Федерации и Республики Беларусь в контексте обеспечения продовольственной безопасности и устойчивости интеграционного пространства Союзного государства. Актуальность исследования обусловлена усилением роли внутренних источников развития, трансформацией логистических цепочек и возрастанием значения продовольственной безопасности как одного из ключевых элементов экономической безопасности государства. Цель исследования заключается в оценке степени локализации и концентрации зернового производства в приграничных регионах России и Беларуси, а также в определении их роли в обеспечении продовольственной безопасности. Методологическую основу работы составили подходы пространственной экономики, новой экономической географии и регионального анализа. В качестве инструментов использованы коэффициент локализации (LQ) и индекс Херфиндаля–Хиршмана (HHI). Анализ охватывает динамику посевных площадей, валового сбора зерновых и зернобобовых культур, урожайности, а также структурные сдвиги в аграрном секторе. Сделан вывод о том, что «зерновой пояс» Союзного государства формируется не как сплошное пространство, а как система отдельных узлов специализации с различной степенью вовлеченности в зерновой сектор. Связь локализации сельскохозяйственного производства с продовольственной безопасностью проявляется в формировании опорных зон производства и одновременном снижении рисков за счет умеренной концентрации. Полученные результаты подтверждают, что развитие зерновой специализации в приграничных регионах определяется сочетанием природно-климатических, структурных, логистических и кооперационных факторов и должно учитываться при формировании аграрной и интеграционной политики.
Статья посвящена сравнительному анализу опыта страхования рисков экспорта сельскохозяйственной продукции в США, Китае, Бразилии, Германии и ЮАР. Цель исследования – выявление положительного зарубежного опыта, применимого для совершенствования российской системы страховой поддержки агроэкспорта. В статье приводятся результаты изучения данных уполномоченных органов государственной власти указанных стран, национальных экспортно-кредитных ведомств, страховых компаний, а также статистические материалы заинтересованных организаций ООН - ОЭСР, ВТО и ФАО за 2022–2025 годы. Установлено, что наиболее развитой системой страхования экспортных рисков в сфере АПК обладают США и Китай, при этом выявлены ключевые недостатки - высокие бюджетные расходы в США, низкий охват застрахованных площадей в Бразилии и ЮАР, отсутствие специализированных программ для АПК в Германии. В качестве выводов в статье формулированы рекомендации для возможного учета в России: внедрение системы климатического зонирования по модели бразильской «ZARC», расширение полномочий АО «ЭКСАР» в сфере страхования экспорта сельскохозяйственной продукции, создание стабилизационного фонда аграрного страхования и интеграция экологических стандартов ESG в систему экспортного страхования.
В статье представлена методология оценки оснащенности цифровыми инструментами в животноводстве с помощью построения цифровых профилей. В период c 2021 по 2024 гг. зафиксировано отсутствие роста числа организаций, использующих цифровые технологии и специальные программные средства, при одновременном росте совокупных ИКТ-бюджетов, что свидетельствует об интенсификации цифровизации среди тех, кто уже встал на путь трансформации. Полученные измерения свидетельствуют о пирамидальной структуре цифровизации: технологии точного животноводства и класс программных средств для управления эффективностью востребованы гораздо в меньшей степени, нежели инфраструктурные и базовые инструменты. Выявлена гетерогенность стратегий цифровизации: свиноводство реализует модель с выраженным креном в сторону аутсорсинга, что может объясняться концентрацией ИКТ-функций в дочерних компаниях холдингов, птицеводство находится в фазе масштабного технического переоснащения, молочное скотоводство, в отличие от глобального тренда, не проявило себя в качестве лидера цифровизации и каждый год меняет приоритеты. Бюджетная нагрузка на организации существенно различается по подотраслям, что обусловлено концентрацией производства и сосредоточением инвестиций в цифровизацию в руках крупных игроков, создавая риск технологического неравенства. Свиноводство – абсолютный лидер цифровизации в российском животноводстве по используемому потенциалу на всех ступенях цифровой иерархии, на втором месте – птицеводство, третьем – молочное скотоводство. Обнаружены две системные проблемы животноводства: критическое недофинансирование обучения сотрудников и невнимание к кибербезопасности.
В современных условиях искусственный интеллект (ИИ) из набора технологий, имитирующих отдельные аспекты человеческого мышления и поведения, превращается в мощный инструмент поддержки принятия управленческих решений компаний, позволяет оценивать не только текущее состояние, но и формировать долгосрочные стратегии на основе прогностических моделей. На примере ЗАО «Агрофирма «Свобода» предложена комплексная модель использования ИИ, позволяющая повысить обоснованность управленческих решений, прогнозировать основные финансовые показатели, управлять рисками, осуществлять стратегическое планирование и сценарное моделирование, генерировать отчеты, прогнозы, возможные сценарии в режиме онлайн, облегчая работу специалистам. В целом в статье рассматривается важность ИИ в повышении эффективности сельскохозяйственного производства, и предлагаются перспективные направления его развития, сочетая новейшие технологии с нынешними условиями и потребностями сельхозтоваропроизводителя. Это позволит применить нестандартные подходы к управлению ЗАО «Агрофирма «Свобода», сделает фирму лидером своей отрасли, а ИИ станет ключевым поставщиком данных для стратегических решений.
