Статья посвящена вопросам регулирования цен и ценовых отношений в АПК в условиях развития импортозамещения и технологического суверенитета страны. В текущей ситуации необходимо достижение финансовой устойчивости сельскохозяйственных товаропроизводителей и обеспечение расширенного воспроизводства, которые во многом зависят от сбалансированных ценовых отношений на агропродовольственном рынке. Изменение ценовых пропорций в одном сегменте АПК влечет за собой трансформацию системы цен по всей агропродовольственной цепочке. В статье отмечено, что в настоящее время регулирование ценовых отношений в АПК базируется на двух нормативных правовых актах, которые не охватывают всего спектра возникающих проблем, связанных с формированием ценовой ситуации на агропродовольственном рынке. Анализ ценовой ситуации показал, что в целом за последние пять лет прирост цен производителей сельскохозяйственной продукции составил 33%, в то время как цены производителей промышленных товаров и услуг, приобретаемых сельскохозяйственными организациями, выросли на 42%, в пищевой промышленности – на 44%, а на потребительском рынке – на 45%. Авторами проведена оценка себестоимости сельскохозяйственной продукции по основным элементам материальных затрат, которые занимают значительную долю в структуре себестоимости, а также динамики цен на них: минеральные удобрения, ГСМ, электроэнергия, корма. В последнее время произошло существенное увеличение расходов на приобретение этих ресурсов. Как следствие, произошел рост себестоимости, а цены производителей не компенсировали их удорожание и не обеспечили необходимый уровень доходности по основным видам продукции, что приводит к увеличению числа низкорентабельных и убыточных организаций. В связи с этим авторами предлагается разработать организационно- экономический механизм по регулированию ценовых отношений в АПК и закрепить его нормативным правовым актом, а в Госпрограмму добавить блок с целевым финансовым обеспечением.
Уже стала традицией разработка отделом аграрной политики и прогнозирования развития АПК ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ прогноза производства основных видов сельскохозяйственной продукции на текущий год. Это дает понимание о предполагаемых объемах производства в текущем году, состоянии рынка сельскохозяйственной продукции, изменении цен на нее. В статье приведены результаты прогноза объемов производства основных видов сельскохозяйственной продукции в России на 2024 год, выполненному по методике краткосрочного прогнозирования сроком на 1 год. Основными показателями прогноза являются: площади и урожайность сельскохозяйственных культур, поголовье и продуктивность животных, валовые объемы производства. В ходе анализа урожайности сельскохозяйственных культур за длительные периоды (начиная с 1980 года и далее) установлена разнонаправленная динамика изменения урожайности по регионам России и видам сельскохозяйственных культур. Годы, благоприятные для одной культуры, не являются таковыми для других культур. В основу определения степени благоприятности года («исхода») в исследовании была положена урожайность зерновых культур, составляющих свыше 22% в стоимости валовой продукции сельского хозяйства и около 40% в стоимости продукции растениеводства. В рамках выделенных по урожайности зерновых условий и результатов производства (исходов) рассчитаны относительные показатели вариации и средние квадратические отклонения, которые были использованы для прогноза отклонений урожайности по исходам (благоприятный, средний, неблагоприятный). Определена количественная оценка (вероятность) наступления исходов в целом по России и регионам РФ по урожайности зерновых. По нашим оценкам, в 2024 году следует ожидать реализацию среднего по погодным условиям года с объемами производства зерновых 147 млн тонн (вероятность наступления 68%), благоприятного года с объемом 160 млн тонн (15%), неблагоприятного года с объемом 106 млн тонн (18%).
