Научная статья

Original article

УДК 332.032

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_147 

ПРИРОДНО-СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЕ РАЙОНИРОВАНИЕ КАК ИНСТРУМЕНТ ПЛАНИРОВАНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ РАЦИОНАЛЬНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ 

NATURAL AND AGRICULTURAL ZONING AS A TOOL FOR PLANNING AND ORGANIZING THE RATIONAL USE OF MUNICIPAL LAND 

Папаскири Тимур Валикович, д.э.н., декан факультета землеустройства ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, Москва, E-mail: t_papaskiri@mail.ru

Фомкин Илья Владимирович, кандидат экономических наук, доцент кафедры землеустройства ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, Москва, fomkin.i@mail.ru

Сорокина Ольга Анатольевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры землеустройства ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, Москва, sorokinaoa81@gmail.com

Петрова Лариса Евгеньевна, кандидат географических наук, доцент кафедры землеустройства ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, Москва, l_petrova.08@mail.ru

Федоринов Александр Васильевич, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент кафедры землеустройства ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, Москва, ezdok1@bk.ru

Шунина Дарья Константиновна, руководитель направления по привлечению иностранных стартапов (Фонд Сколково), shunin_ilya@mail.ru

Papaskiri Timur Valikovich, doctor of Economics, Dean of the faculty of land management, State University of land management, Moscow, E-mail: t_papaskiri@mail.ru

Fomkin Ilya Vladimirovich, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Land Management of the State University of Land Management, Moscow, fomkin.i@mail.ru

Sorokina Olga Anatolyevna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Land Management of the State University of Land Management, Moscow, sorokinaoa81@gmail.com

Petrova Larisa Evgenievna, Candidate of Geographical Sciences, Associate Professor of the Department of Land Management of the State University of Land Management, Moscow, l_petrova.08@mail.ru

Fedorinov Alexander Vasilyevich, Candidate of Agricultural Sciences, Associate Professor of the Department of Land Management of the State University of Land Management, Moscow, ezdok1@bk.ru

Shunina Darya Konstantinovna, Head of the direction for attracting foreign startups (Skolkovo Foundation), shunin_ilya@mail.ru

Аннотация. В статье описан состав и содержание землеустроительных работ при природно-сельскохозяйственном районировании административно-территориального образования. На примере Ярославского муниципального района Ярославской области проведено природно-сельскохозяйственное районирование с выделением 4 природно-сельскохозяйственных округов и 9 природно-сельскохозяйственных районов. Дана характеристика распределения земель по природно-сельскохозяйственным районам, проанализированы преимущественные виды сельскохозяйственных угодий, организационно-хозяйственные признаки территории, преобладающие типы и виды севооборотов на пахотных землях. 

Abstract. The article describes the composition and content of land management works in the natural and agricultural zoning of an administrative-territorial entity. On the example of the Yaroslavl municipal district of the Yaroslavl region, natural-agricultural zoning was carried out with the allocation of 4 natural-agricultural districts and 9 natural-agricultural districts. The characteristic of the distribution of land by natural and agricultural areas is given, the predominant types of agricultural land, organizational and economic characteristics of the territory, the prevailing types and types of crop rotations on arable land are analyzed.

Ключевые слова: природно-сельскохозяйственное районирование, Ярославская область, сельскохозяйственные угодья, контурность земель

Keywords: natural and agricultural zoning, Yaroslavl region, agricultural lands, contour of lands 

Природно-сельскохозяйственное районирование земель входит в состав планирования и организации рационального использования земель и является естественно-научной основой для выработки стратегии землепользования при землеустройстве и непосредственных действий при межхозяйственном и внутрихозяйственном землеустройстве.

Природно-сельскохозяйственное районирование применяется для выявления новых земель, пригодных для использования в сельском хозяйстве, обосновании специализации и размещения отраслей сельскохозяйственного производства по территории, планировании систем внедрения сельского хозяйства и земледелия, организации рационального использования земель и их охраны. В результате проведения выделяют единицы природно-сельскохозяйственного районирования: пояса, зоны, округа, районы, а также агроэкологические однотипные ареалы и агроэкологические однородные участки.

При составлении характеристик этих единиц приводятся данные по показателям:

• преимущественные виды угодий;
• организационно-хозяйственные признаки территории;
• преобладающие севообороты;
• основные мероприятия по улучшению земель.

Рассмотрим особенности проведения природно-сельскохозяйственного  районирования на примере Ярославского муниципального района Ярославской области.

Территория Ярославского муниципального района Ярославской области расположена в природно-сельскохозяйственной лесной зоне, в подзонах, условно разделенных рекой Волгой: южной таежной и подзоне смешанных лесов.

Южно-таежная зона характеризуется достаточно сильными холодами, избыточной влажностью, кислыми почвами (в основном подзолистыми и дерново-подзолистыми) с невысоким биоразнообразием. Эти почвы формируются под хвойно-широколиственными лесами с подлеском и травянистым ярусом.

Смешанные леса формируются в умеренном климатическом поясе с четкой сменой сезонов года, холодной зимой и достаточно теплым летом. В основном смешанные леса характеризуются серыми и бурыми лесными почвами. Растительность смешанных лесов представлена широколиственными и мелколиственными деревьями.

В пределах муниципального района выделяется 5 природно-сельскохозяйственных округов (Северный, Западный, Урбанизированные территории, Восточный и Южный) и 9 природно-сельскохозяйственных районов. Выделены территории с высоким уровнем урбанизации, где вопросы использования и охраны земель решаются в рамках градостроительного зонирования. Результат проведения природно-сельскохозяйственного районирования Ярославского района приведен на рисунке 1.

Северный природно-сельскохозяйственный округ включает 2 административных района, расположен в левобережной части Ярославского муниципального района, к северо-востоку от реки Волга, на отрогах Даниловской возвышенности и характеризуется средними отметками 92-125 м. Наивысшими отметками являются 187 м в районе д. Ушаково Заволжского сельского поселения и 166 м в районе д. Феклино Кузнечихинского сельского поселения.

Климат округа достаточно благоприятный, число дней со среднесуточной температурой воздуха выше 10 градусов составляет 124-128. В этой части Ярославского муниципального района распространены преимущественно еловые и сосновые леса. Основной тип почв – подзолистые, по механическому составу преобладают средние и легкосуглинистые.

Ведущими отраслями производства являются сельское хозяйство, обрабатывающее производство.

Территорию Кузнечихинского района преимущественно занимают земли сельскохозяйственного назначения, здесь расположено несколько крупных племзаводов, занимающихся разведением КРС и кроликов, производством молочной продукции. Так, племзавод «Родина» имеет наибольшую урожайность зерновых (26,6 ц/га), картофеля (275ц/га) во всем муниципальном районе.

В Заволжском районе наиболее перспективными отраслями производства являются сельское хозяйство (выращивание картофеля, корнеплодов, овощей защищенного грунта), обрабатывающая промышленность, пищевое производство. Южная часть Заволжского района сильно подвержена торфяным пожарам в весенне-летний период.

Западный природно-сельскохозяйственный округ- объединяет 2 района – Ивняковский и Некрасовский. Западный природно-сельскохозяйственный округ характеризуется холмистым рельефом с отметками 99-132 м.

Почвы округа преимущественно дерново-сильноподзолистые, по механическому составу средние и легкосуглинистые. Эти почвы нуждаются во внесении минеральных и органических удобрений, а также в известковании.

Ивняковский район занимается, преимущественно, сельским хозяйством: мясомолочным производством, разведением лошадей, ослов и мулов, выращиванием картофеля, овощей, также на территории района есть крупные обрабатывающие производства и производства строительной отрасли. Район имеет наилучшие в муниципалитете показатели урожайности овощей открытого грунта – 563 ц/га.

Однако, Ивняковский район считается одним из самых загрязненных районов Ярославского муниципального района. Также здесь находится полигон для размещения отходов, мощность которого составляет 822 тонны в сутки.

Ведущими отраслями производства Некрасовского района являются производство мясомолочной продукции, растениеводство, в т.ч. производство элитных семян, а также строительное производство.

Урбанизированные территории (г. Ярославль и городское поселение Лесная Поляна) – пригородный природно-сельскохозяйственный округ, занимающий центральное положение Ярославского муниципального района.

Ярославль является городом, входящим в Золотое Кольцо России. Здесь находится множество культурно-исторических объектов, которые ежегодно привлекают множество туристов. Кроме того, город имеет большой экономический потенциал, Ярославль является промышленным центром области, здесь находятся электромашиностроительный, моторный, вагоноремонтный, судостроительный заводы. Есть также предприятия легкой и пищевой промышленности.

Лесная Поляна развивается в тесной связи с Ярославлем, однако территория города, прилегающая к Лесной Поляне, используется сравнительно слабо. Градообразующим объектом городского поселения является Ярославское ремонтно-техническое предприятие, выпускающее сельскохозяйственную технику.

На территории округа расположено много культурных, досуговых и рекреационных объектов. Также особенностями урбанизированных территорий является высокая плотность городского населения, ограниченность площадей для индивидуального жилищного строительства, а также высокая отдача от использования земель в промышленной, торговой, строительной сфере, что способствует привлечению инвестиций в этот округ.

Восточный природно-сельскохозяйственный округ — представляет собой один Туношенский район. Характеризуется спокойным рельефом с отметками 98-102 м в восточной части вдоль акватории р. Волга. В округе преобладают дерново-слабоподзолистые почвы, однако их механический состав (преобладают глинистые и тяжелосуглинистые почвы) затрудняет процесс выращивания сельскохозяйственной продукции. Большую часть округа составляют земли лесного фонда, преимущественно здесь растут осиновые леса.

На территории округа есть несколько месторождений полезных ископаемых- силикатных песков (Коргиш, Воробинское и Орловское). Однако для грамотной добычи полезных ископаемых необходимо проведение инвентаризации, привлечение больших капвложений.

Также в Туношенском районе располагаются крупные фермы КРС, тепличные хозяйства, также здесь располагается крупная станция глубокой доочистки сточных вод и объекты обслуживания агропромышленных предприятий.

Южный природно-сельскохозяйственный округ — составляют Курбский и Карабихский районы Ярославского муниципального округа.

Рельеф округа холмистый, средняя высота которого 99-132 м, его падение наблюдается в сторону рек, его падение наблюдается в сторону реки Которосль, а ближе к южной границе района наблюдается повышение отметок рельефа до 155-167 м. Самые высокие отметки рельефа: 208 м в районе д. Сворково (Курбский район) и 181 м в районе с. Лучинское (Карабихский район). Почвы района, в основном, дерново-сильноподзолистые, средние и легкосуглинистые валунные на покровных отложениях.

