PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 502.13

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_10_572

ФОРМИРОВАНИЕ И БЛАГОУСТРОЙСТВО САНИТАРНО-ЗАЩИТНЫХ ЗОН НА ГОРОДСКИХ ТЕРРИТОРИЯХ

FORMATION AND IMPROVEMENT OF SANITARY-PROTECTIVE ZONES IN URBAN TERRITORIES

Симаков Антон Васильевич, старший преподаватель кафедры землеустройства и кадастров, ФГБОУ ВО «Государственный аграрный университет Северного Зауралья» (625041 Россия, г. Тюмень, ул. Рощинское шоссе, д. 18), тел. 8(3452) 29-01-25, ORCID: http://orcid.org/ 0000-0001-5974-7449, simakovav.22@ati.gausz.ru

Simakov Anton V., Senior Lecturer of the Department of Land Management and Cadastres, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Northern Trans-Ural State Agricultural University», (Russia, Tyumen, st. Roshchinskoe highway, 18), tel. 8(3452) 29-01-25, ORCID: https://orcid.org/ 0000-0001-5974-7449, simakovav.22@ati.gausz.ru

Аннотация. В статье раскрыт порядок формирования и благоустройство санитарно-защитных зон на городских территориях. Санитарно-защитная зона – своего рода барьер между производственным, промышленным объектом и жилой зоной. Она необходима для устранения негативных факторов, которые могут возникнуть в процессе работы предприятия. Предприятия, ориентируясь на действующее законодательство и нормативные документы, должны осуществить расчет этих границ. Формирование санитарно-защитных зон, вынос границ на местности, разработка и утверждение соответствующей документации – это первый шаг, вторым важным этапом является правильное обустройство сформированной зоны. Только правильно спланированное обустройство этих территорий сможем выполнять защитные функции и выступать барьером от распространения загрязняющих веществ на прилегающие территории.

Методика включила в себя порядок формирования и благоустройство санитарно-защитных зон. В работе проведен анализ существующих санитарно-защитных зон на примере территории Волгограда, на соответствие санитарным норма в результате, которого установлено несоответствие трех предприятий. Далее рассмотрен порядок установления санитарно-защитной зоны вокруг одного из несоответствующих предприятий.

В результате проведенного анализа на земельном участке площадью запроектированы зона изолирующего озеленения и фильтрации, с учетом сложившегося функционального зонирования. Проектные предложения направлены на предотвращение негативного воздействия от источников загрязнения.

Abstract. The article reveals the procedure for the formation and improvement of sanitary protection zones in urban areas. The sanitary protection zone is a kind of barrier between a production, industrial facility and a residential area. It is necessary to eliminate the negative factors that may arise in the course of the enterprise. Enterprises, focusing on the current legislation and regulations, must calculate these boundaries. The formation of sanitary protection zones, the removal of boundaries on the ground, the development and approval of relevant documentation is the first step, the second important step is the proper arrangement of the formed zone. Only properly planned arrangement of these territories will be able to perform protective functions and act as a barrier against the spread of pollutants to adjacent territories.

The methodology included the procedure for the formation and improvement of sanitary protection zones. The paper analyzes the existing sanitary protection zones on the example of the territory of Volgograd, for compliance with the sanitary standards, as a result of which a discrepancy between three enterprises was established. Further, the procedure for establishing a sanitary protection zone around one of the non-compliant enterprises is considered.

As a result of the analysis, a zone of insulating landscaping and filtration was designed on the land plot, taking into account the existing functional zoning. Project proposals are aimed at preventing negative impacts from pollution sources.

Ключевые слова: санитарно-защитная зона, санитарные нормы, порядок формирования зоны, благоустройство, изолирующее озеленение.

Keywords: sanitary protection zone, sanitary norms, procedure for the formation of the zone, landscaping, isolating landscaping.

Введение. Санитарно-защитная зона – своего рода барьер между производственным, промышленным объектом и жилой зоной. Она необходима для устранения негативных факторов, которые могут возникнуть в процессе работы предприятия. Предприятия, ориентируясь на действующее законодательство и нормативные документы, должны осуществить расчет этих границ [1-4].

Формирование санитарно-защитных зон, вынос границ на местности, разработка и утверждение соответствующей документации – это первый шаг, вторым важным этапом является правильное обустройство сформированной зоны [5-8]. Только правильно спланированное обустройство этих территорий сможем выполнять защитные функции и выступать барьером от распространения загрязняющих веществ на прилегающие территории [9-12].

Цель работы раскрыть механизм формирования и благоустройства санитарно-защитной зоны.

Методика исследования

Порядок установления санитарно-защитной зоны представлен на рисунке 1.

Первый этап разработки СЗЗ – сбор сведений об источниках выброса загрязняющих веществ на данном объекте и об источниках физического воздействия (шум, вибрация, электромагнитное поле, ионизирующее излучение, инфразвуковое воздействие и т.д.). Для расчета воздействия химических факторов (выбросов ЗВ) необходима инвентаризация источников выбросов загрязняющих веществ.

В проекте расчетной СЗЗ размер выбирается исходя из ориентировочного размера (для неклассифицированных предприятий размер СЗЗ выбирается на основании результатов расчета рассеивания и физического воздействия).

Если в границах ориентировочной СЗЗ располагается жилая зона, иная нормируемая территория, то размеры СЗЗ можно обоснованно сократить до границ данных территорий, если согласно расчетам показатели ПДВ и ПДУ от данного предприятия при предложенном размере СЗЗ не превышают нормативных размеров.

Расчет рассеивания производится в двух вариантах: с учетом и без учета фонового загрязнения воздуха по выбранным ингредиентам. При рассеивании учитываются метеорологические и климатические характеристики местности (рисунок 2).

Помимо этого, проект СЗЗ включает план-график проведения лабораторного контроля атмосферного воздуха и физических факторов (программа наблюдений). Согласно данному плану-графику проводятся натурные измерения и наблюдения для установления окончательного размера СЗЗ.

Результаты исследования

Для проведения исследований выбрана территория города Волгограда.

Для анализа зон с особыми условиями использования территории были выбраны промышленные предприятия с параметрами санитарно-защитных зон города Волгоград.

Производственные предприятия равномерно распределены по всей территории города, наибольшее количество предприятий располагаются в южной и северной части города (рисунок 3).

Большая часть действующих крупных и средних предприятий промышленного комплекса г. Волгограда по санитарно-защитным нормам установлено 300 метров санитарно-защитной зоны вокруг предприятий (49%), 1000 метров установлено вокруг 4 предприятий связанных с химическим производством и производством оружия и боеприпасов (8 %), 500 метров установлено вокруг 14 предприятий II класса опасности (29%) и 100 метров установлено вокруг 7 предприятий в основном направленных на производство изделий из гипса и других сыпучих материалов.

Проведен анализ соответствия установленных санитарно-защитных зон вокруг промышленных предприятий с санитарными нормами в результате которого было выявлено несоответствие трех предприятий города Волгограда.

Далее рассмотрен порядок установления санитарно-защитной зоны вокруг производственного предприятия ЗАО «Завод металлоконструкций».

Земельный участок по категории земель относится к землям населенных пунктов по виду разрешенного использование — для размещения промышленных объектов по документу: эксплуатация производственной базы.

По классификации СанПиН 2.2.1/2.1.1.1200-03 «Санитарно-защитные зоны и санитарная классификация предприятий, сооружений и иных объектов» индивидуальные ориентировочные размеры СЗЗ составляют: ЗАО «Завод металлоконструкций» – 500 м.

На этапе разработки размеров расчетной границы санитарно-защитной зоны ЗАО «Завод металлоконструкций» были выполнены теоретические расчеты по определению размера санитарной зоны объектов в соответствии с существующими объемами производства, технологическим процессом и требованиями нормативной документации.

Теоретическими расчетами по совокупности факторов химического и акустического загрязнения атмосферы была определена расчетная граница санитарно-защитной зоны, расположенная на расстоянии от 0 до 297 метров от племенных комплексов, и не накладывающаяся на селитебную территорию.

Установление и изменение размеров санитарно-защитной зоны для промышленных объектов и производств II класса опасности осуществляется на основании: действующих санитарно-эпидемиологических правил и нормативов;

Исследованиями по загрязнению атмосферного воздуха выбрасываемыми загрязняющими веществами и уровню акустического воздействия установлено, что на границе расчетной СЗЗ концентрации загрязняющих веществ не превышают ПДКм.р., а уровень шума – ПДУ, что доказывает достоверность данных теоретических расчетов.

На основании вышеизложенного, для ЗАО «Завод металлоконструкций» к установлению предлагаются размеры санитарно-защитной зоны, определенной расчетным путем по совокупности факторов химического загрязнения атмосферного воздуха и акустического воздействия на него, подтвержденные инструментальными замерами.

На территории расчетной санитарно-защитной зоны, подтвержденной натурными исследованиями, отсутствуют объекты жилья, отдыха, спортивные сооружения, лечебно-профилактические, оздоровительные, образовательные, детские учреждения, предприятия, выпускающие пищевую продукцию, и прочие объекты, размещение которых в санитарно-защитных зонах предприятий не допускается в соответствии с санитарными правилами.

Установление границ СЗЗ для действующих предприятий проводится на основании проекта и замеров (мониторинга). Для проектируемых и реконструируемых предприятий — на основании проекта. Для установления границ СЗЗ предприятий 1 и 2 классов опасности потребуется отчет об оценке рисков для здоровья населения.

Места (контрольные точки), где выполняется контроль, определяются проектом расчетной СЗЗ. После проведения контроля устанавливаются границы СЗЗ и затем вносятся в ЕГРН.

Вокруг ЗАО «Завод металлоконструкций» установлена санитарно-защитная зона 300 метров.

В связи с увеличением объема производства необходимо произвести установление санитарно-защитной зоны вокруг ЗАО «Завод металлоконструкций» для II класса опасности – 500 метров (рисунок 4).

Площадь занимаемая санитарно-защитной зоной составляет 66,13 га.

Анализ установления санитарно-защитной зоны вокруг ЗАО «Завод металлоконструкций» города Волгоград показал, что в связи с изменением класс опасности предприятия изменился и размер санитарно-защитной зоны с 300 до 500 метров вокруг предприятия (рисунок 5).

Площадь вновь установленной санитарно-защитной зоной составляет 141,3 га. Установление новой санитарно-защитной зоны проведено с учетом санитарно-защитных норм и соответствуют нормам.

В установленную зону входит состав земель отведенных под промышленность. При проектировании санитарно-защитной зоны нарушений не установлено.

Территория ЗАО «Завод металлоконструкций» размещена в зоне промышленного использования, выделенной для размещения промышленных предприятий, а также зданий, строений, сооружений сельскохозяйственного назначения, предназначенных для ведения сельского хозяйства, дачного хозяйства, садоводства, личного подсобного хозяйства, развития объектов сельскохозяйственного назначения (таблица 1).

Из приведенных выше сведений следует, что использование территории санитарно-защитной зоны племенных комплексов «Первый» и «Второй» отвечает функциональному зонированию и нормативным требованиям.

Функциональное зонирование территории санитарно-защитной зоны в соответствии с «Правилами землепользования и застройки города Волгоград Волгоградской области» ЗАО «Завод металлоконструкций» (по сторонам света) оформлено в виде таблицы 2.

На территории предлагаемой к установлению СЗЗ расположены участки зеленых насаждений, инженерные коммуникации, водохранилища для противопожарных целей. На территории расчетной СЗЗ отсутствуют объекты пищевого направления.

Проектирование озеленения санитарно-защитных зон должно осуществляться с учетом характера промышленных загрязнений, а также местных природноклиматических и топографических условий.

В санитарно-защитной зоне не допускается размещение городских стадионов, садов и парков общественного пользования, а также общеобразовательных школ, лечебно-профилактических и оздоровительных учреждений общего пользования.

Заключение

В результате проведенного анализа на земельном участке площадью 141,3 га, были запроектированы зона изолирующего озеленения и фильтрации, с учетом сложившимся функциональным зонированием. Проектные предложения направлены на предотвращение негативного воздействия от источников загрязнения.

В санитарно-защитной зоне уже имеется зеленая зона площадь которой оставляет 17,06 га, но целесообразность и эффективность данного проекта заключается в планировании зон изолирующего озеленения и посадок фильтрации, в виде определенных видов растений.

Для скорейшего достижения фронтальной сомкнутости насаждений в посадки изолирующего типа внутрь полос и массивов могут быть введены дополнительно кустарники (рисунок 8). Площадь зоны изолирующего озеленения составляет 3,78 га.

В качестве открытых пространств наряду с участками, озелененными низкой растительностью по проекту рассматривались дороги, транспортные развязки. Участки под фильтрующие посадки отведены площадью 13,55 га.

Таким образом общая площадь озеленения территории составляет 24,34%, от общей площади санитарно-защитной зоны.

При озеленении санитарно-защитной зоны максимально сохраняются существующие зеленые насаждения.

Содержание территории санитарно-защитной зоны, озеленение, полив зеленых насаждений на территории санитарно-защитной зоны, уборка мусора, санитарная обрезка и порубка деревьев, высадка новых деревьев производится специализированными организациями на договорной основе с предприятиями.

Проектные предложения разработаны для предотвращения негативного воздействия от источников загрязнения.

Список источников

1. Мезенина О.Б. Землеустроительная документация как обязательный элемент оформления лесного участка в аренду / О. Б. Мезенина, Е. П. Евтушкова // Московский экономический журнал. – 2021. – № 9.
2. Матвеева А.А. Система размещения и организация использования охотничьих угодий в Нижнетавдинском районе Тюменской области / А.А. Матвеева, Т.А. Юрина, И.О. Захарченко // Агропродовольственная политика России. – 2020. – № 4. – С. 35-39.
3. Симашева Д.В. Метрологическое обеспечение геодезических работ (на примере Topcon hiper Sr, GSX2) / Д.В. Симашева, Е.Ю. Конушина // Сборник трудов LVI Студенческой научно-практической конференции «Успехи молодежной науки в агропромышленном комплексе», Тюмень, 12 октября 2021 года. – Тюмень: Государственный аграрный университет Северного Зауралья, 2021. – С. 608-612.
4. Cкипин Л.Н. Организация использования лесов города Тобольска / Л.Н. Cкипин, Т.В. Симакова // АПК: инновационные технологии. – 2018. – № 2. – С. 38-45.
5. Симакова Т.В. Экологическое состояние земель Сладковского сельского поселения Тюменской области / Т.В. Симакова, А.В. Симаков // Сборник статей II всероссийской (национальной) научно-практической конференции «Современные научно-практические решения в АПК», Тюмень, 26 октября 2018 года / Государственный аграрный университет Северного Зауралья. – Тюмень: Государственный аграрный университет Северного Зауралья, 2018. – С. 221-228.
6. Симакова Т.В. Формирование устойчивого развития территории полигона государственного мониторинга земель «Нижнетавдинский» Тюменской области / Т.В. Симакова, М.А. Подковырова, Л.Н. Скипин // Современная наука — агропромышленному производству : Сборник материалов Международной научно-практической конференции, посвящённой 135-летию первого среднего учебного заведения Зауралья — Александровского реального училища и 55-летию ГАУ Северного Зауралья, Тюмень, 23–24 октября 2014 года. – Тюмень: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Государственный аграрный университет Северного Зауралья», 2014. – С. 77-80.
7. Основы картографии: Учебное пособие. – Тюмень: Государственный аграрный университет Северного Зауралья, 2021. – 194 с.
8. Подковырова М.А. Содержание и технология разработки дежурных карт ограничений и обременений (на примере Тюменской области) / М.А. Подковырова, Е.П. Евтушкова, Т.В. Симакова // Вестник Государственного аграрного университета Северного Зауралья. – 2013. – № 4(23). – С. 85-88.
9. Шарапов Н.Н. Геоинформационные технологии в системе ведения государственного кадастра недвижимости (на примере Г. Тюмени) / Н.Н. Шарапов, Т.В. Симакова // Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения: Сборник материалов L Международной студенческой научно-практической конференции, Тюмень, 17 марта 2016 года. – Тюмень: федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Государственный аграрный университет Северного Зауралья», 2016. – С. 734-737.
10. Шляхова Е.И. Экологические проблемы Ханты-Мансийского автономного округа / Е. И. Шляхова, С.С. Рацен // Интеграция науки и практики для развития агропромышленного комплекса: Материалы 2-ой национальной научно-практической конференции, Тюмень, 18 октября 2019 года. – Тюмень: Государственный аграрный университет Северного Зауралья, 2019. – С. 297-304.
11. Simakova T.V. Formation of a sustainable system is the basis of rational land use managements. / T.V. Simakova, A.V. Simakov, E.S. Starovoitova, L.N. Skipin, E.G. Chernykh. // «Espacios». – 2019. – Т. 40. №20. – С. 19.
12. The Assessment of Land Pollution by Oil Products in the Vicinity of the Operating Oil Pipeline in the Territory of the Sverdlovsk Region Simakova, T., Simakov, A., Tolstov, V., Skipin, L. Journal of Ecological Engineering, 2021, 22(10), стр. 14–18.

References

1. Mezenina, O. B. Land management documentation as an obligatory element of registration of a forest plot for rent / O. B. Mezenina, E. P. Evtushkova // Moscow Economic Journal. — 2021. — No. 9.
2. Matveeva, A. A. The system of placement and organization of the use of hunting grounds in the Nizhnetavdinsky district of the Tyumen region / A. A. Matveeva, T. A. Yurina, I. O. Zakharchenko // Agro-food policy of Russia. — 2020. — No. 4. — P. 35-39.
3. Simasheva, D. V. Metrological support of geodetic works (on the example of Topcon hiper Sr, GSX2) / D. V. Simasheva, E. Yu. Konushina // Proceedings of the LVI Student Scientific and Practical Conference «Successes of youth science in the agro-industrial complex», Tyumen, October 12, 2021. — Tyumen: State Agrarian University of the Northern Trans-Urals, 2021. — P. 608-612.
4. Skipin, L. N. Organization of the use of forests in the city of Tobolsk / L. N. Skipin, T. V. Simakova // APK: innovative technologies. — 2018. — No. 2. — P. 38-45.
5. Simakova, T. V. Ecological state of the lands of the Sladkovsky rural settlement of the Tyumen region / T. V. Simakova, A. V. Simakov // Collection of articles of the II All-Russian (national) scientific and practical conference «Modern scientific and practical solutions in the agro-industrial complex» , Tyumen, October 26, 2018 / State Agrarian University of the Northern Trans-Urals. — Tyumen: State Agrarian University of the Northern Trans-Urals, 2018. — P. 221-228.
6. Simakova, T. V. Formation of sustainable development of the territory of the landfill state monitoring of land «Niznetavdinsky» in the Tyumen region / T. V. Simakova, M. A. Podkovyrova, L. N. Skipin // Modern science — agro-industrial production: Collection of materials of the International scientific-practical conference dedicated to the 135th anniversary of the first secondary educational institution of the Trans-Urals — the Alexander Real School and the 55th anniversary of the State Agrarian University of the Northern Trans-Urals, Tyumen, October 23–24, 2014. — Tyumen: Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Professional Education «State Agrarian University of the Northern Trans-Urals», 2014. — P. 77-80.
7. Fundamentals of Cartography: Textbook. — Tyumen: State Agrarian University of the Northern Trans-Urals, 2021. — 194 p.
8. Podkovyrova, M.A. Content and technology for the development of on-duty maps of restrictions and encumbrances (on the example of the Tyumen region) / M.A. Podkovyrova, E.P. Evtushkova, T.V. Simakova // Bulletin of the State Agrarian University of the Northern Trans-Urals. — 2013. — No. 4 (23). — S. 85-88.
9. Sharapov N. N. Geoinformation technologies in the system of maintaining the state real estate cadastre (on the example of G. Tyumen) / N. N. Sharapov, T. V. Simakova // Current issues of science and economy: new challenges and solutions: Collection of materials L International Student Scientific and Practical Conference, Tyumen, March 17, 2016. — Tyumen: Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Professional Education «State Agrarian University of the Northern Trans-Urals», 2016. — P. 734-737.
10. Shlyakhova, E. I. Ecological problems of the Khanty-Mansi Autonomous Okrug / E. I. Shlyakhova, S. S. Ratsen // Integration of science and practice for the development of the agro-industrial complex: Proceedings of the 2nd national scientific and practical conference, Tyumen, October 18, 2019. — Tyumen: State Agrarian University of the Northern Trans-Urals, 2019. — P. 297-304.
11. Simakova T.V. Formation of a sustainable system is the basis of rational land use managements. / T.V. Simakova, A.V. Simakov, E.S. Starovoitova, L.N. Skipin, E.G. Chernykh. // «Espacios». – 2019. – Т. 40. №20. – С. 19.
12. The Assessment of Land Pollution by Oil Products in the Vicinity of the Operating Oil Pipeline in the Territory of the Sverdlovsk Region Simakova, T., Simakov, A., Tolstov, V., Skipin, L. Journal of Ecological Engineering, 2021, 22(10), стр. 14–18.

Для цитирования: Симаков А.В. Формирование и благоустройство санитарно-защитных зон на городских территориях  // Московский экономический журнал. 2022. № 10. URL: https://qje.su/rekreacia-i-turizm/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2022-10/

© Симаков А.В., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 10.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 510.4.4

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_10_571

РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКОЙ МОДЕЛИ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ОНЛАЙН-ПРОЕКТА

DEVELOPMENT OF A FUZZY MODEL FOR ANALYSIS OF CONSUMER BEHAVIOR OF EDUCATIONAL ONLINE PROJECT

Бегичева Светлана Викторовна, к.э.н., доцент кафедры бизнес-информатики, ФГБОУ ВО Уральский государственный экономический университет, E-mail: begichevas@mail.ru

Башарина Ольга Юрьевна, к.т.н., доцент кафедры бизнес-информатики, ФГБОУ ВО Уральский государственный экономический университет, E-mail: basharinaolga@mail.ru

Begicheva Svetlana Viktorovna, Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Business Informatics, Ural State University of Economics, E-mail: begichevas@mail.ru

Basharina Olga Yurievna, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Business Informatics, Ural State University of Economics, E-mail: basharinaolga@mail.ru

Аннотация. В статье приведено описание разработки модели анализа поведения потребителей онлайн-сервиса, занимающегося предоставлением услуг дополнительного профессионального образования. Для построения модели были использованы обезличенные данные о посетителях, пришедших в первый раз на сайт образовательного проекта Контур.Школа. Описан процесс разработки нечеткой модели в среде FuzzyTECH. Рассмотрены возможности применения модели для построения маркетинговой стратегии. Предложенная модель позволяет по метрикам поведения пользователя на сайте сделать вывод о его заинтересованности в покупке образовательной услуги. Подобный анализ позволит оптимизировать расходы на продвижение услуг, сократив издержки на незаинтересованную аудиторию и перенаправив их на максимально заинтересованную.

Abstract. The article describes the development of a model for analyzing the behavior of consumers of an online service that provides additional professional education services. To build the model, depersonalized data about visitors who came for the first time to the website of the educational project Kontur.School were used. The process of developing a fuzzy model in the FuzzyTECH environment is described. The possibilities of using the model for building a marketing strategy are considered. The proposed model allows, based on the metrics of the user’s behavior on the site, to conclude that he is interested in buying an educational service. Such an analysis will optimize the costs of promoting services, reducing costs for an uninterested audience and redirecting them to the most interested.

Ключевые слова: нечеткая модель, EdTech, веб-аналитика, нечеткое множество, потребительское поведение, образовательный онлайн-ресурс

Keywords: fuzzy model, EdTech, web analytics, fuzzy set, consumer behavior, educational online resource

ВВЕДЕНИЕ

Онлайн-образование является одной из развивающихся структур, сформировавших перспективный рынок EdTech. EdTech – достаточно широкая область, охватывающая различные направления: от обучающих вебинаров до приложений геймификации и нейродевайсов. По подсчетам экспертов в 2021 году россияне потратили на дополнительное онлайн-образование в общей сложности 226 млрд рублей (в 2019 году – лишь 19 млрд рублей), тогда как расходы на очное обучение по этому же направлению составили 214 млрд рублей. Совокупная выручка 100 крупнейших российских EdTech-компаний по итогам 2021 года достигла 73 млрд рублей, увеличившись на 70% в сравнении с 2020-м [9]. Во многих сегментах рынка EdTech резко выросла конкуренция между образовательными проектами.

Одним из важных факторов конкурентной борьбы является умение компаний анализировать поведение потребителей и влиять на него, таким образом, чтобы продукция компании заинтересовала наибольшее количество потенциальных покупателей [1]. Поведение потребителя – это непрерывный процесс формирования рыночного спроса покупателей, осуществляющих выбор необходимых им благ, который складывается из их потребностей и вкусов, предпочтений, привычек, традиций [2]. Изучение потребительского поведения, помогает производителю распределить маркетинговый бюджет так, чтобы извлечь максимальную прибыль из каждого маркетингового сообщения, направленного на побуждение потребителя к покупке.

Изучение поведения потребителей производится посредством анализа их мотивации к покупке и факторов, которые характеризуют потребности потребителей и способы их удовлетворения. Известно о влиянии на поведение потребителей двух факторов: (1) действительная важность товара или услуги для потребителя: насколько потребитель заинтересован в затрате усилий на поиск информации о товаре, на его оценку, а также на выбор среди нескольких схожих позиций; (2) частота покупки товара [2]. Основываясь на указанных факторах можно провести следующую классификацию покупок: (1) обычная покупка и (2) особая покупка, а именно покупка с предварительным выбором товара. Осуществляя обычную покупку, потребитель готов потратить на предварительный выбор незначительное время, такая покупка происходит периодически, например, одежда, бытовая техника, мебель и т.п. Особой покупкой считается покупка товаров и услуг с особенным спросом, например, недвижимость, обучение, транспортное средства и т.п. [3] При выборе данного типа товара, потребитель готов затратить большое количество усилий на его выбор, так как подобные приобретения осуществляются крайне редко.

Для потребителя при осуществлении выбора важно, чтобы информация была легкодоступна и актуальна. Платформой для продаж, предоставляющей достаточное количество преимуществ для потребителей, является Интернет. В сети Интернет компания имеет возможность предоставить больше информации о товаре или услуге, а также упростить выбор покупки для потребителя, предлагая возможности сравнения схожих товаров и услуг. Референтными группами в интернете являются различные форумы, социальные сети и сообщества, где покупатель, основываясь на мнении других людей, принимает решения о покупке [7].

По причине ожесточающейся конкуренции на интернет-платформах, одним из основополагающих условий для завоевания места на рынке является максимальное внедрение маркетинговых инструментов и проведение анализа поведения потребителей. Для того чтобы построить правильную маркетинговую стратегию, следует проанализировать факторы, влияющие на поведение потребителей. Метрики анализа поведения пользователей в сети называются метриками веб-аналитики. Наиболее популярными метриками являются следующие:

• источники посещаемости: источники трафика для сайта;
• поисковые запросы: слова и фразы, по которым пользователи находят сайт;
• целевые страницы: наиболее конверсионные страницы, на которых пользователи совершают целевые действия;
• статистика по техническим параметрам устройства пользователя: устройство, с которого был осуществлен заход на сайт [10].

Важными метриками являются также показатель отказов, точки выхода, время на сайте, глубина просмотра, качество прохождения воронки сайта, время на шаг воронки сайта и «возвращаемость».

Наиболее популярными инструментами в сфере веб-аналитики являются встроенные в поисковики инструменты – это Яндекс.Метрика и Google Analytics.

Цель нашего исследования – основываясь на данных о поведении пользователей, полученных из Яндекс.Метрики, разработать модель анализа поведения потребителей онлайн-сервиса Контур.Школа [4] для выявления факторов, влияющих на их заинтересованность в покупке образовательных услуг сервиса.

Контур.Школа — крупная онлайн школа, позволяющая получить профессиональное образование, повысить квалификацию или получить профессиональную переподготовку, не выходя из дома. Эта образовательная платформа, представляющая несколько основных направления, таких как: Бухучет и налоги, Кадры и HR, Маркетинг и продажи, Закупки 44-ФЗ, 223-ФЗ, Охрана труда и пр. Контур.Школа является профессиональной обучающей площадкой, так как в конце обучения все студенты получают сертификаты, а в случае, если был пройден курс, то и дипломы, соответствующие профстандарту.

МЕТОДЫ ПРОВЕДЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

Для формирования суждений о поведении пользователей на сайте следует полагаться на слова и конструкции естественного языка, являющиеся инструментами теории нечетких множеств. Теория нечетких множеств весьма широко применяется в информационных системах самого разного назначения, поскольку она оказалась незаменимой в тех случаях, когда на поставленные вопросы нет возможности получить чёткие ответы или неизвестны все возможные ситуации. Для описания объектов и явлений с помощью нечётких множеств используются лингвистические переменные, т.е. слова в естественном формальном языке [8].

