УДК 332.13 DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10677 ПРИМЕНЕНИЕ «УМНОГО ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ» В РОССИИ И ЗАРУБЕЖНЫХ СТРАНАХ «SMART LAND USE» IN RUSSIA AND FOREIGN COUNTRIES Гвоздева Ольга Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры землепользования и кадастров ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству» (105064 Россия, г. Москва, ул. Казакова, 15), gvozdeva_ov@bk.ru Gvozdeva Olga Vladimirovna, candidate of economic sciences, Senior Lecturer of […]
УДК 330.1 DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10676 ОБРАЗОВАТЕЛЬНАЯ УСЛУГА КАК ЭКОНОМИЧЕСКАЯ КАТЕГОРИЯ В УСЛОВИЯХ РЫНОЧНЫХ ОТНОШЕНИЙ EDUCATIONAL SERVICE AS AN ECONOMIC CATEGORY IN THE CONDITIONS OF MARKET RELATIONS Васильева Елена Валерьевна, старший преподаватель кафедры менеджмента, заместитель декана факультета дополнительного образования, Смоленский государственный университет, г. Смоленск Vasileva E.V., vasileva_upravl@mail.ru Аннотация. В статье рассматриваются методологические основы понятия образовательная услуга, через призму аналитического […]
УДК 338.132:63 DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10675 СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РОССИЙСКИХ ТОРГОВЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ В УСЛОВИЯХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОГРАНИЧЕНИЙ IMPROVING THE FOREIGN ECONOMIC ACTIVITY OF RUSSIAN COMMERCIAL ENTERPRISES IN THE CONTEXT OF ECONOMIC RESTRICTIONS Таранова Ирина Викторовна, доктор экономических наук, профессор, Смоленский государственный университет Прядкο Ирина Анатοльевна, кандидат экοнοмических наук, дοцент, Южный федеральный университет Кузнецова Олеся Юрьевна, Южный федеральный университет Taranova […]
Ростсельмаш получил премию AUTONET AWARDS 2020 в номинации «Лучшая идея». Наградой компания была удостоена за разработку систем автоматического управления зерноуборочным комбайном «Агротроник Пилот 2.0». В течение этого года умные электронные системы прошли испытания во время уборки комбайнами Ростсельмаш пшеницы, сои, подсолнух, кукурузы в Ростовской, Белгородской Курской областях. Агромашины работали методом сплошного среза, а также […]
Компания Ростсельмаш совместно с многолетним партнером – компанией Русагро -провела очередной этап испытаний умных электронных систем. В этот раз на полях холдинга в Белгородской области приводилось промышленное тестирование системы РСМ Маршрутизатор. Специалистами Ростсельмаш и Русагро совместно были разработаны требования и заданы параметры тестирования. Результаты проверки системы удовлетворили специалистов обеих компаний, были выявлены дополнительные направления, […]
УДК 631. 95 DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10674 БИОРЕСУРСЫ АГРОЭКОСИСТЕМ ПРИ РАЗЛИЧНЫХ РЕЖИМАХ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ BIORESOURCES OF AGROECOSYSTEM AT VARIOUSMETHODES OF USE Мязин Николай Георгиевич, доктор сельскохозяйственных наук, профессор кафедры агрохимии, почвоведения и агроэкологии ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет им. императора Петра I» (394087 Россия, г. Воронеж, ул. Мичурина, д. 1), ORCID: http://orcid.org/ 0000-0001-9201-0182, agrohimi@agronomy.vsau.ru Парахневич Татьяна Михайловна, кандидат […]
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10673 Денежно-кредитная политика как основа укрепления экономики России Monetary policy as the basis for strengthening the Russian economy Татоян Гамлет Ашотович, аспирант Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации Tatoian Gamlet Ashotovich Аннотация. Рассмотрена денежно-кредитная политика в рамках существующих институциональных образований её формирования и реализации. Проанализированы роль и место Центрального […]
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10672 Анализ особенностей международного опыта таргетирования инфляции и эффективности его применения в России Analysis of the international experience of inflation targeting and the effectiveness of its application in Russia Татоян Гамлет Ашотович, аспирант Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации Tatoian Gamlet Ashotovich Аннотация. В статье рассматриваются преимущества и недостатки […]
