УДК 332.1

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-19036

ПЕРСПЕКТИВЫ
ИССЛЕДОВАНИЙ В УСЛОВИЯХ РЕАЛИЗАЦИИ НАЦИОНАЛЬНОЙ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА: ОТРАСЛЕВОЙ АСПЕКТ

PERSPECTIVES OF RESEARCHES IN
THE CONDITIONS OF REALIZATION OF THE NATIONAL STRATEGY OF DEVELOPMENT OF
ARTIFICIAL INTELLIGENCE: INDUSTRIAL ASPECT

Скворцов Е.А., инженер,
кандидат экономических наук, УрФУ

Кротов М.И., доцент
кафедры экономики и организации предприятий ФГБОУ ВО Уральский ГАУ, кандидат
экономических наук

Скворцова Е.Г., преподаватель,
ФГБОУ ВО Уральский ГАУ, соискатель

Безносов Г.А., доцент
кафедры экономики и организации предприятий ФГБОУ ВО Уральский ГАУ, кандидат
экономических наук

Skvortsov
E.A., Engineer,
Candidate of Economic Sciences, UrFU

Krotov
M.I., Associate
Professor of the Department of Economics and Organization of Enterprises FSBEI
HE Ural GAU, Candidate of Economic Sciences

Skvortsova
E.G., Lecturer, Ural
State Agrarian University, applicant

Beznosov
G.A., Associate
Professor of the Department of Economics and Organization of Enterprises FSBEI
HE Ural GAU, Candidate of Economic Sciences

Аннотация:
Статья
посвящена исследованию перспектив развития и исследований применения технологий
искусственного интеллекта в сельском хозяйстве в условиях обсуждения
национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Теоретические вопросы применения технологий
искусственного интеллекта в сельском хозяйстве недостаточно разработаны в отечественной
науке, что повышает актуальность исследования. В качестве методов исследований
используется анализ публикаций в сетях научного цитирования eLIBRARY, Web
of Science и Scopus. В настоящее время 30 стран
приняли национальные стратегии развития искусственного интеллекта. В 2019 году Министерство цифрового развития,
связи и массовых коммуникаций Российской Федерации внесло в Правительство
проект Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Одна из
основных целей стратегии – добиться, чтобы доля крупных и средних компаний,
органов государственной власти и подведомственных организаций, использующих технологии искусственного интеллекта в своей деятельности, достигла 10% к 2024 году и 20%
к 2030 году. Ожидается, что Россия через пять лет должна войти в десятку
стран-лидеров по количеству статей по искусственному интеллекту в лучших
научных изданиях, индексируемых в международных базах данных Scopus и Web of
Science, а к 2030 году – в топ-10 стран по индексу цитируемости. По итогам 2019
года страна была примерно на 32-м месте в базе данных Web of Science,
уступая Нигерии, Колумбии, Египту, Вьетнаму и другим странам,
которые традиционно не считаются продвинутыми в развитии высоких технологий. Передовые страны выделяют огромные
инвестиции на исследование технологий искусственного интеллекта. Для того, чтобы выполнить показатели, обсуждаемые в национальной
стратегии развития искусственного интеллекта потребуется публиковать не менее
5-6 статей в сети Web
of Science и Scopus в
год. Эти задачи можно эффективно решить путем увеличения финансирования
исследований с привлечением отраслевой науки.

Summary: The article is devoted to the study of the prospects for the development
and research of the application of artificial intelligence technologies in
agriculture in the context of a discussion of the national strategy for the
development of artificial intelligence. Theoretical questions of the
application of artificial intelligence technologies in agriculture are not
sufficiently developed in domestic science, which increases the relevance of
the study. Analysis of publications in the networks of scientific citation
eLIBRARY, Web of Science and Scopus is used as research methods. Currently, 30
countries have adopted national strategies for the development of artificial
intelligence. In 2019, the Ministry of Digital Development, Communications and
Mass Communications of the Russian Federation submitted to the Government a
draft National Strategy for the Development of Artificial Intelligence. One of
the main goals of the strategy is to ensure that the share of large and
medium-sized companies, government bodies and subordinate organizations using
artificial intelligence technologies in their activities reaches 10% by 2024
and 20% by 2030. In five years, Russia is expected to be among the top ten
countries in terms of the number of articles on artificial intelligence in the
best scientific journals indexed in the international Scopus and Web of Science
databases, and by 2030 in the top 10 countries by citation index. At the end of
2019, the country was at about 32nd place in the Web of Science database,
behind Nigeria, Colombia, Egypt, Vietnam and other countries that are
traditionally not considered advanced in the development of high technologies.
The advanced countries allocate huge investments for research of technologies
of artificial intelligence. In order to fulfill the indicators discussed in the
national strategy for the development of artificial intelligence, you will need
to publish at least 5-6 articles on the Web of Science and Scopus per year.
These tasks can be effectively solved by increasing research funding with the
involvement of industry science.

Ключевые слова: искусственный
интеллект, сельское хозяйство, национальная стратегия развития искусственного
интеллекта, цифровая экономика.

Keywords: artificial intelligence, agriculture, national
strategy for the development of artificial intelligence, digital economy.

Введение. В настоящее время
организации сельского хозяйства России осуществляют переход к цифровым
технологиям [1]. По прогнозам экспертов из исследовательской компании «Json and
Partners Consulting»
суммарный экономический эффект от перехода сельского хозяйства России к
цифровым технологиям может составить более 4,8 трлн. рублей в годовом
выражении, или 5,6% прироста ВВП (относительно показателей 2016 года). Согласно
прогнозу экспертов, выполнение дорожной карты Минсельхоза России позволит к
2024 году повысить до 60% [2] (по состоянию на 2018 год 1% по данным Минсельхоза
РФ) долю организаций АПК, использующих технологии интернета вещей, точного
земледелия, цифрового стада, умных теплиц [3]. В основе перечисленных цифровых
технологий лежит понятие искусственный интеллект.

Министерство
цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации внесло в
Правительство проект Национальной стратегии развития искусственного интеллекта.
Одна из основных целей стратегии – добиться, чтобы доля крупных и средних
компаний, органов государственной власти и подведомственных организаций,
использующих технологии искусственного
интеллекта в своей деятельности, достигла 10% к
2024 году и 20% к 2030 году. Ожидается, что Россия через пять лет должна войти
в десятку стран-лидеров по количеству статей по искусственному интеллекту в
лучших научных изданиях, индексируемых в международных базах данных Scopus и
Web of Science (по итогам 2018 года страна была примерно на 30-м месте), а к
2030 году – в топ-10 стран по индексу цитируемости.

Методы
или методология проведения исследования. Следует заметить, что
теоретически вопросы применения технологий искусственного интеллекта в сельском
хозяйстве недостаточно разработаны как отечественной, так и зарубежной науке.

В качестве методического
инструментария исследования использован библиографический метод. На
первом этапе выполнен анализ контента публикаций по применению технологий искусственного интеллекта в
сельском хозяйстве в условиях реализации национальной стратегии искусственного
интеллекта. При этом была проанализирована библиографическая база данных Elibrary, Web of Science и Scopus по контенту статей за период с 2014 по
настоящее время. Произведен скрининг литературы, и проанализирован текст статей
с целью уточнения, имеют ли они отношение к вопросам исследования.

Актуальность исследования
обусловлена бурным развитием данных технологий на основе различных прорывов в
цифровой сфере и значительной неопределенностью перспектив их применения в
сельскохозяйственном производстве. Прогресс
в развитии технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве стал возможным благодаря различным технологическим
прорывам, прежде всего машинного обучения, больших данных, нейронных сетей и
т.д. [4].

Результаты и обсуждение. Влияние цифровых
технологий на развитие экономики настолько велико, что его часто именуют
четвертой промышленной революцией [5].
Существуют различные оценки экспертов
о перспективах применения технологий искусственного интеллекта. Так, по
результатам исследования «Актуальные тенденции рынка искусственного интеллекта
и машинного обучения», проведенного аналитическим центром TAdviser и компанией
«Инфосистемы Джет» в октябре 2017 года, объем данного рынка искусственного
интеллекта и машинного обучения (Machine Learning, ML) [6] в России оценивался
примерно 700 млн руб. в 2017 году. При этом прогнозировался рост до 28 млрд
руб. к 2020 году. Вместе с тем в компаниях Naumen и IVA Cognitive (ГК ХайТэк)
замечают рост доверия к технологиям искусственного интеллекта, а в цифровой
лаборатории Softline отмечают определенную долю разочарования от применения
мощных нейросетей. Генеральный директор Российского фонда прямых инвестиций
отмечает, что искусственный интеллект способен повысить эффективность многих
отраслей на 30–40 %. за счет искусственного интеллекта мировой ВВП будет расти
на 1,2 % выше в год, и суммарный эффект от внедрения составит $13 трлн. [7].

Следует
отметить, что в 2017 году пять государств приняли Национальную стратегию
искусственного интеллекта, а в течение 2018-го –2019-го годов их количество
увеличилось до 30 (среди них Китай, США, Канада, Великобритания, Франция,
Сингапур, Южная Корея, Объединенные Арабские Эмираты) [8]. Передовые страны
выделяют огромные инвестиции на исследование технологий искусственного
интеллекта. К примеру, Китайская стратегия развития искусственного интеллекта
предусматривает три этапа, при этом на втором этапе, реализация которого
намечена до 2025 года, планируются широкое применение технологий искусственного
интеллекта в медицине, городской инфраструктуре, производстве и сельском
хозяйстве. В 2017 году Государственный совет КНР опубликовал «План развития
искусственного интеллекта следующего поколения», который оценивается почти в
$150 млрд.

Рассмотрим
текущее состояние публикационной активности по исследования применения
технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве.

По данным
Научной электронной библиотеки Elibrary в
периодических научных изданиях термин искусственный интеллект упоминается с 2010
года по10.07.2019 года в библиотеке насчитывается 9453 научных публикаций,
содержащих сведения о данных технологиях (рисунок 1).

Наблюдается взрывной рост публикационной активности по
направлению технологии искусственного интеллекта. Наиболее популярные
направления исследования технологии искусственного интеллекта – промышленность,
автоматика, вычислительная техника, финансы, экономические науки, организация и
управление, социология.

Сельское хозяйство не является приоритетным
направлением исследователей. За рассматриваемый период опубликовано всего 48
статей. В отношении дальнейшего
использования технологии искусственного интеллекта в сельском хозяйстве
существуют достаточно оптимистичные ожидания. Так, систематизированные знания
об имеющихся в настоящий момент технологиях искусственного интеллекта, а также
будут активно распространяться в этом направлении в течение следующих 5–7 лет. Отмечается,
что данные технологии зарекомендовали себя в качестве успешных методов решения
проблем в сфере сельского хозяйства и агропромышленности. По мнению
исследователей, их разработка позволит хозяйствующим субъектам извлечь
доминирующие конкурентные преимущества и соответствующий значительный экономический
эффект, обусловленный новшеством рассмотренной в статье технологии [9].

Внедрение технологий искусственного
интеллекта является относительно новым трендом, и для обеспечения его успеха
необходимы дополнительные исследования и испытания. Однако трудно оценить,
насколько эффективным и выгодным может быть использование данных технологий интеллекта
для этой жизненно важной отрасли [10]. Дефицит ведущих российских компаний в
сфере IT (аналогичных Amazon, Apple, Google, IBM, Intel, Microsoft и другим)
ослабляет потенциальные возможности прорыва нашей страны в создании и развитии
интернета вещей, технологий искусственного интеллекта, роботов[11]. Несмотря на
все очевидные преимущества, технологии искусственного интеллекта для
сельского хозяйства должны лишь
помогать людям, делать их работу более эффективной и безопасной, но ни в коем
случае не заменять их полностью. Технологии, определенно, должны развиваться,
но это развитие должно быть гармоничным с развитием социума [12].

По данным
базы данных Web of Science и Scopus с 2010
года по 2019 год в периодических научных изданиях термин искусственный
интеллект упоминается в библиотеке насчитывается 1191 научных публикаций (рисунок
2)

По данным анализа видно,
что лидером в области исследования технологий искусственного интеллекта,
применяемых в сельском хозяйстве. Являются страны с развитым сельским
хозяйством. К ним можно отнести Китай. США, Индию, Австралию, Испанию. Для того
, чтобы Россия вошла в десятку стран по публикациям в изданиях, рецензируемых в
сети Web
of Science и Scopus
необходимо существенно нарастить
научный потенциал. Потребуется публиковать около 5-6 статей в сети Web of Science и Scopus в год. Эти задачи
можно эффективно решить путем объединения усилий с привлечением отраслевой
науки. В данный момент на 32 втором месте, 
уступая Нигерии, Колумбии, Египту. Вьетнаму и другим странам, которые
традиционно не считаются продвинутыми в развитии высоких технологий. 

Область применения результатов. Полученные выводы и результаты исследования могут
быть использованы при дальнейшем изучении искусственного интеллекта в сфере
АПК, а также о будущем его применении. Результаты исследования могут быть
использованы органами исполнительной власти при
разработке программ цифрового развития сельского хозяйства.

Выводы. Развитие
технологий искусственного интеллекта для сельского хозяйства находится на
начальной стадии. Его может характеризовать низкая структурированность, слабый
уровень осведомленности субъектов хозяйствования о технологиях искусственного
интеллекта, а также невысокая степень проникновения решений. Низкие темпы роста
внедрения технологий искусственного интеллекта до настоящего времени связаны с
распространенными на рынке представлениями о недостаточной зрелости данных технологий.
Барьером внедрения технологий искусственного интеллекта является высокая
стоимость для заказчиков и необходимость наличия достаточной современной
инфраструктуры сельских территорий. Организации сельского хозяйства проявляют
интерес к технологиям, но имеются сомнения в практической пользе для производственной
деятельности или в ощутимой экономической отдаче от внедрения. Теоретически вопросы применения технологий
искусственного интеллекта в сельском хозяйстве недостаточно разработаны как
отечественной, так и зарубежной науке. Рынок испытывает
недостаток методических рекомендаций и бизнес-кейсов для расчетов ROI
применения данных технологий. В силу крайне низкой стартовой базы рынок технологий
искусственного интеллекта будет быстро расти в перспективе ближайших 3-5 лет, в
том числе за счет усилий высшего руководства страны. Этому будет способствовать
реализация стратегии развития искусственного интеллекта.

Список использованных источников

1. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» [Электронный ресурс]. URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (дата обращения: 20.04.2019)
2. Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство» [Электронный ресурс]. URL: https://www.dairynews.ru/news-image/2018/December/20181203/tsifr_s_hozyaystvo.pdf (дата обращения: 20.04.2019).
3. Труфляк Е.В. Интеллектуальные технические средства в сельском хозяйстве // Краснодар: КубГАУ, – 2016. – 42 с.
4. Бостром Н. Искусственный интеллект. Этапы. Угрозы. Стратегии // М.: Манн, Иванов и Фербер, – 2016. – 496 c.
5. Шваб К.М. Четвертая промышленная революция // М.: Эксмо, – 2017. – 288 с.
6. Коротченя В.М., Личман Г.И., Смирнов И.Г. Цифровизация технологических процессов в растениеводстве России // Сельскохозяйственные машины и технологии. – 2019. – Т. 13. – № 1. – С. 14-20.
7. Машинное обучение [Электронный ресурс]. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Машинное_обучение_(Machine_Learning) (дата обращения: 20.04.2019).
8. Российский Фонд Прямых Инвестиций [Электронный ресурс]. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/Компания:Российский_Фонд_Прямых_Инвестиций_(РФПИ) (дата обращения: 20.04.2019).
9. Алферьев Д.А. Искусственный интеллект в сельском хозяйстве
   // АгроЗооТехника.
   – 2018. – Т. 1. – № 4. – С. 5.
10. Москалев С.М., Клименок-кудинова Н.В. Искусственный интеллект и интернет вещей как инновационные
    методы совершенствования агропромышленного сектора
    // Известия Санкт-Петербургского
    государственного аграрного университета. – 2018 – № 3 (52).
    – С. 121-130.
11. Коротченя В.М., Личман Г.И., Смирнов И.Г. Цифровизация технологических процессов в растениеводстве
    России // Сельскохозяйственные машины и технологии.
    – 2019. – Т. 13. – № 1. – С. 14-20.
12. Солнцева О.Г. Аспекты применения технологий искусственного интеллекта
    // E-Management.
    – 2018. – Т. 1.– № 1. – С. 43-51.

УДК 338.33

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-19035

ЗНАЧЕНИЕ
КУЛЬТУРЫ ОВСА И ОЦЕНКА ЕГО ЦЕЛЕВОГО ПРИМЕНЕНИЯ

THE CULTURE OF OATS AND ASSESSMENT OF ITS TARGET APPLICATION

Марченко Алексей
Викторович, кандидат экономических наук, доцент
кафедры организации аграрного производства, Пермский государственный
аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова, г. Пермь

Marchenko A.V.,  alex100001@ yandex.ru

Аннотация: В статье представлены информация, характеризующая значение культуры овса, особенности ее производства, валовые сборы и регионы осуществляющие производство. Приведена  оценка сортов, целевое использование зерна овса,  а также его ценностные характеристики. Представлены мероприятия, направленные на стимулирование процессов по увеличению объемов производства зерна овса и продуктов его переработки, в зависимости от  цены и качества и спроса.

Summary: The article presents information characterizing the importance of oat culture, peculiarities of its production, gross charges and regions engaged in production. The evaluation of varieties, the target use of oat grain, as well as its value characteristics. The measures aimed at stimulating the processes to increase the production of oat grain and its products, depending on the price and quality and demand are presented.    

Ключевые слова: овес, производство, целевое использование, ценностные характеристики, мероприятия.

Keywords: оats, production, target use, value characteristics, activities.

Овес-это ценная продовольственная и фуражная культура, которая широко возделывается во многих территориях России. В мировом производстве среди зерновых культур, овес занимает  пятое место. В России основные посевы сосредоточены в таких регионах, как Алтайский, Красноярский край, республики Татарстан, Башкортостан, Удмуртия, а также Новосибирская, Омская, Челябинская области.

Как и у всех зерновых, площади  и валовые сборы зерна овса за последние 30 лет неуклонно сокращаются. Это связано со многими факторами, основными из которых являются структурные социально-экономические  изменения в стране в  девяностые годы двадцатого века, которые негативно повлияли на многие сферы экономики, в том числе и сельское хозяйство.  Так, в 1990 году площади под культурой составляли  9100 тыс.га, валовой сбор составил 12326 тыс. тонн. К 2001 году площади под овсом в России сократились до 4862 тыс.га при валовом сборе 7719 тыс.га.  В 2008 году площади под культурой составляли 3561 тыс.га, валовой сбор 5835 тыс. тонн. 