Реализацию модели проведем в универсальной программе для нечеткого моделирования FuzzyTECH. Эта платформа является специализированной и позволяет разрабатывать различные нечеткие системы в графическом режиме, а также транслировать их в программу на одном из языков программирования [5].

ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА ИССЛЕДОВАНИЯ

Будем использовать известные нам метрики поведения пользователей на сайте для построения модели, которая будет определять заинтересованность посетителя в дальнейшем приобретении какого-либо продукта на сайте. Для построения модели были использованы обезличенные данные о посетителях, пришедших на сайт проекта Контур.Школа в первый раз, полученные из аналитического блока Вебвизор Яндекс.Метрики за апрель – май 2020 г. Фрагмент исходных данных приведен в таблице 1.

НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ АНАЛИЗА ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ОНЛАЙН-ПРОЕКТА

Определим входные и выходные переменные, их связи и множество нечетких правил. В связи с тем, что мы рассматриваем оценку заинтересованности пользователей в покупке, обусловленную поведением пользователя в сети и типом пользователя, введем две дополнительные промежуточные переменные, которые будут обобщать входные переменные в выходные. При моделировании заинтересованности пользователя в покупке на сайте так же необходимо учесть количество целей, достигнутых пользователем. Результат непосредственно конечной выходной переменной основывается на промежуточных переменных, имеющих своё собственное множество нечётких правил продукций.

Входными параметрами первой промежуточной переменной, оценивающей поведение пользователя на сайте (Behavior), будут являться 3 лингвистических переменных: время на сайте (Timing), количество просмотренных страниц (Views) и тип перехода (Type_of_transition). Входными параметрами второй промежуточной переменной, характеризующей тип пользователя (User), будут являться две лингвистические переменные: время посещения (Time) и тип устройства (Device).

Опишем значения, принимаемые входными переменными первой промежуточной переменной Behavior.

Переменная Timing определяет проведенное пользователем время на сайте и варьируется от 00:00 до 30:00 минут. Терм-множество значений определим, считая, что отказ является четким и фиксированным значением, а все прочие являются нечеткими (таблица 2).

Переменная Time фиксирует время захода пользователя на сайт и варьируется от 00:00 до 23:59 часов. Оценки терм-множеств приведены в таблице 3.

Переменная Views определяет количество просмотренных пользователем страниц и варьируется от 1 до 25 страниц. Распределим данный показатель на основании активности пользователя способом, указанным в таблице 4.

На основе перечисленных выше входных переменных формируется переменная Behavior, терм-множество которой представлено в таблице 5.

Приведем терм-множества входных переменных первой второй промежуточной переменной User.

Переменная Device определяет, с какого устройства было выполнен вход на сайт: ПК и Смартфон. Значения терм-множества будут иметь пересечения в широком диапазоне. Зададим их в виде 100-бальной шкалы, где практически любое значение будет принадлежать обеим лингвистическим переменным (таблица 6).

Переменная Type_of_transition определяет, какой источник трафика привлек пользователя на сайт. Такими источниками могут быть следующие:

• внутренний переход – переход с других сервисов и сайтов компании СКБ-Контур (заведомо лояльные посетители);
• переход из социальных сетей – переход из официальных сообществ компании СКБ-Контур (соответственно, такой пользователь уже ознакомлен с компанией);
• переход с поиска – переход из поисковой системы по конкретному запросу (вероятно, что пользователь в поиске как онлайн-школы, так и просто ответа на конкретный вопрос в профессиональной сфере);
• переход с рекламы – переход, по рекламному сообщению, на каком-либо ресурсе, анонсирующему онлайн-школу (пользователь, который возможно будет заинтересован в обучении, но не в данный период времени).

Известно, что наибольшую заинтересованность среди данных категорий пользователей имеют категории «Внутренний переход» и «Поисковой переход», остальные категории имеют меньшую заинтересованность. В соответствии с этим построим распределение этой переменной так, как это указано в таблице 7.

Значения терм-множества промежуточной переменной User представлено в таблице 8.

Переменная Goal определяет количество достигнутых пользователем целей на сайте, например, таких как: «Заявка на курс», «Просмотр вебинара», «Подписка на новости» и т.д. Переменную Goal выделим отдельно, так как она имеет более весомое значение для определения заинтересованности пользователя в дальнейшей покупке на сайте. Терм-множество этой переменной содержит 5 терм, каждый из которых соответствует значениям от 0 до 4 достигнутых целей соответственно (Рисунок 1).

Выходным параметром Interest будет заинтересованность посетителя в том, чтобы при дальнейшем взаимодействии с сайтом совершить покупку какого-либо продукта (курса, вебинара, обучения и т.д.) на сайте Контур.Школа.

Терм-множество выходной переменной Interest приведено в таблице 9.

Приведем список эвристических правил для промежуточных переменных Behavior, User и итоговой выходной переменной Interest.

Блок правил RB1 результатом которого является новая переменная Behavior состоит из 64 правил, часть которых приведена на рисунке 2. Правила заданы таким образом, что переменные Views и Timing имеют наибольшее влияние на активность поведения пользователя, а переменная Type_transition имеет лишь косвенное влияние на итоговую активность пользователя.

Блок правил RB2 результатом которого образуется промежуточная переменная User состоит из 8 правил, данные правила заданы вручную и приведены на рисунке 3.

Блок правил для итоговой переменной Interest – оценки заинтересованности пользователя в дальнейшей покупке продукта на сайте проекта Контур.Школа состоит из 45 правил и представлен на рисунке 4.

Разработанная в FuzzyTech модель оценки заинтересованности пользователя является законченной (Рисунок 5).

Продемонстрируем возможности использования предложенной модели для анализа поведения потребителей отделом маркетинга компании.

АНАЛИЗ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

Для того, чтобы сделать вывод о рекомендации рекламных действий для определенной целевой аудитории, проанализируем значения, которые при эксплуатации модели принимает выходная переменная Interest. Зададим следующие оценки входных переменных: Device имеет значение 51,9; Goal ощущается как 3,0; Time равно 15,03; Time transition составляет 93,7; Views оценивается в 4,49 (рисунок 6). Можно заметить, что значение показателя Interest равно 68.75.

Наглядно представим результаты моделирования в виде 2D графика, представим график заинтересованности пользователя на примере входных параметров Timing (Время на сайте) и Type_transition (Тип перехода) (Рисунок 7). На графике приведен пример тепловой карты заинтересованности пользователя при средних значениях каждой из входных переменных.  Анализируя график, мы можем сделать выводы о поведении аудитории со средним уровнем заинтересованности.

Увеличим значения входных переменных и построим график по тем же параметрам (Рисунок 8).

Такой график позволяет анализировать поведение максимально заинтересованной аудитории.

Заключение

В рамках проведенного исследования была предложена модель заинтересованности посетителя сайта проекта Контур.Школа в дальнейшем приобретении обучающего продукта, аналитическими результатами которой могут являться рекомендации по поводу усиления или ослабления рекламных действий для определенной аудитории новых пользователей сайта.

Опираясь на результаты экспериментов с моделью можно собирать определенные аудитории через интернет-инструменты, такие как Яндекс.Аудитории или Пиксель Тулс, настраивая параметры групп целевых аудиторий в соответствии с соответствующими значениями входных переменных. Так, для наиболее заинтересованных пользователей будет актуальным показывать рекламу проекта Контур.Школа с дополнительными акциями и предложениями, что поможет вновь привлечь пользователя на сайт для покупки продукта. С целью грамотного финансирования продвижения, следует также выбрать аудиторию незаинтересованных пользователей и на определенный период времени исключить данную аудиторию из рекламных рассылок для того, чтобы распределить средства для более активной и значимой аудитории для сайта.

Список источников

1. Антонова, Н.В. Восприятие брендов и стратегии потребительского поведения [Текст] / Н.В. Антонова, О.И. Патоша. – М.: Высшей школы экономики. — 2017. — 208 с.
2. Демидов, А.М. Исследование поведения потребителей [Текст] / А.М. Демидов // Маркетинг в России и за рубежом. — 2011. — №4. — С.41 – 44.
3. Зырянова, В. А. Разработка модели управления лояльностью студентов / В. А. Зырянова, С. В. Бегичева // BI-технологии и корпоративные информационные системы в оптимизации бизнес-процессов: Материалы V Международной научно-практической очно-заочной конференции / Ответственные за выпуск Д.М. Назаров, С.В. Бегичева, Д.А. Азаров: Уральский государственный экономический университет, 2018. – С. 42-46.
4. Контур.Школа: [сайт]. – Екатеринбург, 2022 . – URL: https://school.kontur.ru/ (дата обращения: 17.10.2022). – Текст. Изображение : электронные.
5. Леоненков, А.В. Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. [Текст]/ А.В. Леоненков: издательство БХВ-Петербург, – 2003, С. 18-22.
6. Логинова, Ю.В. Маркетинговые технологии и модели в организации электронной торговли с учетом факторов потребительского поведения [Текст] / Ю.В. Логинова: Издательство ФГБОУ ВПО «ГУПК», — Орёл, 2014.
7. Назаров, А. Д. Социальные сети как инструмент информационного воздействия / А. Д. Назаров, И. И. Мелешкина // Актуальные вопросы исследования социальной сети : Материалы II Международной научно-практической конференции, Уфа, 20–21 апреля 2017 года. – С. 53-57. – EDN ZUOSTN.
8. Назаров, Д. М. Интеллектуальные системы: основы теории нечетких множеств : Учебное пособие / Д. М. Назаров, Л. К. Конышева. – 3-е изд., испр. и доп. – Москва : Издательство Юрайт, 2020. – 1 с. – (Высшее образование). – ISBN 978-5-534-07496-3. – EDN JIXMBC.
9. Онлайн-образование (рынок России) – Текст: электронный // Tadviser: [сайт]. – 2022. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья: Онлайн-образование_(рынок_России) (дата обращения: 17.10.2011).
10. Чеглакова, Л. Факторы потребительского поведения [Текст] / Л. Чеглакова. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. — 228 с.

References

1. Antonova, N.V. Vospriyatie brendov i strategii potrebitel`skogo povedeniya / N.V. Antonova, O.I. Patosha. – M.: Vy`sshej shkoly` e`konomiki. — 2017. — 208 s.
2. Demidov, A.M. Issledovanie povedeniya potrebitelej / A.M. Demidov // Marketing v Rossii i za rubezhom. — 2011. — №4. — S.41 – 44.
3. Zy`ryanova, V. A. Razrabotka modeli upravleniya loyal`nost`yu studentov / V. A. Zy`ryanova, S. V. Begicheva // BI-texnologii i korporativny`e informacionny`e sistemy` v optimizacii biznes-processov: Materialy` V Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj ochno-zaochnoj konferencii / Otvetstvenny`e za vy`pusk D.M. Nazarov, S.V. Begicheva, D.A. Azarov: Ural`skij gosudarstvenny`j e`konomicheskij universitet, 2018. – S. 42-46.
4. Kontur.Shkola – Ekaterinburg, 2022. – URL: https://school.kontur.ru/
5. Leonenkov, A.V. Nechyotkoe modelirovanie v srede MATLAB i fuzzyTECH/ A.V. Leonenkov: izdatel`stvo BXV-Peterburg, – 2003, S. 18-22.
6. Loginova, Yu.V. Marketingovy`e texnologii i modeli v organizacii e`lektronnoj torgovli s uchetom faktorov potrebitel`skogo povedeniya/ Yu.V. Loginova: Izdatel`stvo FGBOU VPO «GUPK», — Oryol, 2014.
7. Nazarov, A. D. Social`ny`e seti kak instrument informacionnogo vozdejstviya / A. D. Nazarov, I. I. Meleshkina // Aktual`ny`e voprosy` issledovaniya social`noj seti : Materialy` II Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii, Ufa, 20–21 aprelya 2017 goda. – S. 53-57. – EDN ZUOSTN.
8. Nazarov, D. M. Intellektual`ny`e sistemy`: osnovy` teorii nechetkix mnozhestv : Uchebnoe posobie / D. M. Nazarov, L. K. Kony`sheva. – 3-e izd., ispr. i dop. – Moskva : Izdatel`stvo Yurajt, 2020. – 1 s. – (Vy`sshee obrazovanie). – ISBN 978-5-534-07496-3. – EDN JIXMBC.
9. Onlajn-obrazovanie (ry`nok Rossii) // Tadviser. – 2022. – URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Stat`ya: Onlajn-obrazovanie (ry`nok_Rossii) (data obrashheniya: 17.10.2011).
10. Cheglakova, L. Faktory` potrebitel`skogo povedeniya / L. Cheglakova. – M.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. — 228 s.

Для цитирования: Бегичева С.В., Башарина О.Ю. Разработка нечеткой модели анализа поведения потребителей образовательного онлайн-проекта // Московский экономический журнал. 2022. № 10. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2022-9/

© Бегичева С.В., Башарина О.Ю., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 10.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 332.5

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_10_570

ОБОСНОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОЦЕНКИ ЗЕМЕЛЬНОГО ПОТЕНЦИАЛА СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ

SUBSTANTIATION OF THE SYSTEM OF INDICATORS FOR ASSESSING THE LAND POTENTIAL OF RURAL TERRITORIES OF THE KRASNODAR TERRITORY

Статья подготовлена в рамках стратегического проекта «Благополучие сельских территорий» Программа развития федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Кубанский государственный аграрный университет имени И. Т. Трубилина» на 2021-2030 гг.

Acknowledgements: The article was prepared within the framework of the strategic project «Welfare of rural territories» Development program of the Federal State budgetary educational institution of Higher education «Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin» for 2021-2030.

Яроцкая Елена Вадимовна, кандидат экономических наук, профессор, заведующая кафедрой землеустройства и земельного кадастра ФГБОУ ВО Кубанского государственного аграрного университета им. И. Т. Трубилина, yarockaya_ev@mail.ru

Шеуджен Заира Руслановна, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент кафедры землеустройства и земельного кадастра ФГБОУ ВО Кубанского государственного аграрного университета им. И. Т. Трубилина, 7cheuzh7@mail.ru

Матвеева Анна Васильевна, старший преподаватель кафедры землеустройства и земельного кадастра ФГБОУ ВО Кубанского государственного аграрного университета им. И. Т. Трубилина, nevmienko@yandex.ru

Карачина Алина Алексеевна, ФГБОУ ВО Кубанского государственного аграрного университета им. И. Т. Трубилина, alya.karachina99@mail.ru

Yarotskaya Elena Vadimovna, Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin

Sheudzhen Zaira Ruslanovna, Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin

Matveeva Anna Vasilyevna, Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin

Karachina Alina Alekseevna, Kuban State Agrarian University named after I. T. Trubilin

Аннотация. Земельные ресурсы – это основа развития сельских территорий, базис для ведения сельского хозяйства. Стратегия устойчивого развития сельских территорий РФ под «устойчивым развитием сельских территорий» понимает стабильное социально-экономическое развитие, в том числе повышение эффективности сельского хозяйства за счет рационального использования земель данных территорий. В настоящей работе рассмотрено понятие земельного потенциала сельских территорий, в том числе с точки зрения других авторов. Приведены факторы, влияющие на земельный потенциал сельских территорий. Авторами предложена своя трактовка земельного потенциала сельских территорий. Сгруппированы основные показатели, влияющие на земельный потенциал сельских территорий Краснодарского края.  По мнению авторов показатели входят в три основные группы: оценка земельного фонда муниципальных районов по категориям, угодьям (в том числе особо ценным сельскохозяйственным угодьям), оценка показателей почвенного плодородия земель муниципальных районов, оценка экологического состояния земель сельскохозяйственного назначения муниципальных районов. В связи с этим дано и обосновано понятие оценки уровня земельного потенциала, которое является первым этапом при всестороннего анализа земельного потенциала сельских территорий. Сделан вывод о том, что при оценки уровня земельного потенциала можно выявлять неиспользуемые или используемые не по целевому назначению земли, которые будут являться «резервом» для развития земельного потенциала сельских территорий муниципальных районов Краснодарского края.

Abstract. Land resources are the basis for the development of rural areas, the basis for agriculture. The Strategy of Sustainable development of rural territories of the Russian Federation under «sustainable development of rural territories» means stable socio-economic development, including increasing the efficiency of agriculture through the rational use of the lands of these territories. In this paper, the concept of the land potential of rural areas is considered, including from the point of view of other authors. The factors influencing the land potential of rural areas are given. The authors have proposed their own interpretation of the land potential of rural areas. The main indicators affecting the land potential of rural territories of the Krasnodar Territory are grouped. According to the authors, the indicators are included in three main groups: assessment of the land fund of municipal districts by category, land (including especially valuable agricultural land), assessment of soil fertility indicators of municipal districts, assessment of the ecological condition of agricultural lands of municipal districts. In this regard, the concept of assessing the level of land potential is given and justified, which is the first stage in a comprehensive analysis of the land potential of rural areas. It is concluded that when assessing the level of land potential, it is possible to identify unused or not used for the intended purpose of land, which will be a «reserve» for the development of land potential of rural territories of municipal districts of the Krasnodar Territory.

Ключевые слова: земельный потенциал, сельские территории, уровень земельного потенциала, земельный фонд, особо ценные сельскохозяйственные угодья плодородие земель, экологическое состояние земель, рациональное использование земель

Keywords: land potential, rural areas, level of land potential, land fund, especially valuable agricultural land, land fertility, ecological condition of land, rational use of land

Введение. Земля, как и другие экономические ресурсы обладает потенциалом, хотя и является пространственно-ограниченным ресурсом. Основным критерием эффективности использования данного ресурса должен стать уровень использования земельного потенциала конкретной территории. Особенно это актуально в аграрных регионах.

Земельный потенциал территории – это достаточно сложная категория, которая зависит от конкретного региона, направленности его хозяйственной деятельности, природных и климатических факторов. Поэтому его состав не может быть одинаков на любой территории и может изменяться под влиянием внешней среды, принимая во внимание динамичность процессов. Для оценки уровня земельного потенциала недостаточно знать только состояние его элементов, необходимо определять характер их взаимного влияния друг на друга.

Оценка уровня земельного потенциала – это первый этап всестороннего анализа земельного потенциала сельских территорий. Далее необходимо оценивать уровень использования потенциала и только после этого принимать решение по его формированию и развитию.

При определении структуры земельного потенциала сельских территорий аграрного региона, необходимо принимать во внимание особенность и специфику таких территорий. Основным видом деятельности сельских территорий является сельскохозяйственная, поэтому структура их земельного потенциала должна отличаться от городских территорий. Учитывая качественные и количественные показатели земель.

Результаты и обсуждение. Земельный потенциал территорий рассматривается в науке с разных сторон, так как это многоаспектное понятие.

Так Н.В. Шишкина, В.Э. Юшкова под земельным потенциалом понимают потребительские свойства земли и базис оценки эффективности ее использования при определении уровня реализации земельного потенциала [5].

В своей статье Г.И. Лысанова, А.А. Сорокова рассматривают земельные ресурсы как фактор аграрного производства, который обеспечивается вовлечением в сельскохозяйственный оборот земель различных категорий в соответствии со сведениями кадастра недвижимости [4].

Будем придерживаться такого подхода, так как нельзя не согласиться с этими авторами. В соответствии с ЗК РФ земли могут быть переведены из одной категории в другую, а также может быть изменен их вид разрешенного использования, это говорит о том, что не только земли категории сельскохозяйственного назначения могут быть вовлечены в сельскохозяйственном обороте.

Молдавские учёные земельный потенциал отождествляют с понятием продуктивности земли в сельском хозяйстве, то есть выходом продукции с единицы площади зерновых культур с учётом научно-технических достижений, природно-климатических факторов и особенностей регионов. При этом они отмечают необходимость оценки уровня реализации земельного потенциала конкретной территории, региона, который носит комплексный характер и показывает возможные резервы наращивания сельскохозяйственного производства.

Земельный потенциал надо понимать, как комплексную категорию и оценивать не только его уровень, но и степень его использования на конкретной территории, учитывая направленность деятельности в сельском хозяйстве. Земельный потенциал связан не только с продуктивностью земель для сельскохозяйственных культур, необходимо учитывать и специфику конкретного района, его специализацию в сельском хозяйстве – садоводство, виноградарство, рисоводство. В настоящее время в условиях Краснодарского края виноградарство является перспективным направлением в сельском хозяйстве.

Многие авторы рассматривают земельный потенциал территории или предприятий в составе производственного или экономического потенциала.

С точки зрения землеустройства под реализацией земельного потенциала понимается устойчивое землепользование, которое предполагает рациональное, оптимальное использование земли. Согласно Федеральному закону № 78-ФЗ «О землеустройстве» под землеустройством понимаются мероприятия по изучению состояния земель, планированию и организации рационального использования земель и их охраны. Изучение состояния земель включает в себя получение информации о качественном и количественном состоянии земель для дальнейшего принятия решения о степени их пригодности к сельскому хозяйству [2].

В связи с вышеизложенным очевидно, что земельный потенциал включает в себя совокупность количественных характеристик и показателей качества земель. К показателям качества земель относят показатели плодородия почв. В соответствии с Законом Краснодарского края № 725-КЗ «Об обеспечении плодородия земель сельскохозяйственного назначения на территории Краснодарского края» к показателям почвенного плодородия относят: содержание элементов питания почв, уровень кислотности, микроэлементы, остаточное количество пестицидов, уровень содержания тяжелых металлов в почвах, показатели радиологической безопасности и другие (рисунок 1) [3].

По отдельно взятым вышеперечисленным показателям тяжело оценить качество земель любой территории, так как различия земель по качеству почв определяет и их разницу земельного потенциала. Возникает необходимость использования интегрального показателя. Из таких общепринятых показателей выделяют: балл бонитет, который показывает производительность почв относительно требований сельскохозяйственных культур; совокупный почвенный балл – учитывает плодородие почв как природное естественно историческое тело.

Земельный потенциал сельских территорий можно рассматривать с точки зрения государственного учета земель, учитывая количественные характеристики и местоположение земель в пространстве. Здесь под земельным потенциалом муниципального образования, понимается весь земельный фонд в границах данной административно-территориальной единицы, включающий все категории земель. При этом, земельный потенциал в рамках каждой категории подразумевает учет количества и качества этих земель, их правовой режим, особенности использования и охраны.

Так, земельный потенциал категории «земли сельскохозяйственного назначения» муниципального образования должен включать такие характеристики как качество земель, наличие особо ценных сельскохозяйственных земель, а также структуру по сельскохозяйственным угодьям.

Для определения земельного потенциала категории «земли населенных пунктов» необходимо учитывать структуру по несельскохозяйственным угодьям, наличие инфраструктуры и особенности потенциального развития на основе генеральных планов. Именно документы территориального планирования (генпланы, схемы) определяют территории, которые необходимо включить в границу населенного пунктов, и чаще всего таким территориями являются земли сельскохозяйственного назначения.

Земельный потенциал лесного и водного фондов ограничен ввиду их правового статуса, а также режима пользования и охраны. Развитие на них сельскохозяйственной деятельности и перевод в земли сельскохозяйственного назначения ограничен.

При анализе структуры земель запаса муниципального образования можно определить земельный потенциал для различных целей. Структура земель запаса по угодьям позволяет выделить территории для сельскохозяйственного освоения (пашня, пастбища, сенокосы, многолетние насаждения, залежь), но при этом учитывается качество земель и степень деградации [1].

Размер земельного потенциала также можно рассматривать с точки зрения поиска «резервов» земель для вовлечения в сельскохозяйственный оборот. Такой информационной базой может стать Единый государственный реестр недвижимости (ЕГРН). В виду наполняемости ЕГРН сведениями о земельных участках и их местоположении (границы), под земельным потенциалом муниципального образования можно понимать – площадь земель, не разграниченных на местности и теоретически находящихся в государственной и муниципальной собственности. Данные участки не имеют границ на местности и не находятся в частной собственности (физических и юридических лиц), при этом, они расположены, зачастую, в зонах сельскохозяйственного использования. Для вовлечения в сельскохозяйственный оборот таких участков необходимо провести кадастровые работы, с последующей постановкой их на государственный кадастровый учет и государственной регистрацией права. Именно после этих процедур, участки могут стать объектами земельных отношений.

Также важной частью сведений ЕГРН является информация о правах на земельные участки и фактическом их использовании, так как эта информация может стать источником для определения земельного потенциала [6]. Например, неиспользуемые участки сельскохозяйственного назначения, согласно законодательству, должны изыматься в государственную собственность и в последующем могут быть предоставлены заинтересованным лицам на торгах или без торгов. Участки, находящиеся на праве аренды, но срок которой заканчивается, также могут рассматриваться как земельный потенциал.

Выводы. Все вышеперечисленные подходы к определению термина и составляющих показателей земельного потенциала территории в совокупности отражают возможности земельных ресурсов в сельском хозяйстве при их рациональном использовании в сложившейся структуре земельного фонда.

Очевидно, что с точки зрения комплексной оценки уровня земельного потенциала сельской территории обосновано использование количественных и качественных показателей земель сельскохозяйственного назначения как единого целого, а не отдельных его частей.

Для того чтобы более чётко определить составляющие земельного потенциала сельской территории необходимо исследовать показатели, которые оказывают влияние на его уровень оценки.

Список источников

1. Земельный кодекс Российской Федерации [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. – Режим доступа: http://www.consultant.ru
   /document/Cons_doc_law_33773/
2. О землеустройстве: федер. закон от 18.06.2001 № 78-ФЗ [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. – Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_32132/
3. Об обеспечении плодородия земель сельскохозяйственного назначения на территории Краснодарского края: Закон Краснодарского края от 07.06.2004 № 725-КЗ [Электронный ресурс] // Электронный фонд правовых и нормативно-технических документов. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/461607267
4. Лысанова Г. И., Сорокова А.А. Потенциал земельных ресурсов регионов Сибири // География и природные ресурсы. – 2015. – № 2. – С. 149-155.
5. Шишкина Н.В., Юшкова В.Э. Потенциал сельскохозяйственных угодий и оценка уровня его использования // Экономика и предпринимательство. – 2018. – № 5. – С. 1310-1315
6. Официальный сайт Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии (Росреестр): офиц. сайт // [Электронный ресурс]. – Режим доступа: httр://www.rоsrееstr.ru.

References

1. Zemel’nyi kodeks Rossiiskoi Federatsii [Ehlektronnyi resurs] // Konsul’tanTPlyus. – Rezhim dostupa: http://www.consultant.ru/document/Cons_doc_law_33773/
2. O zemleustroistve: feder. zakon ot 18.06.2001 № 78-FZ [Ehlektronnyi resurs] // Konsul’tanTPlyus. – Rezhim dostupa: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_32132/
3. Ob obespechenii plodorodiya zemel’ sel’skokhozyaistvennogo naznacheniya na territorii Krasnodarskogo kraya: Zakon Krasnodarskogo kraya ot 07.06.2004 № 725-KZ [Ehlektronnyi resurs] // Ehlektronnyi fond pravovykh i normativno-tekhnicheskikh dokumentov. – Rezhim dostupa: https://docs.cntd.ru/document/461607267
4. Lysanova G. I., Sorokova A.A. Potentsial zemel’nykh resursov regionov Sibiri // Geografiya i prirodnye resursy. – 2015. – № 2. – S. 149-155.
5. Shishkina N.V., Yushkova V.EH. Potentsial sel’skokhozyaistvennykh ugodii i otsenka urovnya ego ispol’zovaniya // Ehkonomika i predprinimatel’stvo. – 2018. – № 5. – S. 1310-1315
6. Ofitsial’nyi sait Federal’noi sluzhby gosudarstvennoi registratsii, kadastra i kartografii (Rosreestr): ofits. sait // [Ehlektronnyi resurs]. – Rezhim dostupa: httr://www.rosreestr.ru.