Лесная растительность округа представлена, в основном, мелколиственными лесами, в которых встречаются липы, клены, дубы.

В целом, округ характеризуется высокой урбанизацией, хорошо развитым промышленным комплексом, однако при этом отмечается высокий удельный вес земель сельскохозяйственного назначения.

Курбский район является крупнейшим районом Ярославского муниципального района. здесь расположены предприятия по производству легкой промышленности, рыбоводству, а также фермы, занимающиеся разведением КРС, птицы.

Карабихский район является самым плотно населённым районом Ярославского муниципального округа. Это единственный район, занимающееся свиноводством. Поголовье свиней составляет 16 828 голов, в том числе свиноматок 971 голова. Кроме того, в районе есть несколько крупных предприятий по производству мясомолочной продукции.

Оценка сельскохозяйственных угодий по организационно-хозяйственным признакам, а именно по контурности земель представлена в таблице 1.

Распределение земель по природно-сельскохозяйственным районам представлено в таблице 2.

При рассмотрении природно-сельскохозяйственного районирования земель Ярославского муниципального района Ярославской области необходимо отметить, что большую часть земель составляют сельскохозяйственные земли, а также земли лесного фонда.

На землях сельскохозяйственного назначения, несмотря на невысокое природное плодородие почв района, возможно выращивать многие сельскохозяйственные культуры. На основе районирования выявлено, что в районах Южного, Западного округов, в связи с достаточной теплообеспеченностью и наличием подзолистых легкосуглинистых почв, рационально выращивать овощи и зерновые культуры. Здесь следует размещать овощные, зернотравяные севообороты со средней ротацией.

В Северном и Восточном природно-сельскохозяйственных округах следует планировать концентрацию отрасти растениеводства на производстве картофеля, в связи с более холодным климатом и размещением дерново-средне и сильноподзолистыми почвами. Для данных территорий рекомендованы травопропашные и зернопропашные севообороты.

На землях лесного фонда Ярославского муниципального района функционирует строгий природоохранный режим, что на данный момент не позволяет использовать их в полной мере в хозяйственной деятельности. Природно-сельскохозяйственное районирование позволит выявить те сельскохозяйственные угодья, которые на данный момент зарастают лесом и требуют вовлечения в активный хозяйственный оборот.

Современные технологии природно-сельскохозяйственного районирования позволяют перейти к цифровым форматам трансляции данных и генерирования управленческих решений, основанных на учете большого количества факторов. Это стало возможным благодаря формированию научного направления: «Цифровое землеустройство», которое использует сегодня «Big Data» и «Blockchain». Этой тематике посвящен целый ряд публикаций Государственного университета по землеустройству [2, 7, 8 и др.]. Перспективы развития инструментов природно-сельскохозяйственного районирования, напрямую связаны именно с цифровым землеустройством.

Список источников

1. Анализ использования земель сельскохозяйственного назначения Ярославской области. Махмутов А.А., Фомкин И.В. В сборнике: Научные исследования и разработки молодых ученых для развития АПК. Материалы LX научно-практической конференции студентов, аспирантов, молодых учёных и специалистов, посвященной 85-летию со дня рождения профессора, член-корреспондента РАСХН Ю.К. Неумывакина. 2018. С. 59-63.
2. Волков С.Н. Цифровое землеустройство — новые горизонты АПК / Волков С.Н., Шаповалов Д.А. // Роль аграрных вузов в реализации национального проекта «Наука» и Федеральной научно-технической программы развития сельского хозяйства на 2017-2025 годы: Материалы Всероссийского семинара-совещания проректоров по научной работе вузов Минсельхоза России, Саратов, 26–29 июня 2019 года / Под редакцией И.Л. Воротникова; ФГБОУ ВО Саратовский ГАУ. Саратов: Общество с ограниченной ответственностью «Амирит», 2019. С. 8-23.
3. Выявление не используемых земель сельскохозяйственного назначения и их вовлечение в сельскохозяйственный оборот на основе плановой инвентаризации земель. Черкашина Е.В., Сорокина О.А., Фомкин И.В., Федоринов А.В., Петрова Л.Е. Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2020. № 11 (190). С. 22-27.
4. Папаскири Т.В., Ананичева Е.П., Фомкин И.В., Пэн Юньлун Землеустройство как основной механизм ввода в оборот не используемых земель сельскохозяйственного назначения / Т.В. Папаскири, Е.П. Ананичева, И.В. Фомкин, Пэн Юньлун // Московский экономический журнал. 2017. № 2/2017.
5. Планирование использования земель как основа долгосрочной перспективы развития территории Воронежской области. Фомкин И.В. В сборнике: Актуальные вопросы землепользования и управления недвижимостью. Сборник статей II Национальной научно-практической конференции. Отв. редактор Е.А. Акулова. 2020. С. 294-303.
6. Automated substantiation of multivariate land use planning projects. Sorokina O., Fomkin I., Petrova L., Zatsepina E., Mamedova E. В сборнике: E3S Web of Conferences. Topical Problems of Green Architecture, Civil and Environmental Engineering, TPACEE 2019. С. 07021.
7. Land-property and land-resource information obtained as a result of land management / S. N. Volkov, T. V. Papaskiri, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Moscow, 10 марта 2020 года. Moscow, 2020. P. 012132. DOI 10.1088/1755-1315/579/1/012132.
8. Digital land management / T. V. Papaskiri, A. E. Kasyanov, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science: 2019th International Symposium on Earth Sciences: History, Contemporary Issues and Prospects, Moscow, 28 марта 2019 года. Moscow: Institute of Physics Publishing, 2019. P. 012065. DOI 10.1088/1755-1315/350/1/012065

References

1. Makhmutov A.A., Fomkin I.V. (2018). Analiz ispol’zovaniya zemel’ sel’skokhozyaistvennogo naznacheniya Yaroslavskoi oblasti. [Analysis of agricultural land use in Yaroslavl’ region]. Nauchnye issledovaniya i razrabotki molodykh uchenykh dlya razvitiya APK. Materialy LX nauchno-prakticheskoi konferentsii studentov, aspirantov, molodykh uchenykh i spetsialistov, posvyashchennoi 85-letiyu so dnya rozhdeniya professora, chlen-korrespondenta RASKHN YU.K. Neumyvakina. [Scientific researches and scientific development of young scientists for the development of the agrarian development complex. ] p. 59-63.
2. Volkov, S. N. Tsifrovoe zemleustroistvo — novye gorizonty APK / S. N. Volkov, D. A. Shapovalov // Rol’ agrarnykh vuzov v realizatsii natsional’nogo proekta «Nauka» i Federal’noi nauchno-tekhnicheskoi programmy razvitiya sel’skogo khozyaistva na 2017-2025 gody: Materialy Vserossiiskogo seminara-soveshchaniya prorektorov po nauchnoi rabote vuzov Minsel’khoza Rossii, Saratov, 26–29 iyunya 2019 goda / Pod redaktsiei I.L. Vorotnikova; FGBOU VO Saratovskii GAU. – Saratov: Obshchestvo s ogranichennoi otvetstvennost’yu «Amirit», 2019. – P. 8-23.
3. Vyyavlenie ne ispol’zuemykh zemel’ sel’skokhozyaistvennogo naznacheniya i ikh vovlechenie v sel’skokhozyaistvennyi oborot na osnove planovoi inventarizatsii zemel’. Cherkashina E.V., Sorokina O.A., Fomkin I.V., Fedorinov A.V., Petrova L.E. Zemleustroistvo, kadastr i monitoring zemel’. 2020. № 11 (190). Р. 22-27.
4. Papaskiri T.V., Ananicheva E.P., Fomkin I.V., Pehn Yun’lun Zemleustroistvo kak osnovnoi mekhanizm vvoda v oborot ne ispol’zuemykh zemel’ sel’skokhozyaistvennogo naznacheniya / T.V. Papaskiri, E.P. Ananicheva, I.V. Fomkin, Pehn Yun’lun // Moskovskii ehkonomicheskii zhurnal. — 2017. — № 2/2017.
5. Planirovanie ispol’zovaniya zemel’ kak osnova dolgosrochnoi perspektivy razvitiya territorii Voronezhskoi oblasti. Fomkin I.V. V sbornike: Aktual’nye voprosy zemlepol’zovaniya i upravleniya nedvizhimost’yu. Sbornik statei II Natsional’noi nauchno-prakticheskoi konferentsii. Otv. redaktor E.A. Akulova. 2020. Р. 294-303.
6. Automated substantiation of multivariate land use planning projects. Sorokina O., Fomkin I., Petrova L., Zatsepina E., Mamedova E. В сборнике: E3S Web of Conferences. Topical Problems of Green Architecture, Civil and Environmental Engineering, TPACEE 2019. 2020. С. 07021.
7. Land-property and land-resource information obtained as a result of land management / S. N. Volkov, T. V. Papaskiri, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Moscow, 10 марта 2020 года. – Moscow, 2020. – P. 012132. – DOI 10.1088/1755-1315/579/1/012132.
8. Digital land management / T. V. Papaskiri, A. E. Kasyanov, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : 2019th International Symposium on Earth Sciences: History, Contemporary Issues and Prospects, Moscow, 28 марта 2019 года. – Moscow: Institute of Physics Publishing, 2019. – P. 012065. – DOI 10.1088/1755-1315/350/1/012065

Для цитирования: Папаскири Т.В., Фомкин И.В., Сорокина О.А., Петрова Л.Е., Федоринов А.В., Шунина Д.К. Природно-сельскохозяйственное районирование как инструмент планирования и организации рационального использования земель муниципальных образований  // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/nauki-o-zemle/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-15/

© Папаскири Т.В., Фомкин И.В., Сорокина О.А., Петрова Л.Е., Федоринов А.В., Шунина Д.К., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 330.322.012

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_146

ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПОЛИТИКА: ТЕНДЕНЦИИ, ОСОБЕННОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РЕАЛИЗАЦИИ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЭКОНОМИКИ РОССИИ 

INVESTMENT POLICY: TRENDS, FEATURES AND PROSPECTS OF IMPLEMENTATION AT THE PRESENT STAGE OF THE FUNCTIONING OF THE RUSSIAN ECONOMY 

Шейхова Марина Сергеевна, к.э.н, доцент кафедры экономики, философии и социальных дисциплин, ФГБОУ ВО Донской государственный аграрный университет, E-mail: Sholuhmarina@rambler.ru