Наименьшие объемы полученного зерна данной культуры наблюдались в 2010 году, что связано с аномально неблагоприятными погодными условиями. Валовой сбор  тогда составил всего лишь 2895 тыс. тонн. К 2014 году  площадь под посевами овса в России составила 5265 тыс. га и валовой сбор овса  увеличились и составили 3249  тыс.тонн.. В 2018 году общая площадь посевов  под культурой в России  составили  2848,8 тыс.га. при средней урожайности  17,3 ц/га. Валовой сбор, при этом, составил 4928,4 ц/га.

Динамика роста валовых объемов зерна овса является неудовлетворительной. Это можно объяснить   детально не продуманной  политикой, связанной с развитием молочного и мясного скотоводства в России, увеличением в структуре  молочной продукции растительных жиров разного происхождения, что искусственно занижает спрос на  цельное молоко, а, соответственно, и на  фуражное зерно.

Зерно овса используется как на внутрихозяйственные, так и на коммерческие цели. При этом, большинство хозяйств до сих пор производят овес только для собственных, внутрихозяйственных нужд. На рынок зерно овса не поставляют, из-за отсутствия или отдаленности ближайших зерноперерабатывающих предприятий.

Овес как ценная культура широко
используется при производстве комбикорма для крупного рогатого скота,  как семена, реализуемые для других
хозяйств,  для производства крупы,
хлопьев, толокна, овсяной муки для производства киселей, овсяного печенья.

В связи с тем, что  значительная часть населения, придерживается здорового питания, продукты питания сделанные из овса становятся более популярными. Спрос со стороны целевых групп потребителей стимулирует аграриев к увеличению посевных площадей под данной культурой, вводит в  структуру посевов продовольственные сорта овса с целевыми потребительскими свойствами. Предприятия также инвестируют средства в строительство зерноперерабатывающих производств, разрабатывают новые рецептуры и продукцию из овсяного сырья.

Для успешного ведения бизнеса нужно понимать, что овес – это не просто однородная монокультура, а совокупность разных сортов, которые  имеют разные свойства и характеристики и нацелены на удовлетворение разного спроса со стороны целевых групп потребителей.

Поэтому, ценностные характеристики  сортов можно разделить на агрономические, технологические и потребительские.

Преимуществом культуры  перед другими зерновыми является то, что овес
менее других требователен к предшественникам и поэтому эго размещают в
последнем поле в севообороте. Хотя,  на предприятиях,
специализирующихся на производстве 
ценной крупяной культуры, количество полей в севообороте может быть
несколько.

Существенными недостатками данной культуры  является относительно ограниченное ее коммерческое применение и низкая закупочная цена, в сравнении с такими культурами как пшеница и ячмень. Цены на зерно овса варьируют от 5500 до 7300  рублей за тонну в зависимости от сезона, рынков сбыта и качества, которое зависит от сорта и комплекса агромероприятий, связанных с возделыванием культуры овса.          Низкая закупочная цена не всегда покрывает затраты хозяйства на производство, поэтому многие аграрные предприятия в структуре производства имеют значительные площади под такими культурами как пшеница, ячмень и меньше уделяется внимания “не рыночным” культурам, к которым относят  озимую рожь и овес.

В Пермском крае возделываются  разные сорта овса для фуражных и продовольственных целей. Их характеристика представлена в таблице 3.

Сравнительно низкая урожайность зерна овса
в хозяйствах Пермского края связана с тем, что не все  имеют достаточный уровень агрономической
культуры производства, технический уровень, квалификацию и численность
персонала, а также  ограниченное целевое
применение полученного зерна.

Так, например, зерно овса с низкой
натурной массой и высокой плёнчатостью, малопригодно для выработки из него
крупы и другой продукции высокой степени переработки. К тому же, на зерно с
низкими показателями качества, будут установлены при закупке, значительные
скидки с массы и с цены, что не выгодно будет для производителя.

Стимулирование расширение  объемов производства зерна овса может быть связано с применением следующих мероприятий.

1. Создание региональной торговой марки продукции переработки из зерна овса.

2. Создание региональных программ в лице Министерства сельского хозяйства и продовольствия по субсидированию хозяйств, развивающих производство зерна овса, особенно в тех районах, где культура земледелия в виду хозяйственно-территориальных особенностей не высокая, или осуществляется процесс становления  нового хозяйства.

3. Поддержка и развитие региональных предприятий зерноперерабатывающей промышленности.

4.  Совершенствование программ развития молочного скотоводства, посредством которых будет увеличиваться потребность в кормовом зерне овса.

5. Развитие хозяйствами собственных зерноперерабатывающих производств и на их базе выпуск зерномучной продукции из овса глубокой степени переработки.

Литература

1. Делех А.И. Условия использования пашни как определяющий фактор интенсификации и повышения эффективности растениеводческого производства // Вестник Алтайского ГАУ. — 2015. — № 11 (133). — С. 148-153.

2. Игорянова, Н.А. Новые свойства овса с позиции здорового питания / Н.А. Игорянова, Е.П. Мелешкина, С.Н. Коломиец // Научно-инновационные аспекты хранения и переработки зерна. – М.: ИД «Типография» Россельхозакадемии, 2014. – С. 103-105.

3. Ленточкин, А.М. Оценка состояния посевных площадей зерновых культур /  А.М. Ленточкин // Пермский аграрный вестник. 2019. № 1 (25).- С. 53-62.

4.  Сумнина А.В. К вопросу изучения  качества зерна овса // Вопросы технических наук в свете  современных исследований: сб.ст. по матер.II-III междунар. науч.-практ. конф. №2-3(2). – Новосибирск: СибАК, 2017. – С. 25-28.

5. Хайруллина,
О.И. Методические аспекты оценки эффективности воспроизводственных процессов в
растениеводстве / О.И. Хайруллина // Вестник Алтайского государственного
аграрного университета. 2014. – № 5 (115). – С. 186-191

6. Яркова, Т.М. Продовольственная безопасность: Россия и страны мира / Т.М. Яркова //Аграрная Россия. – 2018. ‑ №7. – С.32-36

УДК 336, 339

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-19034

ПРОВЕРКА ГИПОТЕЗЫ ЭФФЕКТИВНЫХ
РЫНКОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТОРГОВОЙ СТРАТЕГИИ ГРАФИКОВ ЯПОНСКИХ СВЕЧЕЙ: ДАННЫЕ С
РОССИЙСКОГО РЫНКА АКЦИЙ

CHALLENGING EFFICIENT MARKET THEORY BY USING JAPANESE CANDLESTICK STRATEGY: EVIDENCE FROM THE RUSSIAN STOCK MARKET

Березюк Денис Эдуардович, Национальный Исследовательский Университет «Высшая Школа Экономики», Санкт-Петербург, Россия

Denis E. Berezyuk, of National Research University “Higher School ‎of Economics”, St. Petersburg Campus, ‎Russia

Аннотация: В статье исследуются
возможности торговой стратегии технического анализа, использующей графические
модели Японских Свечей на Российском Рынке Акций. Другие технические индикаторы
и математические осцилляторы, такие как стоп-лосс позиции, различные методы
определения тренда, фактор объёма торгов и дивидендные выплаты были
оптимизированы и использованы для формирования портфеля российских «Голубых
Фишек» для инвестора, а также создания оптимальных методов управления
инвестиционным портфелем в реалиях Российского Рынка. Метод Монте-Карло и
Бутстрэппинг были использованы для генерации случайных наборов данных по
паттернам исторических котировок цен акций и определения статистической
значимости полученных при помощи оптимизированной торговой стратегии
результатов. Вычисления показали, что торговая стратегия Японских Свечей и её
модификации не приносит значимую доходность выше среднерыночной для инвестора
на относительно спокойных этапах развития Российского Финансового Рынка. Однако
статистически значимая прибыль торговой стратегии Японских Свечей на робастных
данных, в разы превышающая доходность Российского Рынка, может говорить о
высокой эффективности её использовании инвесторами. Также, возможно
формирование гипотез о не до конца сформированной эффективности Российского
Рынка Акций, так как рынок был «обыгран» с использованием торговой стратегии
технического анализа. Графические модели Японских Свечей, разработанные ещё в
начале 18-ого века в Японии, оказались эффективными в течение 2008 и 2014
годов, когда высоко волатильный Российский Рынок Акций имел отрицательный
тренд. Однако эффективными на «медвежьем» рынке оказались и «бычьи» графические
модели, предсказывающие краткосрочные изменения на рынке акций. Таким образом,
полученные результаты помогли разработать эффективную торговую стратегию для
инвестора на Российском Рынке Акций, которая способна принести высокую прибыль
в течение нестабильных этапов развития рынка с отрицательным трендом.

Summary: This
paper investigates possibilities of technical trading strategy using Japanese
Candlestick patterns approach in the Russian equity market. The other Technical
trading rules and techniques such as stop-loss positions, trend identification
perspectives, volume factor and the dividend factor were collaborated to form a
portfolio of Russian “blue caps” stocks for an investor and create methods of
its optimal management in the reality of Russian market. Using methods of
Monte-Carlo and bootstrapping for random datasets generation the fact of
statistically significant return using Japanese Candlestick strategy was not
found on test dataset, but robustness check showed strong value for investor on
the high-volatile periods of Russian market. Results show that Japanese
Candlestick patterns, which were firstly discovered and used in the beginning
of 18^th century in Japan, have high predicting ability in “bearish”
Equity Market of Russian Stocks during 2008 and 2014, when economic and
political situation in Russian Federation was not stable. However, not only
“bearish” but also “bullish” Candlestick patterns were effective in the market
with negative trend and high standard deviation from the daily mean return.
These results were used to form an effective trading strategy of Japanese
Candlesticks for an investor in the Russian Equity Market during high-volatile
periods of time.

Ключевые слова: Графические
модели Японских Свечей, технический анализ, Теория Эффективных Рынков, торговая
стратегия, нестабильный рынок.

Keywords:
Japanese
Candlesticks, Technical analysis, Efficient Market Theory, trading strategy,
high-volatile market.

Introduction

Technical
analysis is a method of forecasting the future price dynamics of financial
assets and is based on such market information as trading volumes of financial
instruments, historical prices and other market statistics. Proponents of
technical analysis point out the following positive features of this market
forecasting methodology: broad market review which arises through the analysis
of the large number of indicators; convenience of using this analysis with all
financial instruments and assets; the ability to detect
patterns in historical data that can occur again in the future [17]. All the
strengths of technical analysis are generally based on an assumption that the
various indicators and indexes of this method contain determinative for future
trends formation in the market information [12]. This statement contradicts the
generally accepted in the 20^th century Theory of Market Efficiency
(EMH) which claims that all market information is contained in the prices of
financial assets in the markets [5]. This follows the unpredictability of
market price changes for all its participants, i.e. pieces constantly change
around their “fair market value”, and therefore the return above the average
market’s is impossible [16].

The evidence of various technical trading rules
profitability was shown in a number of articles. For example, “filter” technical
trading rule with transaction costs showed statistically significant return for
DJIA index stocks. The long and short moving averages in the MA crossing
trading system brought profit higher than market average in the New-York Stock
exchange [6]. Modern machine learning methods such as neural network improved
investment decisions and create an effective trading strategy for stocks from
S&P 500 and BSE indices [1]. However, the opposite results were shown by
using these and other techniques of technical analysis in the articles [5] and [11].
Contradictory results of scientific works on given subject, researches of the
absence of constant rationality in investors’ and other market participants’
actions and also increasing popularity of technical analysis using among many
international markets and financial assets allowed academicians to look at this
topic from different point of view [9].

This article explores the method of technical
analysis, Japanese Candlestick patterns and its applicability for the effective
trading strategy formation in the Russian Equity market. The Japanese
Candlestick patterns, which send short-term trading signals for investor, were
first mentioned in the early 18^th century by Japanese rice business
owner [12].

This
paper is one of the first which explores the Japanese Candlestick technique of
technical analysis in the realities of Russian Stock market. The analyzed in
this article data were stocks’ daily historical prices of the Moscow Stock
Exchange (MICEX) from 1999 to 2018. The Russian financial market choice
explained by both the lack of scientific researches of possibilities of
technical analysis in the market and the assumption that the Russian Equity
market is too “young” for Market Efficiency formation. Also, the world’s
largest and most well-known sources of market data, such as Reuters, have begun
to provide information of daily open, close, maximum and minimum prices of
financial assets since 1990 which is ideally correlated with the choice of
market and research time [11].

Daily Japanese Candlestick pattern is a figure consisting of the candle “body” and “shadows” which represent daily price of opening and closing, maximum and minimum respectively (Figure 1). In fact, candlestick patterns are not different from the price charts, accustomed to the western investors, but the information presented in the Japanese Candles is much easier to interpret: candlesticks show the interaction of sellers and buyers in the market and give the opportunity to penetrate “inside” the financial market, to see the relationships within the investigated data [12]. Sequences of Japanese Candles form candlestick patterns, each carries its own meaning and market psychological implication [14]. The using of all 4 daily prices of a certain financial asset makes technical analysis a distinct difference from the other methods of technical analysis, as one candle contains much more information than in the usual closing prices time series [11].

This
paper tests 3 modifications of the basic Japanese Candlestick trading strategy:
stop-loss, trailing stop-loss and take profit positions separately and together
– these technical-trading indicators are included to trading systems to reduce
losses from unprofitable trades. Following optimized trading techniques can
significantly improve the profitability of the trading strategy for the
investor [12].

The
profitability of Japanese candlestick trading strategy is tested by t-test,
Monte-Carlo method and bootstrapping for random data samples with historical
data patterns formation [11,15]. Profits of trading strategy in test datasets
will be compared with those by “Buy&Hold” passive strategy of Monte-Carlo
and bootstrapping data to determine statistical significance of results.

The
structure of this article is organized as follows: in section “Japanese
Candlestick Patterns” description of some patterns and their trading signals
are presented. Section “Measures of trading strategy profitability” describes
methodology for evaluating the profitability of optimized trading strategies.
Then, section “Empirical results” shows returns of Japanese Candlestick trading
strategy and its modifications and also displays statistical significance of
following results. Finally, last section concludes this paper.

Japanese Candlestick Patterns

The
method of technical analysis based on the Japanese Candlestick charts was mentioned
in the beginning of 18^th century in Osaka, Japan, where rice trader
Munnelusa Homma sketched opening, closing, maximum and minimum daily prices of
the rice. One day, he noticed Candlestick sequences followed by certain market
trends in the future. These algorithms were Japanese Candlestick patterns,
which the Western world learned only in the end of 20^th century with
the release of the book “Japanese Candlestick Charting techniques: A Contemporary
Guide to the Ancient Investment Techniques of the Far East” [14].

All the 106 Japanese Candlestick patterns are
divided into types by the number of pattern formation (from 1 to 5 days), by
market nature which is predicted by pattern (bullish/bearish) and by character
of market trend (continuation/reversal patterns) [12]. The convenience of
Japanese Candlesticks and their patterns is the simplicity of their
interpretation. For example, the “Morning Star” pattern, consisting of 3 daily
candles, is reduced to only 1 “reversal” candle called “Paper Umbrella” (Figure
2).

The
mathematical interpretation of Japanese Candlestick patterns is simple to
understand. For example, bullish reversal pattern “Morning Star”, consisting of
a long black candle (day closing price is below the opening) on the first day,
followed by a small candle (uncertainty of market participants occurs), and
then white candle smaller than first evolves on the third day, closing price is
slightly higher than the middle of the first black candle (Figure 2),
mathematically described in this way:

1. First trading day (t) of following pattern: O(t) > 0;
2. Second day (t+1): I C(t+1) – O(t+1) I > 0, C(t) > C(t+1) и C(t+1) > O9t+1);
3. Third day

where O(t) – the opening price of an asset on a
trading day t, C(t) – closing price on day t. It is necessary to note that the
terms describing daily candles (long, short, etc.) are subjective at visual
graphs but mathematical algorithms are used in trading systems [12].

The combination of stop-loss indicators is one
of the methods of improving the trading strategy [7]. The main point of all
stop-loss positions is automatic exit from trade in case of violation of the
initial conditions specified by the investor [14]. Trailing stop-loss indexes
are the modification of the stop-loss position [13]:

where ATR – trailing stop-loss position;

 – opening price on day t;

 – trailing stop period parameter;

 – optimizing on the training dataset factor.

Take profit is designed to exit trades when the
investor receives necessary amount of profit (set before the creation of
trading strategy) and in this article it equals 8%.

In this paper 16 most popular in academic
literature Japanese Candlestick patterns were investigated in the realities of
Russian Equity market. The list of patterns and their descriptive statistics
can be seen in the Table 1 in the next section. Also, two approaches of trend
defining were compered (Moving Average and Exponential Moving average) in order
to find the most effective trend approach in the Russian market [11,12]. The
pattern searching and effectiveness calculation in the historical data were
analyzed using Candle Scanner Software[1].

Measures
of trading strategy profitability

The
Japanese Candlestick trading strategies’ returns are tested for statistical
significance using t-test (reject r=o, where r – mean return), Monte-Carlo
method and bootstrapping (to compare profits to the hypothetical returns of the
“Buy&Hold” strategy) [11,15]. This article will also verify the hypothesis
of candlestick patterns’ only short-term effectiveness of predictive power
(5/10/15 day holding periods) [12,14].

The
process of Japanese Candlestick trading strategy optimizing for the investor in
the Russian Equity market is divided into 4 stages, which represents movement
from “simplest” to the most “complex” trading strategy modification:

• Japanese candlestick patterns following trading
  strategy with 5- and 10-days holding periods of trade positions. There are none
  optimizing parameters in this strategy, so, returns were calculated from the
  IPO of Russian “Blue Caps” to 31.05.2018 (without division into training and
  test data samples). The statistical significance of profits is tested using
  Student t-test [11];
• Japanese Candlestick strategy modified by
  stop-loss indicator of technical analysis. The historical data of stocks is divided
  into training sample to train trading system (70% of time-series) and test
  sample (30%) to check the effectiveness of trading strategy;
• Japanese Candlestick trading strategy modified
  by stop-loss, trailing stop-loss and take-profit (8%) indicators. The
  methodology remains;
• Is similar to 3^rd trading strategy,
  except for the take-profit positions.

The
bootstrapping ang Monte-Carlo methodology has several advantages in relation to
Student t-test to check the statistical significance of financial returns:
skewness and leptokurtosis (thick tails) of returns’ distribution of financial
assets accounting; dealing with time autocorrelations and conditional
heteroscedasticity of returns. Also, the number of null models for data
formation by Monte-Carlo method or bootstrapping make it possible to use unique
historical data patterns to construct random datasets [11].

Choosing
a null model for bootstrapping or Monte-Carlo method to form a data samples of
assets is the first step in return statistical significance testing. In paper
of technical analysis autoregressive process of the first stage (AR(1)), model
GARCH in-Mean (GARCH-M), exponential GARCH model (EGARCH) as well as
Random-Walk (RW) model were used, but regression coefficients and general data
statistics (in particular 0.05 quantiles of returns) were close to each other
among all null models [11]. In this article GARCH-M and RW models were used to
fit data by bootstrapping and Monte-Carlo methods respectively.