В статье исследовано влияние технологий искусственного интеллекта на развитие агропромышленного комплекса Российской Федерации и отдельных ее субъектов в условиях реализации Стратегии развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов до 2030 года. На основе данных Росстата, Минсельхоза России, АО «Россельхозбанк», Фонда «Сколково» и ФГБУ «Агроэкспорт» за 2021–2025 годы выполнен анализ динамики удельного веса организаций АПК, использовавших технологии искусственного интеллекта, сопоставлена структура затрат на цифровизацию, идентифицированы барьеры и драйверы диффузии интеллектуальных решений на уровне регионов. Установлено, что при росте совокупных затрат на цифровые технологии удельный вес организаций отрасли, применяющих искусственный интеллект, сократился с 3,1% в 2021 году до 1,9% в 2024 году, а решения на основе искусственного интеллекта задействованы лишь в 15 из 72 субъектов государственного сектора АПК. Обосновано заключение о том, что внедрение искусственного интеллекта в агропромышленный комплекс обеспечивает значительный потенциал роста валовой добавленной стоимости отрасли при условии адресной дифференциации мер государственной поддержки по группам регионов и формирования целостной цифровой инфраструктуры отраслевого управления.
Сельскохозяйственные предприятия, как и весь аграрный сектор страны, не лишены влияния негативных факторов и рисков, которые затрагивают все сферы деятельности: от производственных вопросов до логистики и переработки продукции. Органами власти уже не один год проводятся мероприятия по снижению степени влияния таких рисков и угроз в рамках государственной аграрной политики посредством реализации национальных проектов и программ развития АПК. Однако оценить уровень и эффективность принимаемых мер и инструментов довольно сложно. Причинами могут быть, как специфические особенности сельскохозяйственного производства, так и стремительно меняющиеся условия ведения агробизнеса, а также торгово-экономического климата на агропродовольственном рынке. Цель исследования: предложить методологические положения оценки используемых на практике методов и инструментов системы управления рисками развития агросектора в рамках государственной аграрной политики в контексте функционирования производственной аграрной структуры в современных условиях хозяйствования. Исследования базировались на применении системного подхода, основными методами исследования выступили абстрактно-логический, монографический, морфологический, институционального анализа и синтеза. Результаты проведенных исследований позволили предложить методологические положения оценки уровня управления рисками развития аграрной структуры Российской Федерации, включающие ряд этапов. Первоначально необходимо определиться с выбором цели и объекта проводимой оценки, которые обозначат круг решаемых задач. Далее определяется система оценочных критериев и показатели, проводится отбор оптимальных методов оценки, а также сбор необходимой информации, статистических данных и анализ имеющейся информации для формирования выводов о результатах и эффективности применяемых методов управления рисками. При этом необходимо учитывать влияние внутренних и внешних факторов развития исследуемого объекта, которые могут определять выбор критериев и методов оценки при корректировке и изменении целей проводимой оценки.
В условиях санкционного давления и необходимости обеспечения продовольственного суверенитета технологическая модернизация становится императивом развития аграрного сектора ключевых регионов, к которым относится Алтайский край. Целью исследования является комплексный анализ эффективности технологической модернизации сельского хозяйства региона и выявление системных ограничений, сдерживающих данный процесс. Методологическая база включает системный подход, экономико-статистический анализ, панельное регрессионное моделирование и методы машинного обучения (Random Forest, XGBoost). Информационную базу составили данные Росстата, Министерства сельского хозяйства Алтайского края и результаты выборочного обследования 50 сельхозорганизаций. В статье диагностировано критическое состояние ресурсного потенциала: уровень износа основных фондов (48%) превышает среднероссийский, а структурные диспропорции парка техники создают «эффект бутылочного горлышка» с годовым ущербом 3,5-5,2 млрд руб. Выявлена положительная, но разноскоростная динамика эффективности, сопровождающаяся усилением технологического неравенства (коэффициент дифференциации по цифровизации между крупными и малыми хозяйствами достигает 13,0). С помощью эконометрического моделирования доказан «парадокс Алтайского края» – доминирующая роль государственной поддержки (β=0,41) и уровня заработной платы (β=0,38) как ключевых драйверов модернизации в условиях хронического недофинансирования. Установлено наличие синергетического эффекта между господдержкой и цифровизацией (эффект взаимодействия 0,31). Обоснована необходимость перехода к дифференцированному организационно-экономическому механизму, реализующему принцип «поддержка под запрос кластера».