Работа посвящена разработке агрегированного показателя для оценки рейтинга ESG в сельском хозяйстве России. В качестве переменных, описывающих динамику развития региона рассмотрены: х1 – продукция сельского хозяйства, х2 – посевные площади сельскохозяйственных культур, х3 – число предприятий и организаций, х4 – инвестиции в основной капитал, х5 – стоимость основных фондов; х6 – ввод основных фондов. На первом шаге работы проводится разработка агрегированного показателя, названного автором А-ESG, основой которого стало многомерное шкалирование с последующим построением лепестковых диаграмм и расчете площади полученных фигур. На следующем шаге работы проводится анализ динамики показателя А-ESG за период с 2010 по 2021 год, а также корреляционный и регрессионный анализ данного показателя. На последнем этапе работы проводится оценка субъектов РФ по выполнению требований устойчивого развития сельского хозяйства, основанная на ранжировании регионов по разработанному агрегатному показателю А-ESG.
В статье рассмотрены проблемы активизации внедрения систем искусственного интеллекта в сельском хозяйстве. Масштаб вызовов и проблем, связанных с внедрением этих систем, определяет необходимость поддержки и направляющей роли государства. Представлен анализ целей, задач и конечных результатов деятельности органов государственного управления на различных уровнях в процессе внедрения систем искусственного интеллекта в сельское хозяйство. Установлены цели и задачи внедрения систем искусственного интеллекта в отрасль на федеральном, региональном и муниципальном уровнях управления. Выделены конечные результаты и формализация процесса внедрения искусственного интеллекта в сельское хозяйство. Приведены доводы о необходимости регулирования деятельности по внедрению систем искусственного интеллекта в сельское хозяйство на различных уровнях государственного управления. Даны конкретные рекомендации по максимизации преимуществ и минимизации потенциальных негативных последствий процесса внедрения этих систем в отрасль.
Статья посвящена применению цифровых двойников в управлении растениеводством. В условиях развития шестого технологического уклада данные не просто являются побочным продуктом бизнес-процессов, а рассматриваются как самостоятельный ценный актив и являются катализатором инноваций, эффективности и конкурентных преимуществ во всех отраслях. В сельскохозяйственном производстве генерируются огромные объемы данных, однако значение имеет не только объем данных, но и потенциальная информация, которую можно получить в результате их анализа. Сбор данных о состоянии сельскохозяйственных культур, уровне влажности почвы и других факторах окружающей среды предоставляет ценную информацию для повышения эффективности управленческих решений в сельскохозяйственных процессах. Обосновывается экономическая целесообразность использования агродронов для повышения эффективности урожайности при использовании информации с карт, полученных с использованием агродронов. Обсуждаются особенности модели цифрового двойника с использованием данных с агродронов, в которой необходимо объединить всю доступную информацию в единую структуру, включая данные, получаемые с агродронов. Заложенные в цифровом двойнике модели позволяют сохранять и использовать не только условия окружающей среды и данные всевозможных датчиков, но и такую информацию, как рабочие параметры оборудования, данные о проверках и техническом обслуживании с регулярным доступом к сведениям об актуальном состоянии всей системы. Рассмотрены сложности и барьеры внедрения цифровых двойников в сельском хозяйстве и их особенности функционирования. Представлены преимущества от применения цифровых двойников в растениеводстве. Показано, что использование агродронов позволяет создавать цифровые двойники сельскохозяйственных систем больших территориальных размеров и повышать эффективность управления в растениеводстве.
Статья посвящена мониторингу процессов формирования и использования человеческого капитала сельских территорий. Поступательное развитие аграрного сектора экономики возможно только при формировании качественного человеческого капитала, развитие которого возможно только при эффективном функционировании и обеспечении доступности объектов социальной инфраструктуры. Уровень развития социальной инфраструктуры, такой как здравоохранение, образование, транспортная и коммуникационная инфраструктура, напрямую зависит от качества человеческого капитала. Улучшение образования в сельских районах может привести к повышению навыков фермеров, использованию новых технологий и методов ведения сельского хозяйства, а также улучшению практик управления ресурсами. Это может повысить уровень производительности, уменьшить потери и увеличить доходы в сельском хозяйстве. Кроме того, развитие человеческого капитала может способствовать совершенствованию связанных сельскохозяйственных отраслей, таких как обработка и переработка сельскохозяйственной продукции, что влияет на развитие сельских территорий в целом. В статье проанализирована взаимозависимость формирования качественного человеческого капитала от уровня развития объектов социальной инфраструктуры на примере субъектов Северо-Кавказского Федерального округа. Представлены результаты мониторинга объектов социальной инфраструктуры Кабардино-Балкарской Республики. Кроме того, проведен корреляционный анализ взаимосвязи показателей развития сельского хозяйства и сельских территорий.