Сафонова Светлана Геннадиевна, к.э.н, доцент кафедры экономики, философии и социальных дисциплин, ФГБОУ ВО Донской государственный аграрный университет, E-mail: Svet_lana2808@mail.ru

Бреусова Евгения Александровна, к.э.н, доцент кафедры экономики и менеджмента, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал)  ФГБОУ ВО ДГТУ в г. Шахты Ростовской области, E-mail: eva_breusova@mail.ru

Орлова Екатерина Петровна, к.э.н, доцент кафедры экономики и менеджмента, Институт сферы обслуживания и предпринимательства (филиал)  ФГБОУ ВО ДГТУ в г. Шахты Ростовской области, E-mail:

Sheikhova Marina Sergeevna, Candidate of  Economics, Associate Professor of the Department of  Economics, Philosophy and Social Sciences, FSBEI HE Don State Agrarian University, E-mail: Sholuhmarina@rambler.ru

Safonova Svetlana Gennadievna, Candidate of  Economics, Associate Professor of the Department of Economics, Philosophy and Social Sciences, FSBEI HE Don State Agrarian University, E-mail: Svet_lana2808@mail.ru

Breusova Evgeniya Aleksandrovna, Candidate of  Economics, Associate Professor of the Department of Economics and Management, Institute of Service and Entrepreneurship (Branch) of the Federal State Educational Institution in DSTU in Shakhty, Rostov region, E-mail: eva_breusova@mail.ru

Orlova Ekaterina Petrovna, Candidate of  Economics, Associate Professor of the Department of Economics and Management, Institute of Service and Entrepreneurship (Branch) of the Federal State Educational Institution in DSTU in Shakhty, Rostov region, E-mail:

Аннотация. В настоящее время экономика России оказалась перед системным вызовом, предопределяющим необходимость обновления научно-информационной, технической, технологической базы на качественно новой основе и перехода к качественно новому  типу развития. В данной статье представлены результаты исследования динамики инвестиций в экономику России. Рассмотрена важность и особенности реализации инвестиционной активности в России на федеральном и региональном уровнях. Исследованы  понятия «инвестиционная привлекательность», «инвестиционный потенциал» и «инвестиционный климат». Представлена статистика прямых иностранных инвестиций в Россию. Определены основные проблемы инвестирования в различные регионы. Выявлены основные субъекты Российской Федерации, являющиеся лидерами по объему вложенных инвестиций. Рассказано об адресной инвестиционной программе (ФАИП) на 2021 — 2023 гг. Выявлены тенденции и перспективы реализации региональной инвестиционной политики на примере Ростовской области. Рассмотрены принципы реализации инвестиционной политики, обозначенные в Инвестиционной декларации Ростовской области. Инвестиционная декларация Ростовской области разработана с целью повышения инвестиционной привлекательности региона, предоставления возможности реализации инвестиционных проектов. В ней определены основные приоритетные направления развития инвестиционной деятельности в Ростовской области, гарантии и обязательства органов государственной власти Ростовской области по обеспечению прав инвесторов, а также основные меры государственной поддержки инвестиционной деятельности. Представлены приоритетные направления экономики для привлечения инвестиций в Ростовскую область, обусловленные конкурентными преимуществами региона.

Abstract. Currently, the Russian economy is facing a systemic challenge that determines the need to update the scientific, information, technical, technological base on a qualitatively new basis and transition to a qualitatively new type of development. This article presents the results of a study of the dynamics of investments in the Russian economy. The importance and features of the implementation of investment activity in Russia at the federal and regional levels are considered. The concepts of «investment attractiveness», «investment potential» and «investment climate» are investigated. The statistics of foreign direct investment in Russia are presented. The main problems of investing in various regions are identified. The main subjects of the Russian Federation, which are leaders in terms of investments, are identified. It is told about the targeted investment program (FAIP) for 2021-2023. The trends and prospects of the implementation of regional investment policy on the example of the Rostov region are revealed. The principles of investment policy implementation outlined in the Investment Declaration of the Rostov region are considered. The investment declaration of the Rostov region was developed with the aim of increasing the investment attractiveness of the region, providing opportunities for the implementation of investment projects. It defines the main priority areas for the development of investment activity in the Rostov region, guarantees and obligations of the state authorities of the Rostov region to ensure the rights of investors, as well as the main measures of state support for investment activities. The priority directions of the economy for attracting investments to the Rostov region, due to the competitive advantages of the region, are presented.

Ключевые слова: инвестиции, инвестиционная политика, инвестиционная привлекательность, инвестиционный климат, прямые инвестиции, инвестиционный потенциал, инвестиционный риск

Keywords: investment, investment policy, investment attractiveness, investment climate, direct investment, investment potential, investment risk

На данном этапе развития экономики кризисные процессы вызвали обострение проблем, обусловленных воздействием негативных факторов постпандемической экономики, неопределенности и риска внешней среды. В этой связи, привлечение инвестиций является одним из основных аспектов, направленных на повышение конкурентоспособности экономики. Достигнуть высоких показателей экономического и социального развития можно, делая упор на инвестиционную деятельность. Инвестиции, как известно, являются ограниченным ресурсом, поэтому потенциальные инвесторы очень внимательно оценивает объекты инвестирования и возможные риски.

Необходимым аспектом для инвестора считается степень финансового становления региона, его инвестиционная привлекательность, а будущий размер поступивших вложений оказывает воздействие на улучшение регионального становления. Уровень инвестиционной привлекательности считается условием для действенного социально-экономического становления экономики, как страны в целом, так и конкретного ареала. Существует множество определений понятия «инвестиционной привлекательности» региона. Но все они сводятся к одному: наличие таких условий инвестирования, которые влияют на предпочтения инвестора в выборе того или иного объекта инвестирования [4].

Часто понятие «инвестиционная привлекательность» идентифицируется с «инвестиционным климатом». Инвестиционный климат – это среда, в которой протекают инвестиционные процессы, формирующаяся под влиянием политических, экономических, юридических, социальных и других факторов, определяющих условия инвестиционной деятельности в регионе и степень риска инвестиций [3].

Говоря об инвестициях, нужно упомянуть такое определение как «инвестиционный потенциал». Инвестиционный потенциал — это способность всех экономических ресурсов, которые имеются в регионе, давать поддержание на необходимом уровне благоприятного инвестиционного климата и реализацию инвестиционной функции, исходя из социальной и экономической политики ареала. Он включает девять отдельных потенциалов: природно-ресурсный, финансовый, производственный, туристический, инновационный, инфраструктурный, трудовой, институциональный, потребительский.

На рис.1 представлена динамика инвестиций в основной капитал.

Как показано на рис.1, на становление экономики и общественной сферы РФ организациями всех форм собственности в 2020 г. было потрачено около 20118,4 млрд.  руб. вложений в основной капитал, что составляет 98,6% к уровню 2019 года (в сравнимых ценах). Размер вложений в основной капитал возрос по сопоставлению с 2010 г. на 17,2%, с 2015 г. – на 11,0%. Доля инвестиций в основной капитал в ВВП в 2020 г. составила 21,8% (2017 г. – 21,4%, 2018 г. – 20,0%, 2019 г. – 20,6%). В 2020 г. более 60% всех инвестиций в основной капитал освоено в Центральном, Уральском и Приволжском федеральных округах (31,2%, 15,6% и 13,7% соответственно).

Можно выделить 10 основных субъектов РФ, куда было вложено большая часть общего объема инвестиций в 2020 года, среди них:

Как следует из приеденных данных, Можно выделить 10 основных субъектов РФ, куда было вложено большая часть общего объема инвестиций в 2020 года, среди них: г. Москва, Ямало–Ненецкий автономный округ, Московская область, г. Санкт – Петербург, Республика Татарстан, Краснодарский край и др.

Верхние позиции в рейтинге по размеру вложений в расчете на душу населения в 2020г. занимали Ненецкий, Чукотский, Ямало-Ненецкий и Ханты-Мансийский автономные округа, а также Амурская и Сахалинская области. Вместе с тем, в Республике Калмыкия, инвестиционная активность увеличилась в 2,2 раза по сравнению с 2019 г.  В Республике Марий Эл, Забайкальском, Камчатском и Хабаровском краях, Нижегородской области объем инвестиций в основной капитал в 1,2 раза превысил уровень 2019 г. С другой стороны, можно выделить регионы, в которых наблюдалась отрицательная динамика инвестиций. В частности, в экономику Республик Карачаево-Черкесской, Чувашской, Алтай, Саха (Якутия), Тульской области и г. Севастополь объем инвестиций уменьшился почти на 50%.

Проблема инвестирования в региональную экономику обострилась на последние 3-4 года. Возможно, одной из важных причиной  является проведение различных санкций и реформ. Также существует потребность в разработке новых мер по предотвращению вывода за границу и улучшения инвестиционной привлекательности для внутренних и внешних инвесторов. Тем временем представители региональных органов власти, несмотря на все проблемы и недостатки,  изучают и проводят работы по увеличению объема инвестированных средств. Они разрабатывают различные программы, направленные на привлечение инвестиций, выявляют проблемы, препятствующие повышению инвестиционной активности и принятию инвестиционных решений, а также выдвигают свою оценку инвестиционной привлекательности территории. 

Одним из важных источников импорта технологий являются иностранные инвестиции. Однако важно создавать отечественные технологии, развивать образование и науку. Известно, что для реализации крупных и эффективных инвестиционных проектов необходим долговременный прогноз по проекту и рынку.  

В этой связи, рассмотрим динамику прямых инвестиций экономику  России, начиная с 2011 года и представленную на рисунке 3.

Как показано на графике, по данным Банка России, в 2020 г. прямые иностранные инвестиции снизились в 4 раза и составили всего лишь 8,6 млрд. долл. Из них 7,2 млрд. долл. — это зарубежные вложения в российские инвестиционные проекты. [3] Наименьшие вложения в российскую экономику зарубежными инвесторами были произведены в 2015 году, что  связано с мировым кризисом и введением экономических санкций.   Объем инвестиций составил лишь 6,8 млрд. долл. При этом, самый большой объем вложений был произведен в 2013г. в размере  70 млрд. долл.

Можно сделать вывод о том,  что при сокращении объема прямых иностранных инвестиций в 4 раза в 2020 году, то по количеству проектов состояние ухудшилось на 26% — это 141 проект. Это самое низкое поступление проектов с 2013года, максимальным же является  реализация 238 проектов в 2017 году.