The RW model represents the weak form of market efficiency (WEMH) of price changes independence in the market, so increments of financial asset price is fully random:

Where p_t,t-1 – logarithms of
financial asset prices in the time;

 – logarithmic return of an asset on t period
of time, normally distributed with historical mean and variance [16].

The Generalized Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity in-mean model was introduced by Engle in 1987 [4] and in
general form is represented in (1)-(3):

An error in this model,

, is conventionally normally distributed and its value at time t does not correlate with previous values in .

Conditional variance  

is a linear function of the square of error and variance at previous moment of time t-1, which implies a positive consistent correlation in the second moment of return to the average. Conditional mean of return in this model r_t is a linear function of conditional variance and noise at the previous time moment,

This process implies that volatility can change over time and expected return is a function of volatility as well as previous returns [11]. The parameters and standardized residuals are evaluated for each investigated in this paper stock in the Russian Equity market using Maximum Likelihood method.

GARCH-M model residuals are standardized using
calculated standard deviations for the error process, then a series of
residuals is formed. After that, integrated with valuation parameters,
residuals series form a new representative time series of a financial asset closing
price returns. Further, this data is exponentiated for the close price
formation for specified period. The RW process of time series of asset closing
price formation by Monte-Carlo method is “easier” because historical (in the
training samples) mean of returns and their variance are used to form normally
distributed return series which are to be exponentiated [11].

The process of bootstrapping and Monte-Carlo
methodology is repeated 1000 times – the sufficient number of iterations for
approximation non-biased coefficients in the null models [3]. Then 1000 new
samples generated for each “Blue Cap” in the market are ranked in decreasing
order of the last closing price on 31.05.2018 to determine the 0.95 quantile of
“B&H” strategy – this profit represents the market average return. After
this step, profits of trading strategies are compared with “B&H” 0.95 quantile,
and in case of exceeding 0.95 quantile by trading strategy profit, concludes
that there is 95% probability of statistically significant profit of trading
strategy with following asset in the Russian Equity market in the future.

The
robustness check of Japanese Candlestick strategy considers the application of
optimized trading systems to the crisis periods of 2008 and 2014 of Russian Market
to show the effectiveness of Candlestick trading strategy during volatile time
intervals [8]. The Monte-Carlo method and bootstrapping with RW and GARCH-M
null models will be applied to generate random data samples with the 2008 and
2014 patterns to find 0.95 quantiles of “Buy and Hold” strategy profit.

Results

This section represents the returns of all the
investigated Japanese Candlestick trading strategy modifications. Log returns
represent the first differences between the stock price logarithms [11]. Total
profits of trading systems are represented by weighted annual average returns.

Data

Daily open, close, maximum and minimum prices of 23 Russian “Blue Caps” stocks were downloaded from the finam[2] service. The same dividend adjusted prices were calculated using historical data of dividend payments from the Yahoo!Finance[3] source. Dividend adjusted time series of stock prices helps to avoid an artificial overstatement of trading strategies profitability for investor [2]. Optimized on training data trading systems are to be tested on both types of historical data: dividend adjusted prices and not.

Data
samples includes the most liquid shares of Russian Stock Market, but due to the
emergence of “new” stocks in this market, the number of Russian “Blue Caps”
were brought up to 23 stocks. The choice of this types of stocks can be
explained by the fact that technical analysis is most effective in actively
traded financial instruments [12]. Thus, the data includes the Russian “Blue
Caps” stock prices from 01.01.1999 to 31.05.2018, but the time intervals are
unique for all the shares, and, therefore, the training and test samples of
data were conducted independently for all assets. It means that trading
strategies were optimized for each stock separately.

Japanese Candlestick trading strategy
modifications

The graphic patterns following strategy

The results presented in this section show that Candlestick pattern following strategy returns are not statistically significant for 22 of 23 examined stocks (Table 1). However, following strategy brings statistically significant on 0.05 level (computed using t-test) annual average profit of 0.42 and 0.47 (5-day and 10-day holding period) for investor from 1999 to 2018. Thus, with 95% probability the basic Japanese Candlestick strategy applied to VTBR stocks will bring positive return in the future [12]. The average annual profit of the strategy for VTBR stocks is higher than that of the “Buy&Hold” strategy (-0.09). The binomial test results show that the 50% probability of correct trade prediction null hypothesis is rejected at 0.05 significance level. The descriptive statistics of most frequent Candlestick patterns from 1999 to 2018 can be seen in Table 2.

Japanese Candlestick trading strategy modified
by stop-loss positions

Trading
systems’ modifications and “effective” financial assets’ selection were
conducted using training samples of each stock separately. Financial asset was
called “effective” for further analysis if the return of trading strategy on
training data met following conditions:

where r – trading strategy’s profit on training dataset for stock;
I – specific stock name.

Where x_i – optimized parameters for Candlestick trading
system. After this step. the optimized trading strategy was to be tested on the
test data for each asset that was “effective” on the training set.

Table
3 shows the average annual profit of Candlestick trading strategy with
stop-loss optimized parameters for each Candlestick pattern (1^st
column) and 11 stocks (the number of “effective” stocks were declined from 23
to 11 – 1^st row) on test data. The returns of this modification did
not exceed annual average returns by “B&H” strategy (last row of Table 3) during
the same period. So. bootstrapping and Monte-Carlo methods with Random-Walk and
GARCH-M null models are meaningless for further analysis. The annual returns
following this trading strategy a likely to be statistically significant at 0.1
and 0.05 levels for GMKN and MGNT stock relating to other tickers (Table 3).

The
effectiveness of following trading strategy was also tested on the dividend
adjusted data. The results are worse than in previous step (Figure 3). The use
of Monte-Carlo method and bootstrapping for identifying 0.95 “B&H” return
quantiles took place only when profitability of trading strategy exceeds the
“B&H” strategy on the same data for several stocks [11].

Japanese Candlestick trading strategy modified by stop-loss.
trailing stop-loss and take-profit positions

The
number of optimizing parameters in trading systems increased from 1 (stop-loss
indicator) to 3 (Average True Range and Factor for trailing stop were added).
Take-profit position equals 8% [12].

The returns
of modified trading system on test datasets exceeds total returns of two
previous Candlestick strategies (Table 4). Almost all patterns showed
statistically significant at 0.05 level profits for 17 “effective” stocks in
test dataset. both the annual average profitability of patterns and the total
weighted sum increased.

However. following profits are lower than those
of “B&H” strategy at the same periods. except for the tickers of MGNT and
MTSS – modified trading system of Japanese Candlestick gave profit that exceeds the “B&H” return. But Monte-Carlo
methodology with RW null model shows that exceeding profits for these stocks at
test datasets are not statistically significant (Table 5).

Japanese Candlestick trading strategy modified by stop-loss and
trailing stop-loss positions

The main
difference of the following trading strategy modification is absence of
take-profit parameter which could reduce the profit of Japanese Candlestick
patterns during sharp market changes [14]. The parameters optimized on training
data are equal to those in the previous modifications.

The
positive trend of the annual average profits increasing of Japanese Candlestick
pattern strategy occurs with the “complication” of trading system. Table 6
presents a comparison of the average annual log returns of the trading strategy.
B&H strategy and 0.975 quantile of Monte-Carlo datasets with mean return
and standard deviation from the historical data. Total annual profits by
patterns and stocks are presented in Table 7.

Thus. the trading strategy of the Japanese
Candlestick patterns and its 3 modifications are not able to bring a
statistically significant profit for the investor in the Russian Equity Market
for 22 of 23 stocks. One exception is the VTBR stock. the annual average
logarithmic return of this stock by following candlestick patterns is 0.41 (50%)
that is more than annual return of “B&H” strategy. The statistical
significance at 0.05 level of this profit was proved by Student t-test.

With the
complication of Japanese Candlestick patterns trading strategy by stop-loss.
trailing stop-loss and take-profit indicators the profits are increasing
(Figure 4). Hence. the search for the new indicators. mathematical oscillators
of technical analysis. which would improve Japanese Candlestick trading
strategy in the Russian Equity Market remains relevant.

Robustness
check

In previous section it was proved that the
Japanese Candlestick trading strategy and its 3 modifications are not
profitable and do not exceed “B&H” strategy during the relatively steady
economic situation in Russia. Sensitivity analysis of trading system in this
article means to check the optimized modification of Japanese Candlestick
strategy (stop-loss) during the world economic crisis time period (2008) and
tough 2014 (due to international situation around Russia this year) [10].

Table 8 presents the average annual logarithmic
returns for all investigated stocks and Candlestick patterns on the sample of
2008 and 2014 and comparison of the weighted average annual profits of trading
system and “B&H” strategy. Modification of Candlestick strategy is more
profitable than “B&H” for all stocks during crisis periods. These results
are very different with those from the test data for each “Blue Cap”. so
Monte-Carlo check is needed. A Monte-Carlo iteration with RW null model shows
that Candlestick trading strategy modified by stop-loss positions for GAZP and
AFLT stocks with 95% probability would bring positive returns higher than
average market (Figure 5). Optimized trading strategy’s annual average profits
for GAZP and AFLT stocks are 0.26 and 0.28 respectively.

The robust sample was narrowed to 2008 data
only to check the effectiveness of trading strategy in the “bearish” market
with trend fluctuations. During 2008 all world market indexes. including the
Moscow Stock Exchange (MICEX). had a downward trend. Table 9 represents annual
weighted sum of log returns of Candlestick patterns which equals 0.52 (68%)
during 2008 – that is much higher than the profit of -1.14 (-114%) of the
passive “B&H” strategy during the same period. However. effective and
profitable at downtrend 2008 period were both “bearish” and “bullish” patterns
of Japanese Candlestick which can be explained by high predictive power of
“bullish” patterns during short upper trend fluctuations of financial assets
(Figure 6).

To
verify the statistical significance of the results obtained in 2008 sample. the
bootstrapping and Monte-Carlo methods with null RW and GARCH-M models
respectively by using 2008 data patterns generated 1000 random one-year samples
for each stock. Figure 7 shows 0.95 quantiles of “Buy&Hold” strategy
returns of random datasets. which were formed using RW (orange line in the
graph) and GARCH-M (grey line) null-models and comparison to Japanese
Candlestick trading strategy profits. The statistical significance of trading
system returns for 8 stocks at 0.05 level is proved by both RW and GARCH-M. It
means 95% probability of higher average-market returns of Japanese Candlestick
trading strategy modified by stop-loss and trailing stop-loss positions during
the crisis periods of Russian Market for 8 Stocks.

Thus.
robustness check showed that Candlestick patterns are more effective during the
downward market trend when the mean stock returns are negative and standard
deviation is highly fluctuated like in the 2008 sample (Figure 8).

Conclusion

The
results show that the application of Japanese candlestick patterns has no
statistically significant profits for 22 out of 23 ‘Blue Caps’ of MICEX market
index in Russia during 1999-2018 period (these shares were preselected as those
with high potential for applying the trading strategy). Nevertheless. the
robustness check of Japanese candlestick trading strategy modified by stop-loss
positions showed the intriguing results on the 2008 and 2014 data. The
profitability of all investigated stocks and candlestick patterns are much
higher than the Buy&Hold strategy profit during the high fluctuated
downward trend in the Russian market. It should be noted. that this phenomenon
does not fit the definition of the Efficient Market [5].

On the
one hand. the results can be interpreted as an evidence of inefficiency of
relatively young Russian stock market because it was outplayed by the Japanese
Candlestick strategy. On the other hand. it was outplayed only in the crisis
periods. but in the rest. i.e. in normal time. application of  the
Japanese candlestick strategy showed absence of statistically significant
profits for more than 95% of analyzed shares that leads to an outcome that the
Russian stock market is efficient during normal time in terms of the efficient
market hypothesis. Thus. from theoretical point of view. the results shed light
on efficiency of the Russian stock market according to the efficient market
hypothesis. From practical point of view. investors can apply the Japanese
candlestick strategy as a safety ring. i.e. in normal time it does nothing. but
during crisis periods it can save from high losses or even lead to gaining high
profits. Moreover. analysts forecast that there will be a financial crisis in
2020. It means that Japanese candlestick trading strategy can be very useful in
the near future.

References

1. Dash R. & Dash P.K. A hybrid stock trading framework integrating technical analysis with machine learning techniques // The Journal of Finance and Data Science. 2016. Vol.2. No.1. Pp.42-57.
2. Day T.E. & Wang P. Dividends. nonsynchronous prices. and the returns from trading the Dow Jones Industrial Average // Journal of Empirical Finance. 2002. Vol.9. No.4. Pp.431-454.
3. Efron B. & Tibshirani R. Bootstrap methods for standard errors. confidence intervals. and other measures of statistical accuracy // Statistical Science. 1986. Pp.54-75.
4. Engle R.F. & Granger C.W. Co-integration and error correction: representation. estimation. and testing // Econometrica: Journal of the Econometric Society. 1987. Pp.251-276.
5. Fama E.F. & Blume M.E. Filter rules and stock-market trading // The Journal of Business. 1966. Vol.39. No.1. Pp.226-241.
6. Gencay R. Linear. non-linear and essential foreign exchange rate prediction with simple technical trading rules // Journal of International Economics. 1999. Vol.47. No.1. Pp.91-107.
7. Goo Y.. Chen D.. & Chang Y. The application of Japanese candlestick trading strategies in Taiwan // Investment Management and Financial Innovations. 2007. Vol.4. No.4. Pp. 49-79.
8. Lu T.H.. & Chen J. Candlestick charting in European stock markets // JASSA. No.2. 2013.
9. Lu T.H.. Chen. Y.C.. & Hsu. Y.C. Trend definition or holding strategy: What determines the profitability of candlestick charting? // Journal of Banking & Finance. 2015. Vol.61. Pp.172-183.
10. Lu T.. Huang Y.. & Hsu C. Can price anomalies been obtained by using candlestick patterns. In Meeting of World Finance Conference. Venice. Italy. 2014.
11. Marshall B.R.. Young M.R.. & Rose L.C. Candlestick technical trading strategies: Can they create value for investors? // Journal of Banking & Finance. 2006. Vol.30. No.8. Pp. 2303-2323.
12. Morris G.L. Candlestick Charting Explained: Timeless Techniques for Trading Stocks and Futures: Timeless Techniques for Trading Stocks and Sutures. McGraw Hill Professional. 2006. 
13. Myr D. U.S. Patent No. 7.739.182. Washington. DC: U.S. Patent and Trademark Office. 2010.
14. Nison S. Japanese candlestick charting techniques: a contemporary guide to the ancient investment techniques of the Far East. Penguin. 2001. 
15. Omrane W.B. & Van Oppens H. The performance analysis of chart patterns: Monte Carlo simulation and evidence from the euro/dollar foreign exchange market // Empirical Economics. 2006. Vol.30. No.4. Pp. 947-971.
16. Peters Edgar E. Fractal Market Analysis: Applying Chaos Theory to Investment and Economics. New York: John Wiley and Sons. 1994.
17. Schwager J.D. Technical analysis // John Wiley & Sons. 1996. Vol.43.

---

---

[1] Candle Scanner is a technical analysis software based on Japanese Candlestick patterns and other technical trading rules integration.

[2] Finam.ru is online service that provides historical data of financial instruments in Russian market 

[3] Finance.yahoo.com is the website that provides historical market information all over the world

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-19033

Стоимость персональных данных – ключевой вопрос цифровой экономики

Андрей Геннадьевич Папцов, академик РАН, д-р экон. наук, профессор, ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ – Федеральный научный центр

Роман Александрович Камаев, д.э.н., профессор, Московский финансово-юридический университет

Степан Владимирович Орлов, канд. экон. наук, доцент, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова

Юрий Анатольевич Цыпкин, д-р экон. наук, профессор, Государственный университет по землеустройству

Аннотация: В статье рассмотрена методика оценки рыночной стоимости персональных данных.

Summary: The article deals with the method of assessing the market value of personal data.

Ключевые слова: стоимость персональных данных, цифровая экономика, экономический рост, государственное управление.

Keyword:cost of personal data, digital economy, economic growth, public administration.

Главным и неотъемлемым капиталом каждого человека в 21 веке стали его персональные данные (ПД). Они широко используются во всех сферах жизнедеятельности, не только создавая множество удобств, но и головной боли организациям, оперирующим с базами ПД, от хакинга,незаконного оборота в коммерческих целях, т.к. имеют высокую ценность. Ярким примером высокой рентабельности от использования ПД являются социальные сети, почтовые серверы и поисковые системы.

Очевидно, что самыми богатыми людьми сегодня являются владельцы цифровых технологий и сервисов на их базе. Благодаря всем нам им удалось сколотить многомиллиардные состояния. Ведь мы охотно размещаем информацию о себе, своих привычках и увлечениях в интернете. Очень важно, что все эти новшества является искусственно созданным продуктом человеческого интеллекта.

Работая над написанием нового учебника нас заинтересовал весьма важный вопрос. Он касаетсяпрактически всех граждан и госаппарат любой страны: какова рыночная стоимость ПД и сколько должны бы платить государственные сервисы или социальные сети своим пользователям в качестве арендной платы за использование их персональных данных?

Мы не нашли каких либо расчетов ни в отечественной, ни в зарубежной литературе и предлагаем впервые свою оригинальную методику оценки рыночной стоимости ПД.

На наш взгляд универсальная величина (усредненная стоимость) ПД одного гражданина составляет 10% от удельного, соотнесенного на душу населения ВВП данной страны. Так в частности стоимость ПД одного гражданина РФ составит около $ 1000 (V₁ – стоимость ПД 1 человека по ВВП), а гражданина США – $6000.Обращаем внимание на примерно шестикратную разницу в значениях. К этому мы вернемся ниже.

С привязкой к ВВП все понятно, но почему именно 10%? Необходима аргументация и краткая предыстория по исследованию этого вопроса.

В рамках проекта “Электронная Москва” в 2001 году (еще до появления социальных сетей) мы провели расчет стоимости 1 МБ информации вструктуре информационных систем, что позволило нам создать из информационного массива (ныне это bigdata) материальный актив. Более того, на базе наших исследований было выпущено постановление городского правительства об обороте информационных систем и ресурсов как объекта гражданско-правовых сделок   ( http://www.valnet.ru/m5-m.phtml?p=73 ).

В процессе исследований возник вопрос о финансово-экономической эффективности интернета, какова величина дохода собственников от его использования?

С помощью теории о факторах производства в процессе множества оценочных работ в сферах агробизнеса, недропользования, девелопмента мы установили, что доля стоимости “земли” в проектах составляет от 10 до 20 % от чистого дохода любого бизнеса. Затем мы пришли к пониманию, что Интернет является полным аналогом данного фактора в современной цифровой экономике и на его долю, также приходится 10-20% прибыли всех операций в виртуальном пространстве. Таким образом, земля как фактор производства в цифровой экономике становится виртуальным пространственным базисом. Мы предложили дополнить к имеющимся в широко распространенной экономической науке четырем факторам (труд, капитал, земля и предпринимательский доход) пятый – «цифровой интеллект» – и перераспределили доходы от фактора “земля” в пользу цифрового интеллекта в размере тех же самых 10 – 20 % дохода интернет компаний в зависимости от вида бизнеса. Кстати, тут же мы хотели бы предложить и свое когнитивное определение цифровой экономики – это эффективность технологического интеллекта. Понятно, что цифровыми является не только экономика, но и образование, и здравоохранение, да собственно, вся наша сегодняшняя жизнь.