Обеспеченность животноводства в полном объеме качественными сбалансированными кормами во многом определяет конечные результаты деятельности аграрного сектора, выступает залогом устойчивого развития сельских территорий, способствует выполнению задач по увеличению объемов производства продукции животноводства, поставленных в государственных программах и национальных доктринах. В настоящей статье приводятся результаты комплексного авторского исследования отдельных аспектов проблемы эффективного развития животноводства в предприятиях аграрного сектора; мониторинг уровня обеспеченности отрасли кормами. С помощью экономико-статистических методов дается оценка степени влияния объемов заготавливаемых сочных кормов для стойлового периода, а именно силоса и сенажа, на результативность животноводства в сельскохозяйственных организациях Саратовской области через систему показателей: динамики, вариации, интенсивности. Предложена стохастическая (регрессионная) модель зависимости результативных показателей отрасли (продуктивности, окупаемости затрат, объема товарной продукции) от уровня производства силоса и сенажа на 1 условную голову. Представлены показатели, характеризующие условия и результаты производства данных кормов как в целом по области, так и в разрезе существующих природно-климатических микрозон; выполнена классификация муниципальных образований области по уровню окупаемости затрат в животноводстве. Выявлены проблемные моменты эффективного ведения животноводства в разрезе отдельных территорий, обозначен ряд аспектов, способных повлиять на принятие объективного решения о необходимости производства и эффективности использования силоса и сенажа. Описанный в статье аналитический инструментарий и результаты исследования могут быть полезными органам управления сельским хозяйством.
Важным направлением рационального развития масложирового подкомплекса в условиях формирования санкционного продовольственного рынка является рационализация планов производства интегрированных предприятий в продуктовом подкомплексе с целью эффективного регулирования межотраслевых пропорций и потребления конечных продуктов. Анализ достигнутых результатов функционирования масложирового подкомплекса Саратовской области за длительный период стал предпосылкой к формированию кластерообразующей организационной структуры. Расчет перспективных объемов производства товарного подсолнечника сельскохозяйственными предприятиями позволил спланировать на перспективу процент загрузки региональных производственных мощностей крупных маслоэкстакционных предприятий, который составил 52,35% от максимального. В их состав входили ООО «Русагро-Аткаркск», ООО «Русагро-Балаково», ООО «Русагро-Саратов», ООО «Агрофирма» и ООО «Агро-Плюс» Вольского района, ООО «Товарное хозяйство» Марксовского района. В первом и втором блоках агрегированной модели представлена методика выбора сырьевых зон кластера масложирового подкомплекса, которая определит наиболее перспективные микрозоны по «степени надежности». Полученные данные послужат базой для расчета симплексным или эволюционным методом экономико-математической модели определения оптимального объема производства по каждому исследуемому объекту муниципальных образований, для достижения максимальной суммы прибыли от производства и реализации маслосемян подсолнечника и планирования наращивания производственного потенциала за счет собственных ресурсов. Фактический размер производства подсолнечного масла в 2021 году составил 7953306,4 ц. что по данным Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области составило 75,6% уровня использования среднегодовой мощности организаций по выпуску переработанной сельскохозяйственной продукции. Следовательно, расчетная максимальная величина объема производства достигает 10520246,6 ц. в год в сумме исследуемых предприятий. Третий блок, завершающий, включает рационализацию загрузки перерабатывающих мощностей маслоэкстракционных предприятий, с дальнейшей целью детекции (выявления) «зоны оптимальности» зависимости величин предельных издержек от размера выпуска готовой продукции и оптимизации продаж в соответствии с ценой предложения торговых площадок с конечной миссией принятия наилучшего управленческого решения для получения максимальной прибыли в условиях неопределенности рыночной конъюнктуры.