Для цитирования: Яроцкая Е.В., Шеуджен З.Р., Матвеева А.В., Карачина А.А. Обоснование системы показателей оценки земельного потенциала сельских территорий Краснодарского края // Московский экономический журнал. 2022. № 10. URL: https://qje.su/nauki-o-zemle/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2022-8/

© Яроцкая Е.В., Шеуджен З.Р., Матвеева А.В., Карачина А.А., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 10.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 338.24

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_10_569

СПРОС ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА НА ЦИФРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: ГЛОБАЛЬНЫЕ ТРЕНДЫ И РОССИЙСКАЯ РЕАЛЬНОСТЬ

INDUSTRIAL PRODUCTION DEMAND FOR DIGITAL TECHNOLOGIES: GLOBAL TRENDS AND RUSSIAN REALITY

Афанасьев Александр Анатольевич, к.э.н., доцент кафедры «Информационных технологий в государственном управлении», ФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет», afanasev@mirea.ru

Проворова Ирина Павловна, к.т.н., доцент кафедры «Информационных технологий в государственном управлении», ФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет», provorova@mirea.ru

Файзуллин Ринат Василович, к.э.н., доцент кафедры «Информационных технологий в государственном управлении», ФГБОУ ВО «МИРЭА – Российский технологический университет», fajzullin@mirea.ru

Afanasyev Alexander A., Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Information Technologies in Public Administration, MIREA – Russian Technological University, provorova@mirea.ru

Provorova Irina P., Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Department of Information Technologies in Public Administration, MIREA – Russian Technological University, provorova@mirea.ru

Fayzullin Rinat V., Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Information Technologies in Public Administration, MIREA – Russian Technological University, fajzullin@mirea.ru

Аннотация. Условия функционирования промышленного производства связаны с потребностями в современных цифровых технологиях, способных обеспечить ускорение бизнес-процессов и повысить итоговую эффективность хозяйственной деятельности. Статья посвящена анализу спроса на цифровые технологии в отраслях промышленности. Особое внимание уделяется глобальным трендам в области внедрения цифровых технологий и потребностям в них на российском рынке. Теоретический анализ подкрепляется статистическими исследованиями. Стоит отметить, что актуальность анализа потребностей в цифровых решениях повышается в условиях ограничений, в которых вынуждена функционировать российская экономика вследствие усложнения геополитической ситуации в мире и структурного переформирования рынков. В результате был сделан вывод, что потребности в интеграции цифровых решений в промышленное производство будут возрастать, однако сложившееся риски не позволят использовать весь располагаемый потенциал российского рынка для максимизации эффективности; в то же время цифровые возможности будут расти в расширенном объеме, что благоприятно скажется на результативности бизнес-процессов промышленности. В дальнейшем планируется провести анализ спроса на цифровые технологии по отдельным национально значимым секторам экономики.

Abstract. The conditions for the functioning of industrial production are related to the needs for modern digital technologies that can accelerate business processes and increase the final efficiency of economic activity. The article is devoted to the analysis of the demand for digital technologies in industries. Special attention is paid to global trends in the field of digital technology implementation and the needs for them in the Russian market. The theoretical analysis is supported by statistical studies. It is worth noting that the relevance of the analysis of the needs for digital solutions increases in the conditions of restrictions in which the Russian economy is forced to function due to the complication of the geopolitical situation in the world and the structural transformation of markets. As a result, it was concluded that the needs for integrating digital solutions into industrial production will increase, but the current risks will not allow using the entire available potential of the Russian market to maximize efficiency.; at the same time, digital opportunities will grow in an expanded volume, which will favorably affect the effectiveness of business processes in the industry. In the future, it is planned to analyze the demand for digital technologies in certain nationally significant sectors of the economy.

Ключевые слова: цифровая трансформация, цифровые технологии, инновации, цифровизация, промышленное производство, инновационное развитие, спрос, потребности промышленности

Keywords: digital transformation, digital technologies, innovations, digitalization, industrial production, innovative development, demand, industry needs

Введение. Цифровизация промышленности становится объективным фактом, который обеспечивает структурную перестройку производственного сектора и создает условия для глубинной трансформации экономических отношений. Если обратиться к российским условиям, то проникновение достижений цифровой трансформации в целом по экономике носит весьма неоднозначный характер, что тесно связано с внешними проявлениями и спросом на цифровые технологии со стороны отраслей национального хозяйства. Обращаясь к промышленности целесообразно отметить высокую значимость взаимодействия информационных систем в производственных бизнес-процессах предприятий. Для российской экономики актуальность анализа спроса на цифровые технологии многократно повышается в условиях серьезных ограничений, являющихся следствием усложнения геополитической ситуации в мире и структурного переформирования рынков, что существенно сужает пространство для маневра и вынуждает изыскать новые точки создания стратегической эффективности, в том числе и на основе цифровых достижений.

Цель статьи заключается в анализе спроса на цифровые технологии в отраслях промышленности. Предлагается уделить особое внимание глобальным трендам в области внедрения цифровых технологий и потребностям в них на российском рынке. Для проведения авторского исследования приводится теоретический анализ научной литературы, который подкрепляется актуальными на 2022 год статистическими исследованиями.

Теоретический обзор. Ситуационный анализ промышленного производства позволяет сделать объективные выводы касательно внедрения цифровых технологий в свои бизнес-процессы. В частности, доказали свою эффективность практические IT-технологии, в частности ERP-системы управления бизнесом, специализированные программные MES-комплексы для решения задач оперативного планирования и управления производством, автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП), CAD-системы трехмерного моделирования и другие классические IT-системы. В свою очередь справедливо констатируется, что внедрение традиционных цифровых продуктов для бизнеса и офисного пространства в управленческую инфраструктуру в промышленности завершено. В современных условиях потребности в цифровых технологиях обусловлены необходимостью повышения эффективности и налаживания производств V и VI технологических укладов, что на практике невозможно осуществить без киберфизических систем и цифровых технологий, объединяющих виртуальную и физическую среду в единое целое. К таким технологиям традиционно относят машинное обучение, интернет вещей, блокчейн, искусственный интеллект, дополненная реальность и многие другие [1].

Построение структуры организационно-функциональной модели цифрового моделирования производственных процессов является системным явлением, которое осложняется принципиальными направлениями создания эффективности для бизнеса. Перспективные направления информационных систем цифрового моделирования производственных процессов связаны с их интеграцией с системами автоматизированного проектирования и управления производством. Проблема повышения эффективности зачастую связаны с несовершенством систем хранения и управления данными о продукции и ресурсах. Возникает объективная необходимость в сокращении затрат и недопущении сокращения прибыли в связи с упущенными возможностями, которые являются следствием неэффективного использования информации. Также отмечается широкий потенциал цифровых технологий для повышения производительности труда, что определяет требования к построению информационных систем высокого качества и к их ключевым пользователям, которые должны обладать необходимыми профессиональными компетенциями. Таким образом, возникает потребность промышленного производства в формировании и поддержании информационных систем в актуализированном состоянии, достижение которого невозможно без привлечения высококвалифицированных специалистов [2].

Для современной России решение многих проблем стратегического развития неразрывно связано с промышленностью и ее перестроением. В таком контексте реиндустриализация выступает существенным ресурсом в проведении глобальной модернизации экономики страны и регионов, что особенно актуально в условиях усиления геополитической напряженности и смещения процессных состояний в сложившейся социохозяйственной системе. Цифровые технологии позволяют существенно рационализировать политико-управленческий функционал, который позволит обеспечить реализацию возможностей научно-технического прогресса и обеспечит расширенную отдачу от технологических инициатив, которые в достаточном объеме может генерировать российская наука и бизнес. В свою очередь потребности промышленного производства диктуют разработку мероприятий по адекватной системной цифровизации, направленной на создание добавленной стоимости и технико-организационных инноваций. Производство находится в тесной связи с интернет-экономикой и реальной экономикой, следовательно, модель организации реального сектора всей национальной экономики должна быть настроена на соответствие потребностям производства и их удовлетворение в достаточном объеме [3].

Глобальные изменения, произошедшие за последние три десятилетия в мировой экономике и социуме, привели к трансформации господствующей парадигмы институционализма, в результате обусловив возникновение информационного общества с совершенно новыми состояниями. Данные условия затронули и контекст промышленного производства, обусловив требования к предприятиям по адаптации к жестоким условиям внешней среды через наиболее значимые инновации и технологии. Цифровые технологии на практике способствуют ускорению многих процессов во всех сферах жизнедеятельности и хозяйствования, создавая устойчивый базис для ускоренного перехода к новому технологическому укладу. На практике процессы цифровизации обеспечивают также существенное реформирование институтов социально-экономического развития, способствуя проникновению информационных протоков во все сектора производства и создавая траектории для реализации стратегий устойчивого роста. Грамотное удовлетворение потребностей промышленного производства в цифровых технологиях позволит разрешить множество проблем и сложившихся барьеров, стоящих перед повышением эффективности промышленного производства и становлением социально-экономических отношений принципиально нового уровня [4].

Тренды социально-экономического пространства диктует новые правила ведения бизнеса, в основе которых находится эффективное, быстрое и четкое взаимодействие между субъектами разных уровней экономической агрегации и отношении. Такая практика приводит к многократному увеличению роли информации, информационных технологий, интеллектуальных ресурсов в достижении высоких темпов роста и качества производственных возможностей. Производственная деятельность является сложным элементом в современной системе национального хозяйства, обеспечивающем формирование цепочки производств. Быстрые темпы развития мировой экономики не позволяют обеспечивать наращивание темпов экономических показателей, находящихся в прямой взаимосвязи с информационной составляющей. Для анализа данной информационной составляющей возникает острая потребность в использовании цифровых технологий, направленных на увеличение скорости обработки данных и повышение объективности предоставляемой информации. С этой целью в корпоративном секторе успешно применяются технологии Blockchain и Big Data. Проникновение цифровых достижений в отрасли промышленности определяет скорость инновационного «разгона» предприятий, то есть способность на основе цифровых решений активизировать свою инновационную деятельность, а также возможность инновационными способами обеспечивать расширенную отдачу от управленческих систем, от кадрового потенциала и справедливо распределять доступное финансирование и инвестиционные ресурсы в различные проекты [5].

На региональном уровне спрос промышленного производства на цифровые технологии во многом обусловлен дифференцирующим состоянием территорий. Промышленность выступает ключевой отраслью всей региональной экономики, оказывая стратегическое влияние на конкурентные позиции не только отдельных территорий, но и всей национальной экономики, страны, государства, тем самым обеспечивая достижение требуемых параметров национальной безопасности. Цифровые технологии позволяют консолидировать инновационный потенциал и направлять его на создание благоприятных условий в бизнес-среде, без которых практически невозможно провести оптимизацию производственного цикла и сформировать технологическую базу для других видов деятельности. Практики и исследователи представляют цифровую экономику в качестве инфраструктурного элемента производственного цикла материального сектора, направленного на повышение эффективности взаимодействия участников основных и вспомогательных процессов создания и реализации промышленной продукции, а также взаимоотношений субъектов в процессе экономической деятельности. Следовательно, обеспечение структурных связей на высоком качественном уровне способствует действенной кооперации внутренних и внешних процессов промышленных комплексов в цифровой среде, что справедливо является сложным процессом, имеет определенную иерархию в зависимости от проектных и программных целей экономических субъектов и взаимосвязанных с ними агентов. Для решения данной проблемы систематизация и описание внедряемых технологий по определенным критериям имеет важное практическое и прикладное значение. На текущий момент спрос промышленных предприятий на цифровые технологии порождает в таком направлении разработку научно-теоретических моделей, которые могут быть внедрены в практику российских промышленных предприятий с учетом положительного опыта отечественных и зарубежных предприятий и региональных систем управления. Моделирование в свою очередь должно опираться на системные кооперационные связи между внутренними структурами экономических субъектов, учитывать отраслевые и региональные особенности, а также масштабы их деятельности [6].

Освещение полного спектра теоретических и практических вопросов применения цифровых технологий в хозяйственной практике промышленных предприятий не представляется возможным в связи с обширностью данной проблематики и постоянным обновлением ее ключевых параметров. В то же время становится вполне очевидным, что в эпоху Индустрии 4.0 возникает необходимость в принятии взвешенных решений касательно интеграции бизнес-процессов с цифровыми технологиями для управления персоналом, анализа производственного и кадрового состояния промышленного предприятия, оценки эффективности управления должностной карьерой сотрудников компаний и системами их документационного обеспечения. Данные вопросы могут быть разрешены путем разработки и внедрения качественных автоматизированных систем, однако не все предприятия достигли уровня «цифровой зрелости» [7].

Наиболее прогрессивные технологии уже нашли прикладное применение и помогают решать множество проблем, связанных с коммерцией и маркетингом, однако данные инновационные элементы на практике не всегда способствуют стратегическому решению проблем. При этом на региональном уровне цифровые технологии позволят решать ситуативные проблемы и создавать определенные точки возможностей для достижения стратегических целей [8]. Возникает необходимость в реализации четко выстроенных стратегий обеспечения устойчивого развития хозяйственной деятельности промышленных предприятий через интегрированные цифровые возможности. Поддержание стратегической устойчивости стало актуализироваться в последние годы в расширенных масштабах, что обусловлено усиленным влиянием глобальных экстерналий, к которым можно отнести пандемию COVID-19, геополитические конфликты, экологические катастрофы, макроэкономические дисбалансы, перенаселение и многое другое. В таком контексте вызывает интерес поиск и изучение способов рационализации и стратегического поддержания устойчивого развития на всех уровнях управления. Достижения цифровой экономики в данном контексте определяют возможности для проведения экономико-математических расчетов и построения стратегий по выполнению требуемых параметров на основе анализа информационных потоков. Современные эконометрические модели способны анализировать значительное количество явных и неявных информационных факторов, при этом цифровые технологии позволяют обрабатывать большие массивы данных и структурировать цифровые следы экономических агентов, тем самым к анализу доступна уже не просто количественная информация, но и качественные данные, а также данные, доступные для проведения оцифровки. Разрешение проблемы неполноты информации является ключевым направлением в промышленном производстве, которое заинтересовано в реализации сложных задач по достижению своей стратегической устойчивости [9].

В предпринимательской деятельности цифровая трансформация становится стандартизованным явлением и воспринимается бизнесом как необходимость для реализации производственно-хозяйственной деятельности. В зависимости от потребностей промышленного производства глобальные стратегии развития бизнеса ориентированы на различные цифровые технологии. Проблемы и перспективы цифровизации поднимаются в ряде исследований, что связано с глобальными изменениями во всех экономических отношениях и усилением монополизации рынка. Цифровая экономика как новая формация рассматривается в первую очередь через призму ведения предпринимательской деятельности, что обуславливает изучение потребностей отраслей промышленности в тех или иных цифровых технологиях через определение потребностей отдельных субъектов. В таких условиях спрос носит неоднозначный и неоднородный характер, порождая рыночные условия распределения цифровых технологий и связанных с ними материальных и нематериальных объектов, например патентов, лицензий, компьютерной техники. В то же время именно от общей философской концепции предпринимательства, развития бизнеса и экономики в целом зависит восприятие цифровизации с позиции создания и интеграции цифровых технологий в бизнес или с позиции реализации новой модели ведения бизнеса. Справедлива оценка, что цифровизация является дискуссионным элементом и не может трактоваться с единственно верной позиции, то есть быть однозначным: преимущества цифровой трансформаций выражаются в оптимизации бизнес-моделей; недостатки цифровых трансформаций проявляются в перераспределении хозяйственной ценности [10].

Для промышленного производства возникает необходимость в планировании на оперативном и стратегическом уровне, однако для достижения плановых показателей цифровые технологии должны быть интегрированы в систему планов производства и ориентированы на программируемые оптимальные параметры. В таких параметрах должна быть учтена составная часть с широким комплексом мероприятий, способных анализировать информационные потоки и заложить в них траектории достижения целевых установок производственной деятельности [11]. При этом изучение информационных потоков осложняется высоким уровнем неопределенности и структурным усложнением динамики окружающего пространства. В таких разнонаправленных, ситуационных и несистемных условиях управление не может создавать высокие уровни эффективности без учета инновационных практик, которые в подавляющем большинстве тесно переплетены с достижениями цифровизации. Учет спроса промышленного производства на различные аспекты, в том числе и на цифровые технологии, становится базисным условием выстраивания действенной системы управления, способной оперативно реагировать на изменения во внешней среде и выстраивать действенные механизмы расширенного воспроизводства. В случае игнорирования инновационных практик и недоучета цифровых технологий при реализации хозяйственной деятельности многократно повышается шанс возникновения серьезных проблем, которые будут препятствовать росту конкурентоспособности бизнеса [12]. Примером может выступать система оплаты труда, справедливость которой может быть выстроена на основе цифрового анализа KPI (ключевых показателей эффективности), тем самым способствуя стимулированию сотрудников и обеспечивая создание новой стоимости для предприятия [13]. Цифровые решения на текущий момент в российской практике внедряются во всех отраслях промышленности. Эффективным примером цифровой интеграции является практика АПК, где внедрение цифровых технологий в предпринимательские практики позволило повысить эффективность процессов импортозамещения и обеспечить сокращение негативного воздействия санкций на пищевую промышленность [14; 15].

Промышленное производство может гарантировать эффективное управление большими объемами данных, так как данный процесс позволяет бизнес-процессам быть более результативными. Основными направлениями эффективного управления на основе цифровых технологий выступают элементы, перечисленные в таблице 1. Данные элементы составлены на основе [16].

Перечисленные аспекты управления обуславливают спрос со стороны промышленного производства на определенные цифровые технологии. Далее предлагается провести статистический анализ глобальных трендов в области цифровизации и учесть российскую реальность. С этой целью был проанализирован доклад [17], подготовленный Институтом статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета Высшей Школы Экономики, в котором авторы систематизировали глобальные тренды распространения цифровых технологий в ключевых отраслях экономики, в том числе и в промышленности.

Аналитическая часть. Согласно статистической информации, совокупный объем мирового рынка Индустрии 4.0 в 2021 году составил примерно $64,9 млрд. В прогнозе MarketsandMarkets также заложены показатели среднегодового темпа роста в 20,6%, что позволит к 2026 году достичь уровня в $165,5 млрд. Данная сумма является значительной в мировых объёмах, а текущие прогнозы свидетельствуют об ее увеличении в расширенном объеме уже в ближайшей перспективе вследствие изменения мировой рыночной конъюнктуры и нарастания гонки в сферах ИТ.

На текущий момент самыми востребованными цифровыми технологиями выступают промышленные роботы, искусственный интеллект, машинное обучение, цифровое прототипирование, сенсорика. Постепенно актуализируются технологии виртуальной и дополненной реальности, которые также могут быть применены и к условиям промышленного производства. Детерминантами роста выступает внедрение искусственного интеллекта и интернета вещей в промышленные производства, что способствует активизации инвестиционной политики и повышению общего качества цифровых технологий в бизнес-структурах. Лидирующие позиции в области цифровой трансформации промышленного производства занимают такие страны, как Япония, Южная Коря, Великобритания, Германия, Франция, США и Канада. Россия на досанкционный момент, по разным оценками, отставала от 5 до 10 лет по внедрению различных цифровых технологий в бизнес-процессы.

Если обратиться к сектору информационно-коммуникационных технологий, в котором расположено подавляющее большинство цифровых технологий, то он объединяет ряд экономической деятельности, связанной с их разработкой, производством и распространением, а также услуг на цифровой основе. Именно данный сектор экономики обеспечивает цифровыми решениями отрасли национальной экономики и выступает драйвером их цифровой трансформации. В глобальном контексте уровень цифровой зрелостей в различных отраслях промышленности неоднозначный и может быть дифференцирован. Например, в горнодобывающем и металлургическом секторе он отстает на 30-40%, что позволяет лидерам рынка занимать более благоприятные рыночные позиции и повышать эффективность через цифровое доминирование на рынке.

Обращаясь к российской практике, то Российская Федерация отстает от передовых стран по вкладу сектора ИКТ в ВВП страны и входит в 3-4-й десяток стран по данному показателю. Высокий уровень эффективности цифровых технологий наблюдается в Соединенных Штатах, Соединенном Королевстве, Германии, Франции и Японии, в экономиках которых ИКТ приносит до 3-7% ВВП. При этом спрос на цифровые технологии в российском сегменте непрерывно растет и по прогнозам он должен увеличиться в 15 раз к 2030 году относительно 2020 года и превысить пол трлн рублей. В то же время данные целевые установки могут быть пересмотрены как в сторону снижения, так и в сторону повышения в связи с геополитической напряженностью, переустройством мировых рынков и усилением санкционного давления на экономику РФ. Стоит отметить, что российская промышленность серьезно зависит от ИКТ-импорта. При этом данный импорт носит как товарный характер, так и характер привлечения услуг.

С точки зрения санкционных рисков важна география импорта. Если проанализировать структуру импорта ИКТ-товаров по странам в Россию за 2021 год (рисунок 1; расчеты НИУ ВШЭ по данным ФТС России и Банка России), то можно выделить, что по данному направлению на первый взгляд серьезных проблем вследствие санкционного давления в перспективе не предвидится. Значительная часть ИКТ-товаров поставляется из Китая (65%) и Вьетнама (8,4%), которые можно охарактеризовать как лояльные или нейтральные к российской политической позиции. На долю «недружественных» стран приходится менее 10% ИКТ-импорта, что не носит критической угрозы.

География импорта ИКТ-товаров свидетельствует, что 85% приходится на страны Азии. С другой стороны, скрытыми рисками данного импорта выступает интеллектуальная собственность западных компаний, которые вправе накладывать ограничения на их экспорт и ограничивать поставки в страну. Следовательно, необходимо понимать потенциальные проблемы и быть готовым к работе по данному направлению через регулирующие механизмы со стороны государства и активизацией политики импортозамещения в данном сегменте, что может сказаться на качестве и может привести к цифровому «голоду». В свою очередь промышленное производство должно выработать структурированный спрос на цифровые технологии для работы в данном направлении.

Россия остается зависимой от ИКТ-импорта не только товаров, но и ИКТ-услуг, которые в подавляющем большинстве лицензированы западными компаниями и попадают в санкционный список, что существенно сужает доступность интеллектуально значимых услуг для российских пользователей. Так, доля иностранного ПО в российских организациях составляет около 68%, что было рассчитано на основе доли затрат на иностранные программные продукты относительно общего объёма затрат. К таким ключевым инструментам относятся ERP, CAD/CAM/CAE, PLM, MES-системы, офисные пакеты, операционные системы, виртуализация, управление базами данных и другие цифровые технологии.

Структура импорта ИКТ-услуг по странам по странам в Россию за 2021 год (рисунок 2; расчеты НИУ ВШЭ по данным ФТС России, Банка России) иллюстрирует проблемы, которые могут существенно усугубиться в ближайшей перспективе. Так, основными импортерами цифровых технологий в виде услуг на российский рынок выступают «недружественные» страны, заинтересованные в усилении давления на российскую экономику и создании неблагоприятного инвестиционного климата. При этом сокращение эффективности цифровых технологий приведет к стагнации отраслей национального хозяйства и не позволит достичь стратегических целей национальной экономики.

Серьезный удар был нанесен по экспортно ориентированным IT-компаниям, которые вынуждены работать с зарубежными заказчиками и использовать иностранные программные продукты. В 2021 г. на данные компании приходилось свыше 70%: экспорта компьютерных услуг, а 1/3 российских IT-компаний работала исключительно на внешний рынок. В глобальном плане возможен сценарий наступления «цифровой изоляции» и отключения привычных сервисов для бизнеса и социума, что также скажется на показателях промышленного производства и сместит спрос на цифровые технологии в другую плоскость. Следовательно, надо уже сейчас детально подойти к глобальным перестановкам и быть готовым к реализации сложных сценариев, позволяющих исключить потенциальные возможности по разрушению экономического потенциала России и развала промышленного производства как одного из ключевых секторов национальной экономики. В то же время невозможно закрыть спрос предложением исключительно импортозамещения и через создание отечественных аналогов. Для повышения эффективности и ускорения внедрения цифровых технологий в бизнес-процессы промышленного производства следует обратить внимание на новые цепочки наднационального взаимодействия, поскольку ни одна страна не способна обеспечить себя в полном объеме цифровыми технологиями и разорвать технологические цепочки. Для решения проблем со спросом следует разработать новые цепочки и тем самым не допустить торможение цифровой трансформации в отраслях промышленности. При этом адаптация технологических и бизнес-процессов, поиск новых поставщиков и выстраивание логистических и интеллектуальных цепочек взаимодействия должны быть возложены не только на государство, но и предусматривать активное участие коммерческих структур, то есть промышленных предприятий, ориентированных на получение дохода от реализации своей продукции.

Анализ рынок технологий Индустрии 4.0 позволяет делать выводы касательно его непрерывного роста. Ключевыми трендами в промышленном производстве выступают следующие элементы: углубленный анализ данных; искусственный интеллект; стремление предприятий к интеграции всех решений с целью создания единого пространства данных; уход от поточного производства в сторону индивидуального и другие. Институциональные возможности создают условия для поддержания готовности к цифровым преобразованиям, что стало одним из ключевых направлений в обеспечении поступающей цифровой индустриализации технологически развитых экономик мира. Данные условия подтверждаются опытом таких стран, как США, Япония, Германия, Южная Корея, которые в рамках развития промышленного производства смогли успешно реализовать инициативы научно-технологического развития. Данные инициативы стали необходимым условием для создания собственных промышленных платформ, создания отечественных технологий, возвращения производства из зарубежных стран. Такая цифровая индустриализация стала возможно за счет институциональной поддержки, обусловившей высокий уровень готовности к цифровым преобразованиям [1].

Анализ ряда направлений социально-экономической сферы России позволил констатировать, что отечественная экономика находится на мировом уровне, а перспективы проникновения передовых инновационных и цифровых технологий являются весьма благоприятными при соответствующей рыночной конъюнктуре. С данными положениями согласны как российские, так и международные исследовательские компании. Отечественная промышленность является мощным локомотивом национальной экономики и создает значительный добавочный продукт. И есть разумные основания предполагать, что дальнейший прогресс с качественно новыми результатами на выходе вполне реален и в российской промышленности. Однако для получения реальных результатов следует изучить условия функционирования промышленного производства и выявить ключевые потребности в современных цифровых технологиях, способных обеспечить ускорение бизнес-процессов и повысить совокупную итоговую эффективность производственно-хозяйственной деятельности [1; 18].

Российская реальность в настоящий период переживает волнение, порождая как панические настроения, так и создавая комплекс возможностей совершенно нового качества. В таких условиях открываются в том числе и принципиально новые траектории для перехода на экономические отношения информационного века, которые невозможно представить без использования цифровых технологий, способных ускорить, удешевить и повысить уровень качества информации в хозяйственных системах. Ключевые параметры цифровой трансформации в российском сегменте осложняются неструктурированными бизнес-процессам в региональных промышленных кластерах. Отрасли промышленности конкурируют между собой на основе интеграции специфических бизнес-моделей с заданным уровнем технологической и цифровой зрелости, готовностью организаций к изменениям, особенностями формирования и использования информационных данных и другими параметрами. Данные тренды российской реальности формируют мощный и объемный по своему наполнению информационный пласт, являющийся следствием агрессивной внешней среды и высокого уровня рыночной неопределённости. В стратегическом плане промышленное производство должно обеспечить достижение эффективности за счет интеграции наиболее значимых цифровых инструментов, которые будут заложены в спросе на цифровые технологии, позволяя государству реализовывать стратегические мероприятия для его удовлетворения в полном объеме через институты развития и инструменты прямого и/или косвенного воздействия [5; 19; 20].

Обращаясь к статистике следует отметить, что российская промышленность заметно опережает другие отрасли национального хозяйства по масштабам внедрения цифровых технологий в своих хозяйственные процессы. По оценкам ИСИЭЗ НИУ ВШЭ и согласно данным Росстата, цифровая трансформация обеспечит дополнительный рост производительности труда в промышленности на 20,2% до 2030 г. (накопленным итогом). На рисунке 3 представлено использование цифровых технологий в промышленном производстве.

Заключение. В результате стоит отметить, что потребности в интеграции цифровых решений в промышленное производство будут и дальше возрастать, обуславливая спрос на конкретные цифровые технологии. В российском сегменте большинство руководителей промышленных производств согласны с утверждением, что цифровая трансформация влечет за собой гораздо больше возможностей, чем угроз. Ключевым барьером для удовлетворения спроса промышленности выступает серьезная нехватка финансовых ресурсов и высокая стоимость реализации цифровых проектов. Объективно сложилась ситуация, в которой комплекс рисков и ограничений не позволят использовать весь располагаемый потенциал отечественного рынка для максимизации эффективности производства. Разрешение препятствий перед полномасштабным внедрением на промышленных производствах цифровых технологий станет первым и самым действенным шагом к обеспечению устойчивого роста цифровых возможностей в расширенном объеме. Разрешение препятствий в виде низкого уровня автоматизации, отсутствия цифровых компетенций и низкой цифровой зрелости станет детерминирующим шагом к повышению результативности бизнес-процессов промышленности и приведению ее к уровню передовых с технологической позиции экономик. В дальнейшем планируется провести анализ спроса на цифровые технологии по отдельным национально значимым секторам экономики, а также выделить отрасли промышленности, которые дольше и сложнее других воспринимают достижения цифровой трансформации, выявить причины их консерватизма.