В концепции социально-экономического развития РФ упор делается на инновационное развитие российской экономики, предполагается развитие технопарков, бизнес — инкубаторов, инновационных институтов. При этом, следует, отметить тот факт, что, создание подобных институтов предполагает инвестирование средства не только в науку и технологии, но и в человеческий капитал [8].

Развитие производства, получение прибыли, предпринимательство —  всё это можно отнести к направлениям реализации инвестиционной политики, как на федеральном, так и региональном уровнях. Если рассматривать инвестиционную политику РФ, то можно сказать, что главная задача заключается в развитии внешнеэкономической деятельности страны, а также в привлечении инвестиций в экономику.

На сегодняшний день Россия уверенно идет к устойчивому положительному сальдо торгового баланса благодаря сокращению государственного импорта и увеличения экспорта товаров.

В целях повышения эффективности региональной инвестиционной политики применяют такие элементы как: пакет нормативно-правовых актов, регулирующие инвестиционный процесс, гарантии сохранности частного капитала, налоговые и иные льготы, организационные структуры по поддержке инвестиционной деятельности, помощь в разработке, проведении инвестиционных проектов.

В целях реализации поставленных задач, Министерством экономического развития была утверждена Федеральная адресная инвестиционная программа (ФАИП) на 2021 г. и на плановый период 2022 — 2023 гг.

Согласно пояснительной записке к ФАИП, государство планирует направить на инвестиционные проекты в 2021 г.  — 846,3 млрд. руб., в 2022 г. — 885,8 млрд. руб., а в 2023 г. — 925,8 млрд. руб. Общим объем вложений составит 2,658 трлн.  руб. [2] Программой учтены вложения на реализацию 1,1 тыс. инвестиционных проектов. В частности, на строительство объектов дорожного хозяйства  планируется  выделить 579,2 млрд. руб. Предполагается строительство и реконструкция более 10 федеральных трасс, автомобильных магистралей.  В число таких трасс входит: трасса М-10 «Россия», А-181 «Скандинавия», Р-217 «Кавказ», М-4 «Дон» и т.п. Также эти деньги рассчитаны и на реконструкцию Московских и ряд региональных аэропортов. За 3 года 109,2 млрд. руб. и 173,9 млрд. руб. будет вложено в развитие железнодорожного и воздушного транспорта.

Второе место по важности и объему затрат занимают объекты морского и речного транспорта. 371,8 млрд. руб. планирует вложить государство в 2021-2023гг. Вложения ожидаются в становление транспортного узла «Восточный-Находка», в комплекс морской и береговой инфраструктуры в морском порту «Геленджик», создание сухогрузного региона морского порта «Тамань», строительство паромов для ж/д паромной переправы Усть-Луга-Балтийск и Багаевского гидроузла на р. Дон в Ростовской области. В Камчатском крае будет продолжена работа над морским перегрузочным комплексом сжиженного природного газа и начнется строительство объекта «Терминал сжиженного природного газа и стабильного газового конденсата».

Жилищное и коммунальное строительство занимает 3 место по объему расходования бюджетных средств. Будут продлены социальные программы по обеспечению жильём военнослужащих и других категорий населения. В программу также входит реставрация старых и строительство новых общежитий. Всего государство выделяет на развитие жилищного и коммунального строительства 361,1 млрд. руб. в течение 3 лет.

Кроме того, запланировано финансирование строительства 40 объектов социальной защиты, спортивных комплексов, здравоохранения, медицинских научных исследовательских институтов, взрослых и детских стационаров, и онкологических диспансеров.

Программой также рассчитано повышение качества жизни пенсионеров и людей с ограниченными возможностями. В городах и станицах с числом жителей до 300 тыс. человек планируют увеличить развитие культурного образования при помощи создания определенных центров культуры. Инвестиции будут производиться на модернизацию муниципальных и региональных театров, будет осуществляться реконструкция культурно-досуговых учреждений. Запланировано финансирование строительства и реконструкции государственного музея имени А.С. Пушкина, Музейного комплекса Третьяковской галереи, новой сцены драматического театра, музейно-выставочного комплекса Московского Кремля и т.д.

Можно отметить, что только на 2022 год запланировано более 860 инвестиционных проектов. Сюда входят и крупные мероприятия, которые будут детализированы в ходе осуществления программы.

Важное значение имеет реализация инвестиционной политики на региональном уровне. Привлечение инвестиций является одним из главных инструментов регионального развития.  Например, в Ростовской области принята и реализуется Инвестиционная декларация. Она разработана с целью повышения инвестиционной привлекательности региона, предоставления возможности реализации инвестиционных проектов в кратчайшие сроки, а также обеспечения инвесторов информацией, необходимой для принятия решения о вложении средств на территории Ростовской области.

Инвестиционная декларация предусматривает основные приоритетные направления развития инвестиционной деятельности в регионе, гарантии и обязательства органов государственной власти Ростовской области по обеспечению прав инвесторов, устанавливает принципы взаимодействия органов государственной власти с субъектами предпринимательской и инвестиционной деятельности,  а также основные меры государственной поддержки инвестиционной деятельности.

Основными направлениями инвестиционной политики Ростовской области являются:

• формирование благоприятного инвестиционного климата в Ростовской области;
• инфраструктурное обеспечение реализации приоритетных инвестиционных проектов, в том числе на основе формирования региональной сети индустриальных парков;
• комплексная государственная поддержка инвестиционной деятельности быстрорастущих малых и средних компаний на территории Ростовской области;
• организация эффективного взаимодействия органов власти и бизнеса в рамках внедрения стандарта деятельности органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации по обеспечению благоприятного инвестиционного климата в Ростовской области;
• совершенствование финансовых механизмов повышения инвестиционной привлекательности Ростовской области, в том числе на основе государственно-частного партнерства;
• кадровое обеспечение инвестиционной деятельности на основе развития системы профессиональной подготовки и переподготовки специалистов, занятых в инвестиционной сфере;
• создание условий для привлечения инвестиций в муниципальных образованиях с различным уровнем экономического развития;
• обеспечение информационной открытости и доступности для диалога с бизнесом органов государственной и муниципальной власти Ростовской области;
• формирование благоприятной среды жизнедеятельности в Ростовской области;
• снижение административных барьеров инвестиционного развития региона;
• совершенствование нормативно-правовой базы, регулирующей инвестиционную деятельность;
• активная поддержка инвестиционных проектов. [10]

Приоритетные направления экономики для привлечения инвестиций в Ростовскую область основаны на существующих конкурентных преимуществах региона и включают: обрабатывающие производства; животноводство; производство и переработка сельскохозяйственной продукции; рыбохозяйственный комплекс; тепличное хозяйство; производство возобновляемых источников энергии в агропромышленном комплексе (биоэнергетика); развитие стройиндустрии, туризма в Ростовской области; создание объектов инженерной и транспортной инфраструктур; добыча полезных ископаемых; розничная торговля; транспорт; создание объектов социальной инфраструктуры; жилищное строительство.

В соответствии с Инвестиционной декларацией, в Ростовской области обеспечиваются равные условия для российских и иностранных инвесторов. При этом приоритетными являются инвестиционные проекты, соответствующие следующим условиям:

• осуществление инвестиций в приоритетные направления развития Ростовской области;
• социальная значимость;
• увеличение количества рабочих мест.

При этом Правительство Ростовской области поддерживает применение передовых технологий в бизнесе, но настаивает на защите окружающей среды от возможного негативного воздействия производства. [10]

Следует отметить, что определен перечень приоритетных инвестиционных проектов «100 Губернаторских инвестиционных проектов». По состоянию на февраль  2022 года данный Перечень включает 45 инвестиционных проектов  с общим объемом инвестиций 310,2 млрд. руб. Эти проекты позволят создать в регионе свыше 37 тысяч дополнительных рабочих мест. За весь период ведения Перечня, начиная с 2011г., реализовано 82 проекта с общим объемом инвестиций 261,5 млрд.  руб.  введен в эксплуатацию. Большинство проектов приходится на традиционные для Ростовской области отрасли: промышленное производство, включая топливно-энергетический комплекс и сельское хозяйство. [10]

Вопросы по обновлению и дополнению перечня приоритетных инвестиционных проектов «100 Губернаторских инвестиционных проектов» ежеквартально рассматриваются на заседаниях  Совета по инвестициям при Губернаторе Ростовской области. В соответствии с решением Совета по инвестициям, отраслевыми рабочими группами организуются презентации проектов, предлагаемых для включения в перечень «100 Губернаторских инвестиционных проектов».

Кроме того, в регионе действуют два индустриальных (промышленных) парка и семь промышленных зон, образованных на базе инвестиционных площадок муниципальных образований Ростовской области. Такие глобальные компании, как Coca-Cola, PepsiCo, Guardian, AirProducts, PRAXAIR, IMERYS, ТехноНИКОЛЬ и другие уже выбрали Ростовскую область для реализации своих индустриальных проектов.

Главными конкурентными преимуществами донских индустриальных парков являются: выгодное географическое положение, в том числе относительно больших потребительских рынков; широкий выбор локаций для размещения новых заводов и фабрик; низкие издержки при реализации производственных проектов; субсидии на создание инженерной инфраструктуры; упрощение и удешевление разрешительных и согласительных процедур; качественный и доступный человеческий капитал.

Правительством Ростовской области совместно с муниципальными образованиями области и ресурсоснабжающими организациями в постоянном режиме ведется работа по обеспечению промышленных парков необходимой транспортной и инженерной инфраструктурой с возможностью увеличения объема потребленных мощностей для локализации новых инвестиционных проектов.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что для повышения инвестиционной привлекательности региона, необходимо повышать качество деловой среды, развивать инфраструктуру и снижать издержки введения бизнеса. Это приведет к  росту инвестиционной активности и будет способствовать развитию начатых и реализации новых региональных и федеральных проектов. 