В статье рассмотрены актуальные вопросы анализа современного состояния, перспектив развития промышленного садоводства и производства яблок. Представленные цифры статистики свидетельствуют о росте показателей самообеспеченности российскими яблоками свыше 69%. Данный факт явился основанием для изучения потребностей в росте товарного предложения на рынке яблок в России в целом, и в регионах Северо-кавказского федерального округа, в частности. Авторами исследуются фактические показатели производства и реализации плодов и яблок в российских регионах. Рассмотрена современная система мер государственной поддержки промышленного садоводства на федеральном уровне: льготное краткосрочное и инвестиционное кредитование; льготное кредитование по сельскохозяйственным потребительским кооперативам; льготный лизинг и др. Выявлены регионы с оптимальным уровнем государственных финансовых вложений в развитие промышленного производства плодов и яблок, одним из которых является Кабардино–Балкарская Республика. Определена роль бюджетного финансирования отрасли, включая выбор средств инвесторов на закладку яблонь на примере Кабардино–Балкарской Республики. Изучены объемы планируемой закладки яблоневых садов в 2023–2024 гг. в Кабардино–Балкарской Республике. Рассмотрена динамика ожидаемого прироста объемов производства яблок в регионе в долгосрочной перспективе. Дана оценка системы закупок яблок в разрезе специализации заказчиков. Рассмотрены логистические цепочки сбыта яблок в Кабардино–Балкарской Республике. Разработана система показателей оценки эффективности бюджетных расходов на развитие промышленного садоводства в российской системе агропромышленного комплекса.
Исследование направлено на изучение влияния состояния и использования земель сельскохозяйственного назначения, обеспечение продовольственной безопасности в регионе за счет сбалансированного и устойчивого развития сельскохозяйственного производства при сохранении и повышении плодородия почв сельскохозяйственных угодий. Основное внимание уделено изучению подходов к типологизации территории в зависимости от природно-климатических и территориальных особенностей. В результате исследования был использован метод картографирования, который позволил выявить взаимосвязь между неблагоприятными территориями для производства сельскохозяйственной продукции и неиспользуемыми землями сельскохозяйственного назначения, продовольственным балансом, числом сельскохозяйственных организаций. На основе вышеизложенного, был предложен авторский подход классификации регионов по уровню продовольственного баланса, который включил в себя восемь типов регионов. В основу классификации легли такие параметры как продовольственный баланс, уровень производства, доля экспорта и импорта. Результаты исследования показали, что регионы-доноры имеют положительный продовольственный баланс, являются лидерами по производству сельскохозяйственного продукта, осуществляют межрегиональный обмен за счет собственных излишков и незначительного привлечения импорта. Самодостаточные регионы с положительным продовольственным балансом, обеспечивают потребности за счет собственного производства и не осуществляют межрегиональный обмен. Регионы-реципиенты имеют отрицательный продовольственный баланс, могут являться лидерами по производству и осуществлять межрегиональный обмен за счет привлечения импорта. В рамках данного исследования, предложенный подход, позволяет визуализировать реальные и гипотетические изменения показателей по трем основным направлениям: производство, распределение и потребление, а также определить на территории страны производящие регионы – регионы-доноры и потребляющие регионы повышенного внимания – регионы-реципиенты. В результате характеристика регионов по типу продовольственного баланса, легла в основу общей классификации регионов в зависимости от природных и климатических особенностей. Так, было выделено семь классов: мегаполисы, регионы, находящиеся в зоне влияния мегаполисов, урбанизированные регионы, регионы с высокой долей сельского населения, северные регионы, горные регионы, засушливые регионы.