Перспективы развития любой отрасли связаны с повышением эффективности хозяйствования. Особенно важно это для отраслей, имеющих природные ограничения. К числу таких видов деятельности относится и растениеводство. Увеличение производства продукции этой отрасли возможно за счет вовлечения в оборот новых земель, повышения урожайности сельскохозяйственных культур, оптимизации структуры отрасли. В данной статье представлены результаты оценки использования почти половины посевных площадей России (46% этой площади приходится на 10 регионов, на примере которых проведено данное исследование). Оценка эффективности растениеводства проводилась на основе динамики средних пятилетних значений урожайности основных видов сельскохозяйственных культур. Проведенный анализ показал, что в 2001–2024 гг. вклад 10 субъектов с наибольшей посевной площадью в производство продукции растениеводства увеличился, но остается значительно ниже их совокупного удельного веса в площади посевов – суммарная доля регионов этой группы в общероссийском объеме производства продукции растениеводства возросла с 36% до 40%. Вместе с тем сохраняются значительные резервы по расширению производства, как за счет экстенсивных, так и интенсивных факторов. Специалисты и данные Росстата свидетельствуют о сокращении площади посевов в большинстве регионов. Существенное снижение урожайности зерновых и зернобобовых культур в 2001–2024 гг. произошло в Республике Татарстан, Республике Башкортостан, Омской области. В Омской области также снизилась урожайность картофеля. Хотя урожайность других видов сельскохозяйственных культур в 2001–2024 гг. увеличилась, но в большинстве регионов, на которые суммарно приходится почти половина пахотных земель страны, урожайность большинства видов культур значительно ниже среднероссийского уровня. Повышение урожайности и оптимизация структуры отрасли в регионах с наибольшей посевной площадью способны обеспечить значительный прирост продукции растениеводства, что важно, как для внутреннего потребления, так и в целях экспорта. Полученные результаты могут быть использованы при оценке специалистами в области агрономии перспектив развития растениеводства и оптимизации структуры отрасли в российских регионах.
Статья посвящена количественной оценке изменений, произошедших в течение последних пяти лет в структуре рейтинга крупнейших землевладельцев России, а также в общих объемах их земельных ресурсов. проведен анализ изменений в группе крупнейших владельцев сельскохозяйственной земли за последние пять лет (2021-2025 гг.), выявлены тенденции в формировании состава участников рейтинга, а также некоторые его структурные характеристики. Выявлена тенденция к сокращению числа компаний, вновь включаемых в рейтинг крупнейших землевладельцев. Установлено, что с каждым годом вхождение в рейтинг новых компаний становится все более затруднительным, а сам рейтинг стабилизируется по составу участников. На основании анализа отечественных и зарубежных публикаций выделены факторы, как способствующие усилению концентрации земель, так и препятствующие данному процессу. Проведен анализ изменений внутри рейтинга, вызванных относительным сдвигом позиций его участников без учета пополнения рейтинга новыми участниками. Установлено, что, несмотря на рост земельного банка компаний в рейтинге, структура его остается постоянной. Внутри же групп участников рейтинга происходят существенные изменения. Наибольшие изменения отмечаются в средней части рейтинга, имеет место слабая тенденция к сглаживанию изменений по годам в этих группах.
Рынок труда сельских территорий изменяется под воздействием технологических трансформаций, происходящих в аграрной отрасли. В результате структура сельской экономики меняется: сокращается доля сельского населения, занятого в сельском хозяйстве, и растет доля занятых несельскохозяйственными видами деятельности. На сельском рынке труда отмечен дисбаланс, обусловленный профессионально-квалификационным несоответствием между спросом на рабочую силу и ее предложением в аграрном секторе. При наличии дефицита кадров в агропромышленном комплексе (АПК) России занятость на селе снижается. Исследование показало, что сельский рынок труда в регионах России существенно дифференцирован по таким показателям, как: экономическая активность сельского населения, уровень занятости, уровень безработицы, размер средней заработной платы в сельском хозяйстве и др. В ряде регионов страны при высокой заработной плате в сельском хозяйстве наблюдается острый дефицит кадров в АПК. Это свидетельствует о том, что ключевой механизм рыночного регулирования рынка труда, – цена на труд, не всегда работает. В проблемных регионах, напротив, на сельском рынке труда отмечается низкий уровень занятости населения, высокий уровень безработицы и низкая заработная плата в сельском хозяйстве, что связано со слабым развитием сельской экономики и отсутствием конкуренции среди работодателей за рабочую силу. Существенная региональная дифференциация сельских рынков труда требует совершенствования механизмов их государственного регулирования с учетом особенностей отдельных регионов. В работе предложены ключевые инструменты механизма государственного регулирования обеспечения кадрами АПК, которые позволят сократить кадровую потребность в квалифицированных работниках.