Список источников

1. Голайдо И.М., Уварова Е.Е. Инвестиционный климат региона: содержание, структура и проблемы формирования // Образование и наука без границ: фундаментальные и прикладные исследования. – 2016. – №3. – с. 236-242 (URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=27114245
2. Государство вложит в инвестиционные проекты 2,7 трлн. рублей за три года // Ведомости URL: https://www.vedomosti.ru/economics/articles/2020/12/11/850573-gosudarstvo-vlozhit-v-investitsionnie-proekti
3. Исследование инвестиционной активности в России: динамика. // Открытие Инвестиции URL: https://journal.open-broker.ru/research/snizhenie-inostrannyh-investiciy-v-rf/
4. Крыгина А.П. Стратегические подходы к формированию инвестиционной привлекательности сельского хозяйства // Вопросы экономики и управления. – 2016. – №3. – с. 81-83 URL: https://moluch.ru/th/5/archive/31/886/
5. Сафонова, С.Г. Развитие агробизнеса Ростовской области в условиях новых возможностей и ограничений/ С.Г. Сафонова, М.С. Шейхова // Московский экономический журнал. 2019. № 12. С. 91.
6. Холодова, М.А. Об обновленных формах государственной поддержки сельского хозяйства региона / М.А. Холодова, С.Г. Сафонова, М.С. Шейхова // Региональные проблемы преобразования экономики. 2019. № 11 (109). С. 42-50.
7. Формирование инновационной модели развития предприятий АПК : теоретические основы, приоритеты и инструменты реализации : монография / О. Н. Бунчиков, С. Г. Сафонова, М. А. Холодова, М. С. Шейхова ; Донской ГАУ ; ФГБНУ Федеральный Ростовский аграрный центр (ФРАНЦ). – Перси-ановский : Донской ГАУ, 2020. – 188с.
8. Распоряжение Правительства РФ от 17.11.2008 года № 1662-р (ред. от 08.08.2009 года) «О Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года» [Электронный ресурс] —  Режим доступа // URL:  http://base.consultant.ru
9. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики http://www.gks.ru
10. Официальный сайт Администрации Ростовской области www.donland.ru

 References 

1. Golajdo I.M., Uvarova E.E. Investicionny`j klimat regiona: soderzhanie, struktura i problemy` formirovaniya // Obrazovanie i nauka bez granicz: fundamental`ny`e i prikladny`e issledovaniya. – 2016. – №3. – s. 236-242 (URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=27114245
2. Gosudarstvo vlozhit v investicionny`e proekty` 2,7 trln. rublej za tri goda // Vedomosti URL: https://www.vedomosti.ru/economics/articles/2020/12/11/850573-gosudarstvo-vlozhit-v-investitsionnie-proekti
3. Issledovanie investicionnoj aktivnosti v Rossii: dinamika. // Otkry`tie Investicii URL: https://journal.open-broker.ru/research/snizhenie-inostrannyh-investiciy-v-rf/
4. Kry`gina A.P. Strategicheskie podxody` k formirovaniyu investicionnoj privlekatel`nosti sel`skogo xozyajstva // Voprosy` e`konomiki i upravleniya. – 2016. – №3. – s. 81-83 URL: https://moluch.ru/th/5/archive/31/886/
5. Safonova, S.G. Razvitie agrobiznesa Rostovskoj oblasti v usloviyax novy`x vozmozhnostej i ogranichenij/ S.G. Safonova, M.S. Shejxova // Moskovskij e`konomicheskij zhurnal. 2019. № 12. S. 91.
6. Xolodova, M.A. Ob obnovlenny`x formax gosudarstvennoj podderzhki sel`skogo xozyajstva regiona / M.A. Xolodova, S.G. Safonova, M.S. Shejxova // Regional`ny`e problemy` preobrazovaniya e`konomiki. 2019. № 11 (109). S. 42-50.
7. Formirovanie innovacionnoj modeli razvitiya predpriyatij APK : teoreticheskie osnovy`, prioritety` i instrumenty` realizacii : monografiya / O. N. Bunchikov, S. G. Safonova, M. A. Xolodova, M. S. Shejxova ; Donskoj GAU ; FGBNU Federal`ny`j Rostovskij agrarny`j centr (FRANCz). – Persi-anovskij : Donskoj GAU, 2020. – 188s.
8. Rasporyazhenie Pravitel`stva RF ot 17.11.2008 goda № 1662-r (red. ot 08.08.2009 goda) «O Koncepcii dolgosrochnogo social`no-e`konomicheskogo razvitiya Rossijskoj Federacii na period do 2020 goda» [E`lektronny`j resurs] — Rezhim dostupa // URL: http://base.consultant.ru
9. Oficial`ny`j sajt Federal`noj sluzhby` gosudarstvennoj statistiki http://www.gks.ru
10. Oficial`ny`j sajt Administracii Rostovskoj oblasti www.donland.ru

Для цитирования: Шейхова М.С., Сафонова С.Г., Бреусова Е.А., Орлова Е.П. Инвестиционная политика: тенденции, особенности и перспективы реализации на современном этапе функционирования экономики России // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-14/

© Шейхова М.С., Сафонова С.Г., Бреусрва Е.А., Орлова Е.П., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 338.2

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_145

ОСОБЕННОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЕКТАМИ В НЕФТЕГАЗОВОЙ ОТРАСЛИ

PECULIARITIES OF PROJECT MANAGEMENT IN THE OIL AND GAS INDUSTRY

Иванов Роман Юрьевич, магистрант кафедры менеджмента в отраслях ТЭК, ФГБОУ ВО Тюменский индустриальный университет, E-mail: romann1601@mail.ru

Ленкова Ольга Викторовна, к.э.н., доцент кафедры менеджмента в отраслях ТЭК, ФГБОУ ВО Тюменский индустриальный университет, E-mail: lenkovaov@tyuiu.ru

Чунихин Сергей Александрович, кандидат геолого-минералогических наук, доцент, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Тюменский индустриальный университет», контактные данные: Россия, 625000, г. Тюмень, ул. Володарского, д.38, e-mail: chunihinsa@tyuiu.ru

Ivanov Roman Yurievich, MA student, Department of management in branches of fuel and energy complex, Tyumen Industrial University, E-mail: romann1601@mail.ru

Lenkova Olga Viktorovna, PhD (Economics), Associate Professor, Department of management in branches of fuel and energy complex, Tyumen Industrial University, E-mail: lenkovaov@tyuiu.ru

Chunikhin Sergey Alexandrovich, candidate of geological and mineralogical sciences, associate professor, Federal State Budget Educational Institution of Higher Education «Industrial University of Tyumen», Contact details: Russia, 625000, Tyumen, Volodarskogo St., 38, e-mail: chunihinsa@tyuiu.ru

Аннотация. Нефтегазовая промышленность вносит особый вклад в экономику страны, и, как один из важнейших ее секторов, представляет собой наиболее требовательный, сложный и интересный инженерный технологический процесс. Нефтегазовая отрасль является финансово привлекательной, однако, довольно рискованной для реализации, именно поэтому важно правильно определить эффективный способ управления проектами. На основе обзора литературы была подготовлена данная статья, целью которой является рассмотрение походов к управлению проектами в нефтегазовой отрасли, определения фаз выполнения проекта, их особенностей. 

Abstract. The oil and gas industry makes a special contribution to the country’s economy and, as one of its most important sectors, is the most demanding, complex and interesting engineering process. The oil and gas industry is financially attractive, however, quite risky to implement, which is why it is important to correctly determine the effective way of project management. Based on the literature review, this article was prepared, the purpose of which is to consider the approaches to project management in the oil and gas industry, definition of project execution phases and their features. 

Ключевые слова: нефть, газ, проект, управление проектами, нефтегазовая промышленность, экономика

Keywords: оil, gas, project, project management, oil and gas industry, economy

Актуальность внедрения на предприятиях систем управления проектами в настоящее время сложно переоценить. Особое значение проектный менеджмент приобретает и в нефтегазовых компаниях. Обусловлено это, прежде всего, тем, что проекты, реализуемые в отрасли носят долгосрочный, стратегический характер, требуют значительных финансовых вложений, а срок их окупаемости, как правила, весьма отдален. То есть в нефтегазовой отрасли реализуются преимущественно мегапроекты, то есть проекта, капитальные затраты на которые превышают 1 миллиард долларов США (при этом для небольших компаний проект размером в 100 миллионов долларов США также может считаться критическим и крупным) [7].

В свете происходящих геополитических событий риски реализации данных проектов значительно возрастают, что также актуализирует необходимость совершенствования организационно-методических основ проектного управления.

Если обратиться к существующим определениям, то дефиниция «управление проектом» означает  «применение знаний, навыков, инструментов и методов к проектной деятельности для выполнения требований проекта. Управление проектом осуществляется посредством применения и интеграции логически сгруппированных процессов управления проектом» [10]. При этом группировка процессов управления может происходить по-разному. Например, как правило, в рамках методологии управления нефтегазовым проектом выделяют следующие основные фазы: оценка; выбор и определение; планирование; запуск и начало эксплуатации; контроль.

С целью улучшения процесса принятия решений при реализации нефтегазовых мегапроектов требуется разработка и внедрение система управления проектами, к которой предъявляются особые требования. С одной стороны, вышеперечисленные особенности отраслевых проектов диктуют требования к устойчивости и жесткости системы. А с другой — данная система должна обладать определенной гибкостью, степень которой может варьироваться в зависимости от размера и сложности проекта, с целью стимулирования коммуникации, смягчения несоответствий и сокращения повторной работы, возникающей из-за возможных ошибок. Система управления нефтегазовыми проектами должна быть направлена на планирование и контроль за выполнением проекта, на обеспечение его своевременности и экономической эффективности.

Система управления проектами может состоять из следующих наборов руководящих принципов и требований [3]:

• Фокус на возможности создания добавленной стоимости;
• Интеграция нескольких функций;
• Содействие согласованию и коммуникации между лицами, принимающими решения, заинтересованными сторонами и командой управления проектом;
• Последовательное использование лучших практик, инструментов и процедур.

Гордон, в своей статье, посвященной управлению морскими мегапроектами пишет, что недостаточные усилия в начале проекта, особенно во время этапа планирования, приведут к неясной формулировке целей и отсутствию четкого определения проекта, что может привести к его провалу [6]. Следовательно, реализация системы управления необходима для обеспечения успеха конкретного проекта. Например, применение процесса управления проектом Stage Gate Project Management Process (SGPMP), может выступать в качестве решения по оптимизации времени разработки проекта. В настоящее время данная методология была апробирована в нефтегазовых компаниях по всему миру с целью улучшения процесса принятия решений в управлении проектами и портфелями проектов путем повышения качества результатов выполнения проекта и помощи в управлении уровнем неопределенности.

Методологии, схожие с SGPMP, используются большинством нефтегазовых компаний мирового класса для управления и контроля своих проектов. В целом, идеи и принципы, используемые ими, практически идентичны, а наблюдаемые различия между методологиями компаний незначительны.

SGPMP в нефтегазовой промышленности обычно предполагает выделение в ходе разработки и реализации проектов 4-5 последовательных этапов [4]. При внедрении SGPMP проекты должны пройти через определенные контрольные точки, чтобы перейти от одной стадии к другой. Контрольные точки можно также назвать (сопоставить с) техническим обзором, который действует как контроль качества, включающий входные данные, требования к качеству и выходные данные. В этом случае реализуется система «светофора» для принятия одного из решений: приступать к следующему этапу; вернуться назад; отменить или отложить весь проект.