Список источников

1. Лепеш Г.В. Цифровая трансформация промышленного сектора экономики // ТТПС. 2022. № 2. С. 3-15.
2. Куликов Г.Г., Ризванов К.А., Петров Ю.Е. Системный подход к построению структуры организационно-функциональной модели цифрового моделирования производственных процессов // Вестник ЮУрГУ. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2018. № 2. С. 60-70.
3. Сорокожердьев В.В., Константиниди Х.А., Зинченко Н.В. Проблемы формирования и реализации стратегии развития современной России // Journal of Economic Regulation. 2018. № 4. С. 233-235.
4. Дмитриев Н.Д. Концептуальные основы интеллектуального перехода в промышленности // Проблемы глобального переустройства в контексте социально-экономического развития стран, регионов и сельских территорий: сборник конференции. 2021. С. 32-37.
5. Рулькова В.А. Применение современных цифровых технологий в промышленной цепочке производства // Век качества. 2018. № 4. С. 42-53.
6. Оборин М.С. Роль цифровых технологий в промышленном развитии региона // Вестник НГИЭИ. 2021. № 2. С. 113-123.
7. Косников С.Н., Золкин А.Л., Чистяков М.С. Современные информационные технологии в управлении персоналом. Краснодар: Новация Краснодар, 2022. 166 с.
8. Аликин И.Ю., Цуканова А.О., Дмитриева Н.В. Прогрессивные технологии ситуативного мерчендайзинга на региональном рынке розничной торговли // Инновации в управлении региональным и отраслевым развитием: сборник конференции. 2022. С. 6-9.
9. Родионов Д.Г., Дмитриев Н.Д., Дубаневич Л.Э. Построение эконометрической модели устойчивого развития промышленного предприятия // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 7-1. С. 61-71.
10. Леонтьева Л.С., Орлова Л.Н., Ван Ч.Л. Цифровые трансформации в предпринимательстве // Вестник Московского университета. Серия 21. Управление (государство и общество). 2019. № 2. С. 28-43.
11. Родионов Д.Г., Алферьев Д.А. Устойчивость оптимального плана производства инновационной продукции промышленного предприятия // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2020. № 5. С. 106-119.
12. Ильченко С.В., Кубарский А.В., Храмцова Ю.А. Инновационные методы принятия управленческих решений на производстве // E-Scio. 2022. № 5. С. 490-501.
13. Ильченко С.В., Кубарский А.В., Храмцова Ю.А. Система ключевых показателей эффективности как инструмент совершенствования оплаты труда // E-Scio. 2022. № 5. С. 190-199.
14. Воробьева М.А. Анализ и перспективы развития политики импортозамещения в РФ // Ключевые позиции и точки развития экономики и промышленности: наука и практика: сборник конференции. 2022. С. 108-111.
15. Попова Е.М. Влияние санкций на пищевую промышленность в рф: предполагаемые тенденции развития отрасли // Ключевые позиции и точки развития экономики и промышленности: наука и практика: сборник конференции. 2022. С. 338-342.
16. Баурина С.Б. Технологии будущего: умные производства в промышленности // Вестник РЭА им. Г. В. Плеханова. 2020. № 2. С. 123-132.
17. Цифровая трансформация: ожидания и реальность / Высшая школа экономики. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2022. 221 с.
18. Цифровизация экономических систем: теория и практика: монография / под ред. А.В. Бабкина. СПб: Политех-Пресс, 2020. 796 с.
19. Перминова О.М., Лобанова Г.А., Кулябин С.С., Файзуллин Р.В., Харитонова Н.Н. Моделирование бизнес-процессов в региональном промышленном кластере. Ижевск: Парацельс-Принт, 2016. 76 с.
20. Файзуллин Р.В., Давлетова Р.С., Коловертнов Р.А. Влияние внешней среды на стратегическое планирование развития промышленного предприятия // Экономика и предпринимательство. 2013. № 7. С. 519-522.

References

1. Lepesh G.V. Digital transformation of the industrial sector of the economy // TTPS. 2022. No. 2. pp. 3-15.
2. Kulikov G.G., Rizvanov K.A., Petrov Yu.E. A systematic approach to building the structure of the organizational and functional model of digital modeling of production processes // Bulletin of SUSU. Series: Computer technology, control, radio electronics. 2018. No. 2. pp. 60-70.
3. Sorokozherdyev V.V., Konstantinidi H.A., Zinchenko N.V. Problems of formation and implementation of the development strategy of modern Russia // Journal of Economic Regulation. 2018. No. 4. pp. 233-235.
4. Dmitriev N.D. Conceptual foundations of intellectual transition in industry // Problems of global restructuring in the context of socio-economic development of countries, regions and rural territories: conference proceedings. 2021. pp. 32-37.
5. Rulkova V.A. Application of modern digital technologies in the industrial production chain // The age of quality. 2018. No. 4. pp. 42-53.
6. Oborin M.S. The role of digital technologies in the industrial development of the region // Bulletin of the NGIEI. 2021. No. 2. pp. 113-123.
7. Kosnikov S.N., Zolkin A.L., Chistyakov M.S. Modern information technologies in personnel management. Krasnodar: Novation Krasnodar, 2022. 166 p.
8. Alikin I.Yu., Tsukanova A.O., Dmitrieva N.V. Progressive technologies of situational merchandising in the regional retail market // Innovations in regional and industry development management: conference proceedings. 2022. pp. 6-9.
9. Rodionov D.G., Dmitriev N.D., Dubanevich L.E. Construction of an econometric model of sustainable development of an industrial enterprise // Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. 2021. No. 7-1. pp. 61-71.
10. Leontieva L.S., Orlova L.N., Van Ch.L. Digital transformations in entrepreneurship // Bulletin of the Moscow University. Episode 21. Management (state and society). 2019. No. 2. pp. 28-43.
11. Rodionov D.G., Alferyev D.A. Stability of the optimal plan for the production of innovative products of an industrial enterprise // Scientific and Technical Bulletin of St. Petersburg State Polytechnic University. Economic sciences. 2020. No. 5. pp. 106-119.
12. Ilchenko S.V., Kubarsky A.V., Khramtsova Yu.A. Innovative methods of managerial decision-making in production // E-Scio. 2022. No. 5. pp. 490-501.
13. Ilchenko S.V., Kubarsky A.V., Khramtsova Yu.A. System of key performance indicators as a tool for improving remuneration // E-Scio. 2022. No. 5. pp. 190-199.
14. Vorobyeva M.A. Analysis and prospects for the development of import substitution policy in the Russian Federation // Key positions and points of economic and industrial development: science and practice: conference proceedings. 2022. pp. 108-111.
15. Popova E.M. The impact of sanctions on the food industry in the Russian Federation: prospective trends in the development of the industry // Key positions and points of development of the economy and industry: science and practice: conference proceedings. 2022. pp. 338-342.
16. Baurina S.B. Technologies of the future: smart manufacturing in industry // Bulletin of the REA named after G. V. Plekhanov. 2020. No. 2. pp. 123-132.
17. Digital transformation: expectations and reality / Higher School of Economics. Moscow: Publishing House of the Higher School of Economics, 2022. 221 p.
18. Digitalization of economic systems: theory and practice: monograph / edited by A.V. Babkin. St. Petersburg: Polytech-Press, 2020. 796 p.
19. Perminova O.M., Lobanova G.A., Kulyabin S.S., Fayzullin R.V., Kharitonova N.N. Modeling of business processes in a regional industrial cluster. Izhevsk: Paracelsus-Print, 2016. 76 p.
20. Fayzullin R.V., Davletova R.S., Kolovertnov R.A. The influence of the external environment on the strategic planning of the development of an industrial enterprise // Economics and entrepreneurship. 2013. No. 7. pp. 519-522.

Для цитирования: Афанасьев А.А., Проворова И.П., Файзуллин Р.В. Спрос промышленного производства на цифровые технологии: глобальные тренды и российская реальность // Московский экономический журнал. 2022. № 10. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2022-7/

© Афанасьев А.А., Проворова И.П., Файзуллин Р.В., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 10.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 338.24:331.44

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_10_568

STRATEGIES OF CYBERLOAFING AND PHUBBING WHICH AFFECT WORKPLACE DIGITAL TRANSFORMATION

СТРАТЕГИИ КИБЕРПРОСТРАНСТВА И ФАББИНГА, ВЛИЯЮЩИЕ НА ЦИФРОВУЮ ТРАНСФОРМАЦИЮ РАБОЧЕГО МЕСТА

Dmitriev Nikolay D., Assistant, Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0282-1163, dmitriev_nd@spbstu.ru

Samrat Ray, Doctor of Business Administration, Sunstone Eduversity (Gurgaon, India), Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9845-2974, samrat.ray@sunstone.edu.in, samratray@rocketmail.com

Tanusree Chakraborty, Doctor of Philosophy (Psychology), Professor, Administrative Staff College of India (Hyderabad, India), ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0322-3990, tannu2677@gmail.com

Дмитриев Николай Дмитриевич, ассистент, ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0282-1163, dmitriev_nd@spbstu.ru

Самрат Рэй, доктор делового администрирования, Санстоун Эдуверсити (Гургаон, Индия), ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», ORCID: https://orcid.org/0000-0002-9845-2974, samrat.ray@sunstone.edu.in, samratray@rocketmail.com

Танусри Чакраборти, доктор философии (психологии), профессор, Колледж административного персонала Индии (Хайдарабад, Индия), ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0322-3990, tannu2677@gmail.com

Abstract. In today’s difficult times, such as the COVID-19 pandemic, which made hybrid workplace a casual approach moving away from traditional workplace dynamics; there has been negative dimensions to dynamic approaches to how people behave in various circumstances which may impact managerial and economic turnarounds in various dimensions globally. The intellectual capabilities of business process restructuring make it possible to form digital competitiveness through the rational use of human capital. Strategic cyberloafing and phubbing have increased globally while jumping into the bandwagon of digitally innovating how and when ‘Fortune 500’ companies work and create agility. The purpose of this study is to understand the nature of cyberloafing in academia and industry. This study is a pilot research project to analyze and create a policy towards understanding behavioral aspects of both the cyberloafing and phubbing activities which directly impacts how global corporations and human actions are shaped and can create sustainability and managerial efficiency across various psychological dimensions. The study has employed three different methods of data collection, Interview Experimentation, and questionnaires. As a result, it was concluded that all the questionnaire items demonstrated high degree of internal consistency and factors can be used for further analysis. From an economic point of view, this study will assess the impact of distractions among employees and students, which in the future will provide an opportunity to identify specific measures to overcome them and prevent a decrease in the productivity of subjects in the workplace.

Аннотация. В сегодняшние трудные времена такие как пандемия COVID-19, которая превратила гибридное рабочее место в случайный подход, отходящий от традиционной динамики рабочего места; динамические подходы к тому, как люди ведут себя в различных обстоятельствах, имеют негативные аспекты, которые могут повлиять на управленческие и экономические изменения в различных измерениях по всему миру. Интеллектуальные возможности реструктуризации бизнес-процессов позволяют формировать цифровую конкурентоспособность за счет рационального использования человеческого капитала. Стратегическое киберпространство и фаббинг расширились во всем мире, одновременно внедряя цифровые инновации в то, как и когда компании из списка Fortune 500 работают и создают гибкость. Цель этого исследования — понять природу киберпространства в академических кругах и промышленности. Это исследование является пилотным исследовательским проектом по анализу и разработке политики, направленной на понимание поведенческих аспектов как киберпространства, так и фаббинга, которые непосредственно влияют на то, как формируются глобальные корпорации и человеческие действия, и могут обеспечить устойчивость и эффективность управления в различных психологических измерениях. В исследовании использовались два различных метода сбора данных: экспериментальное интервью и анкетирование. В результате был сделан вывод, что все пункты анкеты продемонстрировали высокую степень внутренней согласованности, и факторы могут быть использованы для дальнейшего анализа. С экономической точки зрения данное исследование позволит оценить влияние отвлекающих факторов среди сотрудников и студентов, что в будущем даст возможность определить конкретные меры по их преодолению и предотвращению снижения производительности испытуемых на рабочем месте.

Keywords: cyberloafing, phubbing, hybrid workplace, behavioral economics, competitive advantage, human capital, intellectual economy

Ключевые слова: киберпространство, фаббинг, гибридное рабочее место, поведенческая экономика, конкурентное преимущество, человеческий капитал, интеллектуальная экономика

1. Introduction

Information technology has become so very imperative today that firms have invested massively on it. The presence of computers and information and communication technology (ICT) at work has resulted in increased productivity among employees. A significant part of the information background of a product, enterprise or brand is formed by their consumers, competitors or partners on the Internet, which considerably increases its accessibility and spread. However, the information space allows employees to use it for non-work-related activities, which is a common counterproductive behavior in the workplace. Just as in one side it is a great boon to the workplace, on the other hand, it has created new ways in which an employee can slack off at work, which is why ICT is believed to have dark sides [1; 2]. Organizations are concerned that, it has lead to sub-optimum utilization of resources and wastage of time. ICT has given employees the scope to connect with the outside world even when they are at work. So, the biggest challenge is how the employee manages his time in the overlapping boundaries of work and personal space [3].

Among the dark sides of ICT, one of the majorly resulting deviant workplace behavior is cyberloafing (CL). CL is not hacking or spreading computer virus. Personal computers, using telecommuters are excluded from the definition of CL. However, if CL is defined based on company policy, then it would be almost impossible to observe its influence in companies that have liberal internet usage policies. Making the definition of CL independent of company policy preserves the relationship between CL and task performance. CL occurs when an employee uses any type of computer device, desktop, cell-phone or work on other activities that his/her primary supervisor would not consider being job-related [4].

Dangerous and inappropriate usage of smartphone can be predictors of CL. CL is possible through personal cell phones and tablets; and that is the major concern of the day because employees are subjected to ‘bring-your-own-device’ and are not under continuous organizational monitoring. The immediate supervisor is the one who determines what constitutes CL. Smartphone users are continuously on LinkedIn, e-mails, Google, Facebook, Twitter and WhatsApp, because such is the requirement in the current times. Now for an example, the Library Learning WhatsApp group of an institute or the Academic Learning WhatsApp groups of a student communicates through WhatsApp. So present day workspace demands people to be engaged with smart devices; but at the same time it needs to be ensured that the engagement is purely work related.

CL has been variously studied by scholars and it is considered as the dark side of ICT, as it hampers productivity [5], has problems of security of information [6], and also impacts employee health [7]. Scholars have also tried to answer whether CL has only the dark sides or employees engage in CL because of some positive gains that enhances work commitment [8]. There is a contradictory opinion among scholars with respect to dark and bright sides of ICT usage for non-work-related matters at work. However sincere and committed task performers would never spend more time on unrelated sites. Thus, a clear understanding and guideline by respective organizations should be laid, so as to define, what is CL. Researches reveal that individuals with higher level of conscientiousness has lesser inclination to engage in CL behavior [9].

The importance of intangible assets is difficult to overestimate, and cyberspace is also a process of intellectualization and allows to rapidly reproduce intangible assets, influencing the human capital of the enterprise. The business is forced to invest a sufficient amount of money to ensure effective functioning, however, it is necessary to calculate this efficiency, for example, by calculating the intellectual leverage [10]. Understanding of CL, task performance and job requirement, would help company decision makers to make informed decisi ons on tradeoffs of different CL or internet usage policies. Organizations should consider adopting policies that are task specific. Ahmad and Jamaluddin [11] asserts that CL could be influenced by an individual’s age, sex, conscientiousness and also perception of organizational justice. If an activity is found to lower task performance it’s for sure a restrictive policy.

Phubbing is another concept which is finding interest among scholars these days. Phubbing is the process of getting attracted to smartphones even in the presence of other people in a social situation [12] and this is turn pull people apart, through the aim of ICT is to bring people together. As Chotpitayasunondh and Douglas [13] posits, phubbing has become an everyday norm now. The biggest difficulty of research in CL in the present-day context is the blurred nature of personal and professional time in an employee’s life. There is a blurred border and vagueness of home-office demarcation. Few things are very common like the emails, adult sites, online shopping, and other data browsing. People often take small breaks between work time, with an intention to recharge energy and concentrate back on work. Still the question remains, can CL truly recharge? Lim and Chen [4] had compared it with brief coffee breaks when the employee gains back energy and in that sense CL is a benefit. It cannot be ignored that too many of such coffee breaks implies stealing company time. This is parallel to more serious drain on company resources or economic security (for example, slower network performance or computer viruses).

To obtain maximum efficiency from the personnel at the enterprise, it is necessary to consider the human factor and the needs of a modern person. CL is a good way of relieving some work stress. Technological interventions against CL could be effective but may be perceived as an invasion to their privacy. In practice, CL correlates with employee happiness. But how can CL determine the employee’s intentions towards CL? Besides, CL is considered as a concern at workplace, yet it cannot be denied that computer and internet access has expanded in multiple times in academics as well as industry. To this effect, not many studies have been conducted in educational environment.

Reportedly, distractions in classrooms have increased in recent years. What could be the possible impact of CL in workplace? On an assumption basis it can be linked to attention shifts and cognitive overload; on the contrary it might also train multitasking. The immediate neighbors of the employees might also get affected by CL. However, CL and smartphone addictions can lead to disengagement, lack of motivation, too much of information, being careless at work and easy CL through smartphones could become a habit and lead to loss in productivity for companies. Such conditions directly affect the intellectual potential of the enterprise, which increases the relevance of managing CL processes to achieve economic success.

With this background the purpose of the present study to understand the nature of CL in academics and industry. To achieve the goal, we study the role of conscientiousness in determining CL behavior; we study if predisposing factors (self-efficacy, attitude, conscientiousness and organizational control) are responsible for CL behavior; we explore whether conscientiousness moderate the relation between predisposing factors and CL behavior; and finally we study are cyberloafers also phubbers. From an economic point of view, this study will assess the impact of distractions among employees and students, which in the future will provide an opportunity to identify specific measures to overcome them and prevent a decrease in the productivity of subjects in the workplace. If we consider the context of classroom learning, the influence of CL can negatively affect the quality of human resources and will not allow for the reproduction of intellectual capital necessary for incoming economic development in the modern world, where people and digital transformation processes are the determining elements

2. Literature review

States and enterprises strive for digital leadership, which allows subjects to obtain combinatorial effects and rationally allocate limited financial resources. However, the prediction of digital transformation is significantly limited by the human factor and the behavior of individual individuals in the information space [14]. In the context of the revolutionary transformation of modern civilization and the strengthening of network thinking, there is a fair convergence of digitalization into everyday reality. There is an increasing need to create favorable conditions for life, human improvement in terms of improving moral, ethical, psychological and intellectual qualities [14]. For the purpose of this study, the extant literature has been explored. There is a wide range if results coming from various categories of research that helped to understand the gaps in research and frame the current research.

Baturay and Toker [15] studied the impact of demographics on cyerloafing behaviors in educational settings and found: (1) males cyberloaf more than females, (2) Internet browsing experts use cyberloaf more than new users, (3) Regular users of internet cyberloaf more than people using internet occasionally, (4) it is also seen that male CL diminishes as social behaviors get more regulated, (5) CL happens either in the need to reduce stress, to increase happiness at work or in search of higher earnings and higher status or simply engaging in internet activities. In another study by Derin and Gokce [16], it has been revealed that there is a weak positive impact of cyberloafing on innovative work behavior.

In another study, Akbulut et al. [17] found that employees exceeded students in terms of the impression management section of social appeal. Nevertheless, dissimilar style of CL highlighted diverse patterns in individual comparisons. The review of literature has also indicated certain behaviors in information technology that is considered as CL are, (i) receiving personal email, (ii) visiting non-work-related websites, (iii) visiting news websites, (iv) checking personal emails, (v) sending personal emails, (vi) instant messaging (phubbing),(vi) visiting sports website and checking results, (vii) Visiting entertainment websites, (viii) engaging in online shopping, (ix) job searches and looking for employment opportunities, (x) engaging in online games.

Garrett and Danziger [18] reports that Higher education, high status jobs, high earning is positively correlated to CL. In a study by Derin and Gokce [16], on relationship between CL and innovative work behavior, 152 employees of Malatya University filled the survey. The survey results showed that though weak, there is a positive correlation between CL and innovative work behavior of employees. Innovative work behavior is defined as work role, conscious creation, promotion and implementation of new ideas to benefit the organization. This behavior of CL is believed to have a positive effect on innovation work behavior and should not be considered as CL. Often while surfing internet on relevant work-related sites, users/ surfers can migrate to other unrelated sites, that is the challenge. WhatsApp use and engagement in a recent study has been found to be beneficial for well-being [3; 12].

The contrarian view to CL considers that CL might affect the system negatively due to (i) the inability to meet deadlines, (ii) leaving the workplace and completing less work, (iii) incomplete work obligation, (iv) spending less time spent on work done and (v) consumption of company’s time and other members’ time in unproductive work. Quite relevant to this, in a study, it was found that cyberloafing fulfills the standards of withdrawal behavior, by reducing the time consumed by the employee at work than what is predicted by the organization [19]. While trying to relate with stress factors, a study revealed that both aspects of cyberloafing (activities and behaviors) bear considerable impact on job burnout among knowledge workers. However, the study also reveals that cyberloafing ‘behaviors’ is a stronger forecaster of job burnout than cyberloafing ‘activities’ [20].

Furthermore, one study identifies that stress, cyber loafing and smartphone addiction has a strong influence upon each other. Stress influences cyber loafing and smartphone addiction, while cyberloafing has a crucial impact upon smartphone addiction. Cyberloafing is affected by social support in a modest but prominent manner. Nevertheless social support has no noteworthy outcome on stress [21]. As conscientiousness has been found to predict CL, another similar study finds a negative correlation between CL and dimensions of organizational commitment [22]. While relating personality traits and cyberloafing, in a study by [23] it was found that conscientiousness, emotional stability, and the occurrence of an Internet usage policy are negatively correlated with cyberloafing whereas extroversion has a noteworthy affirmative relationship with cyberloafing. Kim et al. [2] identified that individuals high in conscientiousness cyberloaf less when they observe an enhanced level of organizational justice. Additionally found individuals with high level of conscientiousness cyberloaf less frequently, when they experience a lesser degree of psychological empowerment.

The change in consumer behavior in the context of the pandemic and the transition of traditional human processes to online has also affected the workers of enterprises, who are also forced to ensure the transition to the Internet to interact with consumers, which is confirmed by sociological research. However, this practice increases the negative attitude towards the use of modern telecommunications and the behavior of subjects in cyberspace [24]. It is noted that such factors began to influence not only the functionality of enterprises, but also the development of regional competitiveness; since the basis of socio-economic development at any level is a person whose effective activity reflects the level of his human capital. Digitalization affects the competencies, human qualities and behavior of individuals in a market economy, creating a management basis for using certain characteristics of human capital in building strategies for sustainable growth with an increased value of innovation. Accounting for such parameters is possible with the help of index models [25; 26].

At the same time, it is necessary to understand the negative factors of people’s behavior in the information space, adversely affecting the intellectual development of the company and reducing productivity. Unfortunately, from an economic perspective, such elements are not sufficiently elaborated in the scientific literature, which opens up opportunities to find points of interdisciplinary research through combining works from economics, psychology, sociology and education to create a new human resource management apparatus at the enterprise and develop training methods aimed at maximizing the intellectual efficiency of human resources and reducing the negative impact of CL.

3. Method

Research questions: After studying the extant literature and understanding the variables studied, and the research gap thereafter, the following research questions have been developed.

1. Which type of CL behaviors are performed in classroom and at workplace in the new cyberspace?
2. Do people’s CL behavior change from campus to workplace?
3. Does conscientiousness matter in order to determine CL behavior?
4. Are predisposing factors responsible for CL behavior?
5. Does conscientiousness moderate the relation between predisposing factors and CL behavior?
6. Are cyberloafers also phubbers?

Sample: In the present study, a total of 475 respondents, from academics 250 students, from Industry 225 employees from knowledge industry, proportionately male and female were employed for data collection purpose. Data collection was done through data triangulation method- Questionnaires, Interview and experiment. The timeline for data collection was from April to November 2018.

Tools: The study has employed three different methods of data collection, Interview

Experimentation, and questionnaires. Indicator items were prepared after studying the literature and speaking with experts. Face validity of the items were tested by the experts. Items that received 85% or more approval were retained for the study. Few items were revised in the light of experts’ comments. The scale was of 70 items, 5-point Likert scale. The reported reliability value of the scale has been found to be 0.86. To make sure the dimension and reliability of the constructs used in the current study, we conducted a factor analysis, conducted an item-to-total correlation, and computed Cronbach alpha tests. Factor loading of items were found to be higher than 0.7 (0.708 ~ 0.934), all item-to-total correlation coefficients < 0.5, and all Cronbach’s α of all factors were found to be < 0.8 (0.821 ~ 0.937). So that we can conclude that all of the questionnaire items demonstrated high degree of internal consistency and factors can be used for further analysis.

4. Results

From the data collected and the analysis done therein, the following results have been obtained and discussion have been made thereof (table 1).

The next section of the study attempts to answer the research questions. The first research question, with respect to which type of CL behaviors are performed in classroom and at workplace in the new cyberspace, the following table shows the frequency distribution of each cyberloafing behavior and the difference between each behavior in classroom and workplace. Among all the behaviors identified, significant difference has been found with respect to, email checking, news reading, visiting matrimonial sites, visiting gambling sites, online shopping and visiting financial product related sites (table 2; figure 1).

RQ 1: Which type of CL behaviors is performed in classroom and at workplace in the new cyberspace?

RQ 2: Do people’s CL behavior change from campus to workplace?

To answer this research question, Paired ‘t’ was conducted on the cyberloafing behavior of employees who passed out from B-schools and were employees at the time of data collection. Data was collected in two phases, 7 months difference post-employment. The results show there is significant difference with respect to cyberloafing behavior in classrooms and workplace (table 3).

RQ 3: Does conscientiousness matter in order to determine CL behavior?

To answer this research question, the whole sample (N=475) irrespective of academics and industry affiliation were divided in terms of high and low conscientiousness score. Especially for this part of the research, 9 items of Big Five Personality Inventory were administered on the sample. The overall scores were divided into high and low CL scores. T-test run on upper and lower 25% score. No significant difference was found by t-test CL M1= CL M2 (table 4).

To answer the RQ 4 & 5, Regression analyses were done. The following table reports the results (table 5).

RQ 6: Are cyberloafers also phubbers?

The term «phubbing» represents the act of snubbing someone in a social setting by concentrating on one’s phone instead of talking to the person directly. To answer this research question, an experiment was conducted. The subjects consisted of 20 classroom students and 20 employees. Those with high and low CL scores were employed. The group was engaged in a dyadic task of solving a moderate level mini case study; after the completion of the solving the questions at the end of the case study, a Post task feedback was taken from partners in the paired group. The study found that, Low Cyberloafers (LCL) was reported to be looking at their phones by at least 2 times lesser than High Cyberloafers (HCL). HCL were reported chuckling and smiling in between. LCL reported greater satisfaction with the companionship of their partners during the task. On a mini quiz LCL were found to correctly answer questions on minute details of the case 30% more than HCL. In HCL group 10/20 as compared to 16/20 LCL group could recall all the names of the characters in the case post 1 hour of the experimental session.

5. Discussion and conclusion

RQ 3: Does conscientiousness matter in order to determine CL behavior?

Digital transformation covers more and more spheres of life, having a direct impact on various aspects of the development of the whole society. For example, in the article [27] examines the impact of digital technologies and digital space on public administration. It is noted that the use of digital technologies helps to take “proactive” measures in accordance with external challenges, objective data and public opinion. The article [24] notes the ambiguous side of the use of digital technologies for the consumer sector and examines possible negative aspects of their application that adversely affect customer loyalty to business. The correlation of the formation of individual qualities and competencies of an individual with the influence of cyberspace is becoming stronger every year, however, it depends on situational factors, which was investigated by [23]. In the article [20] it is noted that for intelligent personnel, the unreasonable use of cyberspace leads to burnout at work, therefore, there is a decrease in productivity. At the same time, this fact may affect knowledge workers at enterprises, in the field of education and civil servants.

The global COVID-19 pandemic has led to the self-isolation of people and the transformation of many economic and social processes into an electronic version, thereby contributing to the digitalization of all spheres, which was discussed in great detail by [28]. In particular, a fuzzy-multiple approach was used to assess information capital, which can also be used when analyzing the impact of the information space on the activities of employees of the enterprise. Until recently, there were certain difficulties in assessing the impact of cyberspace and the use of information for non-working purposes during working hours, which was noted in the article [11]. However, in modern conditions, it is possible to make accurate calculations to assess the counterproductive behavior of subjects in the workplace and prevent a decrease in worker productivity.