В дополнение к усредненной стоимости ПД одного человека конкретной страны мы предлагаем внести корректировку на его индивидуальность. Предлагается воспользоваться декларацией о совокупном доходе человека (доступные сведенияособенно для самого государства и отражающие эффективность его трудового потенциала) и взять для наших расчетов 10% от этой величины (V₂). Например, совокупный годовой доход некого гражданина России «А» составил 1 млн. руб., тогда V₂ = 100 тыс. руб. или около $1500. Тогда методика расчета рыночной стоимости ПД «А» будет исчисляться так:

V_pd = (1000+1500)/2 или $1250,

где V_pd – индивидуальная рыночная стоимость ПД.

Вернемся к вопросу ставки арендной платы соцсетей пользователям за санкционированное использование в политических или коммерческих целях их ПД (полнота и достоверность ПД это отдельная тема).

Наша методика такова. Из открытых источников имеем, что чистая прибыль компании Facebook за 2018 год составила $22,1 млрд.,  количество пользователей – 2,32 млрд. чел. Сеть ВКонтакте в 18-м году сумела заработать 12,6 млрд. руб., численность пользователей приблизилась к отметке в 97 млн. чел. Получается, что Facebookполучает с каждого пользователя чистую прибыль около 9,5 $ , а ВКонтакте – 1,85 $.

Примерно та же шестикратная разница объясняется она коэффициентом производительности труда: в США он как раз примерно в шесть раза выше, чем в России (он также увязан и с ВВП). Это в свою очередь, указывает на высокую степень достоверности нашей методики.

Какова же величина ставки арендной платы, которую должны выплатить в качестве дивидентовза наш капитал в виде персональных данных? Ответ: примерно те же самые 10 % от этой удельной прибыли сети.

Цифры оказались таковы: каждому пользователю социальной сети ВКонтакте собственники должны бы били выплачиватьпримерно 13 руб. в год, а пользователям Facebook – примерно 1 доллар США.

Это только одна сеть, а если вы зарегистрированы в 10 и более? Можно толькоприкинуть, сколько социальные сети должны вамденег. Ведь своим присутствием в качестве персональных данных в социальной сети мы все вместе вкладываем свой  нематериальный продуктаналог акционерного капитала, а он, в свою очередь, приносит вполне материальную прибыль его собственникам. Кто еще активно зарабатывает на нас так это блогеры. Например, весьма известные из них, имеют до 4,5 миллионовподписчиков. Размещение рекламы на их каналахстоит от 5 миллионов рублей!

Теперь окончательный расчет и проверка методики на жизнеспособность, как корреспондируются между собой ставка арендной платы и рыночная стоимость персональныхданных? Рассчитаем на примере российского гражданина «А». Являясь человеком с таким доходом, он обладает продвинутостью среднего уровня в IT-технологиях и зарегистрирован (наши социсследования) примерно в 13 – 15 приложениях с использованием ПД (соцсети, ФНС, банки, системы здравоохранения, госуслуги и прочее).Возьмем к расчетам среднее значение – 14.Совокупная арендная плата (I_sn) за пользованием ПД в год тогда составит:

I_sn = $0,185*14, следовательно, стоимость ПД за годовой период будет определяться как: V_pd1  = I_sn/ Rили V_pd1 = $2,59/0,1 и равна $25,9,

где R – номинальная ставка капитализации без учета инфляции на долгосрочный период, принимаем ее равной 10%.

Далее, общая стоимость ПД  составит: V_pd = $25,9* 49, или V_pd =$1269,1,

где 49 – мы предлагаем взять за продуктивный жизненный цикл трудового потенциала человека, в период которого его ПД представляют наибольшую ценность.

Таким образом, рыночной стоимости ПД гражданина РФ «А», посчитанная двумя подходами практически совпала, расхождение всего лишь в 1,5 %.

Разумеется, что обогатиться на получении аренды за регистрацию в соцсетях мероприятие не очень прибыльное, скорее справедливости ради, другое дело – земельные и природные ресурсыреальный аналог виртуального пространства. Посчитать доходность или природную ренту на душу населения от национального достояния(полезные ископаемые, углеводороды, недра, леса, биоресурсы, кубометр воды, крутящий турбину гидроэлектростанции и т.п.) вообще не представляет никакого труда в Российской Федерации, чтобы потом было легко и просто ответить на вопрос эффективности и целесообразности их использования. Правда, подавляющее большинство этих ресурсов уже приватизированы. Юридическая сторона вопроса не является целью данной статьи.

Общий вывод: наличие законодательного обеспечения стоимостной величины ПД открывает безграничные перспективы их использования в государственном управлении, коммерческой деятельности, обороте на рынке товаров и услуг в реальном и виртуальном пространствах, обеспечении безопасности и конфиденциальности личной жизни человека, а главное – повышение экономического роста и благополучия населения.

P.S. Любая новая научная гипотеза небесспорна. Мы будем благодарны за уточнения и дополнения к нашей точке зрения, но мы полагаем, что это оригинальная методика расчета рыночной стоимости персональных данных в мире.

Список использованной литературы

1. Оценка земельных ресурсов и агробизнеса [Текст]: учебное пособие / Н.К. Долгушкин, Р.А. Камаев, С.В. Орлов, Ю.А. Цыпкин и др., – М.: ООО «Про-Аппрайзер», 2019. – 446 с.: ил. 2. Управление персоналом агропромышленного комплекса [Текст]: учебник для студентов вузов, обучающихся по направлениям «Экономика» и «Менеджмент» / Н.К. Долгушкин, Р.А. Камаев, С.В. Орлов, Ю.А. Цыпкин. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2019. – 287 с. 3. Цыпкин, Ю.А. Новые информационные технологии для рынка объектов недвижимого имущества/ Ю.А. Цыпкин, Ю.Н.Кудряшов. В сборнике: Правовое регулирование сбалансированного развития территорий Сборник материалов Международных научно-практических конференций “Экологическая политика: векторы сбалансированного развития” и “Правовое обеспечение комплексного развития территорий”. 2018. С. 315-319.4. Цыпкин, Ю.А. Применение блокчейн-технологий в информационных системах в сфере кадастрового учета и регистрации прав на недвижимое имущество / Ю.А. Цыпкин, Ю.Н.Кудряшов. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2018. № 4 (159). С. 38-42.5. Камаев, Р.А. Основы агромаркетинга [Текст]: учебное пособие / Р.А. Камаев, А.Г. Папцов, Ю.А. Цыпкин. – М.: РУСАЙНС, 2019. – 158 с. 6. Цыпкин, Ю.А. Применение блокчейн-технологий в сельском хозяйстве – важный шаг к устойчивому развитию России /Ю.А.Цыпкин, Ю.Н.Кудряшов. В сборнике: Научно-технологические инновации в земельно-имущественном комплексе России как фактор повышения эффективности АПК Материалы Конгресса Общероссийской общественной организации “Российское общественное объединение экономистов-аграрников”. 2018. С. 188-195.7. Цыпкин, Ю.А., Применение блокчейн-технологий способно качественно улучшить медицинское обслуживание населения России /Ю.А. Цыпкин, Л.А.Гридин, Ю.Н. Кудряшов. – М.:Московский экономический журнал. 2018. № 3 8. https://www.datainnovation.org/2019/01/paying-users-for-their-data-would-exacerbate-digital-inequality/9. https://www.npr.org/2018/04/12/601759872/should-social-media-companies-pay-us-for-our-data10. https://newsroom.fb.com/news/2019/06/study-from-facebook/

УДК 338.439

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-19032

Противодействия
теневым процессам как основа обеспечения экономической безопасности в
агропромышленном комплексе

Counteraction to shadow processes as the basis for
ensuring economic security in the agro-industrial complex

Троценко Вячеслав Михайлович, к.э.н., доцент кафедры бухгалтерского учета и
финансов, Факультет экономики и информационных технологий, Пермский
государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н.
Прянишникова, 614990, Пермь, ул. Петропавловская, 23, E-mail: t-v-m@indox.ru

Trotsenko Vyacheslav Mikhaylovich, Candidate of Economic
Sciences, associate professor accounting and finance, Perm state
agro-technological University named after academician D. N. Pryanishnikov”,
614990, Perm Krai, Perm, st. Petropavlovskaya, 23, Ph.: + 7 9048430760, E-mail: t-v-m@inbox.ru

Аннотация:
В
статье рассматриваются вопросы экономической безопасности агропромышленного
комплекса, как основы для устойчивого социально-экономического развития,
обеспечения продовольственной безопасности и благосостояния государства. Наличие
теневых процессов в экономике несет в себе потенциальную и реальную угрозу ослабления
экономической безопасности государства. Рассматриваются основные предпосылки
возникновения теневых процессов в экономике аграрного сектора. Ситуация в
аграрном секторе  свидетельствует о том,
что сельское хозяйство России остается в состоянии системного кризиса, уровень
производственно-хозяйственной деятельности российских сельскохозяйственных
организаций и предприятий не позволяет им быть конкурентоспособными по
отношению к аналогичным хозяйствующим субъектам в аграрной сфере зарубежных
стран.

Summary: The article deals with the issues of economic security
of the agro-industrial complex, as the basis for sustainable socio-economic
development, ensuring food security and state welfare. The presence of shadow
processes in the economy carries with it the potential and real threat of
weakening the economic security of the state. The main prerequisites for the
emergence of shadow processes in the economy of the agrarian sector are
considered. The situation in the agricultural sector suggests that Russia’s
agriculture remains in a state of systemic crisis, the level of production and
economic activity of Russian agricultural organizations and enterprises does
not allow them to be competitive with respect to similar economic entities in
the agricultural sector of foreign countries.

Ключевые
слова: экономическая безопасность, теневые процессы,  инвестиции, механизм противодействия, АПК.

Keywords: economic security, shadow processes, investments,
countermeasure, agriculture.

Проблема экономической
безопасности с каждым годом приобретает все большую актуальность, особенно
остро встает проблема в кризисный период 
при нарастании системных экономических угроз, как внутренних, так и
внешних. Одной из главных угроз для экономической безопасности
агропромышленного комплекса региона является большая доля теневых экономических
процессов. Восстановление и развитие агропромышленного комплекса невозможно без
инновационного развития и инвестиционной, а также государственной поддержки
отрасли, помимо этого важно особое внимание уделить техническому переоснащению
и модернизации производства, при этом необходимо учесть влияние теневых
процессов, из-за которых происходит деформация экономических стимулов в
обществе и образуется диспропорциональность социально-экономического развития.

Под экономической
безопасностью агропромышленного комплекса следует понимать систему
взаимоотношений, складывающуюся  между
различными сферами АПК (обеспечение средствами производства, непосредственно производство,
а также переработка сельскохозяйственной продукции и сбыт готовой продукции),
при которой обеспечивается высокий уровень конкурентоспособности предприятий
АПК, их защищенности  от внешних и
внутренних угроз, а также обеспечивается продовольственная безопасность
муниципальных образований, регионов и страны в целом.

Экономическая
безопасность агропромышленной комплекса для любой страны – это основа для
устойчивого социально-экономического развития, обеспечения продовольственной
безопасности и благосостояния государства. На данный момент анализ мирового
опыта отражает, что единый подход к определению экономической безопасности
страны отсутствует. Эксперты считают, что определение «экономическая
безопасность» находится между понятиями экономической науки и теорией
международных отношений. Еще одной причиной может быть то, что экономическая
безопасность, как наука, относительно новое понятие, как для стран запада, так
и для стран СНГ и Прибалтики. В связи с этим на данный момент необходимо
произвести систематизацию мирового опыта, с целью исследования проблемы  экономической безопасности страны  и практики её реализации в международном
сообществе (таблица 1).

Сущность теневой экономики можно определить с разных точек зрения. Изучением теневой экономии занимаются С. Ю. Барсукова, А. Н. Олейник, В. В. Радаев, Л. М. Тимофеев, В. В. Волков, В. Л. Тамбовцев, Ю. В. Андриенко и многие другие, большой вклад в изучение теневой экономики в АПК внес Светлаков А.Г. Наиболее часто для характеристики теневой экономики используют экономико-статистический подход. При этом  теневую экономику рассматривают как вид экономической деятельности, не имеющий официального отражения в статистических формах, то есть официально не учтённый.

Для  определения сущности теневой экономики
используются и другие подходы. С юридической точки зрения, теневыми можно
назвать экономические процессы, идущие вразрез с правовыми нормами. С точки
зрения этики, теневой называют экономическую деятельность, нарушающую общепринятые
моральные нормы.

Теневая экономика в
агропромышленном комплексе, по нашему мнению, представляет собой такие
экономические отношения, которые находятся вне контроля государственными
органами, а именно взаимоотношения между сферами АПК, а также незаконные
отношения государственных служащих с субъектами АПК, в том числе коррупционные
отношения.

Наличие теневых процессов в экономике несет в себе потенциальную
и реальную угрозу ослабления экономической безопасности государства. Одной из
самых серьезных угроз «сокрытия» нормальной экономической деятельности является,
как правило, снижение инвестиционной привлекательности отрасли и как следствие ограничение
возможности привлечения инвестиционных ресурсов, особенно иностранных.

К основным предпосылкам возникновения теневых
процессов в экономике аграрного сектора можно отнести следующие явления:

• ограниченный приток свободных рыночных активов, отсутствие финансового рынка для аграрного сектора и ограниченность бюджетных средств для его поддержки;
• ожесточенная конкуренция теневых агентов рыночных отношений за право обладания земельными ресурсами существующих сельскохозяйственных организаций и предприятий, которые имеют слабый производственный потенциал;
• существование скрытого натурального оборота, с помощью которого путем нелегальных сделок осуществляется вторичное перераспределение материальных ресурсов;
• масштабы статистических искажений, одна часть из которых носит объективный характер и связана с принятой методикой учета затрат, а другая является сознательной дезинформацией с целью ухода от налогов или сокрытия хищений;
• отсутствие продуманной на длительную перспективу государственной политики в области налогообложения и кредитования сельского хозяйства.

В
целях оценки влияния теневых процессов на развитие системы экономической
безопасности АПК предлагается использование оценки уровня эффективности
освоения государственных инвестиций в АПК, согласно, следующего алгоритма,
представленного на рисунке 1.

Эконометрический
метод позволяет определить количественные и качественные экономические
взаимосвязи между объемом валовой продукции сельского хозяйства и размером
государственных инвестиций с помощью математических и статистических методов.
Данный метод позволяет дать прогнозный показатель объема произведенной продукции
сельского хозяйства при изменении объема инвестиций в агропромышленном
комплексе.

При
применении эконометрического метода, так как изучается зависимость двух
переменных, используется парная регрессия и имеет вид математической функции:

у = f(x)                                                           (1),

где y –
зависимая переменная (объем валовой продукции сельского хозяйства),

х – независимая
переменная (размер государственных инвестиций)

Корреляционное
поле с прямой зависимостью показателей говорит о том, что при увеличении
независимой переменной (размера государственных инвестиций) происходит
увеличение зависимой переменной (объема произведенной продукции). Отсюда
следует, что уровень освоения государственных инвестиций в АПК высокий,
вероятность наличия теневых процессов небольшая. Обратная зависимость
свидетельствует о том, что при увеличении независимой переменной (размера
государственных инвестиций) происходит уменьшение зависимой переменной (объема
произведенной продукции). Отсюда следует, что уровень освоения государственных
инвестиций в АПК низкий, большая вероятность наличия теневых процессов.

За
эконометрическим методом обязательно должен следовать экспертно-логический
метод, также данный метод может быть использован обособленно.

Экспертно-логический
метод предполагает привлечение специалистов управления сельских хозяйств (всех
муниципалитетов) с целью проведения проверки 
использования государственных инвестиций. Для адекватной оценки эффективности
освоения государственных инвестиций в АПК требуется наличие определенных
компетенций у специалистов управления сельских хозяйств, а именно:

1. Гражданско-правовой уровень компетенции.
   Знание норм законодательства РФ, знание особенностей законодательства сельского
   хозяйства, а также наличие понимания инвестиционной деятельности.
2. Профессиональный уровень компетенции.
   Данный уровень включает в себя знания особенностей сельского хозяйства. Каждый
   специалист должен иметь узконаправленные знания и практические навыки по
   отраслям сельского хозяйства.
3. Политический уровень компетенции
   неразрывно связан с вышеперечисленными компетенциями, однако он отличается тем,
   что у специалиста должна быть высокоразвита политическая культура, которая,
   благодаря знаниям, убеждениям, способствует тому, чтобы сделать правильный
   вывод и принять взвешенное решение.

Наличие
данных компетенций у эксперта позволит реально оценить уровень освоения
государственных инвестиций в АПК, а также способствует выявлению теневых
процессов при использовании государственных финансов.

Комплексное
применение данных методов позволит выявить наличие теневых процессов в АПК и,
как следствие, снизить уровень теневизации АПК при распределении,
использовании, освоении государственных инвестиций в АПК.

Ситуация в аграрном секторе страны  свидетельствует о том, что сельское хозяйство
России остается в состоянии системного кризиса, уровень
производственно-хозяйственной деятельности российских сельскохозяйственных
организаций и предприятий не позволяет им быть конкурентоспособными по
отношению к аналогичным хозяйствующим субъектам в аграрной сфере зарубежных
стран. Этот кризис имеет несколько отличительных особенностей:

• низкий уровень оснащенности финансовыми, кадровыми и технологическими ресурсами сельскохозяйственных организаций и предприятий, ускоряющие их банкротство;
• значительное сокращение объема пахотных земель во многих регионах страны вследствие их выведения из сельскохозяйственного оборота или перевода в категорию несельскохозяйственных земель;
• ослабление инновационной компоненты аграрной политики государства и недостаточная государственная поддержка сельского хозяйства;
• нарастающее отставание социального развития села, сокращение рабочих мест по причине ликвидации сельскохозяйственных предприятий.

Актуальность
проблемы развития теневых процессов в АПК региона заключается в том, что
необходимо эффективное воздействие государства в борьбе с теневыми процессам
АПК региона, потому что данная проблема является резервом экономического роста
региона, а также способом укрепить экономическую безопасность АПК региона.
Внедрение механизма противодействия теневым процессам в агропромышленном
комплексе региона (рисунок 2) в результате будет получен
организационно-экономический и социальный эффект, что приведет к повышению
уровня экономической безопасности агропромышленного комплекса региона.

Стоит обратить
внимание, что нормативный модуль противодействия теневым процессам должен
включать в себя следующие аспекты:

• ужесточение уголовной ответственности и
  усиление контроля над посягательством на собственность предприятий;
• пересмотр законодательной базы, повышение
  уголовной ответственности государственных служащих за совершение должностных
  преступлений;
• ужесточение уголовной ответственности за
  незаконное предпринимательство и взяточничество.