С точки зрения организации для осуществления нефтегазового проекта в компании, как правило, создается группа управления проектом (ГУП), состоящая из руководителя проекта, главного инженера и инженеров различных направлений, которые управляют каждым этапом разработки. В зависимости от потребностей или критичности каждого этапа добавляются дополнительные участники ГУП, например, инженер по строительству, инженер по вводу в эксплуатацию.

При изучении разновидностей выполнения проектов по добыче и переработке нефти и газа, было определено, что процесс управления несколько отличается в разных организациях, но довольно схож по своей природе и делится на следующие этапы [2].

• Концептуальное проектирование;
• Подготовка проектной документации;
• Закупка оборудования с длительным сроком поставки;
• Подготовка рабочей документации;
• Строительство/изготовление;
• Пусконаладочные работы;
• Подключение и ввод в эксплуатацию перед передачей конечному пользователю.

Концептуальный — это начальный этап, на котором изучаются концепции развития территории для реализации проекта [2]. Этот этап относится располагается на критическом пути, поскольку определяет, будет ли передан проект на следующий этап разработки, отложен или возвращен на доработку. Концептуальное проектирование необходимо для определения того, как будет разрабатываться месторождение с точки зрения объема добычи, расположения основных производственных мощностей, а также для предварительной оценки затрат на разработку всего проекта.

После концептуального проектирования наступает этап подготовки проектной документации, который направлен на разработку более детальной концепции развития, формирование стратегии выполнения проекта и более точной оценки затрат [2]. На данном этапе необходимо подготовить подробную техническую спецификацию и технический паспорт, в которых указываются требования, предъявляемые к оборудованию. Спецификация обычно составляется на основе технических стандартов, используемых во всем мире, таких как стандарт Американского института нефти (API), стандарт Американского общества инженеров-механиков (ASME), а также технических стандартов компании. В технической спецификации должны быть четко прописаны требования к конкретному проекту.

Нефтегазовые проекты реализуются посредствам оборудования, которое может поставляться со всего мира, а некоторые его виды изготавливаются небольшим количеством производителей мелкосерийными партиями или даже единично. Именно поэтому, с целью предупреждения различных проблем, управление проектом должно включать в себя управления процессом закупок/поставок из различных точек мира, что увеличивает зависимость от сторонних поставщиков услуг/экспертов. Чем сложнее проект, тем большая роль отводится планированию логистики и управлению материалами для обеспечения успешной реализации.

Оборудование с длительным сроком эксплуатации, как правило, имеет длительные сроки доставки (год и более), поэтому закупка такого оборудования относится к критическим операциям в общем графике выполнения проекта. Для обеспечения успешной реализации некоторые критически важные виды оборудования, должны быть закуплены заранее. В условиях действия санкций невозможность поставок некоторого оборудования и технологий привели к невозможности реализации или досрочному закрытию отдельных нефтегазовых проектов.

Стратегия ранних закупок может стать решением проблемы рыночных ограничений, а также снизить риски срыва поставок благодаря заказам материалов и оборудования еще на этапе подготовки документации [11]. Этому также может способствовать тесная интеграция между клиентом и поставщиком, использование долгосрочного рамочного соглашения для поставки критически важного оборудования является характерной чертой успешных проектов.

После того, как проект утвержден, наступает фаза подготовки рабочей документации. На данном этапе полученные ранее результаты будут расширены для дальнейшего детального проектирования [2]. В рамках данного этапа закупается различное оборудование, определяются конкретные поставщики. Основным результатом этапа детального проектирования является доведение проекта до стадии «Утверждено для строительства». После этого начинается, непосредственно этап строительства.

В рамках подготовки к строительству инженер должен убедиться, что посадочные детали оборудования соответствуют утвержденному чертежу до начала установки оборудования. После того как основное оборудование установлено, начинаются такие работы как: выравнивание оборудования, центровка, подключение соединительных трубопроводов/кабелей и установка вспомогательного оборудования.

Во время проведения пусконаладочных работ осуществляется пять критических операций:

• Промывка смазочной системы;
• Подключение приборов;
• Подключение панели управления установкой;
• Проверка блока управления двигателем;
• Сухой запуск.

Если в ходе пусконаладочных работ удается добиться сухого запуска, это свидетельствует о том, что двигатель успешно установлен и может быть подключен к панели управления установкой [2].

Наконец, проект готовится к этапу ввода в эксплуатацию. Обычно приоритетными для ввода в эксплуатацию являются инженерные коммуникации, такие как электро- и водоснабжение, средства обеспечения безопасности, поскольку все они обеспечивают готовность объекта к проживанию персонала. После ввода в эксплуатацию инженерных коммуникаций проект должен перейти к вводу в эксплуатацию технологического оборудования [2].

В связи с постоянно растущим ростом отрасли, на этапе пусконаладочных работ было выделено несколько общих проблем [11]:

• Острая нехватка кадров для проектирования и управления нефтегазовыми объектами;
• Рост стоимости материалов;
• Нехватка мощностей для производства оборудования и материалов;
• Сокращение резерва квалифицированной строительной рабочей силы.

Многие из приведенных проблем требуют стратегических решений, без которых реализация проектных инициатив будет весьма затруднительна.

Таким образом, выстраивание системы управления проектами, адекватной складывающимся реалиям, актуально для предприятий нефтегазового сектора. Однако, формирование и реализация подобных систем должна быть адаптирована в соответствии с законодательством и особенностями каждой страны, где проекты по разведке и добыче нефти и газа могут иметь некоторые различия в плане органов утверждения и этапов проекта.

Список источников

1. A. Prates, F.E.A. Freigedo and P.O. Almeida, A Critical Assessment of the Main Challenges Related to Feasibility Studies, Risk Analysis and Monitoring of Current Offshore Projects in Brazil, Offshore Technology Conference, OTC 24421, Rio De Janeiro, Brazil, 29-31 Oct 2013.
2. A.R.S. Harris and A.R. Abd. Rahman, Turbomachinery in Oil and Gas Facilities Project: Execution and Main Challenges, IEM Bulletin: Engineers, The Institutions of Engineers Malaysia, April 2014 (4) 21-24.
3. Asrilhant, A Program for Excellence in the Management of Exploration and Production Projects, Proceedings of Offshore Technology Conference, OTC 17421, Houston Texas USA, 2-5 May 2005.
4. B.S. Eduardo and B.A. Sergio, Integrated Project Management Applied in World Class Gas Field Development Projects: From Theory to Practise, Proceedings of Society of Petroleum Engineers. SPE 139369, Lima Peru, 1-3 December 2010.
5. F. L. Ibsen, N.V.M. de Rossi, A.S. Ricardo, A.C. Edvaldo, and A.F.L. Cesar, Golfinho Project — Strategy and Execution, Proceedings of Offshore Technology Conference, OTC 19086, Houston Texas USA, 30 April – 3 May 2007.
6. H.S. Gordon, Managing Offshore Megaprojects: Success is an Option, Proceedings of Society of Petroleum Engineers, SPE 166310, Louisiana, USA, 30 Sept – 2 Oct 2013.
7. M. D. Patricia, The Economics, Execution and Management of Complex Offshore Projects, Proceedings of the Offshore Technology Conference, OTC 21878, Houston Texas, USA 2-5 May 2011.
8. Mishar, and N. Syahrilyan, Improving Major Project Development Through a Front End Loading Management System: Medco’s way for Oil and Gas Development Project, Proceedings of Society of Petroleum Engineers, SPE 162254, Abu Dhabi, UAE 11-14 November 2012.
9. PETRONAS, PETRONAS Project Management System (PPMS), Project Management Standard Version 4.0, November 2009.
10. Project Management Institute (PMI), Project Management Book of Knowledge (PMBOK) 5 th Edition. Fifth ed., Project Management Institute (PMI), United States, 2013.
11. T. Phalen and J. Scotti, Update on LNG Facility Construction, Proceedings of Offshore Technology Conference, OTC 19306, Houston Texas, 5-8 May 2008.

References

1. А. Пратес, Ф.Е.А. Фреигедо анд П.О. Алмеида, А Cритиcал Ассессмент оф тhе Маин Чалленгес Релатед то Феасибилитy Студиес, Риск Аналyсис анд Мониторинг оф Cуррент Оффшоре Пройеcтс ин Бразил, Оффшоре Течнологy Cонференце, ОТC 24421, Рио Де Йанеиро, Бразил, 29-31 Оcт 2013.
2. А.Р.С. Hаррис анд А.Р. Абд. Раhман, Турбомачинерy ин Оил анд Гас Фацилитиес Пройеcт: Ехеcутион анд Маин Чалленгес, ИЕМ Буллетин: Енгинеерс, Тhе Институтионс оф Енгинеерс Малаyсиа, Април 2014 (4) 21-24.
3. Асрилhант, А Програм фор Ехцелленце ин тhе Манагемент оф Ехплоратион анд Продуcтион Пройеcтс, Процеедингс оф Оффшоре Течнологy Cонференце, ОТC 17421, Hоустон Техас УСА, 2-5 Маy 2005.
4. Б.С. Едуардо анд Б.А. Сергио, Интегратед Пройеcт Манагемент Апплиед ин Wорлд Cласс Гас Фиелд Девелопмент Пройеcтс: Фром Тhеорy то Праcтисе, Процеедингс оф Социетy оф Петролеум Енгинеерс. СПЕ 139369, Лима Перу, 1-3 Децембер 2010.
5. Ф. Л. Ибсен, Н.В.М. де Росси, А.С. Риcардо, А.C. Едвалдо, анд А.Ф.Л. Цесар, Голфинhо Пройеcт — Стратегy анд Ехеcутион, Процеедингс оф Оффшоре Течнологy Cонференце, ОТC 19086, Hоустон Техас УСА, 30 Април – 3 Маy 2007.
6. H.С. Гордон, Манагинг Оффшоре Мегапройеcтс: Суcцесс ис ан Оптион, Процеедингс оф Социетy оф Петролеум Енгинеерс, СПЕ 166310, Лоуисиана, УСА, 30 Септ – 2 Оcт 2013.
7. М. Д. Патрициа, Тhе Еcономиcс, Ехеcутион анд Манагемент оф Cомплех Оффшоре Пройеcтс, Процеедингс оф тhе Оффшоре Течнологy Cонференце, ОТC 21878, Hоустон Техас, УСА 2-5 Маy 2011.
8. Мишар, анд Н. Сяhрилян, Импровинг Майор Пройеcт Девелопмент Тhроугh а Фронт Енд Лоадинг Манагемент Сyстем: Медcо’с wаy фор Оил анд Гас Девелопмент Пройеcт, Процеедингс оф Социетy оф Петролеум Енгинеерс, СПЕ 162254, Абу Дhаби, УАЕ 11-14 Новембер 2012.
9. ПЕТРОНАС, ПЕТРОНАС Пройеcт Манагемент Сyстем (ППМС), Пройеcт Манагемент Стандард Версион 4.0, Новембер 2009.
10. Пройеcт Манагемент Институте (ПМИ), Пройеcт Манагемент Боок оф Кноwледге (ПМБОК) 5 тh Едитион. Фифтh ед., Пройеcт Манагемент Институте (ПМИ), Унитед Статес, 2013.
11. Т. Пhален анд Й. Сcотти, Упдате он ЛНГ Фацилитy Cонструcтион, Процеедингс оф Оффшоре Течнологy Cонференце, ОТC 19306, Hоустон Техас, 5-8 Маy 2008.