CL is one of the most common ways to cope up with the excessive stress that jeopardize both employees and workplace and students in classrooms. The process of CL that they resort to; to overcome this stress gradually increases their getting overly attuned to their smartphones. The study has majorly found that almost 100% of the respondents reported that they cyberloaf in some ways. In the new cyberspace, both campus and workplace experience CL, the two groups differ only on certain areas. There is a significant difference between mean campus and workplace CL behavior, workplace CL found to be more in nature. Conscientiousness not found to directly differentiate CL behavior, but interestingly enough, conscientiousness has been found to moderate the impact of overall predisposing behavior on cyberloafing. And cyberloafers could be phubbers as well. On the other hand, CL can happen in a workplace because many people find their work boring and less engaging. The first step in overcoming/reducing CL in workplace is to keep employees engaged and assign them meaningful work.

The question that comes to mind therefore is whether CL is negative, counterproductive or benign. In a research study of 463 non-instructional university personnel, it was found that employees who reported a relatively low workload were more likely to feel bored and use the internet recreationally at work. CL in a common phenomenon in educational setting as well. Since this current study has also engaged educational settings, it is possible that use of internet could have been for lecture preparation, research paper writing, case-study preparation and could be academics related. Students are found to engage in irrelevant activities during class [2].

Smartphones have greatly reduced the need for employees to use company computers/Internet access for personal matters, also making it harder for companies to restrict or track workers’ internet activity. Under such circumstances, CL has some positive effects for the organization. This might lead to innovative work behavior. In the study [13] aspects that allow people to interact with other people and the information space in a social setting were also confirmed, however, there is a high probability of phubbing during social interaction, which leads to negative externalities. So, in a social situation, it is necessary to focus on interpersonal communication, and not on communication on the phone. Such psychological prerequisites are an important condition for improving the efficiency of workers’ interaction with the information space.

We are in an era, where it is next to impossible to restrict the use of internet through ‘bring your own device’ at classrooms and offices. The Internet and digitalization cover all spheres of the state [29], business and society [8]. But it is definitely to be considered, how much can this be permissible. Managers and companies should work toward implementing acceptable internet use policy. A reasonable balance between some personal web usage and work needs to be adopted. Some web browsing should be allowed as a coping strategy against work stress. Informing the staff about what is an acceptable level of personal internet use and what constitutes unacceptable behaviour is important. Cyberloafing thus, is also a means of withdrawal from the regular activities. It thus, alleviates the time exhausted by the employee at work than what is asked for by the organization. [19]. This cyberloafing behaviour can be linked to the Theory of Planned Behaviour, which puts forth the fact that cyberloafing is caused by three previous experiences subjective social norms, cyberloafing attitudes, and professed behavioural control, which are mediated all along by the desire to connect to cyberloafing. Overuse should be monitored, followed by percussions. Blocks should be removed at intervals. Surveillance software to track employees’ Internet activity should report weekly/monthly about the person’s CL. Screening tests for recruitments needs to be revisited. If used as a coping strategy, it calls for a diagnosis of stress too.

Future research Directions: The present study opens a few question doorways that need to be answered. Future studies in this line can be conducted on- Whether we should call CL illegal anymore? What is the HR team’s take on this? What screening techniques should be in place for personality tests during recruitment? What is the role of individual’s attitude regarding CL and phubbing? What would work the best, positive or negative reinforcement? Is a hi-tech academia contributing to workplace CL? What is the role of all these activities in increasing the quasi-rental income of the organization?

Примечание: Данная статья является расширенной версией исследования, ранее опубликованным коллективом из Индии на конференции [30].

References

1. Konnikov, E., Konnikova, O., Rodionov, D., & Yuldasheva, O. (2021). Analyzing natural digital information in the context of market research. Information (Switzerland), 12(10), 387. https://doi.org/10.3390/info12100387
2. Kim, K., del Carmen Triana, M., Chung, K., & Oh, N. (2016). When do employees cyberloaf? An Interactionist perspective examining personality, justice, and empowerment. Human Resource Management, 55(6), 1041–1058. https://doi.org/10.1002/hrm.21699
3. Fujimoto, Y., Ferdous, A. S., Sekiguchi, T., & Sugianto, L. F. (2016). The effect of mobile technology usage on work engagement and emotional exhaustion in Japan. Journal of Business Research, 69(9), 3315–3323. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.02
4. Lim, V. K., & Chen, D. J. (2012). Cyberloafing at the workplace: gain or drain on work? Behaviour & Information Technology, 31(4), 343–353. https://doi.org/10.1080/01449290903353054
5. Ahmad, A., & Omar, Z. (2013). Abusive supervision and deviant workplace behavior: The mediating role of work-family conflict. The Journal of Human Resource and Adult Learning, 8(2), 124.
6. Hu, Q., West, R., & Smarandescu, L. (2015). The role of self-control in information security violations: Insights from a cognitive neuroscience perspective. Journal of Management Information Systems, 31(4), 6–48. https://doi.org/10.1080/07421222
7. Sonnentag, S., Reinecke, L., Mata, J., & Vorderer, P. (2018). Feeling interrupted — Being responsive: How online messages relate to affect at work. Journal of Organizational Behavior, 39(3), 369–383. https://doi.org/10.1002/job.2239
8. Syrek, C. J., Kühnel, J., Vahlehinz, T., & Bloom, J. D. (2017). Share, like, twitter, and connect: Ecological momentary assessment to examine the relationship between nonwork social media use at work and work engagement. Work & Stress, 32(3), 209–227. https://doi.org/10.1080/02678373.2017.1367736.
9. Abidin, R., Abdullah, C. S., Hasnan, N., & Bajuri, A. L. (2014). The relationship of CL behavior with big five personality traits. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 8(12), 61–66.
10. Dmitriev, N., Zaitsev, A., & Goncharova, N. (2020). Development of an intellectual leverage concept as a way to assess effectiveness of investments in human resources. Proceedings of the European Conference on Knowledge Management, 186–194. https://doi.org/10.34190/EKM.20.120
11. Ahmad, Z., & Jamaluddin, H. (2009). Employees’ attitude toward cyberloafing in Malaysia. Proceedings of the 12th IBIMA Conference, 409–418.
12. Turkle, S. (2011). Alone together: Why we expect more from technology and less from each other? Basic Books (New York, USA).
13. Chotpitayasunondh, V., & Douglas, K. M. (2016). How “phubbing” becomes the norm: The antecedents and consequences of snubbing via smartphone. Computers in Human Behavior, 63(October), 9–18. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.05.018
14. Vlasova, N. V., Kuznetsov, D. V., Mehdiev, S. Z., Timofeeva, E. S., & Chistyakov, M. S. (2021). Information Technologies in the Context of Forming the Synergy of Post-industrial Consciousness and Digital Economy. In Lecture Notes in Networks and Systems (Vol. 198), 1241–1247. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69415-9_135
15. Baturay, M. H., & Toker, S. (2015). An investigation of the impact of demographics on cyberloafing from an educational setting angle. Computers in Human Behavior, 50(September), 358–366. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.03.081
16. Derin, N., & Gökçe, S. G. (2016). Are cyberloafers also innovators?: A study on the relationship between cyberloafing and innovative work behavior. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 235(November), 694–700. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.11.070
17. Akbulut, Y., Dönmez, O., & Dursun, Ö. Ö. (2017). Cyberloafing and social desirability bias among students and employees. Computers in Human Behavior, 72(July), 87–95. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.02.043
18. Garrett, R. K., & Danziger, J. N. (2008). On cyberslacking: Workplace status and personal Internet use at work. CyberPsychology & Behavior, 11(3), 287–292. https://doi.org/10.1089/cpb.2007.0146
19. Askew, K., Buckner, J. E., Taing, M. U., Ilie, A., Bauer, J. A., & Coovert, M. D. (2014). Explaining cyberloafing: The role of the theory of planned behavior. Computers in Human Behavior, 36(July), 510–519. https://doi.org/10.1016/J.CHB.2014.04.006
20. Aghaz, A., & Sheikh, A. (2016). Cyberloafing and job burnout: An investigation in the knowledge-intensive sector. Computers in Human Behavior, 62(September), 51–60.
21. Gökçearslan, Ş., Uluyol, Ç., & Şahin, S. (2018). Smartphone addiction, cyberloafing, stress and social support among university students: A path analysis. Children and Youth Services Review, 91(August), 47–54. https://doi.org/10.1016/j.childyouth.2018.05.036
22. Niaei, M., Peidaei, M. M., & Nasiripour, A. A. (2014). The relation between staff cyberloafing and organizational commitment in organization of environmental protection. Kuwait Chapter of Arabian Journal of Business and Management Review, 3(7), 59–71. https://doi.org/10.12816/0018272
23. Jia, H., Jia, R., & Karau, S. (2013). Cyberloafing and personality: The impact of the Big Five traits and workplace situational factors. Journal of Leadership & Organizational Studies, 20(3), 358–365. https://doi.org/10.1177/1548051813488208
24. Chkalova, O., Bolshakova, I., Kopasovskaya, N., Mukhanova, N., & Gluhov, V. (2020). Transformation of online consumer behavior under the influence of the pandemic and the development of telecommunications. In Lecture Notes in Computer Science: Vol. 12526 LNCS. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65729-1_29
25. Kichigin, O., & Gonin, D. (2020). Human capital as a catalyst for digitalization of regional economy. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 940(1), 163913. https://doi.org/10.1088/1757-899X/940/1/012030
26. Zaytsev, A., Talerchik, S., & Dmitriev, N. (2021). Evaluating rental factors of innovation sustainability in Russian regions using index methods. Montenegrin Journal of Economics, 17(2), 93–103. https://doi.org/10.14254/1800-5845/2021.17-2.8
27. Rakhmeeva, I. I. (2019). The digitalization in the service the asessment of regulatory legal acts. Proceedings of the 1st MTDE 2019 (Yekaterinburg, Russia), 178–181. https://doi.org/10.2991/mtde-19.2019.34
28. Rodionov, D., Zaytsev, A., Konnikov, E., Dmitriev, N., & Dubolazova, Y. (2021). Modeling changes in the enterprise information capital in the digital economy. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 7(3), 166. https://doi.org/10.3390/joitmc7030166
29. Ivanova, M., & Putintseva, N. (2020). Approaches to evaluation of digital transformation of government: Comparative analysis of indicators in the central and eastern european countries. PervasiveHealth: Pervasive Computing Technologies for Healthcare, 14, 1–8. https://doi.org/10.1145/3444465.3444508
30. Tanusree, C., Nandita, M. & Nandita, M. (2019). Cyberloafing and Phubbing: Dynamics across Internet Users in Campus and Workplace. Advances in Global Business Research, 16(1), 1380–

Для цитирования: Dmitriev N.D., Ray S., Chakraborty T. Strategies of cyberloafing and phubbing which affect workplace digital transformation // Московский экономический журнал. 2022. № 10. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2022-6/

© Dmitriev N.D., Ray S., Chakraborty T., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 10.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_10_567

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИЯМИ КАК ФАКТОР КОНКУРЕНТНО-ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ АГРАРНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND INNOVATION MANAGEMENT AS A FACTOR OF COMPETITIVE AND INNOVATIVE DEVELOPMENT OF AGRICULTURAL ENTERPRISES

Соргутов Илья Валерьевич, к.э.н., доцент кафедры строительных технологий, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Пермский государственный аграрно-технологический университет им. Акад. Д.Н. Прянишникова, email: Sorgutov_iliya@mail.ru

Светлаков Андрей Геннадьевич, д.э.н., профессор, профессор кафедры Организации аграрного производства, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования Пермский государственный аграрно-технологический университет им. Акад. Д.Н. Прянишникова, email: sag08perm@mail.ru

Sorgutov Ilya V., Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Construction Technologies, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education Perm State Agrarian and Technological University named after Academician D.N. Pryanishnikova, email: Sorgutov_iliya@mail.ru

Svetlakov Andrey G., Doctor of Economics, Professor, Professor of the Department of Agricultural Production Organization, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education Perm State Agrarian and Technological University named after Academician D.N. Pryanishnikova, email: sag08perm@mail.ru

Аннотация. В статье рассматриваются особенности управления инновациями в сельскохозяйственных организациях, а также  роль в данном процессе искусственного интеллекта. По мысли автора, современным сельскохозяйственным компаниям следует больше уделять внимания внедрению в управленческий процесс инноваций, основанных на искусственном интеллекте (ИИ). Однако на сегодняшний день руководство таких компаний демонстрируют отсутствие понимания необходимых изменений и влияния управления инновациями на основе ИИ,  а также избыток интерпретаций потенциала ИИ, основанных на восприятии, а не на фактах, в контексте инноваций. Таким образом, в рамках развития концепции внедрения управленческих инноваций и ИИ на предприятиях сельскохозяйственной отрасли  необходимо изучить причинно-следственные связи между необходимыми предварительными условиями и их влиянием на управление инновациями в сельскохозяйственных организациях на основе ИИ.

Abstract. The article discusses the features of innovation management in agricultural organizations, as well as the role of artificial intelligence in this process. According to the author, modern agricultural companies should pay more attention to the introduction of innovations based on artificial intelligence (AI) into the management process. However, to date, the management of such companies demonstrate a lack of understanding of the necessary changes and the impact of AI-based innovation management, as well as an excess of interpretations of the potential of AI based on perception, rather than facts, in the context of innovation. Thus, as part of the development of the concept of the introduction of managerial innovations and AI at agricultural enterprises, it is necessary to study the causal relationships between the necessary prerequisites and their impact on the management of innovations in agricultural organizations based on AI.

Ключевые слова: искусственный интеллект, инновации, сельскохозяйственные организации, инновационные кластеры

Keywords: artificial intelligence, innovation, agricultural organizations, innovation clusters

Перспективы искусственного интеллекта  (ИИ) в бизнесе и мировой экономике достаточно широки. Идея о том, что ИИ – и, в частности, машинное обучение – будет все больше соответствовать или превосходить возможности человека, брать на себя рабочие роли, коренным образом преобразовывать операционную основу бизнеса и менять методы управления, обладает значительным потенциалом[4]. Как правило, предполагается, что ИИ расширит возможности человека, быстрее выполнит задачи или решит проблемы, даст лучшие результаты и повысит эффективность.

ИИ – это не только новая технология, позволяющая создавать революционные продукты и услуги и преобразовывать существующие процессы, чтобы они выполнялись быстрее, дешевле и качественнее; она считается самой важной универсальной технологией нашего времени. Ожидается, что ИИ изменит каждую отрасль, в том  числе – и сельскохозяйственную,  как это сделал Интернет 30 лет назад или электричество 100 лет назад, что приведет к росту ВВП до 2030 года, по оценкам, на 13 триллионов долларов [9].

ИИ коренным образом изменит то, как работают компании – то, как они работают и как они конкурируют. ИИ также бросит вызов основным аксиомам и предположениям, лежащим в основе инновационного процесса и управления им. Основное предположение заключается в том, что ИИ может изменить практику управления инновациями, сделав процесс инноваций гораздо более эффективным и действенным, и тем самым возвестить новую эру инноваций. Однако знания о том, как применять ИИ для управления инновациями в агросфере, все еще скудны, и менеджеры пытаются найти наиболее подходящий подход для применения ИИ в своих инновационных усилиях.

Понимание того, как управлять инновациями, имеет основополагающее значение, особенно когда инновации имеют решающее значение для корпоративного роста и конкурентного преимущества  предприятия сельскохозяйственной сферы. Инновационный процесс обычно описывает последовательность различных действий, выполняемых для реализации возможности и вывода идеи на рынок [3].

В литературе по управлению инновациями предпринимались попытки использовать различные подходы к управлению инновациями или более широкими процессами НИОКР, с различными этапами, начиная от генерации идеи и заканчивая внедрением и запуском продукта. Специалисты утверждают, что инновация состоит из двух частей: генерация идеи или изобретения и преобразование этого изобретения в бизнес или другое полезное применение. Инновация включает в себя все этапы от технического изобретения до окончательной коммерциализации [6].

Чтобы лучше представить сложность, а также разнообразие действий в рамках инновационного процесса, ученые применили более детализированный подход и разделили инновационный процесс на различные фазы, от трех до семи. Например, одна группа авторов иллюстрируют инновационный процесс, включающий четыре этапа:

– поиск– анализ внутренней и внешней среды и управление соответствующими сигналами об угрозах и возможностях для инноваций;

– выбор – решение на основе инновационной стратегии, как организация может реагировать на сигналы;

– реализация – реализация соответствующих идей по разработке новых продуктов и услуг;

– обучение – создание базы знаний и постоянное совершенствование инновационного процесса в рамках этого цикла [7].

Другая группа исследователей предлагает технологический инновационный процесс, состоящий из семи этапов: признание возможности, формулирование идеи, фундаментальные/прикладные исследования, разработка прототипа решения, стандартизация, производство и коммерциализация. В дополнение к этому в литературе предложено выделить пять этапов: первоначальный проект, коммерческая оценка, разработка, запуск производства и начальная коммерциализация [7].

В то время как инновационные организации сельскохозяйственной сферы адаптируют свой инновационный процесс и определяют последовательность и степень детализации действий, с годами развивались различные подходы к управлению инновациями, начиная с простых линейных моделей (первое и второе поколение) и заканчивая все более сложными интерактивными моделями (четвертое-шестое поколение) [8].

В первом поколении (1950-е годы), известном как прорыв технологий, новые технологические возможности повысили производительность в различных секторах и отраслях. Организации уделяли особое внимание исследованиям и разработкам для дальнейшего улучшения продуктов.

По мере того как давление со стороны конкурентов со временем усиливалось, стало ясно, что продвижение технологий подводит новые рыночные условия, и была разработана инновационная модель второго поколения, также называемая моделью рыночного притяжения (1960-е годы). В то время как модель технологического проталкивания делала упор на исследования и разработки, модель рыночного притяжения включала фокус рынка в инновационный процесс, чтобы преодолеть слепоту технологического проталкивания к потребностям клиентов. В этом поколении большинство компаний адаптировали существующие продукты для удовлетворения меняющихся требований клиентов. Поступая так, компании начали страдать от дальнейшего ослабления исследований и разработок и рисковали оказаться впереди радикальных новаторов.

Чтобы противостоять этим недостаткам, в третьем поколении (начало 1970-х) – двухтактных инновациях – была разработана комбинация технологий и рыночного притяжения.

Со временем, по мере того как рынки становились все более интернациональными, конкуренция усиливалась, а жизненные циклы продуктов сокращались, стало ясно, что темпы развития необходимы для сохранения конкурентоспособности. Появилось четвертое поколение (середина 1980-х), ориентированное на интеграцию и параллельную разработку, и поэтому его также называли инновациями в области интерактивно-параллельной обработки. В то время как традиционные инновационные подходы, такие как популярная модель «стадия-ворота», были разработаны для разработки новых продуктов в стабильных и предсказуемых условиях, организациям необходимо приспосабливаться к непредсказуемым событиям перед лицом изменений. Более быстрые жизненные циклы продуктов, постоянно меняющиеся потребности клиентов, новые технологии и высокая неопределенность заставляют организации использовать текущие конкурентные преимущества, одновременно исследуя новые потенциальные преимущества.

Прогресс в области информационных технологий (ИТ) способствовал дальнейшему развитию инновационной модели и стимулировал комплексную и параллельную разработку продуктов [5]. Таким образом, пятое поколение (2000-е года г. – н.в.) – электронные интегрированные инновации – сосредоточено на интеграции ИТ-инструментов для ускорения инновационного процесса и повышения гибкости.

В литературе по управлению инновациями также рассматриваются открытые инновационные подходы для развития сотрудничества с внутренними и внешними партнерами, такими как университеты, исследовательские институты, компании из различных отраслей и стартапы, в качестве источников вдохновения и инноваций. Различные форматы гибких и бережливых инноваций, такие как инновационные лаборатории, джем-сейшны, лагеря бережливых стартапов, корпоративные инкубаторы и акселераторы, развились, чтобы стимулировать гибкость управления инновациями и извлечь выгоду из стартап-мышления [9].

На протяжении многих лет компании сельскохозяйственной сферы экспериментировали с различными подходами к управлению инновационными процессами, начиная с довольно рудиментарных подходов и заканчивая более сложными и сложными системами управления инновациями; ИИ, однако, может вывести инновационный процесс от идеи до запуска на следующий, еще более продвинутый, седьмой этап.

Машины на базе ИИ уже сегодня способны решать многие задачи, которые не так давно считались «человеческими» задачами, требующими человеческого познания . Например, в сельскохозяйственной сфере машины могут выявлять сложные закономерности, синтезировать информацию, делать выводы, делать прогнозы или выполнять задачи по решению проблем [3].

Целенаправленное управление инновациями представляют собой достаточно сложные задачи. Они требуют продуманной инновационной стратегии, эффективной организационной структуры и преданных своему делу людей, обладающих правильным мышлением, необходимыми навыками и соответствующими инновационными инструментами. Специалисты  определяют три важнейших аспекта успешного управления инновациями в сельскохозяйственной сфере: навыки, структура и стратегия [9].

1) Навыки. Привлечение нужных людей с необходимыми навыками и мышлением имеет важное значение для каждой инновационной организации. Инновационные проекты на основе ИИ нуждаются в преданных своему делу людях с соответствующими навыками и набором знаний. Формализованные экспертные знания и специалисты в предметной области с различным опытом, такие как специалисты по данным, разработчики или инженеры по ИТ-инфраструктуре, — это средства для реализации возможностей, создаваемых технологией ИИ. Сельскохозяйственные организации также полагаются на существующий персонал, которому необходимо умело применять технологию в инновационных задачах и процессах.

Обучение для стимулирования интереса должно быть нацелено на потенциальных разработчиков ИИ с большим техническим образованием, лиц, принимающих решения, и сотрудников в более широком масштабе. Ярко выраженная интеграция людей и технологий, а также правильные управленческие действия для максимизации производительности являются важными факторами успеха в управлении инновациями на основе ИИ.

2) Структура. Организационные структуры имеют решающее значение для организационной деятельности, поскольку они влияют на способность организаций действовать и реагировать эффективно. Они отражают формальную схему отношений, коммуникаций, процессов принятия решений, процедур и систем и, следовательно, способствуют способности организаций адаптироваться к изменениям, обучению или инновациям. Внутренние структуры организаций эволюционировали, и наиболее распространенными структурами являются функциональные организации – с иерархическим разделением работы между работниками и их руководителями – и матричные организации, сохраняющие функциональную специализацию при улучшении кросс-функциональной интеграции.

Принятие конкретной организационной структуры сильно зависит от контекста организации – характера бизнеса, которым занимается организация. В то время как функциональные структуры ориентированы на высокую эффективность в стабильной среде, матричные структуры лучше справляются с неопределенностью и изменениями на динамичных рынках.

Организационные структуры также показывают, как информация и знания распространяются внутри организации, что дополнительно влияет на их эффективность. Децентрализованные организационные структуры выбираются, когда процесс принятия решений разделен на несколько подразделений или подразделений, каждое из которых принимает собственные решения. Наоборот, в рамках централизованных организационных структур решения принимаются в штаб-квартире и на уровне всей организации.

3) Стратегия. Инновационная стратегия необходима для того, чтобы справиться с внешней средой, которая является сложной, постоянно меняющейся и характеризуется значительной неопределенностью в отношении настоящего и будущего развития технологий, конкурентных угроз и требований рынка. Чтобы справиться с упомянутыми проблемами и внедрить инновации, сельскохозяйственные организации могут все шире использовать ИИ в своей инновационной стратегии.

Компании агросферы должны понимать, как ИИ способствует созданию ценности и как ИИ способствует общей стратегии в качестве движущей силы цифровой трансформации. Более того, стратегия организации определяет ее позицию лидера, последователя или подражателя. Поэтому организации должны определить, какие ресурсы им нужны и сколько они хотят выделить на управление инновациями на основе ИИ, чтобы достичь своих целей.

Многие сельскохозяйственные организации борются с выделением соответствующих ресурсов для управления инновациями. Исследования определяют три уровня целей инноваций:

1) улучшение основных предложений организаций;

2) поиск смежных возможностей;

3) начинания на трансформационной, часто разрушительной, территории [6].

Сельхозпроизводители демонстрируют сильное предпочтение инновационным основным предложениям (70%), дополненным несколькими прорывами для смежных возможностей (20%) и лишь незначительной долей (10%) трансформационным инновациям.  Соответственно, как отмечают исследователи, такие компании на практике обычно понимают, как управлять постепенными инновациями (и тратят 80–90% своих технических бюджетов на обновления, модификации и расширения), но часто борются с более исследовательскими инновациями и не в состоянии ими управлять. Эти исследования свидетельствуют, что большинство сельскохозяйственных организаций сосредотачиваются на дополнительных инновациях и выделяют относительно небольшие бюджеты на трансформационный уровень, что указывает на довольно низкий уровень инновационных амбиций.

Проблемы, связанные с ИИ, потребуют от компаний агросферы дополнительных усилий, чтобы стать более открытыми по отношению к внешней среде.

Соответственно, можно заключить, что влияние ИИ на инновационный процесс отличается от влияния традиционных цифровых технологий. Помимо ускорения и повышения эффективности того, что люди уже делают,  ИИ может позволить управлять инновациями на основе данных и даже автоматизировать решение проблем, исключив из него людей. Таким образом, внимание инновационных групп может сместиться с проведения определенных видов инновационной деятельности и разработки инновационного процесса на разработку инновационных инструментов на основе ИИ, которые помогают или даже автоматически выполняют инновационную деятельность за них.

С организационной точки зрения ключевой задачей инноваций является разработка наиболее подходящего процесса и структур, которые будут соответствовать конкретной задаче и контексту. Нынешняя инновационная практика предполагает, что сельскохозяйственная организации не должны автоматически следовать одной передовой практике, а скорее принимают широко применяемые модели и управляют своими инновационными процессами на основе конкретных контекстов компаний, таких как отрасль, размер компании, стадия развития компании или ее конкурентная позиция. Это также согласуется с теорией непредвиденных обстоятельств, приписываемой фундаментальному предположению о том, что не существует одного наилучшего способа организации из-за различных внутренних и внешних факторов и ограничений.

Таким образом, современным сельскохозяйственным компаниям следует больше уделять внимания внедрению в управленческий процесс инноваций, основанных на ИИ. Однако на сегодняшний день руководители и менеджеры сельскохозяйственных организаций демонстрируют отсутствие понимания необходимых изменений и влияния управления инновациями на основе ИИ,  а также избыток интерпретаций потенциала ИИ, основанных на восприятии, а не на фактах, в контексте инноваций. Соответственно, в рамках развития концепции внедрения управленческих инноваций и ИИ на предприятиях сельскохозяйственной отрасли  необходимо изучить уроки лучших и худших практики и  извлечь из них  уроки, а также изучить причинно-следственные связи между необходимыми предварительными условиями и их влиянием на управление инновациями на основе ИИ [6].

Также в рассматриваемом контексте важно изучение важнейших факторов успеха или фактического влияния управления инновациями на основе ИИ на результаты инноваций. Поскольку управление инновациями на основе ИИ зависит от технических и организационных аспектов, эти аспекты могут заслуживать особого внимания, так как они могут определить степень и сроки перехода к управлению инновациями на основе ИИ.