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10671 Анализ российского рынка медицинского оборудования с целью разработки эффективной бизнес-модели и стратегии по выходу на рынок Analysis of the Russian medical device market in order to develop an effective business model and market entry strategy Руденко Марина Николаевна, д.э.н., профессор «Предпринимательства и экономической безопасности», ФГБОУ ВО «Пермский государственный национальный исследовательский университет», e-mail: m.ru.ko@mail.ru, Россия, Пермь […]
УДК 338.132:63 DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10670 Международный опыт развития экономических механизмов юридического сопровождения сделок с недвижимостью International experience in developing economic mechanisms for legal support of real estate transactions Таранοва Ирина Виктοрοвна, заведующая кафедрой «Менеджмент», Смоленский государственный университет Прядкο Ирина Анатοльевна, кандидат экοнοмических наук, дοцент, Южный федеральный университет Заверюхин Александр Евгеньевич, Южный федеральный университет Tаrаnovа Irinа Viktorovnа, […]
ПРИМЕНЕНИЕ «УМНОГО ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЯ» В РОССИИ И ЗАРУБЕЖНЫХ СТРАНАХ
«SMART LAND USE» IN RUSSIA AND FOREIGN COUNTRIES
Гвоздева Ольга Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры землепользования и кадастров ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству» (105064 Россия, г. Москва, ул. Казакова, 15), gvozdeva_ov@bk.ru
Gvozdeva Olga Vladimirovna, candidate of economic sciences, Senior Lecturer of the department of land use and cadastres, Federal State Budgetary Education Institution of Higher Education «State University of Land Use Planning» (105064, Moscow, st. Kazakowa, 15), gvozdeva_ov@bk.ru
Синица Юлия Станиславовна, кандидат экономических наук, доцент кафедры Землепользования и кадастров ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству» (105064 Россия, г. Москва, ул. Казакова, 15), ORCID: http://orcid.org/0000-0002-0929-5154, sinitsay@mail.ru
Sinitsa Yulia Stanislavovna, candidate of economic sciences, Senior Lecturer of the department of land use and cadastres, Federal State Budgetary Education Institution of Higher Education «State University of Land Use Planning» (105064, Moscow, st. Kazakowa, 15) ORСID: 0000-0002-0929-5154, sinitsay@mail.ru
Колбнева Елена Юрьевна, доцент, кандидат экономических наук, доцент кафедры земельного кадастра, ФГБОУ ВО Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I (394087, г. Воронеж, ул. Мичурина), aneler@mail.ru
Kolbneva Elena Yurievna, candidate of economic sciences, associate professor of department of land cadaster, Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter the Great (394087, Voronezh, st. Michurina,1), aneler@mail.ru
Аннотация. В статье рассматривается опыт применения «умного землепользования» в европейских странах, а также исследуется российская практика. Отмечается, что для повышения эффективности «умного землепользования» необходим широкой набор инструментов, устройств, и платформы на базе которой возможно взаимодействие органов государственной власти с фермерами и иными заинтересованными лицами. Взаимодействие на одной платформе различных информационных ресурсов, а также возможности анализа введенных данных с различных устройств, в частности с беспилотных аппаратов наземной и воздушной локации, прогнозирования рисков и ведения учетной финансовой документации повышают уровень качества «умного землепользования». Для продвижения российской модели «умного землепользования» необходимо прежде всего формирование информационного земельного ресурса, включающим в себя сведения о качественном состоянии земель, необходимо привести в соответствие весь земельный фонд, часть которого до настоящее времени не разграничена по формам собственности, и частично (порядка 60%) не поставлена на кадастровый учет, что препятствует вовлечению земель и экономический и хозяйственный оборот, необходимо провести оценку земель сельскохозяйственного назначения, разработать сельскохозяйственные регламенты на основе зонирования территорий и также необходимо оцифровать картографический материал по данным почвенных разновидностей. Опыт зарубежных стран показывает, что «умное землепользовании» эффективно справляется с рядом важных задач для повышения оптимизации процессов сельскохозяйственной деятельности и этого благодаря государственной поддержке фермеров, научным изысканиям и широкому применению IT-технологий. Практика зарубежных стран применения «умного землепользования» безусловна полезна для разработки новых концепций формирования модели российского «умного землепользования».