В управленческом модуле
необходимо сделать акцент на следующее:

• повышение контроля со стороны Правительства РФ и службы экономической безопасности АПК региона за применением государственных дотаций по назначению;
• пролонгация программы, действующей до 2020 года,  «Развитие сельского хозяйства и устойчивое развитие сельских территорий Пермского края»;
• выработка образа законопослушного предпринимателя;
• поддержка и развитие социальной инфраструктуры на селе;
• восстановление школ, детских садов, дорог, больниц;
• улучшение условий труда
• внесение изменений в «Доктрину продовольственной безопасности», сместить акцент с продовольственной независимости, импортозамещении на экономическую доступность качественного продовольствия для всех граждан страны;
• образование агрохолдингов;
• усиление контроля над деятельностью посредников на внутреннем рынке;
• создание дополнительных рабочих мест.

Экономический модуль должен
содержать:

• проведение модернизации и
  материально-технической базы АПК;
• увеличение объема государственных дотаций
  именно на приобретение сельскохозяйственной техники;
• льготное кредитование товаропроизводителей
  сельского хозяйства;
• создание программы адресной
  продовольственной помощи бедным семьям, у которых доход в расчете на одного
  члена семьи ниже прожиточного минимума;
• повышение таможенных пошлин;
• создание резерва на целевые
  государственные вложения на увеличение плодородности почв;
• разработка системы мониторинга за
  использованием сельскохозяйственных угодий;
• разработка программы, направленной на
  увеличение племенного стада;
• легализация теневых отношений;
• привлечение молодых специалистов на село,
  путем предоставления жилья, «подъемных», льгот;
• увеличение доходов сельского населения,
  пенсий, пособий. 

Воздействие государства
на теневые процессы в АПК должно принять совокупную форму системы
государственной политики и быть рассчитано на долгосрочную перспективу. При
развитии системы государственных мер по борьбе с теневыми процессами в АПК
региона и укреплению экономической безопасности важно учитывать, что теневая
экономическая деятельность анализируется с позиции её влияния на структуру
экономики, производства, распределения, перераспределения и потребления
валового регионального продукта (ВРП) на занятость, инфляцию, экономический
рост. Предлагаем следующую систему
государственных мер по борьбе с теневыми процессами в АПК региона и укреплению экономической
безопасности (рисунок 3).

Экономическую
эффективность после внедрения предложенных мер можно определить путем отношения
полученного положительного эффекта от сокращения масштабов теневых процессов к
произведенным затратам в целях получения необходимого результата в сопоставимых
единицах. Необходимо учитывать, что издержки теневых процессов несут в себе,
как косвенные (направленные на ведение теневой деятельности), так и прямые
затраты (затраты государства на сдерживание теневой деятельности). Наибольшую
эффективность можно достичь путем минимизации издержек, которые связаны с
наличием теневой деятельности, а также с реализацией мер её сокращения.

Литература

1. Балиянц К.М. Импортозамещение и продовольственная
   безопасность республики Дагестан // РППЭ. 2017. №1 (75). – с. 39-45.
2. Копеин В.В. Экономическая и продовольственная
   безопасность: новая реальность импортозамещения // Техника и технология пищевых
   производств. 2016. №1. – с. 126-134.
3. Малькова А.В. Влияние продовольственного
   импортозамещения на экономическую безопасность России // Juvenis scientia.
   2016. №1. – с. 43-46.
4. Плотников А.В. Импортозамещение отечественной аграрной
   экономики // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2018. № 1. С.
   129-132.
5. Черданцев В.П., Плотников А.В. Инновационное
   предпринимательство – основа экономического развития региона //
   Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2017. №
   11 (58). С. 821-823
6. Хайруллина, О.И. Продовольственная безопасность:
   международный опыт и российская реальность / В.З. Мазлоев, О.И. Хайруллина //
   Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2017. – № 10. –
   С. 13-19.
7. Яркова, Т.М., Светлаков, А.Г. Особенности
   государственного регулирования экономики аграрного сектора России / Т.М.
   Яркова, А.Г. Светлаков// Микроэкономика. – 2016. ‑ №2. – С. 82-86
8. Яркова, Т.М., Светлакова, С.А. Основные
   социально-экономические проблемы продовольственного самообеспечения в регионе и
   пути их решения в современных условиях / Т.М. Яркова, С.А. Светлакова//
   Аграрная Россия. – 2017.   №9.   С. 35-34

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-19031

ФАКТОРЫ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ

Павленков Михаил Николаевич, д.э.н.,
профессор, зав. кафедрой ДФ ННГУ им. Н.И.Лобачевского

Реймов Ринат Жамильевич, аспирант  ННГУ им. Н.И.Лобачевского

Аннотация: В статье
рассмотрены вопросы влияния внешних и внутренних факторов на развитие
предприятия. Выделены особенности, важнейшие факторы и базовые показатели,
учитываемые в процессе анализа и диагностики промышленного предприятия.
Показано, что применение контроллинга как эффективного инструмента
совершенствования управления факторами развития предприятий, обеспечивает
руководителей необходимой управленческой информацией.

Ключевые слова: предприятие,
управление, развитие, факторы, показатели, контроллинг.

В рыночных условиях предприятие является основой
экономики страны, важнейшим субъектом рынка, вступающим в хозяйственные
отношения и взаимодействующим с другими организациями [1].

Предприятие является важнейшим звеном современной рыночной
экономики. Это обусловлено его производственно-экономическими функциями, ролью
регулятора воспроизводственного процесса, влияющего на спрос и предложение, а
также их структуру.

Предприятие является элементом целостной системы
общественного производства, для которой характерны системность и открытость,
что очень  важно с точки зрения
управления.

Системность характеризуется наличием у предприятия внутренней
среды и возможность ее структуризации, учитывая при этом, что внутренние
переменные имеют  взаимосвязь, а изменение
некоторых из них может привести к изменению других внутренних переменных.

Задача менеджмента в рыночных условиях – обеспечить конкурентные
преимущества предприятия перед конкурентами. Предприятия, планирующие высокий
потенциал развития, оказываются прибыльными [2,
3]. При этом потенциал предприятия должен расти быстрее потенциала главных
конкурентов.

Под потенциалом предприятия принято понимать совокупность
показателей или факторов, характеризующих его силу, источники, возможности,
средства, запасы, способности, ресурсы и многие другие производственные
резервы, которые могут быть использованы в экономической деятельности [2].

Практика менеджмента требует совершенствование
существующих и выработки новых научно обоснованных  механизмов управления.

Принципиальная
схема деятельности промышленного предприятия приводится во многих научных и
практических публикациях [1, 2].
Однако, понимание механизма управления факторами развития предприятия, требует дополнительного
исследования. Предприятие должно  иметь
эффективный механизм управления факторами, определяющими его  развитие, учитывающий влияние внешней среды и,
в первую очередь, достижения конкурентов.

Проблемы эффективного управления факторами развития в
сложных экономических условиях характерны практически для всех сфер экономики.

Практика работы предприятий показывает, что имеется  возможность заимствования новых технологий
управления развитием, что сократит время и затраты финансов на модернизацию
механизмов управления и повысит конкурентоспособность.

Анализ внешних факторов и внутренних факторов предприятия
–сложный процесс, который требует отслеживания факторов, их оценки, выявление
между факторами связей, определения слабых и сильных сторон, возможностей и
угроз. Изучение факторов должно проводиться системно, отслеживая как изменения собственно
факторов, так и влияние их на другие факторы внешней и внутренней среды.

Для этого необходимо постоянно проводить анализа основных
показателей предприятия  и аналогичных
показателей предприятий внешней среды. На рисунке 1приведены внутренние факторы
и  выделены базовые показатели,
учитываемые в процессе анализа и диагностики промышленного предприятия
химического комплекса.

Чтобы определить направления развития предприятия, необходимо
провести оценку показателей внутренней и внешней среды.

Большую
роль в развитии предприятия играет конкурентный подход, т.е. установление целей
на основе  целевых параметров
конкурентов.

Конкуренция заставляет  улучшать механизмы управления, выполнять  постоянные исследования и поиск наиболее
эффективных методов устойчивого
развития. Для этого анализируются различные внешние и внутренние  факторы, выявляются  факторы, оказывающие влияние на устойчивость.

Классификация
факторов, влияющих на  устойчивость, может
проводиться по разным классификационным признакам. Рассмотрим в качестве признака
классификации уровень управляемости (управляемые и неуправляемые). Предприятие
может влиять на управляемые факторы, т.е. задачи  сводятся к эффективному управлению этими
факторами, а по неуправляемым факторам ищутся решения по снижению их влияния на
деятельность предприятия [1,4,5].

Предприятие
функционирует устойчиво, если доходы превышают расходы [2,3,6].

Устойчивое развитие промышленного предприятия должно постоянно учитывать
в своей деятельности меняющиеся условия внутренней и внешней среды, поэтому
необходимо  определить
ключевые факторы, которые влияют на его устойчивое развитии. [3,4,6].  Структуру
внешней среды подразделяют на макро- и микроуровень, поэтому предприятие,
выходя на глобальный рынок, должно учитывать влияние и глобальных факторов. На
рисуноке 2 проведены факторы внешней среды.  

К внутренним
ключевым факторам традиционно относятся экономические и технологические факторы. Это можно
объяснить  тем, что экономическая
теория рассматривает предприятие в роли  пpeoбpaзующего материальные и финансовые ресурсы
в различные виды продукции, т.е. ресурсно-технологический подход, а
производственная функция становится доминирующей.

Стратегический подход начал
развиваться в 60-е гг., ориентируя менеджмент предприятия на принятие решений в долгосрочной перспективе, а в качестве стратегических факторов
развития стали учитывать факторы: институциональный,
человеческий, культурный. В последующем,
на основе развития и внедрения в практику работы предприятий концепции
человеческого капитала, стали развиваться теория экономики знаний и концепция управления компетенциями.

Параллельно с развитием этих направлений переосмысливается значение
технологического фактора в повышении конкурентных преимуществ предприятия. Это
связано с переходом предприятий на новые  информационные технологии, как фактор, обеспечивающий
конкурентное преимущество [2,7].

Конференция 1992 ООН в Рио-де-Жанейро по проблемам окружающей среды определила главные направления устойчивого развития предприятий и государств,  отметив экологическую и социальную ответственность каждого государства. Это стало определяющей основой развития мирового сообщества, отдельных стран, некоммерческих и коммерческих организаций.

Таким образом, анализ факторов, влияющих на устойчивое функционирование
предприятий, позволяет выделить для конкретного предприятия ключевые факторы.

Анализируя
факторы развития предприятия, необходимо отметить возможности практического
использования контроллинга [8,9],
как эффективного инструмента управления факторами развития предприятий.
Контроллинг обеспечивает менеджмент, используя различные методы и инструменты,
необходимой информацией, что позволяет  эффективно
управлять факторами устойчивого развития.

В
теории контроллинг рассматривается «как способ реализации философии и образа
мышления руководителей, ориентированных на эффективное использование ресурсов и
развитие предприятия» [10].

Контроллинг
обеспечивает интеграцию управленческой, контрольной, планово-учетной и организационной
деятельности в едином  информационном пространстве
[10].

Зарубежная
практика решения задач устойчивого развития направлена на совершенствование и разработку
новых механизмов управления развитием предприятия. Изучение опыта зарубежной
практики показывает, что в этой области проводятся системные  исследования, затраты на которые достигают
2-5% от общего объема затрат бизнеса. Широко применяется  практика тиражирования новых механизмов управления,
а выполнение  работ по модернизации
механизмов управления имеют статус комплексного, целевого проекта [8].

Выводы

1.Предприятие
является важнейшим звеном современной рыночной экономики. Это обусловлено его производственно-экономическими
функциями, ролью регулятора воспроизводственного процесса, влияющего на спрос и
предложение, а также их структуру.

2.Предприятие
должно  иметь эффективный механизм
управления факторами, определяющими его 
развитие, учитывающий влияние внешней среды. Для этого необходимо
постоянно проводить анализа основных показателей предприятия  и аналогичных показателей предприятий внешней
среды, оказывающих влияние на
устойчивость.

3.Определены
базовые показатели и выполнена классификация факторов, влияющих на устойчивость
предприятия.

4.Показана  возможность использования контроллинга, как
эффективного инструмента управления факторами развития предприятий. Контроллинг
обеспечивает интеграцию управленческой, контрольной, планово-учетной и
организационной деятельности в едином 
информационном пространстве

Список литературы

1.Экономика предприятия: учеб. для вузов
/ И.Э.Берзинь, С.А.Пикунова, Н.Н. Савченко, С.Г. Фалько; под ред. С.Г. Фалько –
3-е изд. Стереотип. – М.: Дрофа, 2006. –
367 с.

2.Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. М.:
«Финансы и статистика», 2006. – 278с.

3.Гиляровская Л.Т., Ендовицкая А.В. Анализ и оценка
финансовой устойчивости коммерческих организаций.- М.: «ЮНИТИ-ДАНА», 2007. –
159с.

4.Грачев А.В. Финансовая устойчивость предприятия:
оценка, анализ и    управление.- М.:
«Дело и Сервис», 2007. – 546с.

5.Ковалев, В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры.
М.: «Финансы и статистика». – 2003. – 560 с.

6.Родионова В.М., Федотова М.А. Финансовая устойчивость
предприятия в условиях инфляции. – М.: «Перспектива», 2006. – 540 с.

7.Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности
предприятия.- Минск.: ООО «Новое знание», 2007. – 688
с.

8.Дедов, О.А. Методология контроллинга и практика
управления крупным промышленным предприятием / О.А.Дедов. – М.: Альпина
бизнесБукс, 2008. – 248 с.

9.Карминский, А.М. Методология и экономические
инструменты контроллинга информационных технологий / А.М. Карминский, //
Контроллинг. – М.:2008. – №2(26). – С.58-62.

10.Карминский, А.М. Контроллинг в бизнесе.
Методологические и практические основы построения контроллинга в организациях /
А.М. Карминский, [и др.]. – М.: Издательство «Дело» АНХ,2008.-568 с.

УДК 338.439

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-19030

Вопросы продовольственного обеспечения
Пермского края

Issues of food security
of the Perm krai

Троценко Вячеслав Михайлович, к.э.н., доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов, Факультет экономики и информационных технологий, Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова,  614990, Пермь, ул. Петропавловская, 23,  E-mail: t-v-m@indox.ru

Trotsenko Vyacheslav Mikhaylovich, Candidate of Economic
Sciences, associate professor accounting and finance, Perm state
agro-technological University named after academician D. N.
Pryanishnikov”, 614990, Perm Krai, Perm, st. Petropavlovskaya, 23, Ph.: + 7 9048430760, E-mail: t-v-m@inbox.ru

Аннотация: В статье рассматриваются вопросы обеспечение населения
продовольствием в Пермском крае, а также рассматривается влияние уровня
продовольственной безопасности на нормализацию социального
климата в государстве и повышение независимости отдельных его территорий от
внешних факторов воздействия. Негативные настроения населения часто возникают
при недостаточности необходимых запасов и резервов в регионах, влекущей за
собой снижение предложения на определенные товары, а также рост цен на продукты
питания, что позволяет считать проблему обеспечения продовольствием территории одним
из важнейших структурных элементов обеспечения национальной безопасности
страны. Оценивается уровень продовольственного обеспечения Пермского края по
различным продуктам. На основании данных о фактическом и необходимом объеме
производства отдельных видов сельхозпродукции в соответствии с нормами
потребления определяется обеспеченность продовольствием в регионе. Для
совершенствования системы обеспечения продовольственной безопасности территории
предлагается системы мер по повышению самообеспечения
территории.

Summary: The article discusses the issues of providing the
population with food in the Perm krai, and also examines the impact of the
level of food security on the normalization of the social climate in the state
and increasing the independence of its territories from external influences. Negative
moods of the population often arise when the required reserves and reserves in
the regions are insufficient, which leads to a decrease in the supply of
certain goods, as well as rising food prices, which makes it possible to
consider the problem of providing food to the territory as one of the most
important structural elements of ensuring the national security of a country.
The level of food supply of Permsky Krai is estimated for various products. On
the basis of data on the actual and necessary production of certain types of
agricultural products in accordance with the norms of consumption, food
security in the region is determined. To improve the system of ensuring food
security of the territory, a system of measures to improve the self-sufficiency
of the territory is proposed.

Ключевые слова: продовольственная безопасность, продовольственное обеспечение, норма потребления,   продовольственная независимость.

Keywords: food security, food security, consumption rate, food independence.

Обеспечение населения
продовольствием является одной из главных государственных задач на протяжении
всей истории человечества. Реализация системы мер и мероприятий
по обеспечению продовольственной безопасности способствует нормализации
социального климата в государстве и отдельных его территориях. Волнения среди
населения часто возникают при недостаточности необходимых запасов и резервов в
регионах, влекущей за собой снижение предложения на определенные товары, а
также рост цен на продукты питания. Это позволяет считать проблему обеспечения продовольствием
территории важнейшим структурным элементом обеспечения национальной безопасности
страны.

В настоящее время в агропромышленном комплексе гораздо
сложнее стало решать вопросы продовольственной безопасности в регионе в связи с
возникновением внешних и внутренних угроз. Чаще всего эти сложные вопросы при
определенных обстоятельствах приходиться решать в ускоренном порядке. Обозначим
некоторые из них:

• вход России в ВТО, участие страны  в различных интеграционных сообществах;
• большая доля импортных товаров на рынке сельхозпродукции;
• сложные условия освоения хозяйствами субсидий;
• напряженные политические отношения между Западом и Россией;
• налаживание отношений с Крымом, обострение кризиса в отношениях с Украиной;
• ввод санкций;
• рост монополизма по некоторым видам продовольствия на рынке;
• снижение объемов государственной поддержки АПК.

При анализе различных
вариантов определения «продовольственная безопасность» можно сделать вывод о
том, что она включает в себя такие вопросы, как обеспечение необходимого объема
продуктов питания, полноценность и сбалансированность питания населения, обеспечение
соответствия качества продуктов питания стандартам качества, его доступность,
ответственность государства за продовольственное обеспечение и поддержание
государственного продовольственного резерва.

Продовольственная
безопасность региона – это уровень
защищенности экономических, производственных, трудовых, перерабатывающих
ресурсов, направленных на удовлетворение потребностей населения в качественных
продовольственных товарах с учетом финансовой и территориальной доступности
населения при условии импортозамещения основных видов продукции за счет местных
производителей.

Продовольственная
независимость – это обеспечение населения 
территории основными продуктами питания согласно нормам потребления.
Страна должна обеспечить такие условия для производства, при которых АПК сможет
в полном объеме обеспечивать  за счёт
своего производства, продовольственную потребность государства.