Список источников

1. Колмыкова Т.С., Обухова А.С., Гришаева О.Ю. Оценка экономической эффективности внедрения цифровых технологий сельскохозяйственным предприятием // Вестник ОрелГАУ. 2021. №2 (89).
2. Пантелеева Т.А. Интеграция инструментов искусственного интеллекта в систему стратегического менеджмента агробизнеса // Продовольственная политика и безопасность. 2021. №2.
3. Скворцов Е. А. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве региона // Экономика региона. 2020. №2.
4. Ториков В.Е., Погонышев В.А., Погонышева Д.А. Состояние и перспективы цифровой трансформации сельского хозяйства // Вестник РГАТУ. 2022. №2.
5. Шарапова Н.В., Шарапова В.М., Шарапов Ю.В. Применение информационных технологий в сельском хозяйстве // МСХ. 2021. №5.
6. Brynjolfsson, A. McAfeeThe business of Artificial Intelligence : what it can — and cannot — do for your organizationHarvard Business Review (2017)
7. ChesbroughThe future of open innovation: the future of open innovation will be more extensive, more collaborative, and more engaged with a wider variety of participantsRes. Technol. Manag., 60 (2017), pp. 35-38
8. Haefner, J. Wincent, V. Parida, O. GassmannArtificial intelligence and innovation management: a review, framework, and research agendaTechnol. Forecast. Soc. Chang. (2021), p. 162
9. KedingUnderstanding the interplay of artificial intelligence and strategic management: four decades of research in reviewManag. Rev. Q., 71 (2021), pp. 91-134

References

1. Kolmykova T.S., Obukhova A.S., Grishaeva O.Yu. Assessment of the economic efficiency of the introduction of digital technologies by an agricultural enterprise // Bulletin of the OrelGAU. 2021. №2 (89).
2. Panteleeva T.A. Integration of artificial intelligence tools into the strategic management system of agribusiness // Food policy and security. 2021. №2.
3. Skvortsov E. A. Prospects of application of artificial intelligence technologies in agriculture of the region // The economy of the region. 2020. №2.
4. Torikov V.E., Pogonyshev V.A., Pogonysheva D.A. The state and prospects of digital transformation of agriculture // Bulletin of RGATU. 2022. No.2.
5. Sharapova N.V., Sharapova V.M., Sharapov Yu.V. Application of information technologies in agriculture // Ministry of Agriculture. 2021. No.5.
6. E. Brynjolfsson, A. Makafit Artificial Intelligence Business: what it can — and cannot — do for your organizationharvard Business Review (2017)
7. H. Chesbro The Future of Open Innovation: The future of open innovation will be larger, more collaborative and more involved with a wider range of participants. Technol. Manual, 60 (2017), pp. 35-38
8. N. Hefner, J. Vincent, V. Parida, O. Gassman Artificial Intelligence and Innovation Management: Review, structure and research program. Forecast. Sok. Chan. (2021), p. 162
9. C. Kaeding Understanding the Interaction of Artificial Intelligence and Strategic Management: Four Decades of Research in reviewManag. Rev. Q., 71 (2021), pp. 91-134

Для цитирования: Соргутов И.В., Светлаков А.Г. Искусственный интеллект и управление инновациями как фактор конкурентно-инновационного развития аграрных предприятий // Московский экономический журнал. 2022. № 10. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2022-5/

© Соргутов И.В.,Светлаков А.Г., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 10.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_10_566

МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ЦИФРОВИЗАЦИИ АПК

METHODOLOGICAL BASES OF PLANNING OF STATE REGULATION OF DIGITALIZATION OF AGROINDUSTRIAL COMPLEX

Статья подготовлена в рамках государственного задания № FGMW-2019-0051 по разделу Х 10.1., подразделу 139 Программы ФНИ государственных академий на 2020 год, регистрационный номер НИОКР 1021062411604-8-4.1.1

The article was prepared within the framework of the state task No. FGMW-2019-0051 under section X 10.1., subsection 139 of the Program of the FNI of State Academies for 2020, R&D registration number 1021062411604-8-4.1.1

Юдин Андрей Алексеевич, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им. А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Тарабукина Татьяна Васильевна, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им.А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Yudin Andrey Alekseevich, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the A.V. Zhuravsky Institute of Agrobiotechnologies – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Tarabukina Tatyana Vasilyevna, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the Institute of Agrobiotechnologies named after A.V. Zhuravsky – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Аннотация. Начало регулирования информатизации экономики РФ на законодательном уровне было  положено  принятием  федерального  закона  РФ от  20.02.1995 № 24-ФЗ  «Об  информации,  информатизации  и  защите  информации», в котором впервые было дано определение термину «информатизация». Данный закон был ориентирован на правовое регулирование отношений, связанных с формированием и использованием  информационных  ресурсов, с разработкой  и  использованием  различного  рода информационных технологий, с обеспечением защиты информации и  прав субъектов  информационных  взаимодействий.

В Указе Президента РФ от 20.01.1994 №170 были приведены  основные направления государственной политики в сфере информатизации, которые были актуальны в начале 90-х годов прошлого столетия.

По данным сотрудников Центра прогнозирования и мониторинга научно-технического  развития  АПК,  наибольшее  распространение  среди направлений информатизации сельского хозяйства получили: сенсорные  устройства, повышение эффективности использования средств  коммуникации  и  связи,  совершенствование технологий  хранения  данных, оборудования, позволяющего оптимизировать производство, распространение технологий работы с большими данными, внедрение платформенных решений, включая мобильные устройства.  По их данным 46% опрошенных руководителей в качестве приоритета информационного развития выделили технологии работы с большими данными, на второе  место  они поставили технологии  отслеживания продукции от поля и фермы до прилавка, на третье – информатизацию биологической науки (по 29%).

Таким образом, разработанный  Министерством  сельского  хозяйства  Российской Федерации  Ведомственный  проект  «Цифровое  сельское  хозяйство»  (срок реализации 2019-2024 гг.) и действующий в настоящее время предполагает цифровую трансформацию сельского хозяйства.

Abstract.  The beginning of regulation of the informatization of the economy of the Russian Federation at the legislative level was initiated by the adoption of Federal Law No. 24-FZ of 20.02.1995 «On Information, Informatization and information Protection», in which the term «informatization» was defined for the first time. This law was focused on the legal regulation of relations related to the formation and use of information resources, with the development and use of various types of information technologies, with ensuring the protection of information and the rights of subjects of information interactions.

In the Decree of the President of the Russian Federation dated 20.01.1994 No. 170, the main directions of state policy in the field of informatization, which were relevant in the early 90s of the last century, were given.

According to the staff of the Center for Forecasting and Monitoring of scientific and Technical development of the agro-industrial complex, the most widespread among the directions of informatization of agriculture have received: sensor devices, increasing the efficiency of using communication and communication tools, improving data storage technologies, equipment that allows optimizing production, the spread of big data technologies, the introduction of platform solutions, including mobile devices.  According to their data, 46% of the surveyed managers identified big data technologies as a priority for information development, they placed product tracking technologies from the field and farm to the counter in second place, and biological science informatization in third place (29% each).

Thus, the Departmental project «Digital Agriculture» developed by the Ministry of Agriculture of the Russian Federation (implementation period 2019-2024) and currently in operation involves the digital transformation of agriculture.

Ключевые слова: АПК, цифровизация, сельское хозяйство, экономика, республика Коми

Keywords: agro-industrial complex, digitalization, agriculture, economy, Komi Republic

Цифровая экономика в современных условиях является  предметом дискуссии большого числа исследователей. Однако до сих пор отсутствует единая трактовка его внутреннего содержания.

На сегодняшний день сформировано большое количество подходов к термину «цифровая экономика. Рассмотрим их более подробно.

В.В. Иванов, Г.Г. Малинецкий определяют цифровую экономику как инструмент преобразования, образующихся посредством цифровизации отраслей экономики.

С точки зрения Е.В. Красильниковой цифровая экономика представляет усовершенствованную модель общественного развития, предполагающую осуществление цифровизации производства и потребления.

По мнению А.Е. Зубарева цифровая экономика представляет системный комплекс экономических отношений относительно выпуска, распределения, обмена и потребления продукции с техноцифровой формой существования. Он считает, что отличительным признаком цифровой экономики выступает техноцифровой характер экономических отношений [1].

С точки зрения Ю.В. Якутина цифровая экономика не является основанием ввода нового способа производства или установления новой системы производственных отношений. Он считает, что при переходе на цифровые технологии внутреннее содержание экономики остается прежним, изменения лишь касаются состава производительных сил, уровня развития инфраструктуры и информационных технологий[4].

Наиболее точное определение термину «цифровая экономика» дали С.Г. Пьянкова, О.Т. Ергунова, И.А. Митрофанова: «экономика,  способная  сформировать информационно-коммуникационную структуру высокого качества, позволяющую всем экономическим субъектам интегрироваться в  единое  информационной  пространство  и  максимально  полно использовать  информационно-коммуникационные технологии в интересах конечных  потребителей  экономических  благ,  общества  в  целом,  бизнес-структур  и  государства»[3].

Готовность АПК к цифровизациии определяется, прежде всего, качеством институциональной среды, определяющей требования к цифровизации АПК, уровнем технико-технологической базы предприятий и степенью распространения информационных технологий в АПК.

Структуру Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» составили федеральные проекты (рис. 1), по каждому из них поставлены цели и обозначены ожидаемые результаты[2].

Минсельхозом России в рамках федерального проекта «Цифровое государственное управление» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» создается информационная система цифровых сервисов агропромышленного комплекса (ИС ЦС АПК). По задаче «Цифровизация процессов предоставления государственных услуг и исполнения государственных функций государственными органами власти» («Электронный бюджет», раздел «Управление национальными проектами», D6.10.64) разработаны и функционируют информационные системы для оказания гражданами бизнесу комплексных государственных услуг в сфере сельского хозяйства, сгруппированных по основным жизненным ситуациям, и на их основе обеспечено оказание электронных услуг на Едином портале государственных и муниципальных услуг. В рамках мероприятий по созданию ИС ЦС АПК проведены работы по цифровизации процессов для сельскохозяйственных товаропроизводителей (СХТП) в объеме процесса «Регистрация СХТП, профиль СХТП» в части цифровизации процессов субсидирования в объеме процессов «Подготовка к выдаче субсидий», «Проактивный подбор, доведение субсидий», «Сбор отчетности, аналитика» и процессов льготного оказания услуг «Льготное кредитование и агролизинг»[7].

ИС ЦС АПК прошла опытную эксплуатацию в сроки предусмотренные приказом Минсельхоза России от 1 марта 2021 г. № 105, которая проводилась в 2021 году[9]. Производилась фиксация сбоев, ошибок и предложений от пользователей ИС ЦС АПК в ходе проведения опытной эксплуатации. В ходе опытной эксплуатации общее количество пользователей, зарегистрированных в ИС ЦС АПК, составило 5 411 человек. В результате планируется завершить доработку процессов субсидирования и льготного кредитования в ИС ЦС АПК до 1 июля 2022 г.

Также рассматривается вопрос о продлении срока проведения опытной эксплуатации до 1 июля 2022 г. С учетом сроков, необходимых для полной автоматизации процессов субсидирования, проверки их в ходе опытной эксплуатации, доработка ИС ЦС АПК планируется в срок до 30 декабря 2022 г.

В экономике РФ можно выделить ряд проблем, создающим ограничения в цифровизации системы общественного развития.

Уровень информационного развития России также характеризует уровень обеспечения доступа физических и юридических лиц к цифровым сервисам. Следует отметить, что России удалось ликвидировать отставание от европейских стран по проникновению смартфонов и интернета, включая и мобильный интернет, однако по уровню потребления цифровых услуг страны Европы существенно превосходят Россию (рис. 2)[4].

Следует отметить опережающие темпы развития России относительно Китая и большей части европейских стран и стран Ближнего Востока по экономической доступности сети Интернет, а также по разработке нового поколения мобильной связи (5G), способной  обеспечить скорость до 10–20  Гбит/с.

Цифровизация продолжает оставаться основным трендом развития экономики и жизни общества в целом. Активное внедрение инноваций в экономику представляет широкие возможности для ускорения социально- технологического развития. Цифровой трансформации подвергаются большинство сегментов экономической деятельности: природа рынков, технологии производства, логистика и масштабы капитала, а также работа с человеческим ресурсом. Все большее значение приобретают технологии, связанные с обработкой и анализом данных, новые модели управления и бизнес-стратегии, а также модернизированные каналы доступа к разным рынкам[11].

Пандемия коронавируса показала, насколько важно уметь мобилизовать ресурсы и обеспечивать доступ к благам даже в самых сложных условиях. Повсеместные ограничения вызвали вынужденное ускорение цифровой трансформации деятельности компаний и процессов государственного управления, что в итоге положительно сказалось на их эффективности. В 2020 году государство и бизнес были поставлены в шоковую ситуацию, обозначившую задачу в короткие сроки усовершенствовать деятельность в сфере открытости, собираемости, использования, а также обеспечения безопасности данных[9]. Наиболее адаптированными к кризисным событиям 2020 года и вынужденному переходу к «дистанционной экономике», оказались те компании, которые активно внедряли цифровые решения в свои бизнес-процессы. Несмотря на то, что в 2021 году пандемия коронавируса и связанные с ней ограничения оставались основным фактором, влияющим на процесс цифровизации, государства и компании стали более приспособлены к такому давлению и продолжили цифровую трансформацию по намеченному пути.В 2021 году объем рынка розничной интернет-торговли в России составил 4,1 трлн. Руб., что на 52 % больше аналогичного показателя в 2020 году. При этом доля маркетплейсов превысила половину всех онлайн-заказов в России и составила 62 %. Объём рынка крупнейших российских маркетплейсов и российских продавцов на российских подразделениях иностранных маркетплейсов вырос на 111 % и составил 1,5 трлн. Руб., количество заказов увеличилось на 156 % – до 1,05 млрд. руб.Среди важных факторов для сохранения темпов цифровизации эксперты называют наличие крупных компаний, готовых инвестировать в такую трансформацию, конкурирующих с мировыми лидерами в своих отраслях, и программа по цифровизации госкомпаний и компаний с госучастием.В качестве преимуществ России в указанных процессах, по мнению экспертов, выступает сильная российская математическая и кибернетическая школа[13]. В 2021 году продолжилось активное развитие российского рынка облачных услуг. Согласно данным международных исследовательских компаний, среднегодовые темпы его роста составляют более 20 %, при этом к 2025 году 11 % всех облачных услуг будут представлены решениями PaaS – моделью предоставления облачных вычислений, при которой потребитель получает доступ к использованию информационно-технологических платформ: операционных систем, систем управления базами данных, связующему программному обеспечению, средствам разработки и тестирования, размещённым у провайдера. В условиях стремительных темпов цифровизации формируется высокий спрос на технологии, предусматривающие внедрение искусственного интеллекта для оказания услуг в государственном секторе, оптимизацию, доступность и простоту сервисов для пользователей. Развивается и автоматическое машинное обучение, которое помогает получать результаты на типовых кейсах, делегировать рутинные операции, высвободить время специалистов для решения более сложных задач. Оптимизация процессов с использованием данной технологии позволяет выполнять задачи при снижении общей потребности в квалифицированных кадрах. При этом эксперты отмечают тенденцию постепенной переориентации производителей программного обеспечения на отечественный рынок, который становится более привлекательным благодаря импортозамещению и цифровизации.Одной из особенностей цифровых рынков является то, что в большинстве случаев цифровые рынки являются глобальными. Российским участникам необходимо конкурировать и с иностранными участниками, в том числе – с транснациональными цифровыми корпорациями. В условиях конкуренции постоянно совершенствующихся технологий очевидной является разница возможностей субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП) и цифровых гигантов, когда разработка таких технологий требует большее количество ресурсов. Эксперты отмечают, что крупные поглощения, произведенные цифровыми платформами в некоторых секторах цифровой экономики, приводят к значительному снижению темпа инвестиций в стартапы в тех же секторах.В условиях конкуренции доминирующих на рынке платформ и малых предприятий последние сталкиваются с проблемой привлечения инвестиций, поскольку венчурные инвесторы неохотно вкладываются в стартапы, конкурирующие с доминирующей платформой, или являются частью вертикально интегрированного рынка, подверженного влиянию доминирующей платформы[14]. Вследствие этого снижаются темпы внедрения инноваций на рынке субъектами малого и среднего предпринимательства, что препятствует развитию МСП.

Так, в 2021 году разработаны и приняты с участием бизнес-сообщества общеотраслевые принципы взаимодействия участников рынков – Базовые принципы взаимодействия различных участников с цифровыми платформами (агрегаторами).  Базовые принципы, с одной стороны, будут способствовать формированию открытых, прозрачных, недискриминационных условий для ведения бизнеса, а с другой – обеспечивать реализацию конституционных прав граждан, в частности свободы получения и распространения информации и неприкосновенности частной жизни.Представляется, что такой комбинированный механизм регулирования, как сочетание государственного регулирования и саморегулирования станет одним из наиболее эффективных на цифровом рынке в сложившихся условиях.

Также следует обратить внимание на значимое различие уровня цифровизации в различных отраслях и сферах деятельности, которое особенно явно прослеживается при сравнении с уровнем цифровизации европейских стран (рис. 3).

По мнению экспертов компании McKinsey, в России так и не сложилось эффективной системы инвестиционного обеспечения НИОКР, включая и сферу цифровых технологий. Критическая нехватка финансирования, порождает проблему возникновения «инновационной долины смерти», характеризующейся отсутствием заинтересованности институтов  развития на поддержке коммерческих  проектов, низкой  интенсивностью финансирования инновационных разработок, ограниченностью экономически доступных кредитных ресурсов на долгосрочный период, деградацией отечественной фундаментальной и прикладной науки и др.

Следует отметить, что АПК отстает  от всех остальных отраслей и сфер  общественного  производства по уровню информатизации и использованию информационных технологий, что связано с факторами, определяющими специфику внедрения цифровизации в данной отрасли, сгруппированных по группам,  представленным на рис. 4.

В современных условиях информатизации АПК присущ очаговый характер, вследствие чего субъекты РФ, отрасли сельского и различные хозяйства различаются по уровню использования информационных технологий. В начале десятых годов у каждого субъекта РФ стала формироваться собственная позиция на информатизацию агропродовольственного комплекса, исходя из имеющихся финансовых средств, уровня компетенции руководителей, осуществляющих руководство АПК и решающих вопросы информационного развития отрасли.

С точки зрения И. Козубенко вследствие отсутствия единой стратегии информатизации, единого проектного офиса информатизации АПК, определяющего стандарты и регламенты разработки и использования информационных технологий образовалось большое разнообразие информационных систем и технологий в сфере государственного управления сельским хозяйством, что осложнило формирование единого информационного пространства агропродовольственного комплекса России и  негативно сказалось на эффективности управления АПК.

В.Ф. Федоренко, ссылаясь на данные Министерства сельского хозяйства РФ, отмечает, что доля предприятий АПК, которые применяют  технологии точного сельского хозяйства на регулярной основе в 2018  году не превышала 1 % от их общего числа.  При  этом,  по  его  прогнозам,  уже  к 2024 году она может достигнуть 60 %[14].

Таким образом, разработанный Министерством сельского хозяйства РоссийскойФедерации Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство» (срок реализации 2019-2024 гг.) и действующий в настоящее время предполагает цифровую трансформацию сельского хозяйства.

Основными инструментами должны выступать цифровые технологии и цифровые   платформы.   Реализация   основных   задач   проекта   должна обеспечить внедрение новых технологий в агропромышленный комплекс, что позволит увеличить производительность   труда   на сельскохозяйственных   предприятиях, использующих в своей деятельности цифровые технологии, к 2024 г. в два раза.

Кроме роста производительности труда реализация проекта предполагает государственную поддержку сельхозпредприятиям в рамках внедрения ими цифровых технологий в производство.  Повышение эффективности господдержки   будет   осуществляться   благодаря появляющейся   возможности определять и анализировать возможныепроблемы и условия, которые могут тормозить развитие цифровыхсельскохозяйственных технологий в конкретном   субъекте   Российской Федерации.   С   помощью   разрабатываемой и   внедряемой   цифровой платформы можно будет определять наиболее эффективные для   данного сельхозпроизводителя цифровые технологии [15].

Целью проекта является налаживание оптимальногомежведомственного взаимодействия сельхоз организаций с федеральными органами исполнительной власти (ФОИВ), что значительно ускорит передачу основных показателей деятельности предприятия и различных данных вцифровую платформу «Цифровое сельское хозяйство».  Подобные действияповысят эффективность последующего учета, мониторинга и анализа статистических данных.

Список источников

1. Зубарев, А.Е. Цифровая экономика как форма проявления закономерностей развития новой экономики / А.Е. Зубарев // Вестник Тихоокеанского государственного университета. – 2017. – № 4 (47). – С. 178.
2. Иванов, В.В. Цифровая экономика: мифы, реальность, перспектива / В.В. Иванов, Г.Г. Малинецкий. – М.: РАН, 2017. – 62 с.
3. Иванов, В.В. Стратегические приоритеты цифровой экономики / В.В. Иванов, Г.Г. Малинецкий // Стратегические приоритеты. – 2017. – № 3 (15). – С. 54–95.
4. Козубенко, И. Мы должны обеспечить проникновение информационных технологий до каждого сельхозтоваропроизводителя / И. Козубенко // CONNECT. – 2016. – № 10. – С. 44–46.
5. Красильникова, Е.В. Исследование вопросов перехода к цифровой экономике как драйвера роста ее конкурентоспособности, проблемы корпоративного управления / Е.В. Красильникова // Управленческие науки в современном мире. – 2018. – Т. 1. – № 1. – С. 210–214.
6. Малявкина, Л.И. Цифровая экономика: анализ основных подходов к определению / Л.И. Малявкина // Образование и наука без границ: фундаментальные и прикладные исследования. – 2017. – № 6. – С. 198–202.
7. Миронова, О.А. Цифровизация экономики АПК России: задачи, проблемы, перспективы / О.А. Миронова // Economics. Law. State. – 2019. – № 5 (7). – С. 41–47.
8. Об основах государственной политики в сфере информатизации: Указ Президента РФ от 20.01.1994 № 170 (ред. от 09.07.1997) // Собрание актов Президента и Правительства РФ. – 1994. – № 4. – Ст.305.
9. Пьянкова, С.Г. Цифровизация экономики: российский и зарубежный опыт / С.Г. Пьянкова, О.Т. Ергунова, И.А. Митрофанова // Региональная экономика. Юг России. – 2018. – №3. – С. 16–25.
10. Стрелкова, И.А. Цифровая экономика: новые возможности и угрозы для развития мирового хозяйства / И.А. Стрелкова // Экономика. Налоги. Право. – 2018. – № 2. – С. 18–26.
11. Труфляк, Е.В. Мониторинг и прогнозирование в области цифрового сельского хозяйства по итогам 2018 г. / Е.В. Труфляк, Н.Ю. Курченко, А.С. Креймер. – Краснодар: КубГАУ, 2019. – 100 с.
12. Федоренко, В.Ф. Тенденции цифровизации и интеллектуализации сельского хозяйства / В.Ф. Федоренко // Инновации в сельском хозяйстве. – 2019. – № 1 (30). – С. 231–241.
13. Якутин, Ю.В. Российская экономика: стратегия цифровой трансформации (к конструктивной критике правительственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации») / Ю.В. Якутин // Менеджмент и бизнес-администрирование. – 2017. – № 4. – С. 36.
14. Черкашина, Л.В. Цифровизация российского сельского хозяйства в разрезе менеджмента инноваций / Л.В. Черкашина, Е.В. Меньшова, А.В. Кривова // Современные подходы к трансформации концепций государственного регулирования и управления в социально-экономических системах (г. Курск, 20–21 февраля 2020 года). – Курск: Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации (филиал), 2020. – С. 222–226.
15. Эдер, А.В. Трансформация АПК при цифровизации экономики / А.В. Эдер // Пищевая промышленность. – 2019. – № 1. – С. 44–48.

References

1. Zubarev, A.E. Digital economy as a form of manifestation of patterns of development of the new economy / A.E. Zubarev // Bulletin of the Pacific State University. – 2017. – № 4 (47). – P. 178.
2. Ivanov, V.V. Digital economy: myths, reality, perspective / V.V. Ivanov, G.G. Malinetsky. – M.: RAS, 2017. – 62 p.
3. Ivanov, V.V. Strategic priorities of the digital economy / V.V. Ivanov, G.G. Malinetsky // Strategic priorities. – 2017. – № 3 (15). – Pp. 54-95.
4. Kozubenko, I. We must ensure the penetration of information technologies to every agricultural producer / I. Kozubenko // CONNECT. – 2016. – No. 10. – pp. 44-46.
5. Krasilnikova, E.V. Research on the transition to the digital economy as a driver of its competitiveness growth, problems of corporate governance / E.V. Krasilnikova // Managerial science in the modern world. — 2018. – Vol. 1. – No. 1. – pp. 210-214.
6. Malyavkina, L.I. Digital economy: analysis of the main approaches to definition / L.I. Malyavkina // Education and science without borders: fundamental and applied research. – 2017. – No. 6. – pp. 198-202.
7. Mironova, O.A. Digitalization of the economy of the agro-industrial complex of Russia: tasks, problems, prospects / O.A. Mironova // Economics. Law. State. – 2019. – № 5 (7). – Pp. 41-47.
8. On the fundamentals of state policy in the field of informatization: Decree of the President of the Russian Federation No. 170 dated 20.01.1994 (ed. dated 09.07.1997) // Collection of acts of the President and the Government of the Russian Federation. – 1994. – No. 4. – Article 305.
9. Pyankova, S.G. Digitalization of the economy: Russian and foreign experience / S.G. Pyankova, O.T. Ergunova, I.A. Mitrofanova // Regional economy. South of Russia. — 2018. – No.3. – pp. 16-25.
10. Strelkova, I.A. Digital economy: new opportunities and threats for the development of the world economy / I.A. Strelkova // Economy. Taxes. Pravo. – 2018. – No. 2. – pp. 18-26.
11. Truflyak, E.V. Monitoring and forecasting in the field of digital agriculture based on the results of 2018 / E.V. Truflyak, N.Y. Kurchenko, A.S. Kramer. – Krasnodar: KubGAU, 2019. – 100 p.
12. Fedorenko, V.F. Trends of digitalization and intellectualization of agriculture / V.F. Fedorenko // Innovations in agriculture. – 2019. – № 1 (30). – Pp. 231-241.
13. Yakutin, Yu.V. Russian Economy: Digital transformation strategy (to constructive criticism of the government program «Digital Economy of the Russian Federation») / Yu.V. Yakutin // Management and business administration. – 2017. – No. 4. – p. 36.
14. Cherkashina, L.V. Digitalization of Russian agriculture in the context of innovation management / L.V. Cherkashina, E.V. Menshova, A.V. Krivova // Modern approaches to the transformation of concepts of state regulation and management in socio-economic systems (Kursk, February 20-21, 2020). – Kursk: Financial University under the Government of the Russian Federation (branch), 2020. – pp. 222-226.
15. Eder, A.V. Transformation of the agro-industrial complex in the digitalization of the economy / A.V. Eder // Food industry. – 2019. – No. 1. – pp. 44-48.

Для цитирования: Юдин А.А., Тарабукина Т.В. Методические основы планирования государственного регулирования цифровизации АПК // Московский экономический журнал. 2022. № 10. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2022-4/

© Юдин А.А., Тарабукина Т.В., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 10.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 332.122.64, 332.146.2

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_10_565

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСОБЕННОСТИ ВЫБОРА СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ BROWNFIELD ИНДУСТРИАЛЬНЫХ ПАРКОВ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

METHODOLOGICAL FEATURES OF CHOOSING A STRATEGY FOR THE DEVELOPMENT OF BROWNFIELD INDUSTRIAL PARKS IN THE RUSSIAN FEDERATION

Дремов Владимир Владимирович, кандидат экономических наук, директор, ООО «ММК-ИНДУСТРИАЬНЫЙ ПАРК», Россия, г. Магнитогорск, dremov.vladimir@gmail.com

Dremov Vladimir Vladimirovich, Candidate of Economic Sciences, Director, MMK-INDUSTRIAL PARK LLC, Russia, Magnitogorsk, dremov.vladimir@gmail.com

Аннотация. На сегодняшний день индустриальные парки в Российской Федерации являются сформировавшейся отраслью промышленности Российской Федерации. Отраслью, которая имеет свои четкие признаки, требования и правила. За последнее время на федеральном и региональном уровнях проработана законодательная база, позволяющая применять меры стимулирования как к индустриальным паркам, так и к их резидентам. В связи с этим становится актуальным вопрос изучения методологических особенностей выбора стратегии развития индустриальных парков, на которые в первую очередь влияет внешняя среда и специфика региональной промышленной политики.

Предложен механизм формирования стратегии развития индустриальных парков, с учетом внешней среды, особенностей региональной промышленной политики и современных тенденций.

Методология. В процессе исследования региональных методологических особенностей выбора стратегии развития индустриальных парков использовались методы логического, статистического анализа и синтеза.

Результаты. Проанализирована лучшая практика развития индустриальных парков, произведен синтез основных трендов развития данной отрасли промышленности. Выделены основные методологические особенности при выборе вариантов стратегии развития индустриальных парков на примере Челябинской области, которые оказывают значительное влияние на развитие деловой активности субъектов малого и среднего предпринимательства и как следствие повышение уровня инвестиционной привлекательности региона. Даны основные предложения по формированию стратегии привлечения резидентов для категории субъектов малого и среднего предпринимательства и якорных резидентов. Приведен пример использования основного профиля и компетенций индустриального парка (промышленной площадки) для выбора направления фокусирования на профильных резидентах, с целью их привлечения.  Предложены основные направления по развитию дополнительных сервисных функций, формирующих «единое окно» для резидентов, позволяющее повысить качество обслуживания и повышение лояльности к резидентам со стороны управляющей компании.