Summary. The article discusses the experience of applying «smart land use» in European countries, and also examines Russian practice. It is noted that to increase the efficiency of «smart land use» requires a wide range of tools, devices, and a platform on the basis of which the interaction of public authorities with farmers and other stakeholders is possible. The interaction of various information resources on one platform, as well as the ability to analyze the entered data from various devices, in particular from unmanned aerial vehicles for ground and air location, predicting risks and maintaining accounting financial documentation, increase the quality level of “smart land use”. To promote the Russian model of “smart land use”, it is necessary, first of all, to form an information land resource that includes information on the quality of land, it is necessary to bring the entire land fund into line, part of which has not yet been delimited by ownership, and partially ) is not registered in the cadastre, which prevents the involvement of lands and economic and economic turnover, it is necessary to assess agricultural land, develop agricultural regulations based on zoning of territories, and it is also necessary to digitize cartographic material based on data from soil varieties. The experience of foreign countries shows that «smart land use» effectively copes with a number of important tasks to improve the optimization of agricultural processes and this thanks to state support of farmers, scientific research and the widespread use of IT-technologies. The practice of foreign countries in the application of “smart land use” is undoubtedly useful for the development of new concepts for the formation of a model of Russian “smart land use”.
Ключевые слова: умное землепользование, агропромышленный сектор, платформа, система, состояние земель, сельскохозяйственная деятельность, фермерство, почва, модули поддержки программного обеспечения, моделирование.
Keywords: smart land use, agro-industrial, platform, system, land condition, agricultural activities, farming, soil, software support modules, modeling.
Во всем мире сельское хозяйство наносит значительный ущерб почвенным и водным ресурсам, биоразнообразию экосистем, социально-экономическому состоянию общества, а также способствует изменению климата.
Для разрешения сложившихся проблем мировое сообщество разрабатывает различные интеллектуальные инструменты управления землепользованием, методы сельскохозяйственного производства, чтобы повысить уровень жизни населения и при этом не наносить вред экосистеме.
С 2016 года в рамках развития интеллектуального землепользования в Европе была создана Информационная система знаний в сфере сельского хозяйства по формированию «умного землепользования» сельскохозяйственного сектора – Smart-AKIS [10].
Данная система ориентирована на создание интеллектуального земледелия, которое формируется на основе взаимодействия между научно-исследовательскими центрами, агропромышленными компаниями и фермерами, что позволяет обеспечивать потребности сельского хозяйства за счет инновационных технологий и разработкой моделей управления производством.
Европейское «умное землепользование» в агропромышленном секторе имеет несколько направлений:
оценка потребностей и интересов, выявление факторов, влияющих на принятие управленческих решений на государственном и региональном уровне [9];
формирование инновационных площадок для сотрудничества и привлечения инвесторов;
создание интерактивной системы с привлечением новых технологических решений в управлении землепользованием;
создание площадок по обмену опытом развития национальных систем «умного землепользования».
В рамках реализации европейской системы «умного землепользования» действуют различные модули, платформы и инструменты. Краткий обзор их представлен в таблице 1.
В европейских странах управление «умным землепользованием» осуществляется на платформе sigAGROasesor [8]. На основе данных полученных с применением геоинформационных систем формируются информационные ресурсы об изменении грунта, климата, пестицидах и т.д. Информацию о состоянии земель, закустаренности, сорняках возможно получать через беспилотные летательные аппараты, программное обеспечение которых имеет широкий набор инструментов, позволяющих ставить множество задач. А через онлайн сервисы, с учетом полученных данных с беспилотных аппаратов, любое заинтересованное лицо может получать информацию не только о качественном состоянии почв, но даже ряд рекомендаций по использованию сортов сельскохозяйственных культур, видов удобрений, а также получать прогнозы рисков заболеваемости растений.
Платформа sigAGROasesor активно используется фермерами. В рамках онлайн сервиса можно получать отчеты по сельскохозяйственной деятельности, а также возможно вести финансовое управления своего фермерства, отслеживая динамику цен, контролируя расходы и доходы от хозяйства.