Запрет ввоза сельскохозяйственной
продукции, сырья и продовольствия из государств, которые оказали поддержку
антироссийских санкций, дал шанс российским сельхозпроизводителям заменить
импортные продукты отечественными. С момента введения
ответных мер России на санкции импорт продовольствия значительно снизился. По данным
Росстата увеличилось производство мяса, плодоовощной продукции, молока и сырных
продуктов.

Мнение, что санкции ведут
к снижению потребления, подтверждается частично результатами исследований
(таблица 1). Население России стало потреблять меньше молока и овощей в
сравнении с 2014 г. При этом норма потребления продуктов питания на протяжении
2014-2017 годов в расчете на душу населения в России не выполняется.

Проанализируем экономическую систему обеспечения продовольственной
независимости Пермского края.

Регион обладает
достаточно высоким  потенциалом развития
агропромышленного производства для обеспечения продовольственной безопасности
своей территории.

Пермский край обладает
значительным объемом земельных ресурсов (свыше 1,6 млн. га пашни),  использование которых составляет менее чем 50%
от потенциала. При этом сельское население составляет 25% всей численности Пермского
края, из них трудоспособного – 61%.

Агропромышленный комплекс
Пермского края включает в себя 290 крупных и средних сельскохозяйственных
организаций, 2600 крестьянских (фермерских) хозяйств, 289 тысяч личных
подсобных хозяйств, 69 крупных и средних организаций пищевой и перерабатывающей
промышленности, в том числе 3 крупных предприятия мукомольно-крупяной отрасли,
31 – по переработке молока и мяса. За последние шесть лет, интенсивно
увеличиваются посевные площади (таблица 2). Растут основные показатели развития
сельскохозяйственной отрасли, но в связи со снижением государственной
поддержки  выращивания овощей уменьшаются
посевные площади картофеля и овощей.  

Сельскохозяйственное
производство является низкоэффективным, невысокая заработная плата ведет к
сокращению кадрового потенциала отрасли. Темпы снижения количества работающих в
отрасли превышают рост производительности труда. Низкая заработная плата, отсутствие
квалифицированных кадров могут существенно сдерживать развитие агропромышленной
отрасли.

Анализируя производство
продовольственных ресурсов в Пермском крае, наблюдаем снижение производства
скота и птицы на убой за шесть лет на 11% (таблица 3), нестабильные показатели
валового сбора зерна, картофеля и овощей, основная причина – сложные
климатические, природные условия нашего региона. При этом растет производство
молока и яиц.

Расширяется рынок сбыта
продукции. Растут объёмы производства молока. Так, ввоз молока и
молокопродуктов за анализируемый период уменьшился на 45,3%, а мяса и
мясопродуктов увеличился – на 32,9%, при этом увеличился вывоз мясной продукции
в 2,5 раза (таблица 4).

Мы наблюдаем увеличение
производства и вывоза молока, при этом снижается ввоз молочной продукции и ее
потребление. Данная ситуация вызвана недостатком переработки сельхозпродукции в
регионе, сырье реализуется в другие территории, а оттуда в виде готовой
продукции поступает на прилавки магазинов края уже по более высокой цене,
неподъемной для покупателя.

По мясу ситуация сложнее,
цена реализации мяса в Пермском крае низкая. Себестоимость говядины – высокая.
Сельхозтоваропроизводители продают произведенное сырье в другие регионы.
Стараются получить племстатус хозяйства и реализовывать молодняк КРС по более высокой
цене как племскот, который так же уходит в другие регионы, где созданы более
благоприятные условия для производства мяса. У хозяйств нашего региона нет
возможности купить племенной молодняк, изменились условия финансовой поддержки,
которые не перекрывают значительные затраты на приобретение скота. В результате
снижается поголовье мясного скота и производство мяса.

Для того, что бы
сохранить и расширить рынок сбыта продукции, нужно повысить
конкурентоспособность продукции агропромышленного комплекса Пермского края. Конкуренция
является одним из основных условий эффек­тивности рыночной экономии. Если
продукция не будет вывозиться из региона усилится монополия  переработчиков продовольствия. Такое
положение может вполне устраивать органы местного самоуправления  и предприятия. Сельхозпредприятие смогут
получать высокую прибыль, а муниципалитеты – боль­шие отчисления в местный
бюджет. С точки зрения развития региональной экономики замкнутость региона –
это некий шаг назад.

Опыт многих зарубежных
стран свидетельствует,  что продо­вольственная
самообеспеченность даже в экономически развитых странах не всегда дости­гается
в необходимом, оптимальном объеме.

Когда страна не в
состоянии оплачивать импорт необходимого объема продовольственных товаров без
ущерба для нацио­нальной экономики возникает зависимость от внешних источ­ников
продовольствия, а отказ от ввоза основных видов продуктов питания снижает до­стигнутый
уровень продовольственного обеспечения населения.

Проведенные исследования
позволяют утверждать, что низкий технический и технологический уровни
производства не могут обеспечить производство основных видов
сельскохозяйственной продукции. Недостаточность предприятий переработки
сельскохозяйственной продукции,  и их
работа на привозном сырье способствуют удорожанию готовых продуктов.

Низкий уровень подготовки
специалистов сельскохозяйственной отрасли также влияет на качество и объем
производства продукции. Ряд крестьянских (фермерских) и личных подсобных
хозяйств не в полном объеме отражают свою деятельность в статистической
отчетности.

При определении уровня
продовольственного обеспечения учитывают требования рационального и
сбалансированного питания, само питание является категорией физиологического
процесса, так как характеризует поступление в организм человека питательных
веществ, необходимых для жизнедеятельности. Потребление – это не только
приобретение продуктов питания через торговую сеть и общественное питание, но и
за счет ведения личного подсобного хозяйства. Вышеизложенное позволяет с делать
вывод о необходимости структуризации системы обеспечения продовольственного
обеспечения (таблица 5)

Наивысший уровень
самообеспеченния  может быть достигнут,
при использовании про­изводственных мощностей на 100 %, а произведенные товары
остаются в регионе для удовлетворения потребностей его населения. В связи с
разделением  и спецификой труда и
специализацией регио­нов на производстве определенных видов продукции и услуг
необходим межрегиональный и межгосударственный обмен. Отсюда следует, что  полное удовлетворение потребности региона товарами
собственного производства невозможно.

На основании данных о
фактическом и необходимом объеме производства отдельных видов сельхозпродукции
в соответствии с нормами потребления в 2017 году в Пермском крае достаточно
производилось картофеля и куриного яйца, к тому же была возможность
осуществления поставок этих продуктов за границы региона (таблица 6).

Объемы произведенного
молока, мяса и овощей не смогли обеспечить потребность населения края, К_c  по данным видам продукции составил 0,58; 0,55
и 0,60 соответственно. Коэффициент самообеспечения по молоку, мясу и овощам
находится на допустимом уровне.

Нами разработана методика
оценки уровня продовольственного обеспечения с учетом пороговых значений
продовольственного самообеспечения на основе анализа современного состояния АПК
региона.

где Уо–
уровень продовольственного обеспечения;

q
– фактические объемы производства продукции в регионе;

N
– норма потребления продукта в год;

n
– численность населения региона;

I_p – ввоз продукции, включая импорт;

E_p – вывоз  продукции, включая экспорт.  

По результатам проведенной оценки был определен уровень обеспечения основными продуктами питания по Пермскому краю.

При численности населения
Пермского края на 01.01.17 года 2632097 человек сельхозпредприятия региона
производят картофель и куриное яйцо в полном объеме (таблица 7).

Уровень обеспечения овощей составляет 86%, при этом треть необходимого объема завозится из других регионов. Регион обеспечивает себя молоком на 58%, причем 28% от произведенного реализуется в другие регионы, оттуда 22 % возвращается в виде готовой продукции. Мяса производим 104 тыс. тонн (55% от потребности), но третья часть произведенного уходит также в другие регионы. Сельхозтоваропроизводители продают произведенное сырье в другие регионы.

В
рамках краевой программы развития АПК главной задачей является  выход на самообеспечение по пяти основным
видам продуктов питания (молоко, мясо, яйцо, картофель, овощи) и  повышение уровня продовольственной
безопасности Пермского края с 89,1% в 2016 году до 90,7% в 2020 году, а к 2022
году – до 91,5%.

Для решения проблемы
продовольственной безопасности населения Пермского края необходима реализация
совокупности мер включающую в себя не только стимулирование и государственную
поддержку развития национального аграрно-продовольственного сектора, а также
выработку и законодательное закрепление механизмов повышения доступности продовольствия
и его качества.

Хаотичность  современных подходов обеспечения
продовольственной безопасности территории не позволит в короткие сроки решить
проблемы самообеспечения  государства. В связи,
с  чем считаем первоочередным решить три
задачи:

1. Повышение эффективности деятельности
   предприятий АПК за счет новых мер государственной поддержки в рамках ВТО;
2.  Обеспечение регулярного поступления
   качественного продовольствия на рынок;
3. Улучшение качества деятельности правоохранительных
   и фискальных органов в вопросах выявления экономических преступлений,
   профилактических мероприятий.

Для совершенствования системы
обеспечения продовольственной безопасности территории необходимо, в целях
организации рационального использования всех видов сельскохозяйственных угодий,
разработать порядок  субсидирования на
вовлечение неиспользуемых сельскохозяйственных земель в сельскохозяйственный
оборот для использования в качестве посевных площадей сельскохозяйственным
товаропроизводителям по ставке 6000 рублей за 1 гектар вновь введенных в
сельскохозяйственный оборот неиспользуемых земель, но не более 80 процентов
фактически произведенных затрат, при условии, что в сельскохозяйственный оборот
вовлекаются земли сельскохозяйственного назначения, ранее не используемые в
течение 3-х и более лет.

Предлагаем субсидию выплачивать при наличии документа,
подтверждающего право собственности земельного участка, на следующие виды
работ: вырубку деревьев и кустарников, корчевку, планировку, внесение
органических и минеральных удобрений, дискование, вспашку, боронование,
культивацию, посев сельскохозяйственных культур. Эффективное использование
сельскохозяйственного ресурсного потенциала позволит повысить уровень
самообеспеченности продовольствием Пермского края и укрепить систему
продовольственной безопасности региона. Данные мероприятия
позволят улучшить физическую доступность продовольствия для населения
территории.

Литература

1. Балиянц К.М. Импортозамещение и продовольственная
   безопасность республики Дагестан // РППЭ. 2017. №1 (75). – с. 39-45.
2. Копеин В.В. Экономическая и продовольственная
   безопасность: новая реальность импортозамещения // Техника и технология пищевых
   производств. 2016. №1. – с. 126-134.
3. Плотников А.В. Импортозамещение отечественной аграрной
   экономики // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2018. № 1. С.
   129-132.
4. Хайруллина, О.И. Продовольственная безопасность:
   международный опыт и российская реальность / В.З. Мазлоев, О.И. Хайруллина //
   Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2017. – № 10. –
   С. 13-19.
5. Яркова, Т.М., Светлаков, А.Г. Особенности
   государственного регулирования экономики аграрного сектора России / Т.М.
   Яркова, А.Г. Светлаков// Микроэкономика. – 2016. ‑ №2. – С. 82-86
6. Яркова, Т.М., Светлакова, С.А. Основные
   социально-экономические проблемы продовольственного самообеспечения в регионе и
   пути их решения в современных условиях / Т.М. Яркова, С.А. Светлакова//
   Аграрная Россия. – 2017.   №9.   С. 35-34

УДК 336.2

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-19028

Проблемы переложения обязанностей
налоговых органов на суды

The
problem of shifting the responsibilities of the tax authorities on the courts

Горохов Арсений Игоревич, НИУ ВШЭ, Москва

Gorokhov Arseniy Igorevich, National Research University Higher School of Economics graduate, Moscow, arseniy.gorokhov@gmail.com

Аннотация: В статье рассматриваются вопросы «подмены» налоговых органов судами, т.е. создание ситуаций, когда фактически происходит продолжение налогового контроля, но уже на уровне судебного разбирательства. Статья является итогом анализа значительного массива судебной практики по спорам, связанным с применением налогового законодательства.

Summary: The article deals with the issues of “substitution” of tax authorities by the courts, i.e. the creation of situations when in fact there is a continuation of tax control, but at the level of judicial proceedings. The article is the result of the analysis of a significant body of judicial practice in disputes related to the application of tax legislation.

Ключевые слова: судебная практика, налоговый контроль, арбитражный процесс, налог, налоговые органы.

Key word: litigation, tax control, arbitration, tax, tax authorities.

Налоговые
органы российской федерации обладают четко разграниченным и описанным в
Налоговом Кодексе Российской Федерации (далее – НК, НК РФ) правами и
обязанностями[1].

Более
того, высшими судами был выработан подход, согласно которому права налоговых
органов по сути являются их обязанностями. Так, в Определении Конституционного
Суда РФ от 12.07.2006 № 267-О указывается[2]:

«Полномочия
налогового органа, предусмотренные статьями 88 и 101 Налогового кодекса
Российской Федерации, носят публично-правовой характер, что не позволяет
налоговому органу произвольно отказаться от необходимости истребования
дополнительных сведений, объяснений и документов, подтверждающих правильность
исчисления и своевременность уплаты налогов. При осуществлении возложенной на
него функции выявления налоговых правонарушений налоговый орган во всех случаях
сомнений в правильности уплаты налогов и тем более – обнаружения признаков
налогового правонарушения обязан воспользоваться предоставленным ему
правомочием истребовать у налогоплательщика необходимую информацию.
Соответственно, налогоплательщик вправе предполагать, что если налоговый орган
не обращается к нему за объяснениями или документами, подтверждающими
декларируемые налоги, то у налогового органа нет сомнений в правильности уплаты
налогов. Иное означало бы нарушение принципа правовой определенности и вело бы
к произволу налоговых органов.»

Таким
образом, Конституционный суд не только указывает не только на связку «права
налоговых органов=обязанности налоговых органов», но также исходит из заведомо
более слабой позиции налогоплательщика в сравнении с позицией налогового органа
в сфере публичных отношений.

Суды
порой отдельно отмечают подобный дисбаланс в совокупности прав
налогоплательщиков и налоговых органов. Так, в категории споров по получению
необоснованной налоговой выгоды[3]
с привлечением т.н. «спорных контрагентов», одним из аргументов налоговых
органов становится непроявление налогоплательщиком т.н. «должной
осмотрительности», т.е. комплекса мер по анализу своего контрагента. Однако
зачастую налоговые органы требуют от налогоплательщиков проверки почти всех
контрагентов (в том числе последующих «звеньев»), участвующих в сделке. Суды в
таких ситуациях указывают[4]:

«У
налогоплательщика не имеется прав и возможности устанавливать те
обстоятельства, которые могут быть выявлены налоговыми и правоохранительными
органами (вызвать и получить объяснения у физического лица, провести экспертизу
подлинности подписи на документе, получить информацию об уплате контрагентом
налогов, их размере и прочее, в том числе из-за ограничения распространения
такой информации, представляющей налоговую тайну). Налогоплательщики не должны
и не вправе заниматься контролем за деятельностью других лиц.»

Таким
образом, налогоплательщик, в ходе отношений с налоговым органом должен быть
уверен в том, что на него возлагают больше обязанностей, чем предусмотрено НК
РФ, а налоговый орган не выходит за пределы своих четко очерченных полномочий.

В
судебной практике, однако, встречаются достаточно серьезные случаи нарушения
прав налогоплательщиков через подмену судами органов налогового контроля.

Исходя
из положений НК и сформировавшейся судебной практики, решение налогового органа
на основе акта проверки является финальным документом налогового контроля.

Так,
суды указывали:

«Однако, в ходе судебного
заседания налоговый орган не вправе ссылаться на новые обстоятельства, не
отраженные в решении о привлечении к налоговой ответственности, в связи с чем,
указанные доводы не рассматриваются и не оцениваются судом В противном случае
имеет место нарушение прав налогоплательщика на представление своих доводов и
возражений, в том числе в ходе проверки и досудебного разбирательства, а также
при подаче заявления в суд о признании решения налогового органа
недействительным». [5]

«Однако в рамках
судебного разбирательства суд оценивает ненормативный акт налогового органа на
предмет его соответствия закону именно на момент его принятия, исходя из обстоятельств
нарушения, которые были изложены в оспариваемом решении.»[6]

Таким
образом, суды указывали на то, что у налогового органа есть значительное
количество инструментов и сроки для их использования, четко прописанные в НК
РФ.

В
ходе анализа судебной практики удалось обнаружить, что налоговые органы
зачастую пытаются игнорировать такой подход, дополняя решение уже в ходе
судебного разбирательства – например, представляя новые доводы и
доказательства, не отраженные в решении:

«Доказательства
совершенного налогоплательщиком нарушения только тогда могут считаться
таковыми, когда они собраны в строгом соответствии с требованиями Кодекса.
Следовательно, документы, полученные за рамками налоговой проверки, в нарушение
установленной НК РФ процедуры сбора доказательств совершенного
налогоплательщиком правонарушения, не могут быть признаны допустимыми
доказательствами в силу статьи 68 Арбитражного процессуального кодекса
Российской Федерации.»[7]

Такие
действия, на взгляд автора, перекладывают на суд обязанности налогового органа,
т.к. по сути происходит доработка решения налогового органа и продолжение
мероприятий налогового контроля после их формального завершения.

Судами
также отмечалась подобное несоответствие принципу состязательности арбитражного
процесса (с учетом и без того сильной позиции налогового органа, наделенного
значительными полномочиями по проведению налогового контроля):

«Публично-правовая
природа налоговых правонарушений и претерпевание негативных последствий их
совершения предполагает, что по таким делам требуется обнаружение, выявление
налоговых правонарушений, собирание доказательств. Подобного рода функции, как
относящиеся к досудебным стадиям производства, по смыслу статей 10, 118, 123,
126 и 127 Конституции Российской Федерации, не может выполнять суд.»[8]

«С учетом положений
статей 198, 200, 201 АПК РФ суд не может и не должен в рамках рассмотрения дела
о признании недействительным решения о привлечении к налоговой ответственности
определять нарушения налогового законодательства налогоплательщиком, не
выявленные и не установленные налоговым органом в ходе проведения выездной
налоговой проверки. Суд не может подменять собой налоговый орган и восполнять
недостатки и устранять нарушения, допущенные Инспекцией при проведении выездной
налоговой проверки, иное свидетельствовало бы о нарушении принципа
состязательности сторон, закрепленного в статье 9 АПК РФ.»[9]

По
мнению автора, в силу значительного количества подобных споров в актуальной
судебной практики, стоит задуматься либо над ужесточением положений НК
(внесение ограничений на дополнение решений налоговыми органами на судебной
стадии), либо консолидации судебной практики на уровне Верховного Суда
(например, в формате Обзора судебной практики).

Список использованной литературы

Статьи.