Для цитирования: Иванов Р.Ю., Ленкова О.В., Чунихин С.А. Особенности управления проектами в нефтегазовой отрасли // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-13/

© Иванов Р.Ю., Ленкова О.В., Чунихин С.А.,2021. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 336.1

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_144

ТЕРМИН FINTECH: ОПРЕДЕЛЕНИЕ, СЕМАНТИКА И СУЩНОСТЬ

FINTECH TERM: DEFINITION, SEMANTICS AND ESSENCE

Назаров Д.М., д.э.н., доцент, заведующий кафедрой бизнес-информатики, Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург

Марамыгин М.С., д.э.н., профессор, профессор кафедры финансов, денежного обращения и кредита, Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург

Nazarov D.M., Doctor of Economics, Associate Professor, Head of the Department of Business Informatics, Ural State University of Economics, Yekaterinburg

Maramygin M.S., Doctor of Economics, Professor, Professor of the Department of Finance, Money Circulation and Credit, Ural State University of Economics, Yekaterinburg

Аннотация. С момента своего создания Fintech играет ключевую роль в инновациях в сфере финансовых, банковских и небанковских услуг. Термин Fintech в течении последних нескольких десятков лет применялся в различных контекстах, часто непоследовательно и неоднозначно. В настоящее время нет единого мнения о том, что означает термин Fintech. В этой статье исследуется семантика термина Fintech и предпринимается попытка дать определение в результате анализа более 100 научных статей, в которых упоминается этот термин. Цель данного исследования состоит в том, чтобы предложить определение нормативное и научное определение, которое является четким и лаконичным и может быть использовано в достаточно широкой сфере используя методы сематического анализа.

Abstract. Since its inception, Fintech has played a key role in innovation in financial, banking and non-banking services. The term Fintech has been applied in various contexts over the past few decades, often inconsistently and ambiguously. There is currently no consensus on what the term Fintech means. This article explores the semantics of the term Fintech and attempts to define it by analyzing over 100 scientific articles that mention the term. The purpose of this study is to propose a definition of a normative and scientific definition that is clear and concise and can be used in a fairly wide area using the methods of sematic analysis.

Ключевые слова: финансовые услуги, инновации, банковское дело, финансовые учреждения, технологии, исследования, терминология

Keywords: financial services, innovation, banking, financial institutions, technology, research, terminology

В своей статье об эволюции Fintech Arner et al. [2] представляют генезис термина «Fintech» как непрерывный процесс, в ходе которого финансы и технологии эволюционировали вместе. В аналогичном ключе рассматривается этот термин в работе Chishti и Барберис [7]. Авторы приводят целый ряд примеров того, как коллиниарность развития финансовой сферы и информационных технологий привели к инновациям в секторе финансовых услуг на уровне бизнеса, государства и банковской сферы. Заметим, что такие инновации были связаны прежде всего с интернет-банкингом, мобильными платежами, краудфандингом, одноранговой се-тью кредитования, онлайн-идентификацией и др.

По мнению большинства исследователей [1-12] Fintech не только стимулировал инновации в финансовом секторе, но привел к изменению формата финансовых услуг в промышленности, торговле и сельском хозяйстве, в системе управления бизнес-процессами на всех уровнях. Финтех оказал свое влияние на качество обслуживания клиентов, на процесс взаимодействия клиента с поставщиком услуг, изменил динамические параметры развития банковской сферы и привел к значительным изменениям во всей экосистеме финансовых услуг. Это позволило ученым констатировать факт: Fintech это фундаментальный сдвиг, глобальная революция в сфере финансовых технологий, значимый прорыв в финансовой сфере, способный изменить рынок финансовых и банковских услуг. Однако пока нет единого определения феномена Fintech, как собственно и понимания этого термина в различных контекстах. Все это подчеркивает острую потребность в формировании в науке общего понимания этого термина. Необходимо установить базовое общее понимание этого, чтобы оценить природу развития банковских и финансовых услуг и создать прочную основу для построения научных исследований, практик использования менеджерами финансовой сферы и других отраслей экономики.

В британском словаре Oxford English Dictionary под  Fintech пони-мают  «компьютерные программы и другие технологии, используемые для поддержка или предоставление банковских и финансовых услуг: финтех — один из самых быстрорастущих области для венчурных капиталистов» [25].

Другой очень популярный словарь нашего времени, Википедия, предполагает, что «финансовые технологии также известная как финтех, это экономическая отрасль, состоящая из компаний, использующих ин-формационные технологии чтобы сделать финансовые услуги более эффективными» [10]. 

Научное осмысление этого термина подразумевает использование формальной логики, которая позволяет, с одной стороны, трактовать тер-мины достаточно широко, чтобы охватить основные качества класса объектов, определяемых этим термином, а с другой стороны, обнаружить до-статочно узкое понимание, чтобы отличить объекты, входящие в один класс [8]. 

Получение такого содержательного определения требует от нас в це-лом понимать существующие типы определений и их алгоритмы их получения [26]. В своей работе «Эссе о человеческом понимании» Джон Локк выделил две категории дефиниций:

• первая категория включает настоящие или эссенциалистские определения, характеризующиеся приписыванием некоторой сущности неизменного набора качеств и свойств объекта или объектов;
•  вторая категория включает в себя так называемые сокращенные, именные или словесные определения [22].

Последний тип определения особенно полезен для науки, поскольку они обычно заменяют длинное выражение более коротким. Примечательно, что Иммануил Кант, например, утверждал, что номинальные определения «служат просто для различения вещей», тогда как настоящие определения дают представление «о возможность вещей» [21]

Следуя рассуждениям этим рассуждениям двух великих философов о природе определений, можно утверждать, что термин Fintech нуждается, по крайней мере, в двух надежных определениях:

• первое настоящее (научное) или эссенциалистское определение является предпосылкой серьезных теоретических и эмпирических исследований на основе системного научного подхода и позволяет сформулировать рабочие концепции в универсальных терминах;
• второе номинальное определение термина будет представлять собой языковую конвенцию, обуславливающую понимание или непонимание этого термина в определенной языковой среде. Номинальное определение должно быть общепризнанным исследовательским и профессиональным сообществом для сопоставимости различных результатов исследований и практической деятельности. [27].

Для анализа сущности термина Fintech применим историко-логический подход. В научной статье вице-президент банка Bank Manufacturers Hanover Trust, г-н Абрахам Леон Беттингер  дал следующее определение «FINTECH — это аббревиатура (сокращение) устойчивого сочетания «финансовые технологии», под которыми подразумевалось объединение опыта работы в банке, современных методов управления и компьютера» [4].

В своей исследовательской работе 2015 года об эволюции термина Fintech [2] утверждают, что этот термин восходит к началу 1990-х и относится к «финансовым сервисным технологиям». Действительно в статье, опубликованной СМИ American Banker, упоминается проект под названием «Финтех», который был инициирован Citigroup для облегчения усилий заинтересованных сторон проекта по технологическому сотрудничеству. В этом контексте Fintech использовался как проектный лейбл (название проекта). Проверить реальное время происхождение термина ни академические круги, ни практики проверить не могут, однако смысловое значение термина уже тогда очень напоминало сущностные характеристики его со-временной трактовки.

Большинство же определений этого термина было предложено именно в последние годы, поскольку популярность в науке и практике технологий и услуг FinTech выросло кратно.

Чтобы выявить семантический смысл термина FinTech необходимо применить методы семантического анализа, которые позволят определить значение слова и изменения его значения [6]. Семантический анализ связан с пониманием значения языкового смысла термина с целью получения определенного знания.

Термин Fintech используется уже более 40 лет поэтому необходимо в динамике изучить смысловые характеристики термина, опираясь на научный контент, прежде всего на английском языке и попытаться уловить значение этого слова в историческом аспекте.

По сути, наша задача будет сводиться к тому, что должно быть сформулировано два определения номинальное и настоящее. Для этого будет выбран максимально широкий контент, представляющий собой различные определения от максимально возможного количества авторов.

В качестве базы были выбраны крупнейшие мировые индексы, научные журналы открытого доступа, а также поисковая система Google. Поиск осуществлялся, по ключевым словам, в разных языковых формах: «fintech», «FinTech», «Финтех».

На первом этапе осуществлялся поиск термин Fintech в заголовках статей (запрос типа intitle:”fintech” -реклама ext:pdf аналогично для других словоформ) (см. рис. 1). Конечно, эти запросы можно объединить, используя логическое “OR”, однако это делать нецелесообразно в силу предотвращения смешивания смыслов.

На втором этапе поиск был расширен до полного текста публикации, включая рефераты, аннотации и ключевые слова. Для этого использовалось служебное слово intext (см. рис. 2).

На третьем этапе реализован полный поиск по всей сети интернет с помощью поисковой системы Google, чтобы получить количественную оценку того, как много к настоящему времени было опубликовано много контента, связанного с термином Fintech. Для этого использовался обычный запрос “fintech”. Этот поиск дал 108 000 000 результатов. Это означает, что тема очень популярна в науке и бизнесе.

Четвертый шаг заключался в ранжировании результатов поиска. Сравнивая результаты первых трех этапов можно заметить, что в науке эта тема не настолько популярна, как в финансовом бизнесе. Вероятность нахождения научного контента в сети интернет по теме Fintech низка и составляет менее 0, 001, учитывая все упоминания (второй этап), и менее 0,000001 учитывая статьи в формате pdf в заголовках которых встречается слово Fintech.