Особое внимание уделяется и локальным инструментам, использование которых существенно облегчает работу фермеров. Например, компания Microgaia разработала диагностический инструментVegAllert с микрочипами ДНК, который выявляет более 200 специфических заболеваний растений. Устройство интегрированно с онлайн сервисом и получает постоянную поддержку программного обеспечения. Принцип работы заключается в следующем, инструмент берет пробы почвы, оценивает состояние растений. Полученные данные отгружаются на онлайн сервис, где проводится анализ и формируется полный отчет, который можно купить за 50 евро. Для полноценной диагностики рекомендовано брать четыре пробы с одного га в один сезон.
В настоящее время активно используются интегрированные системы точного земледелия разработанные AGRISENSACT. Система основана на модульном устройстве. Установленные датчики позволяют измерять влажность почвы, температуру почвы, pH и электропроводимость почвы. Полученные данные также интегрируются в онлайн сервис.
В целях развития «умного землепользования» в Европе и США на бесплатной основе предоставляются данные дистанционного зондирования. На базе проекта ICT STREP TELEIOS разработаны приложения мониторинга лесных пожаров, семантические реестры, картографирование и т.д.
Модуль MODEM_IVM обеспечивает полную систему поддержки программного обеспечения и устройств, за счет: анализа данных собранных WSN, ручными инструментами с использованием различных методов моделирования; оптимизации процесса принятия решений; оценки ожидаемой доходности и рисков.
Стоит отметить и один из важных направлений концепции европейской модели «умного землепользования» полная информационная открытость и доступность информации о сельскохозяйственной производстве. Так, в рамках проекта SmartAgriFood разработаны приложения по следующим секторам: интеллектуальное сельское хозяйство (применяются датчики и различные модели отслеживания состоянии почвы), интеллектуальная агрологистика (программные модули, позволяющее в режиме реального времени подключать виртуализацию и логистический интеллект).
Важное значения в развитии, продвижении и контроле «умного землепользования имеют программы позволяющие прогнозировать урожайность и производство сельскохозяйственных культур с учетом климата и природных особенностей региона. Например, программа Moccasin проводит мониторинг озимой пшеницы в регионах с низким температурным режимом путем моделирования и ассимиляции спутниковой информации. Данная система получила положительные отклики в России, в частности в Тульской области, где была успешна применена в течение вегетационных сезонов.
В рамках развития европейского «умного землепользования» создана платформа, на базе которой проводятся совместные работы рабочих групп, ведется работа по формированию и ведению информационного ресурса AGRIXCHANGE.
Европейские исследователи разработали систему подходов к проведению сельскохозяйственного мониторинга земель E-AGRI. Данный подход разработан в целях поддержки европейской сельскохозяйственной политики. В основе подхода проведение мониторинговых исследований лежат европейские информационно-коммуникационные технологии, включая дистанционное зондирование, геоинформационные системы и агрометеорологическое моделирование. На основе анализа полученных данных органы государственной власти определяют директиву, помогающую достичь продовольственной безопасности, увеличить доходы фермеров, защитить их интересы в условиях либерализации сельского хозяйства [7].
В проведение мониторинговых исследований сельскохозяйственных культур широко применяются лазерное сканирование и беспилотные летательные аппараты с микросенсорами. Так в рамках проекта AGRIC-LASERUAV возможно с высоким разрешением обследовать каждое дерево (например оценка содержания хлорофилла в листьях) в пределах лесных и сельскохозяйственных экосистем.
Российская система «умного землепользования» только развивается и предполагает создание автоматизированной системы ведения сельскохозяйственного производства на базе IT технологий. Постепенно такие системы на различных платформах, либо субплатформах, интегрированных с различными информационными ресурсами запускаются в рамках пилотных проектов в различных регионах страны [4;5].
По данным аналитического центра Минсельхоза России к 2021 году планируется создать полноценную систему «умного землепользования», которая позволит на базе одной платформы обеспечить взаимодействие органов государственной власти, органов субъектов Российской Федерации, органов местного самоуправления и иных лиц для ведения системы планирования и оптимизации землепользования (рисунок 1)[3].