1. Маслов
   Кирилл Владиславович ПРОЦЕССУАЛЬНЫЕ ПОЛНОМОЧИЯ НАЛОГОВЫХ ОРГАНОВ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ
   НАЛОГОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ // Правоприменение. 2019. №1. URL:
   https://cyberleninka.ru/article/n/protsessualnye-polnomochiya-nalogovyh-organov-po-obespecheniyu-nalogovoy-bezopasnosti
   (дата обращения: 22.07.2019).
2. Горохов
   Арсений Игоревич ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ СУДАМИ НОВОЙ “НЕОБОСНОВАННОЙ
   НАЛОГОВОЙ ВЫГОДЫ” (СТ. 54.1 НК РФ) // Оригинальные исследования. 2018. №3.
   С. 28-31.

Судебная
практика:

1. П.
   2.2 Определения Конституционного Суда РФ от 12.07.2006 № 267-О. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_63288/
   (дата обращения 01.07.2019).
2. Постановление
   Федерального Арбитражного Суда Уральского Округа № Ф09-3931/1 от 01.06.2012 по
   делу № А60-33018/11. URL https://kad.arbitr.ru/Document/Pdf/f53f437a-d83e-4b33-8a1d-b776d60930bd/5bbb0f4a-299a-499a-8f7d-30e0d5c44fdf/A60-33018-2011_20120601_Reshenija_i_postanovlenija.pdf
   (дата обращения 01.07.2019).
3. Постановление
   Семнадцатого арбитражного апелляционного суда №17АП-4182/2017 от 02.05.2017 №
   А50-25483/2016. URL:  https://kad.arbitr.ru/Document/Pdf/1fcde3ca-1829-4d8d-9136-8d251aa3be12/05097300-0293-4a60-ba29-7724c9c77771/A50-25483-2016_20170502_Reshenija_i_postanovlenija.pdf
   (дата обращения 01.07.2019).
4. Постановление
   Одиннадцатого арбитражного апелляционного суда № 11АП-1391/2011 от 28.02.2011 №
   А55-10089/2009. URL: https://kad.arbitr.ru/Document/Pdf/9c155ae3-20dd-4e7c-a37f-028f1985372c/475b6841-b9b3-4766-90ae-bd0fd658eeab/A55-10089-2009_20110228_Postanovlenie_apelljacionnoj_instancii.pdf
   (дата обращения 01.07.2019).
5. Решение
   Арбитражного суда Московской области от 07.06.2017 по делу № А41-25589/2017.
   URL: https://kad.arbitr.ru/Document/Pdf/5fc024c8-0dcf-4eec-be25-69f537d79874/f4a6d7d0-be4c-4808-b84e-2247a066cb01/A41-25589-2017_20170607_Reshenija_i_postanovlenija.pdf
   ( дата обращения 01.07.2019).
6. П.
   3.2. Постановления Конституционного Суда РФ от 14.07.2005 № 9-П. URL: https://legalacts.ru/doc/postanovlenie-konstitutsionnogo-suda-rf-ot-14072005-n/
   (дата обращения 01.07.2019).
7. Постановление
   Федерального Арбитражного Суда Центрального округа № Ф10-2598/2010 от
   02.09.2011 № А35-2912/2009.

---

[1] Маслов
Кирилл Владиславович ПРОЦЕССУАЛЬНЫЕ ПОЛНОМОЧИЯ НАЛОГОВЫХ ОРГАНОВ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ
НАЛОГОВОЙ БЕЗОПАСНОСТИ // Правоприменение. 2019. №1. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/protsessualnye-polnomochiya-nalogovyh-organov-po-obespecheniyu-nalogovoy-bezopasnosti
(дата обращения: 22.07.2019).

[2] П. 2.2 Определения
Конституционного Суда РФ от 12.07.2006 № 267-О. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_63288/
(дата обращения 01.07.2019).

[3] Горохов
Арсений Игоревич ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ СУДАМИ НОВОЙ “НЕОБОСНОВАННОЙ
НАЛОГОВОЙ ВЫГОДЫ” (СТ. 54.1 НК РФ) // Оригинальные исследования. 2018. №3.
С. 28-31.

[4]
Постановление Федерального Арбитражного Суда Уральского Округа № Ф09-3931/1 от
01.06.2012 по делу № А60-33018/11. URL https://kad.arbitr.ru/Document/Pdf/f53f437a-d83e-4b33-8a1d-b776d60930bd/5bbb0f4a-299a-499a-8f7d-30e0d5c44fdf/A60-33018-2011_20120601_Reshenija_i_postanovlenija.pdf
(дата обращения 01.07.2019).

[5] Постановление
Семнадцатого арбитражного апелляционного суда №17АП-4182/2017 от 02.05.2017 №
А50-25483/2016. URL:  https://kad.arbitr.ru/Document/Pdf/1fcde3ca-1829-4d8d-9136-8d251aa3be12/05097300-0293-4a60-ba29-7724c9c77771/A50-25483-2016_20170502_Reshenija_i_postanovlenija.pdf
(дата обращения 01.07.2019).

[6] Постановление
Одиннадцатого арбитражного апелляционного суда № 11АП-1391/2011 от 28.02.2011 №
А55-10089/2009. URL: https://kad.arbitr.ru/Document/Pdf/9c155ae3-20dd-4e7c-a37f-028f1985372c/475b6841-b9b3-4766-90ae-bd0fd658eeab/A55-10089-2009_20110228_Postanovlenie_apelljacionnoj_instancii.pdf (дата обращения 01.07.2019).

[7] Решение
Арбитражного суда Московской области от 07.06.2017 по делу № А41-25589/2017. URL: https://kad.arbitr.ru/Document/Pdf/5fc024c8-0dcf-4eec-be25-69f537d79874/f4a6d7d0-be4c-4808-b84e-2247a066cb01/A41-25589-2017_20170607_Reshenija_i_postanovlenija.pdf
( дата обращения 01.07.2019).

[8] П. 3.2.
Постановления Конституционного Суда РФ от 14.07.2005 № 9-П. URL: https://legalacts.ru/doc/postanovlenie-konstitutsionnogo-suda-rf-ot-14072005-n/
(дата обращения 01.07.2019).

[9] Постановление
Федерального Арбитражного Суда Центрального округа № Ф10-2598/2010 от
02.09.2011 № А35-2912/2009.

УДК 331.101.6

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-19025

УПРАВЛЕНИЕ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬЮ В АВИАКОМПАНИИ НА ПРИМЕРЕ ПАО «АЭРОФЛОТ – РОССИЙСКИЕ АВИАЛИНИИ»

Петрашин В.Д., МГТУ им. Н.Э. Баумана Россия, г. Москва

Аннотация: В статье исследованы способы расчета производительности в российских и зарубежных авиакомпаниях. Разработан метод оценки производительности.Предложены и обоснованы конкретные организационно-управленческие мероприятия, направленные на повышение производительности сотрудников авиакомпании ПАО Аэрофлот. Проведена оценка экономической эффективности от их внедрения.

Summary: The article investigates the methods of performance analysis in Russian and foreign airlines. The method of performance evaluation is developed. Specific organizational and management measures aimed at improving the performance of Aeroflot employees are proposed and justified. The economic efficiency of their implementation was assessed.

Ключевые слова: производительность, оценка производительности, управление производительностью, повышение производительности, авиакомпания.

Keywords: performance, airline, performance evaluation, performance management, performance improvement.

Производительность
труда сотрудников ПАО «Аэрофлот» достигается применением высокоэффективных
средств мотивации, которые представлены компенсационными и социальными
пакетами.

Система
оплаты труда в Компании учитывает категории должностей, результативность
деятельности структурных подразделений, особенности региональных рынков труда,
а также индивидуальный вклад каждого работника. Чтобы привлекать на работу
наиболее профессиональные кадры, которые и позволяют обеспечить желаемую
производительность труда, компания использует определенные схемы, например, для
летного состава предусмотрены единовременные выплаты при трудоустройстве в
авиакомпанию, чтобы удерживать наиболее опытный персонал, существует программа
«Золотой якорь» – это специальный пенсионный план для командиров воздушных
судов, участникам программы ПАО «Аэрофлот» начисляет ежегодные бонусы на
именной пенсионный счет в корпоративном негосударственном фонде. Размер бонуса
увеличивается за каждый последующий год, отработанный в авиакомпании. Кроме
того, при выходе на пенсию с авиакомпании, пилотному составу назначается
дополнительная корпоративная пенсия.

Рассчитаем
показатели производительности ПАО «Аэрофлот» с учетом отраслевой специфики
(таблица 1) [1].

Используя
стандартные показатели расчета производительности труда (через натуральные и
стоимостные показатели), мы получили, что показатели производительности растут
на протяжении анализируемого периода, так, по производительность по
пассажиропотоку выросла в 2017 году на 10,77%, в 2018 году – на 3,29%. По
пассажирообороту рост производительности труда в 2017 году составил 10,77%, в
2018 году – 3,29%. По выручке производительность труда выросла в 2017 году на
2,49%, в 2018 году на 7,78%.

В авиапредприятиях, где доля затрат живого труда составляет около
трети от общих эксплуатационных расходов, рост производительности труда
является одним из важных резервов снижения себестоимости авиаперевозок.

Повышение производительности труда обеспечит авиапредприятию
экономию материальных ресурсов, создаст условия для уменьшения потребности в
парке воздушных судов, агрегатах, запасных частях и материалах для выполнения
заданного объема работ [2].

Зарубежные авиакомпании производят расчет производительности труда,
обязательно устанавливая причинно-следственную связь ее изменения, то есть по
сути проводят факторный анализ, определяя, что именно и каким образом влияет на
производительность труда [3]. Это позволяет получить весьма информативную
модель, изменение отдельных факторов в которой дает высокий рост
производительности труда.

Данные по производительности труда мировой
авиаотрасли за 2016-2018 гг. представлены в таблице 2 [4].

Отметим,
что для оценки производительности труда в мировой авиаотрасли используются
показатели: ATK/работник (Available Tonne Kilometers –
располагаемый тоннокилометраж), стоимость единицы рабочей силы /ATK,
GVA/работник (Gross
Value Added – валовая добавленная стоимость).

Далее
рассмотрим международную методику расчета производительности (ОЭСР, МОТ) –
добавленная стоимость на одного среднесписочного работника (производительность
труда по добавленной стоимости).

Методика
расчета приведена в приложении 1 к приказу Минэкономразвития России от
20.12.2018 № 748 [5]:

1)
добавленная стоимость (ДС) рассчитывается как сумма прибыли от продажи товаров,
выполнения работ или оказания услуг, оплаты труда работников и страховых
взносов, уплачиваемых предприятием в государственные внебюджетные фонды РФ, по
следующей формуле:

Где:

Приб
– прибыль предприятия;

ОТ
– сумма расходов на оплату труда работников;

СтрхВ
– сумма страховых взносов;

НалСб
– сумма налогов, включаемых в себестоимость.

При этом для предприятий, использующих общий режим налогообложения, прибыль рассчитывается по данным налоговой декларации по налогу на прибыль организации как разница между выручкой от реализации и прямых расходов по следующей формуле:

где:

Выр
– сумма строк 11 («Выручка от реализации товаров (работ, услуг) собственного
производства») и 12 («Выручка от реализации покупных товаров») приложения № 1 к
Листу 2 формы налоговой декларации по налогу на прибыль организации;

ПрмРсх
– сумма строк 10 («Прямые расходы, относящиеся к реализованным товарам
(работам, услугам)») и 20 («Прямые расходы налогоплательщиков, осуществляющих
оптовую, мелкооптовую и розничную торговлю в текущем отчетном (налоговом)
периоде, относящиеся к реализованным товарам») приложения № 2 к Листу 2 формы
налоговой декларации по налогу на прибыль организации.

2)
рекомендации, приведенные в “Прогнозе долгосрочного
социально-экономического развития РФ на период до 2030 года” (разработан
Минэкономразвития России) – врезка 2. Критерии, используемые для расчета
высокопроизводительных рабочих мест.

«В
качестве основного критерия высокопроизводительных
(высокотехнологичных) рабочих мест (далее – ВПРМ), к каким относится и
авиаотрасль, для большинства секторов использовалась производительность труда,
рассчитанная как добавленная стоимость, создаваемая предприятием, на одного
сотрудника. Все занятые рабочие места предприятия, производительность труда
которого превышает определенный уровень, считаются относящимися к
высокопроизводительным рабочим местам. В случае российских предприятий рабочее
место считается высокопроизводительным, если добавленная
стоимость в расчете на одно замещенное рабочее место находится на уровне не
менее 612 тыс. рублей.

Разработанный метод оценки производительности труда для авиапредприятий
с учетом результатов проведенного исследования представлен на рис. 1.

Данный метод позволяет провести
всестороннюю оценку производительности труда, как по привычным, российским
методикам, так и используя международные показатели, которые также
рекомендованы Минэкономразвития России. При этом экспертная оценка, проведенная
высшим менеджментом, позволит выявить внутренние резервы и проблемы, которые не
проявятся на предыдущих этапах исследования.

В ходе исследования деятельности ПАО
«Аэрофлот» можно сделать вывод, что компания занимает лидирующие позиции среди
российских компаний, оказывающих услуги авиаперевозки. При этом
компания проигрывает в конкурентной борьбе с международными крупнейшими компаниями.
Российский «Аэрофлот» по итогам World Airline Awards 2018 занял в мировом рейтинге 23-е место (год
назад 30-е, в 2016 году – 40-е, в 2015 году – 46-е), в европейском – шестое.
Это лучший результат в истории авиакомпании. Для сравнения S7 Airlines находится
на 98-м месте (95-е место в 2017 году) мирового рейтинга [6].

Таким
образом, ПАО «Аэрофлот» достаточно конкурентоспособен на мировом уровне,
однако, необходимо продолжать работу над улучшением показателей деятельности.

Существует
достаточно большое количество направлений для улучшения производительности
авиакомпании, по мнению экспертов, для ПАО «Аэрофлот» необходимо проводить
работу в следующих направлениях:

• информатизация и диджитализация, в частности, предлагается оборудовать салоны самолетов компании розетками и USB-портами, что позволит значительно повысить удовлетворенность пассажиров перелетом;
• совершенствование ТО и ремонта парка воздушной техники, например, предлагается внедрение технологий 3D-печати запчастей, что позволит значительно сократить время на ремонтные работы, а значит увеличить количество летных часов;
• совершенствование управления персоналом за счет внедрения эффективного трудового контракта для высокопроизводительных рабочих мест;
• внедрение ССП (система сбалансированных показателей) с целью повышения эффективности управления производительностью труда.

Рассмотрим
предложенные направления подробнее.

В
качестве первого направления было предложено оснастить все самолеты компании
розетками и USB-портами.

Чтобы
определить, насколько актуально данное предложение для пассажиров и как
изменяется уровень удовлетворенности пассажиров от наличия розеток и
USB-портов, был проведен опрос среди пассажиров авиакомпаний, опрос проводился
в интернете, приняли участие 40 человек.

На
рис. 2 представлены результаты ответов на вопрос «Оцените важность наличия
розеток и USB-портов в салоне самолета (у вашего кресла)».

Из
данных рис. 6 следует, что для преобладающего большинства розетки и USB-порты
крайне важны, практически все люди в настоящее время пользуются гаджетами,
ноутбуками, планшетами, которые постоянно нуждаются в зарядке, одна из самых
актуальных проблем во время путешествия – это необходимость заряда техники.
Поэтому внедрение данной меры способно существенно повысить удовлетворенность
пассажиров ПАО «Аэрофлот».

В
качестве второго направления повышения производительности было предложено
внедрить 3D-печать деталей для ремонта.

Современные
3D-технологии печати позволяют с высокой точностью, с наименьшими затратами и в
кратчайшие сроки создавать нужную деталь за счёт чего можно повысить
производительность на авиапредприятии, сократить время на ремонт и
обслуживание, а также снизить финансовые потери, связанные с простоем самолетов
[7].

 3D печать обеспечивает массу преимуществ, как
для авиастроения, так и для других производственных сфер:

• сокращение временных затрат на 20-30%. Печать на 3D-принтере занимает гораздо меньше времени, чем производство традиционным способом, особенно, если необходимо выполнить деталь в единичном экземпляре;
• печать деталей сложной геометрии и возможность изготовления цельных изделий, которые ранее изготавливались составными;
• готовые детали, благодаря особенностям производства и применению новых материалов, получаются более легкими, что очень важно для отрасли;
• уменьшение количества отходов на 70-95%.

Принтер
работает в автоматическом режиме и может эксплуатироваться практически 24 часа
в сутки, требуя при этом минимального количества обслуживающего персонала [8].

В
парке ПАО «Аэрофлот» 292 воздушных судна. На один самолет ПАО «Аэрофлот»
приходится порядка 3900 летных часов в год, при этом в ремонте самолет проводит
порядка 400 часов. То есть общее количество часов в ремонте составляет 116800
часов за год. При этом использование 3D-принтера, по мнению экспертов,
позволяет сократить время ремонта на 20-30%, для расчета примем 20%, тогда
23360 часа можно высвободить для совершения вылетов. 

Представим
данные расчетов в таблице 3.

Таким
образом, совершенствование технологий ремонта способно увеличить выручку ПАО
«Аэрофлот» на 15966 млн.руб. или на 2,61%. При этом увеличится количество часов
полетов парка воздушных судов на 23360 часов или на 2,05%.

В
качестве третьего направления было предложено совершенствование управления
персоналом за счет внедрения эффективного трудового контракта для высокопроизводительных
рабочих мест.

Наиболее
высокопроизводительными рабочими местами в ПАО «Аэрофлот» являются пилоты
воздушных судов. Таким образом, целесообразно начать внедрение эффективного
трудового контракта именно с данных рабочих мест.

Внедрение
эффективного трудового контракта предполагает установление критериев
эффективности выполнения должностных обязанностей. Составим сетку надбавок и
штрафных санкций для пилотов ПАО «Аэрофлот», базой применения является оклад,
отметим, что заработная плата пилотов складывается из оклада, оплаты за вылеты
(зависит от налета часов), премий, то есть данной системой предлагается
варьировать премиальную часть заработной платы, при этом окладная часть и
оплата за вылеты меняться не будет (таблица 4):

Таким
образом, пилоты будут заинтересованы в эффективной работе, соблюдение трудовой
дисциплины, правил взаимоотношений с клиентами и коллегами, то есть их работа
станет более эффективной, а значит и более производительной. Отметим, что процент
поощрений гораздо выше, чем штрафов, что должно стимулировать пилотов соблюдать
указанные критерии.

В
качестве четвертого направления было предложено внедрение ССП с целью повышения
эффективности управления производительностью труда.

По каждому показателю необходимо
установить критическое и целевое значение (таблица 5). Если значение сравнялось
с критическим, то реализуются мероприятия, соответствующие данному показателю.

Контроль
предложенных показателей позволит своевременно выявлять и проводить мероприятия
по повышению производительности ПАО «Аэрофлот».

Далее проведем
оценку экономической эффективности разработанных мероприятий по повышению производительности ПАО «Аэрофлот».

Рассмотрим затраты на предложенные меры
(таблица 6).

В итоге затраты на предложенные
мероприятия составят 32304 тыс.руб.