Выводы. Проведенный анализ позволил структурировать основные внешние и внутренние факторы для разработки стратегии развития индустриальных парков типа brownfield. Даны рекомендации по разработке универсальных стратегических инициатив и выбору метрик.

Abstract. Today, industrial parks in the Russian Federation are an established industry of the Russian Federation. An industry that has its own clear signs, requirements and rules. Recently, a legislative framework has been worked out at the federal and regional levels, which makes it possible to apply incentive measures both to industrial parks and to their residents. In this regard, the question of studying the methodological features of choosing a strategy for the development of industrial parks, which are primarily influenced by the external environment and the specifics of regional industrial policy, becomes relevant.

A mechanism for the formation of a strategy for the development of industrial parks is proposed, taking into account the external environment, the peculiarities of the regional industrial policy and current trends.

Methodology. In the process of studying regional methodological features of choosing a strategy for the development of industrial parks, methods of logical, statistical analysis and synthesis were used.

Results. The best practice for the development of industrial parks has been analyzed, and a synthesis of the main trends in the development of this industry has been made. The main methodological features are identified when choosing options for the development strategy of industrial parks on the example of the Chelyabinsk region, which have a significant impact on the development of business activity of small and medium-sized businesses and, as a result, an increase in the level of investment attractiveness of the region. The main proposals for the formation of a strategy for attracting residents for the category of small and medium-sized businesses and anchor residents are given. An example of using the main profile and competencies of an industrial park (industrial site) is given to select the direction of focusing on specialized residents in order to attract them. The main directions for the development of additional service functions that form a «single window» for residents are proposed, which makes it possible to improve the quality of service and increase loyalty to residents on the part of the management company.

Conclusions. The analysis made it possible to structure the main external and internal factors for the development of a strategy for the development of industrial parks such as brownfield. Recommendations are given on the development of universal strategic initiatives and the choice of metrics.

Ключевые слова: регион, индустриальные парки, промышленная политика, стратегия развития, экономика, моногород

Key words: region, industrial parks, industrial policy, development strategy, economy, monocity

На сегодняшний день индустриальные (промышленные) парки являются сформировавшейся отраслью промышленности России [1]. Данной отрасли присущи свои четкие признаки, требования и правила [2]. За последнее время на федеральном и региональном уровнях проработана законодательная база, позволяющая применять меры стимулирования как к индустриальным паркам, так и к их резидентам. Индустриальные парки являются одним из эффективных инструментов диверсификации промышленной политики моногородов [3]. В связи с этим становится актуальным вопрос изучения методологических особенностей выбора стратегии развития, на которую в первую очередь влияет внешняя среда и специфика региональной промышленной политики.

Суммарное количество промышленных парков в России составляет 369 (рис.1). Охвачено 63 региона. Динамика прироста составляет 20% в год. В наибольшей степени на это оказали существенное влияние две причины: региональная конкуренция за спрос со стороны инвесторов, выразившаяся в инициативе по созданию индустриальных парков; и усиление государственных преференций на федеральном, региональном и местном уровнях [4].

Можно сделать вывод, что по объему парков, в ближайшие годы произойдет насыщение территории страны и все дальнейшее развитие индустриальных парков будет связано с повышением их качества, созданием новых сервисов и расширением площади существующих площадок.

По итогам 2021 года в промышленных парках обосновалось 227 промпредприятий, которые создали 22 тыс. новых рабочих мест. Существенная доля из них – субъекты малого и среднего предпринимательства, которые арендуют готовые производственные помещения. За период с 2013 по 2021 гг. показатель коммерциализации площадей в парках достиг 61%. Общая площадь территорий всех действующих парков за этот период выросла более чем в 2,5 раза, а их общее количество в 4 раза, что связано с уменьшением среднего размера каждого парка в соответствии с изменяющимся рыночным спросом.

Основная зависимость последних лет развития индустриальных парков – спрос превышает предложение. Можно предположить, что в ближайшие годы произойдет превышение предложения в свободных площадях над спросом. Рост создания новых парков несколько замедлится после отметки 300, а потом приостановится, когда общее количество промплощадок, приблизится к 600.

Индустриальные парки по своей сути отличаются друг от друга, можно выделить три основные категории:

• greenfield – производственная площадка с подготовленной промышленной инфраструктурой, расположенная на территории, ранее не используемой для промышленной деятельности;
• brownfield – парк, созданный на месте территории, на которой существовала или существует промышленная деятельность;
• комплексный индустриальный парк – площадка, сочетающая в себе признаки greenfield и brownfield.

На сегодняшний день наблюдается перевес в сторону greenfield парков по отношению к brownfield в соотношении 2 к 1 (рис.2).

Brownfield индустриальные парки, более подготовленные с точки зрения объектов промышленной инфраструктуры. Имеют более развитую транспортную сеть, включая железнодорожное сообщение, более большие свободные мощности по природному газу, электрической энергии и другим энергетическим ресурсам. За счет этого имеется возможность для быстрого старта новых проектов, что находит отражение в количестве резидентов, их в среднем 26 на один парк brownfield парк против 13 на greenfield парк.

Greenfield индустриальные парки имеют меньше строительных ограничений и их средняя площадь в 4,5 раза превышает среднюю площадь Brownfield парков и составляет 263 га.

Данные особенности или внутренние ограничения необходимо учитывать при разработке стратегии развития индустриального парка.

В части внешних факторов, оказывающих влияние на разработку стратегии индустриального парка, особое внимание следует уделять стратегии развития региона, муниципалитета, градообразующих предприятий, высших учебных заведений, находящихся на территории присутствия. Стратегия индустриального парка должна гармонично вписываться в вышеназванные стратегии, т.к. в конечном итоге развитие индустриальных парков создает условия для развития субъектов малого и среднего предпринимательства, создает новые рабочие места, повышает уровень качества бизнес-среды в муниципалитете, повышает налоговые отчисления и инвестиционную привлекательность региона. Эффективное продвижение индустриальных парков при взаимодействии заинтересованных сторон формирует баланс интересов бизнеса и государства.

Также важными внешними факторами формирования стратегии являются основные профили и компетенции индустриального парка для развития бизнеса. В этой части необходимо учитывать существующую транспортную и энергетическую инфраструктуры, близость к основным источникам сырья и якорным потребителям продукции потенциальных резидентов индустриального парка. В качестве примера можно рассмотреть индустриальные парки в городах Уральского федерального округа. Как правило в таких городах существуют предприятия, выпускающие металлопродукцию, следовательно резиденты парка в этом муниципалитете имеют логистически выгодный канал приобретения металлопродукции, что вместе с необходимыми объектами энергетики в индустриальном парке создает хорошие предпосылки для открытия металлообрабатывающего или литейного производства.

Универсальность предложения определяет успех. Учитывая разные потребности потенциальных резидентов в ресурсах (рис.3) необходимо выделять две стратегии их привлечения:

• стратегия для субъектов малого и среднего предпринимательства;
• стратегия для якорных резидентов.

Развитие сервисных функций парка – один из основных факторов в конкурентной борьбе за привлечение резидентов. Помимо стандартного набора сервисных функций, который предлагают индустриальные парки наиболее перспективными являются: услуги здравпункта; проведение аудитов/аутсорсинг с выдачей рекомендаций по вопросам охраны труда, промышленной безопасности и соблюдения требований природоохранного законодательства; проведение тренингов/обучения по вопросам охраны труда, промышленной безопасности и соблюдения требований природоохранного законодательства; создание хостела для водителей и организация парковки грузового транспорта, приезжающего под погрузку к резидентам; обслуживание газового оборудования/текущий ремонт и обслуживание электрического и энергетического оборудования.

Развитие дополнительных сервисов позволяет сформировать «одно окно», для получения резиденту максимального количества услуг, находясь при этом в периметре индустриального парка.

В части разработки портфеля стратегических инициатив предлагается выбирать не менее трех приоритетных инициатив, которые должны иметь четкие метрики, в т.ч. финансовые показатели (рис.4). Рост значения показателя EBITDA является одной из универсальных метрик, в т.ч. для проведения сравнительного анализа с другими индустриальными парками, т.к. не учитывает уровень закредитованности компании, структуру активов и систему налоговых преференций.

В завершении под каждую стратегическую инициативу формируются задачи для ее достижения, финансовые модели и инвестиционные программы исходя из трех сценариев: выживание, поддержание, развитие.

Разработка и внедрение стратегии индустриального парка позволит выйти компании на качественно новый уровень, при этом гармонизировать интересы бизнеса и государства [5].

Список источников

1. Федеральный закон Российской федерации от 31.12.2014 № 488-ФЗ «О промышленной политике».
2. Постановление правительства Российской федерации от 04.08.2015 «Об индустриальных (промышленных) парках и управляющих компаниях индустриальных (промышленных) парков».
3. Дремов В.В. Механизмы диверсификации промышленной политики моногорода // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2022. Том 12. No 8А. С. 316-321. DOI: 10.34670/AR.2022.46.82.041
4. Ассоциация индустриальных парков России. Отчет индустриальные парки России – 2022. Выпуск девятый. [Электронный ресурс]: Режим доступа: https://indparks.ru/materials/edition/obzor-industrialnykh-parkov-rossii-2022/
5. Рыкалина О.В. Развитие региональной инфраструктуры и связей между округами Российской Федерации [Электронный ресурс]: монография / О.В. Рыкалина. — М.: ИНФРА-М, 2015. — 228 с. — ЭБС «Znanium.сom» — Режим доступа: http://znanium.com/catalog.php?bookinfo=457453

References

1. Federal Law of the Russian Federation of December 31, 2014 No. 488-FZ “On Industrial Policy”.
2. Decree of the Government of the Russian Federation of 04.08.2015 «On industrial (industrial) parks and management companies of industrial (industrial) parks».
3. Dremov V.V. Mechanisms for the diversification of the industrial policy of a single-industry town // Economics: yesterday, today, tomorrow. 2022. Volume 12. No 8A. pp. 316-321. DOI: 10.34670/AR.2022.46.82.041
4. Association of Industrial Parks of Russia. Report industrial parks of Russia — 2022. Ninth edition. [Electronic resource]: Access mode: https://indparks.ru/materials/edition/obzor-industrialnykh-parkov-rossii-2022/
5. Rykalina O.V. Development of regional infrastructure and relations between the districts of the Russian Federation [Electronic resource]: monograph / O.V. Rykalin. — M.: INFRA-M, 2015. — 228 p. — EBS «Znanium.com» — Access mode: http://znanium.com/catalog.php?bookinfo=457453

Для цитирования: Дремов В.В. Методологические особенности выбора стратегии развития brownfield индустриальных парков в Российской Федерации // Московский экономический журнал, 2022, № 10. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2022-3/

© Дремов В.В., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 10.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 332.1

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_10_564

ВЛИЯНИЕ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ НА КАЧЕСТВО ЖИЗНИ СОВРЕМЕННОГО ОБЩЕСТВА

THE IMPACT OF DIGITAL TECHNOLOGIES ON THE QUALITY OF LIFE OF MODERN SOCIETY

Яровова Татьяна Викторовна, кандидат педагогических наук, доцент, заместитель научного руководителя МИЭП, доцент кафедры управления инновациями, Одинцовский филиал Московского государственного института международных отношений (университета) МИД России (г. Одинцово), e-mail: t.yarovova@odin.mgimo.ru

Амирасланова Айгуль Эльсевар, Одинцовский филиал Московского государственного института международных отношений (университета) МИД России, г. Одинцово, e-mail: m.ismailov@my.mgimo.ru

Yarovova Tatiana Viktorovna, PhD, Deputy Scientific Director of International Institute of Energy Policy and Innovation Management, Associate Professor of the Department of Innovation Management of the Odintsovo Branch of the Moscow State Institute of International Relations (University) of the Ministry of Foreign Affairs of Russia (Odintsovo), e-mail: yarovovatatiana@yandex.ru

Amiraslanova Aigul Elsevar, Одинцовский филиал Московского государственного института международных отношений (университета) МИД России, e-mail: а.аmiraslanova @my.mgimo.ru

Аннотация. На данном этапе планета находится в стадии глобальной цифровизации, и коронавирус только ускорил технологические процессы. Цифровые технологии меняют не только подход к реализации рутинных бытовых действий, но и вектор государственного развития. Цифровая трансформация экономики намного больше, чем электронные сервисы, она охватывает все экономические отношения, в рамках постоянного использования информационно-коммуникационных технологий.

В 2022 году общество живет в экономике, где благодаря расширяющейся экосистеме данных можно осуществлять любые операции из любой точки. В соответствии с информацией Ассоциации участников рынка больших данных, объем этого рынка в России в 2020 году был равен более 15 млрд. рублей. При этом, в соответствии с усредненными прогнозами отечественных и иностранных аналитиков, предполагается рост этого показателя в 10 раз. На сегодняшний день лидерами по внедрению технологий в российских фирмах являются такие цифровые технологии, как роботизированная автоматизация бизнес-процессов, чат-боты, анализ больших данных и предиктивная аналитика. Анализ больших данных – самая популярная технология в отечественных фирмах.

Повсеместная автоматизация и цифровизация ведут к отмиранию устаревших профессий и формированию новых, отвечающих на вызовы современной ситуации. Искусственный интеллект может полностью заменить некоторые профессии: чем более рутинной оказывается деятельность, тем проще ее автоматизировать. Органы государственной власти постепенно берут на себя все больше и больше функций администрирования, вводятся новые нормативно-правовые акты для работы с документами в электронной форме. Искусственный интеллект решает и иные задачи в бизнес- и повседневных сферах человеческой жизнедеятельности. Но для того, чтобы он эффективно работал, его необходимо обучать при помощи наборов данных и экспертных оценок из реальности. Принятие сложных решений всегда требует умения правильно интерпретировать данные и оценивать их с позиции морали и этичности.

Abstract. At this stage, the planet is in the stage of global digitalization, and the coronavirus has only accelerated technological processes. Digital technologies are changing not only the approach to the implementation of routine household activities, but also the vector of state development. The digital transformation of the economy is much more than electronic services, it covers all economic relations, within the framework of the constant use of information and communication technologies.

In 2022, society lives in an economy where, thanks to an expanding ecosystem of data, any operations can be carried out from anywhere. According to the information of the Association of Big Data Market Participants, the volume of this market in Russia in 2020 was equal to more than 15 billion rubles. At the same time, in accordance with the average forecasts of domestic and foreign analysts, it is assumed that this indicator will increase by 10 times. Today, digital technologies such as robotic automation of business processes, chatbots, big data analysis and predictive analytics are the leaders in the introduction of technologies in Russian firms. Big data analysis is the most popular technology in domestic firms.

Widespread automation and digitalization lead to the death of outdated professions and the formation of new ones that meet the challenges of the modern situation. Artificial intelligence can completely replace some professions: the more routine the activity turns out to be, the easier it is to automate it. State authorities are gradually assuming more and more administrative functions, new regulatory legal acts are being introduced to work with documents in electronic form. Artificial intelligence also solves other tasks in business and everyday spheres of human activity. But in order for it to work effectively, it needs to be trained using data sets and expert assessments from reality. Making difficult decisions always requires the ability to correctly interpret data and evaluate them from the standpoint of morality and ethics.

Ключевые слова: цифровые технологии, цифровизация, цифровой прорыв, цифровая грамотность, качество жизни, искусственный интеллект, информационное моделирование

Keywords: digital technologies, digitalization, digital breakthrough, digital literacy, quality of life, artificial intelligence, information modeling

На данном этапе государственная политика направлена, в том числе, на решение кадровых проблем. Очевидно, что в IT секторе сейчас кадровый голод – очень большой. По оценкам экспертов, ежегодно до одного миллиона специалистов не хватает на рынке. Соответственно, эту задачу необходимо решать совместно, как государству, так и бизнесу. Инициативы, которые реализуются в рамках цифровой платформы, направлены на поиск таких специалистов. Помимо этого, на платформе «Россия – страна возможностей» реализуются два проекта – это Цифровой прорыв и лекции по искусственному интеллекту. Если говорить про искусственный интеллект, то эта инициатива была запущена в 2021 году, всего пройдет 116 хакатонов по всей стране.

Такой огромный проект ставит целью не только нахождение лучших специалистов, важное значение имеет просветительская часть. Граждане должны узнать об этой сфере, проникнуться и пойти учиться, построить карьеру в этом направлении. Цифровой прорыв традиционно реализуется во многих регионах России. Каждый полуфинал проходит в нескольких регионах. Хабы, которые удается создавать, позволяют одновременно сформировать несколько точек, где сосредотачивается потенциал государства с точки зрения кадров [2, c. 149]. Органы власти стараются максимально этому способствовать, открыты всем предложениям, которые, в том числе, повысят эффективность социальной сферы и качество жизни людей. Цифровые сервисы принимают активное участие внутри других проектов. К примеру, все проекты платформы «Россия – страна возможностей» пронизаны цифровыми технологиями, потому что каждый конкурс, который проводит платформа, состоит из нескольких этапов, в том числе, онлайн. Онлайн часть – максимально технологичная, прозрачная и объективная. Так, все участники понимают, что им надо прокачать. Платформа дает обратную связь тоже благодаря цифровым технологиям. Такой масштабный конкурс был бы невозможен без внедрения цифровых технологий.

Российская ассоциация электронных коммуникаций уже несколько лет подряд проводит большой цифровой диктант и изучает цифровую грамотность пользователей и, в целом, цифру. Вокруг технологии бытует мнение – непонятно, что первично – технологии или индивид, человек влияет на технологии, или же технологии влияют на человека. Это – сложный вопрос, потому что, с одной стороны, сами пользователи в ответе за себя, но, с другой стороны, государство и бизнес создают разные цифровые сервисы. Так, проект «Транспортные инновации города Москвы» запускает определенные цифровые сервисы или «Дом. РФ» проводит ипотеку онлайн. Вопрос в том, кто должен обучать пользователя применять те или иные сервисы.

В крупных российских компаниях или государственных корпорациях работают лучшие программисты, они создают эффективные и качественные сервисы, которые часто опережают время. Недопонимание между технологиями и людьми сегодня существует. Задача и бизнеса, и государства, и общественных организаций заключается в том, чтобы наладить диалог между цифрой и пользователями. Надо сделать так, чтобы они не боялись технологий, а начинали в них погружаться и использовать [1, c. 195]. Российская ассоциация электронных коммуникаций со своей стороны на протяжении многих лет актуализирует тему цифровой грамотности. Эта тема уже проникла в сознание очень многих, и на уровне Государственной Думы, и на уровне Министерства цифрового развития РФ.

Так, можно отметить, что в России дан старт на то, чтобы запустить уроки цифровой грамотности в школах. По нашему мнению, подросток, выпускающийся из школы, должен обладать не только навыками работы с компьютером с точки зрения программирования, работы. Необходимо давать навыки не только на будущее, требуется давать гуманитарные знания по информационным технологиям в школе. Когда через пять – шесть лет уйдет яма между новыми сервисами и технологиями, пользователи смогут спокойно этим овладевать. Как в России, так и по всему миру люди иногда боятся или высмеивают тему искусственного интеллекта. К примеру, недавно состоялся форум на Тавриде, и один из ключевых концептов отчасти высмеивал тему искусственного интеллекта. Российская ассоциация электронных коммуникаций делает серьезный проект, в рамках которого утверждает, что за темой искусственного интеллекта – будущее. Искусственный интеллект позволит улучшить качество жизни.

Когда мы говорим о технологиях, надо, безусловно, говорить о людях, потому что в любых технологиях человек – на первом месте, он создает эти технологии. Если говорить о строительстве, жилье, комфортной городской среде – это большие данные, которые позволяют строить модели, предугадывать и рассчитывать те алгоритмы, которые делают жизнь удобнее и комфортнее. Важное значение имеют технологии информационного моделирования, в России – BIM, за рубежом – Digital Twins. Это – информационные модели, которые позволяют представить в режиме реального времени как строится, живет, какие эмоции испытывает город, начиная от умной квартиры, умного дома, умного района, умного города, переплетая в этой модели, действительно, различные слои – строительные материалы, движение транспорта, температура, считывание эмоций людей (в зависимости этого включают или выключают электричество) [5, c. 400].

Технологии информационного моделирования, большие данные – это два стратегических фундамента, которые являются платформой для других технологий. Если касаться транспорта, то это – электрические машины и машины без водителей, самообучающиеся системы, технологии 4.0 и др. Если посмотреть на жилищно-строительную отрасль, то появляется человек, у которого кроме hard skills (умение построить дом) есть soft skills (умение рассказать, как построит дом команде). По итогу, появляется третий, очень важный круг – это digital компетенции. Так, диктанты и другие мероприятия очень важны, потому что образование является фундаментом. Человек, придя на стройку, использует технологии информационного моделирования, технологии 4.0 (к примеру, дроны делающую съемку для того, чтобы замкнуть экосистему). Государство работает на пересечении двух национальных проектов – Жилье, городская среда и Цифровая экономика.

С точки зрения жилья и городской среды пять миллионов семей ежегодно должны улучшать свои жилищные условия. Для этого должно выводиться 120 миллионов квадратных метров. Это – национальная цель. Настройка летающего дрона, который анализирует темпы строительства, передавая данные в информационные системы делается для того, чтобы банк, выдавший проектное финансирование застройщику, был уверен, что застройщик строит согласно правильным регламентам, согласно срокам и постепенно страх того, что это невозможно завершить, непредсказуемого бюджета уходит на задний план благодаря прозрачности цифры. Все мониторится в режим реального времени. Затем, гражданин, который увидел дрона – сфотографировал его и разместил в социальных сетях. Это также анализируется для того, чтобы ему выдали предодобренную ипотеку через технологии распределенных реестров в один клик. Так, мы привели пример замкнутой экосистемы. Таким образом, в основных технологиях, созданной экосистеме главенствующую роль в стройке играют большие данные и технологии информационного моделирования [4, c. 71].

Мир двигается с огромной скоростью, люди ежедневно большое количество времени перемещаются. Для того, чтобы обеспечить бесперебойный трафик, необходимы не только технологии, но и суперумные технологии, потому что прогнозирование и загрузки дорог и транспорта – очень масштабные. Городской транспорт – это кровеносная система, которая связывает между собой город, обеспечивает качество жизни горожан. Транспорт – это продвинутая, сложная система, в которой есть огромное количество ролей, где цифровые сервисы имеют огромное значение. Центр организации дорожного движения в Москве ставит себе задачу – построить IT-компанию, в том числе, корпоративную культуру. Он уже активно продвинулся в этом направлении. Проекты в Москве направлены на интегральное развитие транспортной системы. Так, действует Стратегия, которая определяет, как будет выглядеть транспорт через пять, десять лет. Уже сейчас понятно, что он будет все плотнее интегрироваться в жизнь горожанина. При этом можно отметить пользовательский путь горожанина.

К примеру, в приложении «Московский транспорт» можно задать точку А и точку Б, после этого перед пользователем комфортно размещается выбор – опция побыстрее, опция помедленнее, опция с расчетом углеводородного следа, потому что есть задача сделать транспорт экологичным. Соответственно, фонд «Транспортные инновации Москвы» предоставляет инфраструктуру для того, чтобы делать эти сервисы еще более комфортными, и повторимся, что здесь большие данные играют огромную роль. Так, необходимо обеспечивать бесперебойность, перемещать транспортные средства в те точки, в которых они более всего нужны, размещать пункты проката велосипедов, там где они востребованы. Также актуально учитывать мнение горожан.

Фонд постоянно занимается сбором и анализом идей горожан, они, в том числе, ложатся в повестку транспортных инноваций Москвы, Фонд знает своего пользователя и постоянно общается с ним. Фонд ориентируется на создание качественной, развивающейся городской среды. Город является частью единой концепции smart city, которой активно следует Москва. Москва бесшовно интегрируется в концепцию умного города, то есть она взаимодействует с городом, отвечает на его потребности. Сам горожанин – это главный помощник в создании сервисов, потому что житель города Москвы хочет многого.

На данном этапе есть серьезные ограничения, влияющие на развитие беспилотных технологий. Так, имеются законодательные ограничения, плюс – ограничения, связанные с самой технологией. Она должна быть безопасной, предсказуемой. Есть несколько различных вариантов того, как эту технологию внедрять, но пока непонятно, какую теорию выбрать. Пока горожане сами реагируют на беспилотные технологии с некоторой настороженностью. К примеру, когда запустили беспилотник в поток с обычным движением, люди увидели машину без водителя и начали сами провоцировать аварийные ситуации, потому что они не доверяют. Это – серьезный фактор, влияющий на цифровую тревожность. Для этого уже запускаются продукты по социальной адаптации сотрудников, где один из элементов – снижение тревоги, связанной с давлением изменяющейся среды [3, c. 396].

Сейчас все сервисы, городские, федеральные, коммерческие, собирают большие данные о населении. Так, прежде чем оставлять какие-либо данные о себе в интернете, необходимо задуматься. Но опять же эти данные полезны, ведь по ним сервисы предоставляют интересные предложения, выстраивают лучший маршрут по городу, предлагают ипотеку в нужном месте или определенное мероприятие. Это нормальная ситуация, если компании не злоупотребляют. Когда пользователь начинает раздражаться, ответственность ложится на организации, которые торгуют персональными данными. Невзирая на то, что есть законодательство по защите персональных данных пользователей, оно не соблюдается в той степени, в какой это требуется. Ответственность за персональные данные должно нести государство. Но если государство несет ответственность, то и компании также должны нести ответственность перед государством, перед законом о защите и хранении персональных данных.

Развитие сервисов происходит в геометрической прогрессии. Действительно, если раньше цикл длился три года, то сейчас срок перешел на месяц. Ежемесячно появляются новые сервисы. Важными являются кейсы, связанные с предоставлением субсидий для малого бизнеса. Это – важное направление, причем разработка такой модели позволит внедрить много других сервисов. Это – не обязательно субсидии, можно сделать упор на прозрачность. Также есть интересные кейсы от Минцифры Нижегородской области, где основной задачей является формирование оптимизированной системы поддержки детей из детских домов. По этой теме цифровых решений явно недостаточно. Те, задачи, которые сегодня решаются в рамках цифрового прорыва, важны. Тот объем задач, который приходится решать ежедневно, невозможен без цифровых технологий [1, c. 50]. Очевидно, что сегодня темп еще больше ускоряется, и актуальность приобретает оптимизация многих процессов для повышения качества жизни.

Таким образом, когда говорим о цифровых технологиях, мы должны понимать следующее – любые цифровые технологии, помимо прозрачности, повышают эффективность бизнеса, государства, жизни и др. Это все относится к автоматизации. С другой стороны, цифровые технологии создают огромное количество новых бизнес-моделей, о которых страна не могла думать буквально «вчера» – это подписка, шеринг экономика, цифровые продукты банкинга, ипотека, электронная закладная. Те люди, которые умеют пользоваться автоматизацией, могут перейти в другие бизнесы, в другие бизнес-модели и другие отрасли экономики. Это очень важно понимать, потому что тех же роботов и технологии создает человек. Кроме демографической ямы, в которую Россия сейчас упирается, есть колоссальный кадровый голод инженеров, программистов, людей, которые занимаются клиентским опытом. Речь идет о людях, которых сегодня называют цифровым поколением. Цифра повышает эффективность бизнеса и создает новые рабочие места.

Список источников

1. Братко А.Г. Искусственный разум, правовая система и функции государства: монография / А.Г. Братко. – М.: ИНФРА-М, 2021. – 282 с.
2. Политическая онтология цифровизации и государственная управляемость: монография / А.А. Балаян, А.В. Волкова, О.А. Игнатьева; под. ред. Л.В. Сморгунова. – М.: Издательство «Аспект Пресс», 2022. – 351 с.
3. Развитие предпринимательства: концепции, цифровые технологии, эффективная система: монография / под ред. М.А. Эскиндарова. – 2-е изд. – М.: Дашков и К, 2020. – 605 с.
4. Суртаева О.С. Цифровизация в системе инновационных стратегий в социально-экономической сфере и промышленном производстве: монография / О.С. Суртаева. – 2-е изд. – М.: Дашков и К, 2021. – 154 с.
5. Трансформация национальной социально-экономической системы России: материалы II Международной научно-практической конференции / отв. ред. Л.Н. Косова. – М.: РГУП, 2020. – 557 с.

References

1. Bratko A.G. Artificial intelligence, legal system and functions of the state: monograph / A.G. Bratko. – M.: INFRA-M, 2021. – 282 p.
2. Political ontology of digitalization and state manageability: monograph / A.A. Balayan, A.V. Volkova, O.A. Ignatieva; edited by L.V. Smorgunov. – M.: Publishing House «Aspect Press», 2022. – 351 p.
3. Entrepreneurship development: concepts, digital technologies, effective system: monograph / edited by M.A. Eskindarov. – 2nd ed. – M.: Dashkov and K, 2020. – 605 p.
4. Surtayeva O.S. Digitalization in the system of innovative strategies in the socio-economic sphere and industrial production: monograph / O.S. Surtayeva. – 2nd ed. – M.: Dashkov and K, 2021. – 154 p
5. Transformation of the national socio-economic system of Russia: materials of the II International Scientific and Practical Conference / ed. by L.N. Kosova. – M.: RGUP, 2020. – 557 p.