В качестве целевых индикаторов рассматриваются [3]:
доля землепользователей, внедривших интеллектуальную систему планирования и ГИС оптимизации агроландшафтов – до 50% в 2021 году;
количество центров компетенции по внедрению адаптивно-ландшафтных систем в цифровом формате до 1.5 млн.га, количество сотрудников центров компетенции – до 50;
затраты сельскохозяйственных производителей на услуги центров компетенций – от 500 до 1000 руб/га в рамках существующих затрат на НИОКР и консалтинг (в ценах 2018 года);
повышение доходности сельскохозяйственных производителей (эффективный гектар) – до 50% рентабельности;
количество специалистов, прошедших обучение и повышение квалификации – до 1.5 тыс. специалистов к 2021 году;
количество оцифрованного картографического материала – до 100% к 2024 г.;
вовлечение в хозяйственный оборот земель сельскохозяйственного назначения из выявленных – до 90%;
постановка на кадастровый учет земель – до 100% к 2024 г.
Однако, стоит отметить, что основной проблемой, которая препятствует получению заданных целевых индикаторов является отсутствие полноценных информационных ресурсов о качественном состоянии земель. Если в зарубежной практике, информационные земельные ресурсы дают гарантии защиты правовых титулов, активно повышают инвестиционную привлекательность земельного рынка [6], то в российской практике, только делаются попытки к формированию и ведению системы земель, ориентированные на сельскохозяйственное ведение.
Также неблагоприятная ситуация складывается с уже действующими информационными системами и ресурсами, поскольку в них присутствует не актуальная и недостоверная информация. Так, при сопоставлении данных Всероссийской переписи земель сельскохозяйственного назначении от 2016 года[2] с данными Росреестра отмечается расхождение в показателях земельной площади на 51%, а в площади земель сельскохозяйственного назначения на 65%. [4].
Отсутствие цифровых версий картографических материалов по землям сельскохозяйственного назначения, данных почв по регионам также препятствуют развитию «умного землепользования» в России. В большинстве стран многие годы ведется цифровизация карт почвенных разновидностей. В открытом доступе с картами можно ознакомиться на сайте Международной сельскохозяйственной организации, также эти карты сгенерированы с национальными система «умного землепользования».
И не мало важной проблемой является наличие неразграниченных земель по формам собственности и не поставленных на кадастровый учет земельных участков, что не позволяет полноценно эти объекты включить в экономический и хозяйственный оборот.
Как уже было отмечено выше российская модель «умного землепользования» только формируется, и способствует этому государственная поддержка по развитию сельского хозяйства России со сроком реализации до 2025 года [1].
Стоит отметить успешный опыт внедрения системы «умного землепользования» в Челябинской области, где пока в тестовом режиме по шести районам интегральные ГИС-карты отражают сведения о состоянии и типе почв, указываются посевные даты, особенности вегетации по месяцам [6].
Подводя итоги, по вышеизложенному материалу стоит отметить, что «умное землепользование» во всем мире является важным элементом государственной социально-экономической политики, который способствует развитию экономической деятельности в агропромышленном секторе и повышению уровня качества населения.
Литература
1 Постановление Правительства РФ от 25.08.2017 N 996 «Об утверждении Федеральной научно-технической программы развития сельского хозяйства на 2017 — 2025 годы» // СПС Консультант Плюс
2 Всероссийская сельскохозяйственная перепись 2016 года // URL: https://rosstat.gov.ru
4 Гвоздева О.В. Формирование организационно-информационного механизма объектов системы землепользования в целях управления земельными ресурсами на региональном уровне // Материалы конференции «Теория и практика инновационных технологий в землеустройстве и кадастрах». – Воронеж. – 2019. -С.158-162.
5 Синица Ю.С. Использования земель сельскохозяйственного назначения: проблемы и пути решения. Московский экономический журнал. 2019. № 3. С. 14.
6 Синица Ю.С. Проблемы земельных информационных ресурсов // В сборнике: Современные проблемы землепользования и кадастров. Материалы 4-й международной межвузовской научно-практической конференции. 2020. С. 304-307.
8 Varlov А.А., Gvozdeva О.V., Zdanova R.V. Environmental requirements in land management of land use facilities // IOP CONFERENCE SERIES: EARTH AND ENVIRONMENTAL SCIENCE. The proceeddings 2019th International Symposium on Earth Sciences: History, Contemporary Issues and Prospects.2019. C. 012059.
10 Smart-AKIS: European Agricultural Knowledge and Innovation Systems (AKIS) towards innovation-driven research in Smart Farming Technology // URL: https://ec.europa.eu