Полученный экономический эффект от
разработанных мероприятий будет состоять в уменьшении текучести пилотов и
снижении затрат на подбор и обучение вновь поступившего персонала. Также будет
наблюдаться рост выручки ПАО «Аэрофлот».

Оценка экономического эффекта от снижения
текучести кадров и сокращения расходов на подбор персонала определяется по
формуле:

Где Sтк – экономический эффект (ущерб) от снижения
(увеличения) текучести кадров;
∆kтк – коэффициент, характеризующий снижение (увеличение) текучести кадров
(например была текучесть персонала 15%, после реализации каких-либо мероприятий
стала 10%, снижение составляет 5%, соответственно ∆kтк=0,05);
H – численность персонала организации или подразделения, чел.;
Sпо – затраты на поиск, подбор и обучение нового сотрудника, руб. в расчете на
одного человека.

Специалисты утверждают [9], что увольнение
каждого сотрудника, а в особенности опытного и проработавшего более 3 лет,
приводит к потерям финансовых ресурсов, находящимся в промежутке от 10% до 20%
(в зависимости от уровня должности и опыта работы) годового заработка
уволившегося сотрудника. Эти потери связаны с необходимостью вложений средств,
как финансовых, так и временных, в поиск и подбор нового персонала, его
обучение, адаптацию новичка и т.д.

Проверим
данное утверждение, используя данные ПАО «Аэрофлот». Рассмотрим расходы на
поиск и подготовку пилота (таблица 7).

Далее
определим, какую долю от годовой заработной платы пилота составляют данные
расходы: 821/4800*100 = 17,1%. Таким образом, выдвинутое ранее утверждение
исследователей подтвердилось.

Так
как в ПАО «Аэрофлот» очень велики вложения в профессиональный уровень
сотрудников и предъявляются высокие требования к должности, то примем потери
равными 15%.

Текучесть
кадров в
ПАО «Аэрофлот» среди первых пилотов за 2017 год составила 8%.  Отток кадров составляет: 628 × 0,08 = 50
чел./год. Среднемесячная заработная плата сотрудников составляет 400 тыс.руб.
Исходя из этого годовая заработная плата специалиста составляет 4800 тыс.руб.

Таким образом, потери от текучести кадров в
настоящее время составляют:

З₁ = 4800 × 50 × 0,15 = 36000 тыс. руб.

Предполагается,
что за счет предложенных мероприятий текучесть кадров сократится вдвое, до 4%.
Если численность работников останется на том же уровне, то предположительно
уволится 25 чел. (628 *0,04).

Следовательно,
после внедрения мероприятий, потери от текучести составят (при условии
сохранения размера среднего заработка):

З₂ = 4800 × 25 × 0,15 = 18000 тыс. руб.

Экономический
эффект от реализации мероприятий составит:

Э
= З₁ – З₂ = 36000 – 18000 = 18000 тыс. руб.

Таким образом, за счет сокращения текучести пилотов
повысится их общий профессиональный уровень (меньше новичков, больше
профессиональных сотрудников), что приведет к повышению производительности,
экономический эффект выразится в приросте прибыли на 18 млн.руб.

Далее определим, как выручка ПАО «Аэрофлот» от
реализации предложенных мероприятий (таблица 8).

Таким образом, за счет предложенных мероприятий ПАО
«Аэрофлот» увеличит выручку и прибыль, сократятся расходы.

При этом
социальная составляющая будет выражена в повышении удовлетворенности
сотрудников, росте эффективности их работы, улучшении профессионального уровня
коллектива.

Далее рассмотрим прогнозные экономические
показатели деятельности ПАО «Аэрофлот» после внедрения предложенных мероприятий
(таблица 9).

На рис. 3 представлены основные экономические
результаты мероприятий.

Из данных таблицы следует, что выручка ПАО
«Аэрофлот» вырастет на 9,3% или на 56,9 млрд.руб., при этом темп роста затрат
ниже темпа роста выручки за счет повышения эффективности работы персонала и
неизменности постоянных расходов, что приведет к росту чистой прибыли от
реализации на 13,3% или на 0,8 млрд.руб. Производительность труда сотрудников
повысится на 9,3%.

Положительно
характеризует предложенные мероприятия и возрастание показателя рентабельности,
с 0,9% до 1%.

Чистый
экономический эффект, рассчитанный как разница между приростом прибыли и
затратами на мероприятие, составит 767,7 млн.руб. в год.

Таким
образом, расчеты подтверждают экономическую эффективность предложенных
мероприятий.

Использованные источники

1. Производственные системы в России и в мире. Альманах «Управление производством». – 2013. – 85 с.
2. Сколько получают пилоты крупнейших мировых авиакомпаний.  [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.rbc.ru/photoreport/15/06/2017/5941b2459a7947d315cafd45 Дата обращения: 08.05.2019
3. Экономика гражданской авиации: Учебное пособие – М.: МГТУ ГА, 2014. –130 с.
4. Человеческий капитал в цифровую эпоху: стратегические подходы к проблеме повышения производительности труда. Исследование консалтинговой компании «Авиаперсонал». [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://events.ato.ru/upload/FILES/WoF18_Miroshnichenko_AviaPersonal.pdf Дата обращения: 08.05.2019
5. Андреев А.В. Методика разработки измеряемых показателей эффективности управления предприятиями отрасли воздушного транспорта // Практический маркетинг. – №2. – 2012. – С.29-33.  
6. Грибов, В. Д. Экономика организации (предприятия): учебное пособие / В.Д. Грибов, В.П. Грузинов, В.А. Кузьменко. – М.: КНОРУС, 2010. – 416 с.
7. Кибанов А.Я. Управление персоналом организации: актуальные технологии найма, адаптации и аттестации. М.: КНОРУС. 2015. – 360 с.
8. Производительность труда в авиакомпаниях по итогам 2016 года https://www.aviaport.ru/digest/2017/05/02/441457.html Дата обращения: 08.05.2019
9. Найшев
   М.В. Некоторые пути повышения производительности труда в условиях
   авиатранспортного рынка // Научный вестник Московского государственного
   технического университета гражданской авиации. – № 6. – 2005. – С. 132-135.

УДК 338.439

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-19029

ПРОДОВОЛЬСТВЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ В АПК: ПОТРЕБЛЕНИЕ ОСНОВНЫХ ПРОДУКТОВ
ПИТАНИЯ И ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЕ

FOOD SAFETY IN
AGRICULTURE: CONSUMPTION OF MAIN FOOD PRODUCTS AND IMPORT SUBSTITUTION

Сафонов Алексей Юрьевич, к.э.н.,
доцент кафедры менеджмента, Факультет экономики и информационных технологий,
Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика
Д.Н. Прянишникова, 614990, Пермь, ул. Петропавловская, 23, E-mail: safonov_2003@list.ru

Safonov Alexey
Yurevich,
CSc, Management Department, Faculty of Economics and Information Technologies,
Perm State Agro-Technological University named after Academician D.N.
Pryanishnikov. 614990. Perm, st. Petropavlovskaya,
23

Аннотация: В статье рассматривается продовольственная безопасность Российской Федерации, как составной элемент экономической безопасности. Авторами определены основные угрозы и слабые места продовольственной безопасности, а именно: чрезмерная зависимость от импорта по некоторым отраслям, отставание технологического уклада российского АПК от мирового уровня, снижение уровня покупательной способности населения, а также экономические санкции со стороны мировых стран-лидеров. Предложены пути развития АПК, необходимые изменения методик оценки продовольственной безопасности.

Summary:The paper considers the food
security of the Russian Federation as an integral element of economic security.
The authors have identified the main threats and weaknesses of food security,
namely: excessive dependence on imports in some industries, the lag of the
technological structure of the Russian agro-industrial complex from the world
level, the decline in the purchasing power of the population, as well as
economic sanctions from world leading countries. The ways of development of the
agro-industrial complex, the necessary changes in the methods of food safety
assessment are proposed.

Ключевые слова: продовольственная
безопасность, импортозамещение, агропромышленный комплекс, санкции,
технологический уклад.

Keywords:
food security, import substitution, agro-industrial complex, sanctions,
technological order.

Экономическая
безопасность (ЭБ) – совокупность большого количества факторов, которые
обеспечивают стабильность и независимость экономической системы государства, её
способность к постоянному совершенствованию и обновлению. Одной из составляющих
ЭБ является и продовольственная безопасность.  В целях удовлетворения потребностей населения
создаются продовольственные фонды. [1]

В основе
продовольственной безопасности содержатся следующие характеристики, присущие
экономике любого региона и государства:

• в первую очередь, продовольственная безопасность
  определяется независимостью экономики, возможностью проводить самостоятельную
  экономическую политику;
• безопасность экономики эффективно обеспечивается
  лишь в устойчивых и стабильно функционирующих экономических системах:
• только постоянно развивающиеся и обновляемые
  регионы способны полноценно поддерживать экономическую безопасность.

Указом
Президента Российской Федерации от 30 января 2010 года № 120 была утверждена
Доктрина продовольственной безопасности РФ. В ней выделены основные проблемы и
задачи, которые в полной мере согласуются с указанными выше характеристиками, а
именно [2]:

• необходимость развития отечественных производств
  продуктов питания, с целью достижения объемов, позволяющих обеспечить
  продовольственную независимость государства;
• обеспечение доступности продуктов питания для
  каждого гражданина, как в экономическом смысле, так и физическом. Объем
  необходимых продуктов питания, позволяющих обеспечить здоровый и активный образ
  жизни, утвержден законодательно;  
• все продукты питания, попадающие в свободный
  доступ на территории страны должны соответствовать критериям безопасности.

По всем пунктам
экономической доктрины наблюдаются слабые места в продовольственной
безопасности нашей страны. Ситуация серьезно усугубилась с приходом
экономической нестабильности. На смену «сытым» годам с начала 00х годов и до
кризиса 2008 года, когда наблюдался значительный рост ВВП и активность всех экономических
процессов, пришел период стагнации, а затем был кризис 2014 г. Трудности
экономики спровоцированы отсутствием кардинальных решений руководства страны по
переходу экономики с сырьевой направленности в высокотехнологичные сферы. Не
последнюю роль сыграла и санкционная нагрузка, наложенные эмбарго на передовые
технологические решения со стороны западных стран.

С падением
покупательной способности населения, появляется проблема доступности
качественных, безопасных продуктов питания для населения страны. Наблюдается
дисбаланс в рационе граждан, несмотря на общий рост суммарного потребления
продуктов питания на человека. Наибольшую обеспокоенность вызывает низкое
потребление молока и молочных продуктов, овощей и бахчевых, а также фруктов и
ягод. В свою очередь, потребление картофеля и хлеба практически во всех
регионах превышает норму. Это является серьезной проблемой, ведь недостаток
молочных продуктов и овощей оказывает влияние на развитие организма, а
превышение потребления хлеба, изделий мясопереработки провоцирует серьезные
проблемы со здоровьем, включая сердечно-сосудистые заболевания и образование онкологий.
[3]

Статистические
данные показывают, что по некоторым продуктам наблюдается улучшение ситуации.
Наибольшую обеспокоенность вызывает снижение потребление молока и практически
не изменившаяся ситуация с потреблением овощей.

Снижение
реальных доходов населения и нестабильность цен на продукты питания
обуславливают экономическую недоступность продовольствия для большой доли
граждан нашей страны. Данный аспект оказывает серьезнейшее влияние на
продовольственную безопасность Российской Федерации и требует кардинальных
решений.

Зависимость от
импорта продуктов питания, несмотря на значительное снижение за период
санкционного давления, остается высоким. Если в 2000 году импорт продовольствия
в РФ составил $7,3 млрд, то в 2012 году этот показатель составлял уже $40,6
млрд. Зависимость отдельных групп продуктов питания в России достигает 60%, что
оказывает негативное влияние на общее состояние продовольственной безопасности.

Несмотря на
значительное снижение объема импорта по всем категориям продуктов, их доля
остается высокой. Стратегия импортозамещения продуктов питания призвана
обеспечить эффективное функционирование агропромышленного комплекса. [5]

Для обеспечения
реального импортозамещения, без использования «силовых» методов, в первую
очередь необходима глубокая и масштабная модернизация всего агропромышленного
комплекса. Экономически эффективное импортозамещение станет возможным в нашей
стране после внедрения опережающих технологий в АПК. [6]

Помимо снижения
зависимости отечественной экономики от импорта готовой продукции, в Доктрине
экономической безопасности четко прописано еще одно направление государственной
политики – снижение зависимости АПК от импорта машин, оборудования и
технологий.

Как можно
видеть по статистике, доля импортной техники растет, такая же ситуация
прослеживается и в сфере технологий АПК, что вызывает серьезную тревогу. В
ведущих странах мира полным ходом идет подготовка к переходу на шестой
технологический уклад, в то время как российский агропромышленный комплекс базируется
на устаревших укладах.

Под
технологическим укладом следует понимать комплекс инновационных технологий для
своего времени, которые обеспечивают прорывные скачки в развитии производства,
как качественно, так и количественно. Четвертый экономический уклад
формировался в середине и конце 20 века. Этот период ознаменовался активным
внедрением в сельское хозяйство автомобилей, тракторов, комбайнов и других
технических приспособлений. Мануфактурные предприятия превращались в крупные
производственные объединения, фабрики и комбинаты. Широкое применение получили
минеральные удобрения и поточные линии производства. Советский Союз стал
лидером в данной экономической гонке, создав тяжелую промышленность и развитую
машиностроительную отрасль.

Пятый
технологический уклад начался в 90е годы и ознаменовался широким спектром
инновационных решений в микроэлектронике, информационных технологиях, генной
инженерии и новых видах энергии. В сельском хозяйстве происходит объединение
разрозненных производителей в единые сети крупных корпораций. Однако в России
данный уклад сдерживается дефицитом производственных ресурсов, активным
использованием ручного труда и элементом предыдущих технологических укладов.

В развитых
странах мира активно ведется переход к шестому технологическому укладу, период
которого начнется уже в ближайшие 5-10 лет. Он будет характеризоваться активным
внедрением наукоемких технологий. Ключевыми факторами станет система
искусственного интеллекта, основанная на базе информатики и микроэлектроники.
Активно будут использоваться биологические и нанотехнологии, квантовые
технологии и генная инженерия. АПК будет использовать новые биотехнологии,
новейшие мобильные передвижные сельскохозяйственные заводы, способные
обрабатывать тысячи гектаров полей, а в животноводстве появятся фермы-заводы с
сотнями тысячами животных.

В связи с
историческими событиями в 90е годы, Россия перешла к рыночной экономике с
появлением большого количества частных собственников, в том числе и в сельском хозяйстве.
Опыт показал, что подобная раздробленность не приводит к росту
производительности и эффективности в АПК. На сегодняшний день менее 45% всех
продукции агропромышленного комплекса страны производится на предприятиях,
остальная доля – производство домашних и фермерских хозяйств.

Россия отстала
от развитых стран с их компаниями-гигантами и уже не в состоянии соревноваться
с ними на уровне пятого технологического уклада. Единственный шанс страны
вернуться в обойму лидеров – реиндустриализация производства и переработки
сельскохозяйственной продукции. Нужно менять парадигму развития АПК и
использовать существующий научный и технический потенциал для перехода к шестому технологическому укладу.
[7]

Подходы к
определению уровня продовольственной безопасности страны сходятся в одном –
необходимости поддержания достаточного уровня снабжения населения продуктами
питания. Этот уровень должен гарантировать экономическое развитие, социальную и
политическую стабильность в стране. Причем продовольственная безопасность
обеспечивается не только наличием необходимых производств и самообеспечением,
но и способностью импорта продуктов в нужных количествах.

Доктрина
продовольственной безопасности позволила объединить все существующие показатели
в сфере обеспечения продовольственной безопасности РФ. Недостатком подобного
решения является большой перечень данных показателей, превышающий 100
индикаторов. Кроме того, общая оценка безопасности страны очень трудоемка и
затруднена, в связи с отсутствием синхронизации с показателями общепризнанной
продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН. Помимо этого, не
выработана единая методика, которая бы позволила обобщить все индикаторы в вид
интегрального показателя оценки продовольственной безопасности региона и
страны.

Критерии
обеспечения продовольственной безопасности страны можно представить в виде
классификации:

• уровень удовлетворения потребностей организма
  человека набором продуктовой корзины;
• соответствие продуктов питания ограничением по
  содержанию вредных для здоровья веществ;
• доступность продуктов питания для граждан
  страны, независимо от удаленности проживания;
• уровень независимости рынка продуктов от
  импортных поставщиков;
• объем производственных запасов, государственного
  материального резерва.

Каждая группа
классификации содержит в себе несколько десятков индикаторов. Для
совершенствования системы необходимо сократить число показателей, разработав
относительные показатели и систему мониторинга. Целесообразно ввести единый
показатель общего уровня продовольственной безопасности, а также согласовать
перечень индикаторов с показатели, используемыми ООН. [8]

Продовольственная
безопасность – составляющая единого механизма экономической безопасности. Потому,
на нее действуют все те процессы, которые происходят в экономике в целом.
Снижение покупательной способности граждан, в связи с рецессией, негативно
влияет на уровень продовольственной безопасности в АПК. Зависимость от импорта
целых категорий продуктов питания, и, что самое важное, в части машин,
оборудования, техники и технологий, также снижает уровень экономической
безопасности государства.

Руководству
страны уже в ближайшем будущем необходимо решать комплекс данных проблем.
Шестой технологический уклад уже на горизонте и нужно совершить настоящий
прорыв в развитии, чтобы снова вернуть российскому АПК лидирующие позиции на
мировой арене. 

Список литературы

1. Галеев М.М., Черданцев В.П., Черданцева М.В.
   Механизм конкурсного формирования продовольственных фондов на примере Пермской
   области. – монография. Пермь: Издательство: Пермская государственная
   сельскохозяйственная академия имени академика Д.Н. Прянишникова. – 2003. – 216
   с.
2. Указ Президента РФ от 30 января 2010 г. N 120
   “Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской
   Федерации” Система ГАРАНТ: http://base.garant.ru/12172719/#ixzz5tgarwXMe
3. Красильникова Л.Е. Концептуальные аспекты
   эффективного развития АПК в условиях экономической неопределенности // Пермский
   аграрный вестник. 2016. №3 (15). – с. 119-126.
4. Росстат – gks.ru
5. Плотников А.В. Импортозамещение отечественной
   аграрной экономики // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2018.
   № 1. С. 129-132.
6. Пастушкова Е.В., Чугунова О.В. Импортозамещение
   и его роль в обеспечении продовольственной безопасности и развитии АПК региона
   // Вестник ВГУИТ. 2017. №3 (73). – с. 277-285.
7. Панфилов В.А. Продовольственная безопасность
   России и шестой технологический уклад в АПК // Техника и технология пищевых
   производств. 2015. №2 (37). – с. 5-9.
8. Голубева С.Г. Совершенствование инструментария,
   применяемого для оценки продовольственной безопасности // Молочнохозяйственный
   вестник. 2015. №1 (17). – с. 96-105.