Для цитирования: Яровова Т.В., Амирасланова А.Э. Влияние цифровых технологий на качество жизни современного общества // Московский экономический журнал. 2022. № 10. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2022-2/

© Яровова Т.В., Амирасланова А.Э., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 10.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_10_563

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ АПК

THEORETICAL FOUNDATIONS OF STATE REGULATION OF AGRICULTURE

Статья подготовлена в рамках государственного задания № FGMW-2019-0051 по разделу Х 10.1., подразделу 139 Программы ФНИ государственных академий на 2020 год, регистрационный номер НИОКР 1021062411604-8-4.1.1

The article was prepared within the framework of the state task No. FGMW-2019-0051 under section X 10.1., subsection 139 of the Program of the FNI of State Academies for 2020, R&D registration number 1021062411604-8-4.1.1

Юдин Андрей Алексеевич, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им. А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Тарабукина Татьяна Васильевна, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им.А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Yudin Andrey Alekseevich, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the A.V. Zhuravsky Institute of Agrobiotechnologies – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Tarabukina Tatyana Vasilyevna, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the Institute of Agrobiotechnologies named after A.V. Zhuravsky – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Аннотация. Причины, обуславливающие необходимость государственного регулирования и государственной, поддержи сельскохозяйственной отрасли – это, в первую очередь, специфика хозяйствования в отрасли (зависимость от природных условий, работа с живыми организмами), вследствие которых рыночные механизмы регулирования не позволяют функционировать столь же полно и эффективно, как в иных отраслях экономики.

В условиях необходимости импортозамещения и обеспечения продовольственной безопасности государственное регулирование агропромышленного комплекса (АПК) в России с целью обеспечения его функционирования и роста производительности работы особенно значимо. В большинстве случаев, именно система мер государственной поддержки АПК обуславливает экономическую эффективность отрасли, что делает исследование государственной поддержки достаточно социально значимым и актуальным. В особенности актуален анализ государственной поддержки сельскохозяйственных предприятий в Российской Федерации, как страны, где аграрная промышленность традиционно занимает одно из ведущих мест в экономической системе. Следует отметить, что на современном этапе государственная поддержка сельского хозяйства достаточно инерционна, и, зачастую, применяет методы поддержки, разработанные в СССР, что в ряде случаев, неэффективно в рыночных экономических отношениях. В данном случае немаловажным является сравнение методов и форм государственного регулирования сельского хозяйства в России и зарубежных аграрных странах.Государственная поддержка в России сельскохозяйственного производства осуществляется посредством отдельных форм, средств и методов, которые в настоящее время нуждаются в систематизации. Необходимость систематизировать формы и методы поддержки сельскохозяйственных организаций (СХО) вызвана тем, что с целью подъема экономики отрасли, а также, в рамках внедрения Государственной программы по развитию сельского хозяйства должностные лица и органы исполнительной власти, в особенности в аграрных регионах, начали применять различные формы и методы государственного вмешательства в работу отрасли, которые, зачастую, не согласуются с системой мер государственной поддержки. Большинство форм, методов и механизмов государственной поддержки сельскохозяйственных организаций связаны с использованием государственных средств, которые направляются на решение таких основополагающих задач, как повышение рентабельности аграрного производства и становление его конкурентоспособности, формирование экономического механизма работы сельского хозяйства, стимулирование его инновационной деятельности, совершенствование механизмов использования земли, фондов, развитие социальной и рыночной инфраструктуры, а также, снижение безработицы в сельской местности и повышение размера оплаты труда.

Abstract. The reasons for the need for state regulation and state support of the agricultural sector are, first of all, the specifics of the management in the industry (dependence on natural conditions, work with living organisms), as a result of which market regulatory mechanisms do not allow to function as fully and effectively as in other sectors of the economy.

In the context of the need for import substitution and ensuring food security, state regulation of the agro-industrial complex (AIC) in Russia in order to ensure its functioning and increase productivity is especially significant. In most cases, it is the system of measures of state support for agriculture that determines the economic efficiency of the industry, which makes the study of state support quite socially significant and relevant. In particular, the analysis of state support for agricultural enterprises in the Russian Federation is relevant, as a country where the agricultural industry traditionally occupies one of the leading places in the economic system. It should be noted that at the present stage, state support for agriculture is quite inertial, and often uses support methods developed in the USSR, which in some cases is ineffective in market economic relations. In this case, it is important to compare the methods and forms of state regulation of agriculture in Russia and foreign agricultural countries.State support for agricultural production in Russia is carried out through separate forms, means and methods that currently need to be systematized. The need to systematize the forms and methods of support for agricultural organizations is caused by the fact that in order to boost the economy of the industry, as well as, as part of the implementation of the State Program for the Development of Agriculture, officials and executive authorities, especially in agricultural regions, have begun to apply various forms and methods of state intervention in the work of the industry, which, often, they are not consistent with the system of state support measures. Most forms, methods and mechanisms of state support of agricultural organizations are associated with the use of public funds, which are directed to solving such fundamental tasks as increasing the profitability of agricultural production and the formation of its competitiveness, the formation of the economic mechanism of agriculture, stimulating its innovation, improving the mechanisms of land use, funds, the development of social and market infrastructure, and also, reduction of unemployment in rural areas and increase in wages.

Ключевые слова: АПК, организационно-правовые формы, сельское хозяйство, растениеводство, животноводство

Keywords: agro-industrial complex, organizational and legal forms, agriculture, crop production, animal husbandry

После реформ 90-х годов сельскохозяйственные организации приобретают новые организационно-правовые формы, ввиду чего повышается их общее разнообразие. Организационно-правовые формы сельскохозяйственных предприятий отражают определенный вид отношений собственности, который формирует, хозяйственный уклад организации, и, следовательно, напрямую влияет на эффективность ее деятельности [1].

С точки зрения современной системы управления сельскохозяйственными предприятиями, главные предпосылки финансового успеха предприятия АПК находятся не внутри организации, а вне ее, таким образом, успех деятельности зависит от ее способности к успешному приспособлению к своему внешнему окружению, в частности, к экономическому, научно-техническому, социальному политическому. К таковым «внешним» факторам успеха относятся и меры государственной поддержки, реализуемые на федеральном уровне и в регионе, которые предприятие, с точки зрения современного подхода к субсидированию и поддержке, должно вовремя «заметить» и грамотно ими воспользоваться. При этом успех деятельности предприятия АПК во внешней экономической среде зависит, в том числе, и от внутренних организационных возможностей организации: профессионализма сотрудников, культуры отношений, системы власти, методов управления и способности проводить организационную работу. Концепция организаций АПК, как открытых систем предопределяет поворот в управленческих системах к рынку и потенциальному потребителю[2-3].

Способность национального хозяйства страны в обеспечении достаточным количеством продуктов питания населения определяет благосостояние и развитость агропромышленного комплекса – совокупной производственно-экономической системы, производящей, перерабатывающей сельскохозяйственную продукцию и доводящей её до потребителя. В создание конечной продукции АПК на различных стадиях производства участвует более 70 отраслей народного хозяйства, но центральной сферой выступает сельское хозяйство[4].

Как и прочие отраслевые и межотраслевые индустриальные комплексы, АПК имеет свои основные цели на долгосрочный период: обеспечение абсолютного удовлетворения спроса жителей страны в пищевой продукции, изготовленной из сырьевых ресурсов сельского сектора; постепенное улучшение качества жизнедеятельности работников сельских территорий на базе увеличения производительности комплекса; внедрение инноваций в развитие сельского хозяйства.

Агропромышленный комплекс является приоритетной зоной экономики развивающихся стран, в перечень которых входит Российская Федерация, анализ и применение опыта мировых лидеров в сельском хозяйстве будут служить толчком в понимании и внедрении мер по успешному устойчивому развитию, как сельского хозяйства, так и страны в целом, что определяет актуальность данного исследования[5].

Основными функциями сельского хозяйства являются: производство и поставка продуктов питания, обеспечение пищевой, легкой и кожевенно-обувной промышленности сырьем.

В состав сельского хозяйства входят две отрасли:

1.Растениеводство – отрасль сельского хозяйства, занимающаяся возделыванием культурных растений;

Растениеводство также делится на пять основных секторов:

• зерновые культуры;
• кормовые культуры;
• технические культуры;
• плодовые культуры;
• корнеплоды.

2. Животноводство – отрасль сельского хозяйства, занимающаяся разведением полезных сельскохозяйственных животных. Животноводство делится на четыре основных сектора:

• скотоводство;
• птицеводство;
• овцеводство;
• свиноводство.

Важнейшими зерновыми культурами, на долю которых приходится около 85 % всех зерновых, являются пшеница, рис и кукуруза. Несмотря на то, что в категории развитых стран, сельское хозяйство занимает невысокую долю в ВВП страны, оно вышло на новый уровень – аграрная промышленность. В развивающихся же странах данная отрасль по-прежнему играет роль комплекса, обслуживающего базовые потребности населения, и имеющая занятость в 50–70 % всего населения[7].

Сельскохозяйственная деятельность в разных регионах мира отличается разнообразием форм. На современном этапе существует два, принципиально разных типа ведения и организации сельского хозяйства. Развитые страны используют товарный характер данной отрасли. Это перетекает в высокодоходную и высокоорганизованную отрасль национальных хозяйств. Тенденция к структурным и технологическим изменениям в сельском хозяйстве стран началась еще в 50-е годы 20-ого века. Финальным этапом формирования системы сельского хозяйства в экономике служит создание агропромышленных комплексов, которые обеспечивают весь процесс получения сельскохозяйственной продукции – от производства средств производства (комбайнов, химикатов, семенного материала и др.) до транспортировки, переработки и сбыта[6].

Современное сельское хозяйство насыщено биотехнологиями. От методов традиционной селекции научные деятели переходят к изменению свойств, характеристик организмов на клеточном и молекулярном уровнях. Так, в 1992 году, постепенно появились первые генно-модифицированные продукты, культуры, названые в последствии – ГМ-культуры. Новый вид культур стали культивировать в промышленных масштабах. Лидерами по взращиванию генетически-модифицированных культур стали: США, Аргентина, Канада, Австралия. Данная отрасль развивается по интенсивному пути. Развивающееся же страны показывают больше потребительское отношение к данной отрасли. Мелким фермерствам принадлежат небольшие сельскохозяйственные угодья. Такое хозяйство обусловлено низкой производительностью, а также узкой селекционной специализацией.Именно поэтому, было принято рассматривать сельское хозяйство в концепции агропромышленного комплекса[8].

Теория экономики сельского хозяйства впервые была затронута ученными физиократами в 18 веке. В исследовании Ф. Кенэ, идейного основателя школы, конца 18 века было обосновано эффективноеразвитие экономической системы через правильное распределение доли отраслей в хозяйстве. Данная работа называлась – «Экономическая таблица». Развитием теории Кенэ послужила идея увеличения национального богатства за счет стабильного развития сельского хозяйства, другие отрасли на момент выдвижения данной теории показывали меньший положительный эффект. Данную теорию выдвинул ученный Адам Смит, который являлся известным членом классической школы и ставил приоритеты на сельскохозяйственное развитие, считая, что данная отрасль является источником стабильной экономики[11].

Суть данной теории означает, что при использовании физических ресурсов и материальных средств, находящихся внутри сельскохозяйственной отрасли, общество имеет тенденцию к развитию, а национальные фонды стабильное пополнение. Исследование классициста Д. Рикардо касательно роли земли в сельском хозяйстве характеризует труд, необходимый для производства сельскохозяйственной продукции, как источник прибыли от пахотной земли. Данная научная работа называется – «Начала политической экономии и налогового обложения». И.Г. Тюнен в своей работе – «Изолированное государство» определил сельскохозяйственную экономику, как теоретическую науку и охарактеризовал ее основы. Данный ученый также соглашался с идеями А. Смита и Д. Рикардо.

Современное положение теоретического сельского хозяйства делится на три основных этапа его формировании: первый этап относиться к физиократам, заложившем идею и основную мысль данной науки, вторым этапом принято считать 19 век и ученных, зародивших тенденцию к изучению и развитию сельского хозяйства. Этими ученными были: А. Янг и А.Д. Теэр. Двадцатое столетие окончательно присоединило сельскохозяйственную экономику к общей. Именно данный этап является финальными в формировании теоретического сельского хозяйства[10].

Последующим исследованием теоретического сельского хозяйства занялся германский ученный А. Тэер, который отделил аграрную экономику, сделав ее частью политической экономии. Данный ученный также считается первопроходцем в сельскохозяйственной науке германии. А. Тэер определил содержание данной науки следующей трактовкой: «Мы под именем экономии, в отношении к сельскому хозяйству, разумеем учение о соотношениях оного, о распоряжении и употреблении работающих сил, о соразмерности скотоводства или, лучше сказать, корма и удобрения с земледелием…».

Уже в конце 19 века приверженцы «кембриджской школы» вместе с ее основателем обосновали теорию рационального использования сельскохозяйственной земли. Ученные выяснили, что только при правильной культивации и рекультивации земли сельское хозяйство дает максимальный эффект, делая отрасль основой богатства страны. Американский коллега А. Маршалла – Г. Тэйлор, являющийся президентом ассоциации экономики фермерских хозяйств на протяжении 40 лет выявил предмет экономики сельского хозяйства как «…принцип, который решает все фермерские проблемы: что производить и как производить, что продавать и как продавать, чтобы достигнуть для себя наивысшего чистого дохода, согласованного с наивысшим благополучием общества как целого»[15].

Создание в России «Московской Сельскохозяйственной Академии» и «Департамента сельского хозяйства» в США в 1860х годах развило сельское хозяйство этих стран до лидерских позиций. Считается, что развитие мировой тенденции совершенствования национального сельскохозяйственного надела началось из-за успехов технологического прогресса, а также привлечения таких наук, как биология и химия в данную отрасль у России и США. Следуя тенденциям развития сельскохозяйственной отрасли, как одной из приоритетных отраслей экономики, в 1920-х годах данная сфера имела свою теоретическую базу и массу научных работ, посвящённых, как развитию отрасли, так и ее стабилизации. Формация крестьянского надела постепенно трансформировалась в хозяйственные формы и системы. Итогом реформации послужила необходимость закупки ряда новых технологий в производство сельскохозяйственных товаров, что для владельцев мелких угодий было материально невозможно, тем самым снизив их вес в общем сельском хозяйстве и начав новое время развития промышленного сельского хозяйства[13].

Конец девятнадцатого века – начало двадцатого в России обусловлен началом развития нового направления исследования текущих и потенциальных проблем развития АПК. По словам П.И. Лященко, «…законченное содержание теория крестьянского хозяйства получила в литературно-экономическом направлении, которое приобрело известность под названиями «неонародничества», «организационно-производственного направления» или «трудово-потребительской теории крестьянского хозяйства»[14].

Двадцатый век обусловлен множеством исследований в данной отрасли. Промышленным сельским хозяйством стали заниматься ученные со всего мира, в частности отечественные (Н.Г. Чернышевский, А.И. Герцен и т.п.). При столь интенсивном развитии отрасли неизбежно произойдет толчок, который даст новый вектор развития на последующие десятилетия. В сельском хозяйстве, помимо новых понятий «интеграция» и «кооперация» также появились инструменты экономико-математического моделирования, планирования и прогнозирования будущих объемов. На момент исследования развитие сельского хозяйства состоит из агропромышленных комплексов и их объединений[11].

В настоящее время агропромышленный комплекс представляет сложную систему. В структуру АПК входит большое количество видов промышленности, такие как мясная, молочная, пищевая и легкая промышленность, которая функционирует за счет сельскохозяйственного сырья. Производство и реализация сырья однородных продуктов сельского хозяйства происходит в специализированных подкомплексов АПК. Данные подкомплексы созданы специально, для выполнения основной функции сельского хозяйства – удовлетворении населения продовольствием.

Государственное регулирование АПК – одна из составляющих  системы госрегулирования  экономики, представляющее совокупность социально-экономических, организационно-правовых и политических мер, реализуемых государством для устойчивого развития АПК в целях продовольственного самообеспечения страны, а также процесса импортозамещения и создания экспортоориентированных производств[9].

В современных условиях вопрос о роли государства в регулировании АПК достаточно проблемный. Изучение исследований государственного регулирования АПК зарубежных авторов показал, что в развитых странах с рыночной экономикой отсутствуют как убежденные противники, так и сторонники государственного вмешательства в АПК. Несмотря на это на практике в различных странах государство принимает активное участие в решении вопросов, принятии законодательных норм, касающихся АПК, что подтверждает значимость государственного регулирования АПК на практике.

Цель государственного регулирования АПК состоит в постоянном удовлетворении потребностей населения в продукции, произведенной из сельскохозяйственного сырья.

Задачи государственного регулирования АПК представлены на рис. 1.

Для эффективного государственного регулирования АПК требуется соблюдение следующих принципов:

1. Принцип аграрного протекционизма, ориентированный на продовольственную безопасность предполагает защиту сельского хозяйства при взаимодействии с другими отраслями и регулирование импорта продовольствия для защиты интересов отечественных сельхозтоваропроизводителей.
2. Принцип программного регулирования заключается в разработке программы стабильного развития  АПК  России  и  ее  регионов, основанной на научно обоснованных прогнозах.
3. Принцип сочетания федерального и регионального подходов, базирующийся на программно-целевом методе и обеспечении ресурсами заключается в том, что АПК регулируется органами власти трех уровней, взаимодействующих между собой. Единство правового и экономического пространства обеспечивает федеральный уровень.
4. Принцип гибкого, дифференцированного подхода по уровню развития АПК на территории субъекта РФ состоит в увеличении финансирования сельского хозяйства в регионах с высоким потенциалом за счет средств федерального бюджета.

Реализация целей, задач и принципов государственного  регулирования  АПК осуществляется посредством различных форм, методов, мер и  инструментов, образующих механизм государственного регулирования  АПК.

Под формой государственного регулирования АПК понимают деятельность государственных органов по регулированию  сельскохозяйственных организаций. Одни авторы выделяют такие формы государственного регулирования АПК, как правотворческую, правоохранительную, организационную, правоприменительную. Другая группа авторов, таких как П.Ф. Парамонов выделяют эколого-экономическую, социально-экономическую, финансово-экономическую, рыночную, административно-правовую, организационно-экономическую, формы регулирования АПК.

Применение всех форм государственного регулирования в совокупности позволяет  оптимально  решать задачи регулирования АПК.

Все формы государственного регулирования реализуются посредством определенных методов, представляющих комплекс конкретных способов воздействия государственных органов на всех участников АПК. По содержанию выделяют:

1. Административные методы – они обязательны для исполнения всеми предприятиями, а их  применение означает, что деятельность субъектов рынка основывается не на основе свободного выбора, а на основе государственных  предписаний. К данным методам относят методы прямого  воздействия, которые включают меры принуждения,  запрета и разрешения.
2. Экономические методы предусматривают формирование способов и стимулов поддержки развития производства и обращения товаров. Данные методы позволяют предприятиям принимать независимые решения. К экономическим методам относятся методы прямого и косвенного воздействия.

Выбор в пользу того или иного метода делается в зависимости от сложившейся ситуации  в АПК, а также от форм собственности предприятий. К примеру, к частным организациям в основном применяют экономические методы косвенного воздействия, а к государственным и казенным учреждениям – методы прямого воздействия[8].

Реализация методов осуществляется с помощью различных инструментов  государственного  регулирования,  представляющих средства воздействия на социально-экономические процессы. К примеру, реализация административных методов осуществляется с помощью принятия законодательных актов, а экономические –  посредством установления таможенных пошлин, процентной ставки по кредиту, налоговых льгот и др.

Под мерами государственного регулирования понимают инструменты, содержащиеся в правовых актах и отражающие виды деятельности органов управления в зависимости от ситуации в АПК. Основные из них приведены в ст. 6 федерального закона от 29.12.2006 № 264-ФЗ как меры по реализации аграрной политики государства[11].

Высшей формой государственного регулирования АПК является государственное программирование, так как в ходе реализации программы могут в совокупности использоваться различные формы, методы и инструменты, то есть программно-целевой метод является комплексным.

Таким образом, государственное регулирование АПК – объективная закономерность рыночной экономики. При этом повышение эффективности аграрной экономики напрямую зависит от благоприятной политики ее государственного регулирования.

Реализация целей, задач и принципов государственного регулирования АПК осуществляется посредством различных форм, методов, мер и инструментов, образующих механизм государственного регулирования АПК.

Список источников

1. Бугай, Ю.А. Формы и методы государственного регулирования в аграрной сфере / Ю.А. Бугай // Вестник Омского государственного университета. – 2016. – № 4 (24). – С. 199–208.
2. Ермоленко, О.Д. Тенденции, проблемы и перспективы цифровизации АПК России (на примере виноградно-винодельческого подкомплекса) / О.Д. Ермоленко, О.А. Миронова, Р.М. Богданова // Развитие цифровой экономики в условиях деглобализации и рецессии. – Санкт-Петербург: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2019. – С. 354–378. – DOI 10.18720/IEP/2019.2/13.
3. Ивашев, П.А. Процессы цифровизации АПК России как основа конкурентоспособности кластера / П. А. Ивашев, И.В. Андронова // Аллея науки. – 2019. – Т. 2. – № 6 (33). – С. 350–354.
4. Красильникова, Е.В.  Исследование  вопросов  перехода  к  цифровой экономике  как  драйвера  роста  ее  конкурентоспособности,  проблемы  корпоративного  управления  /  Е.В.  Красильникова  //  Управленческие  науки  в  современном мире. – 2018. – Т. 1. – № 1. – С. 210–214.
5. Луппов, В.В. Система информационного обеспечения цифровизации АПК / В.В. Луппов // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2018. – № 10 (43). – С. 103–112.
6. О развитии сельского хозяйства: Федеральный закон от 29.12.2006 № 264-ФЗ (ред. от 30.12.2021) // Собрание законодательства РФ. – 2007. – № 1 (ч. I). – Ст. 27.
7. Плотникова, Е.В. Программно-целевое регулирование развития животноводства Краснодарского края: специальность 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (АПК и сельской хозяйство)»: диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Е.В. Плотникова; Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина. – Краснодар, 2019. – С. 19.
8. Пьянкова, С.Г. Цифровизация экономики: российский и зарубежный опыт / С.Г. Пьянкова, О.Т. Ергунова, И.А. Митрофанова // Региональная экономика. Юг России. – 2018. – № 3. – С. 16–25.
9. Райзберг, Б.А. Государственное управление экономическими и социальными процессами: учебное пособие / Б.А. Райзберг. – М.: ИНФРА-М, 2016. – 384 с.
10. Степнов, И.М. Цифровые платформы как новый экономический агент в открытой модели экономики / И.М. Степнов, Ю.А. Ковальчук // Друкеровский вестник. – 2019. – № 2 (28). – С. 5–13.
11. Стрелкова, И.А. Цифровая экономика: новые возможности и угрозы для развития  мирового  хозяйства  /  И.А.  Стрелкова  //  Экономика.  Налоги. Право. – 2018. – № 2. – С. 18–26.
12. Терентьев, С.Е. Индикаторы инновационного развития в аграрном секторе / С.Е. Терентьев, А.В. Белокопытов, А.Ю. Миронкина // Агробиофизика в органическом сельском хозяйстве: материалы международной научно-практической конференции (г. Смоленск, 27–28 марта 2019 года). – Смоленск: Смоленская государственная сельскохозяйственная академия, 2019. – С. 257–264.
13. Труфляк, Е.В. Мониторинг и прогнозирование в области цифрового сельского хозяйства по итогам 2018 г. / Е.В. Труфляк, Н.Ю. Курченко, А.С. Креймер. – Краснодар: КубГАУ, 2019. – 100 с.
14. Филина, Ф.В. Социально-экономические условия цифровизации экономики в сфере АПК / Ф.В. Филина // Управление социально-экономическим развитием регионов: проблемы пути и их решения: Сборник научных статей 8-ой Международной научно-практической конференции (г. Курск, 30 июня 2018 г.). – Курск: Юго-Западный государственный университет, 2018. – С. 364–367.
15. Эдер, А.В. Трансформация АПК при цифровизации экономики / А.В. Эдер // Пищевая промышленность. – 2019. – № 1. – С. 44–48.

References

1. Bugai, Yu.A. Forms and methods of state regulation in the agricultural sector / Yu.A. Bugai // Bulletin of Omsk State University. – 2016. – № 4 (24). – Pp. 199-208.
2. Ermolenko, O.D. Trends, problems and prospects of digitalization of the agroindustrial complex of Russia (on the example of the grape-wine subcomplex) / O.D. Ermolenko, O.A. Mironova, R.M. Bogdanova // Development of the digital economy in conditions of deglobalization and recession. – St. Petersburg: Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education «Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University», 2019. — pp. 354-378. – DOI 10.18720/IEP/2019.2/13.
3. Ivashev, P.A. Processes of digitalization of the agroindustrial complex of Russia as the basis of cluster competitiveness / P. A. Ivashev, I.V. Andronova // Alley of Science. – 2019. – T. 2. – № 6 (33). – Pp. 350-354.
4. Krasilnikova, E.V. Investigation of the transition to the digital economy as a driver of its competitiveness growth, problems of corporate governance / E.V. Krasilnikova // Managerial sciences in the modern world. — 2018. – Vol. 1. – No. 1. – pp. 210-214.
5. Luppov, V.V. System of information support for digitalization of agro-industrial complex / V.V. Luppov // Economics, labor, management in agriculture. – 2018. – № 10 (43). – Pp. 103-112.
6. On the development of agriculture: Federal Law No. 264-FZ of 29.12.2006 (as amended on 30.12.2021) // Collection of Legislation of the Russian Federation. — 2007. – No. 1 (part I). – Article 27.
7. Plotnikova, E.V. Program-target regulation of livestock development in Krasnodar Krai: specialty 08.00.05 «Economics and management of the national economy: economics, organization and management of enterprises, industries, complexes (agro-industrial complex and agriculture)»: dissertation for the degree of Candidate of Economic Sciences / E.V. Plotnikova; Kuban State Agrarian University named after. I.T. Trublina. – Krasnodar, 2019. – p. 19.
8. Pyankova, S.G. Digitalization of the economy: Russian and foreign experience / S.G. Pyankova, O.T. Ergunova, I.A. Mitrofanova // Regional economy. South of Russia. — 2018. – No. 3. – pp. 16-25.
9. Raisberg, B.A. State management of economic and social processes: textbook / B.A. Raisberg. – Moscow: INFRA-M, 2016. – 384 p.
10. Stepnov, I.M. Digital platforms as a new economic agent in an open model of the economy / I.M. Stepnov, Yu.A. Kovalchuk // Drukerovsky vestnik. – 2019. – № 2 (28). – Pp. 5-13.
11. Strelkova, I.A. Digital economy: new opportunities and threats for the development of the world economy / I.A. Strelkova // Economics. Taxes. Pravo. – 2018. – No. 2. – pp. 18-26.
12. Terentyev, S.E. Indicators of innovative development in the agricultural sector / S.E. Terentyev, A.V. Belokopytov, A.Y. Mironkina // Agrobiophysics in organic agriculture: materials of the international scientific and practical conference (Smolensk, March 27-28, 2019). – Smolensk: Smolensk State Agricultural Academy, 2019. – pp. 257-264.
13. Truflyak, E.V. Monitoring and forecasting in the field of digital agriculture at the end of 2018 / E.V. Truflyak, N.Y. Kurchenko, A.S. Kramer. – Krasnodar: KubGAU, 2019. – 100 p.
14. Filina, F.V. Socio-economic conditions of digitalization of the economy in the field of agriculture / F.V. Filina // Management of socio-economic development of regions: problems of the way and their solutions: Collection of scientific articles of the 8th International Scientific and Practical Conference (Kursk, June 30, 2018). – Kursk: Yugo-Western State University, 2018. – pp. 364-367.
15. Eder, A.V. Transformation of the agro-industrial complex in the digitalization of the economy / A.V. Eder // Food industry. – 2019. – No. 1. – pp. 44-48.

Для цитирования: Юдин А.А., Тарабукина Т.В. Теоретические основы государственного регулирования АПК // Московский экономический журнал. 2022. № 10. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2022/

© Юдин А.А., Тарабукина Т.В., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 10.