Пятый этап был связан с внимательным изучением отобранных статей с целью поиска любого потенциального определения термин Fintech. Для этого мы использовали сервис Google Scholar и Google Trend [15,16] (см. рис. 3).

Полученные результаты поиска были распределены во временных интервалах и выбраны самые цитируемые статьи. Не все выбранные статьи находятся в свободном доступе, поэтому дальнейший анализ проводился на тех статьях, которые находятся в свободном доступе (open access) и в рецензируемых журналах.

Полученные определения были обработаны с помощью методик семантического анализа, сущность которых заключалась в разделении определяемого термина – FinTech, и определяющими синтаксическими структурами, используемыми различными авторами [5,13].

Синтаксическая структура строилась исходя из определяемого объекта и совокупности атрибутов, которые авторы использовали для определения термина Fintech. Важным элементом в любом определении считалась цель и результаты применения термина.

На основе анализа контента поисковой системы Google, с помощью сервиса Google Scholar (Академия Google) нами были получены следующие результаты: с 1972 -1990 в научных статьях термин использовался 164 раза, с 1991-2000 годы: 428 раз, с 2001-2010 годы: 1120 раз, с 2011-2016 годы: 6290 раз, с 2017 года по 2021 год: 26100 раз. Такие результаты свидетельствуют о резко увеличивающемся росте интереса научного сообщества к проблеме FinTech и ее концептуализации в научных исследованиях. Анализ научных статей показал, что в основном все определения термина даются на английском языке. Всего таких определений нами было найдено примерно около 100.

Приведем несколько типичных определений термина FinTech:

• FinTech представляет собой цифровые инновации и инновационные бизнес-модели на базе технологий в финансовом секторе [9]
• FinTech – это множество стартапов, работающих в финансовом сек-торе экономики, который регулируется относительно небольшим числом крупных, себя компаний, хорошо зарекомендовавших себя на финансовом рынке [14]
• FinTech — это отрасль, состоящая из организаций, использующих но-вые финансовые технологии для поддержки или предоставления финансовых услуг [1].
• FinTech – это сфера деятельности, основанная на использовании программного обеспечения для предоставления финансовых услуг. Fintech-компании, как правило, представляют собой стартапы, основанные с це-лью реновации существующих финансовых систем [29].
• FinTech происходит от объединения двух взаимодополняющих областей: финансовых услуг и решений, основанных на использовании информационных технологий [24].
• FinTech – «экономическую отрасль, состоящую из компаний, которые используют технологии для повышения эффективности финансовых систем» [23]

Финансовые технологии, также известные как FinTech, представляют собой новый сектор в финансовой индустрии, который включает в себя весь спектр технологий, используемых в финансах для облегчения торгов, корпоративного бизнеса или взаимодействия и услуг, предоставляемых розничным потребителям [3].

Благодаря технологическому прогрессу в финансовой отрасли были разработаны новые модели сервисов, которые открывают дополнительные возможности для клиентов. Под общим названием FinTech понимаются инновационный бизнес, который стремятся бросить вызов существующим финансовым учреждениям, используя информационные технологии для предоставления ценности клиентам иным образом [7].

Русскоязычные трактовки термина определим аксиоматически следующим образом.

FinTech (financial technology) – это:

• отрасль экономики, включающая в себя организации, как правило в форме стартапов, которые используют информационные технологии для предоставления финансовых услуг в онлайн форме.
• новый сектор финансовой сферы, совершающий глобальные изменения в традиционных финансовых направлениях, таких как мобильные платежи, переводы денег, займы, привлечение средств и даже управление активами
• бизнес-направление, в основе которого лежит использование компьютерных и мобильных сервисов для предоставления финансовых услуг [12, 28,  31, 54].

Для определения семантического смысла воспользуемся следующим формализмом. Будем трактовать каждое определение, как кортеж:

Определение = <Объект, Атрибуты, Включает в себя, Цель, Результат>

Декомпозируем весь массив проанализированных определений на 4 типов, при этом основанием для декомпозиции будем считать первый эле-мент кортежа – Объект. Объектом дефиниции FinTech, согласно проведен-ному анализу, можно считать сектор, технологию, сервис, индустрию. Результаты сематического анализа представлены в таблице 1.

Семантический анализ выявил следующие общие черты в том, что касается смысловой нагрузки определений:

• 40% определений утверждают, что FinTech является сектором или отраслью или бизнесом;
• 20% дефиниций определяют этот феномен как технологию;
• 15% определений трактуют FinTech как сервис или модель;
• остальные 25% указывают на FinTech как индустрию или в широком смысле деятельность.

Если посмотреть на элемент Атрибуты, используемые вместе с термином FinTech, то почти все определения в разных контекстах используют «финансовый», «инновационный».

Целевой параметр FinTech научное сообщество и практики трактуют, как повышение эффективности, упрощение моделей финансовых услуг. Однако целевой параметр используется примерно в 50% определениях.

Результат, как сематический элемент используют лишь в 20%-25% определениях.

После проведенного анализа можно предложить номинальное или словесное определение:

FinTech — это инновационная финансовая индустрия, которая при-меняет технологии для улучшения финансовой деятельности.

Новейшие финансовые технологии (FinTech) являются одним из трендов развития цифровой экономики во всем мире и, конечно, в России. Именно на этот феномен обращается особое внимание в программе «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации 28 июля 2017 года [32]. Поэтому для формулировки более современного определения можно использовать атрибут «цифровая». Поэтому номинальная трактовка приобретет следующий вид:

FinTech — это инновационная финансовая индустрия, которая при-меняет цифровые технологии для улучшения финансовой деятельности.

Приведенное выше определение представляет собой синтез, основанный на совокупности определений Fintech в научной литературе и различных интернет источниках. В принципе в таком виде это определение может считаться и эссенциалистским. Следовательно, можно считать, что это определение не только практическое, но и может быть использовано научным сообществом, поскольку позволяет достаточно широко охватить существенные характеристики объекта исследования. Представляя собой синтез многих ранее предложенных определений, это определение обобщает многое, но он не может быть исчерпывающим или достаточно четким для всех авторов и при любых обстоятельствах.

Поэтому смело можно утверждать, что предложенное определение может служить лишь отправной точкой и одной из главных причин этого может считаться временной фактор, который определяет развитие любого контекста.

В этой связи хочется провести аналогию между пониманием термина «информационные технологии», которые полвека назад ассоциировались с магнитными носителями, компьютерной техникой и т.д., а сейчас смысл этого термина заключается в разработке и использовании разного рода сервисов, пользовательских интерфейсах, ботах, интернет вещей и др. Кроме этого, можно констатировать факт, Информационные технологии постепенно превращаются в цифровые.

И поэтому, в период, начиная с 2018 года этот термин расширился и теперь включает любые технологические инновации в финансовом секторе, включая инновации в финансовой грамотности и образовании, ритейл, банковское дело, инвестиции и даже криптовалюты, такие как биткоин. Именно поэтому FinTech ассоциируется с «инновационной финансовой индустрией».

Таким образом, предложенное определение может помочь справится с некоторой двусмысленностью термина FinTech, однако не является единственным в своем роде. Наличие такого объяснения термина FinTech значительно повышает эффективность коммуникаций и снижает вероятность недоразумений при интерпретациях в различных контекстах.

В заключении хотелось бы остановится на формулировке настоящего (научного) или эссенциалистского определения. На наш взгляд, для того, чтобы подчеркнуть концептуальность определения в нем необходимо добавить слова «модель, моделирование». Это объясняется просто. Действительно, FinTech порождает цифровые технологии, которые не только упрощают оказание финансовых услуг, но и меняют бизнес-модели финансовой деятельности, меняют бизнес в целом, ярким примером здесь могут служить мировые тренды «Uber», «Яндекс.Go» и др. Если мы уберем из них цифровые технологии», то бизнеса не станет. Поэтому научное определение будет иметь следующий вид:

FinTech — это инновационная финансовая индустрия, которая при-меняет цифровые технологии, совершенствует и изменяет полностью бизнес-модели финансовой деятельности.

В этой статье была предпринята попытка извлечь из имеющегося контента извлечь семантический смысл термина «FinTech». В итоге были предложены два определения этого термина: нормативное и научное. Признавая то, что процесс создания общего смысла наукоемких терминов сложная задача, тем не менее нам удалось найти значимые различия в определениях, выявленные в научной литературе и интернет источниках. Используя методы семантического анализа было изучен массив более, чем из 100 определений Fintech, которые использовались в научной литературе и выявлены основные общие черты, которые были формализованы в виде кортежа. Это исследование имеет значение как для ученых, так и для практиков и в целом, стейкхолдеров различных отраслей экономики.

Таким образом, проделанная работа способствует созданию согласованного мнения в новой области исследований и, таким образом, помогает заложить основу для серьезной научной работы в этой области, а также облегчает процесс изучения технологий FinTech, повышая их направленность.

 Список источников 

1. Agarwal, S.; Zhang, J. FinTech, lending and payment innovation: A review. Asia Pacific J. Fin. Stud. 2020, 49, 353–367.
2. Arner, D. W., Barberis, J. N., & Buckley, R. P. (2015). The Evolution of Fintech: A New Post-Crisis Paradigm? ,  (2015/047). Hong Kong.
3. Barberis, J. (2014). The rise of Fintech: Getting Hong Kong to lead the digital financial transition in APAC. Retrieved from Hong Kong:
4. Bettinger,   (1972).  FINTECH:  A  Series  of  40  Time  Shared  Models  Used  at Manufacturers Hanover Trust Company. Interfaces, 2(4), 62-63.
5. Brown, J. R. (1998). What is a Definition? Foundations of Science, 3(1), 111-132.
6. Brйal,   (1900).  Semantics: Studies in the science of meaning.  London:  William Heinemann.
7. Chishti, ,  &  Barberis,  J.  (2016).  The FinTech Book: The Financial Technology Handbook  for  Investors,  Entrepreneurs  and  Visionaries.  Chichester,  UK:  John Wiley & Sons Ltd 
8. Copi,   M.,  Cohen,  C.,  &  McMahon,  K.  (2013).  Introduction  to  Logic  (New International Edition ed.). London: Pearson Education Limited.
9. Drummer, D., Jerenz, A., Siebelt, P., & Thaten, M. (2016). FinTech: Challenges and Opportunities -How digitization is transforming the financial sector. McKinsey, Dusseldorf.
10. Financial Technology [Электронный ресурс] / Свободная Энциклопедия «Википедия». – Электрон. дан. – 2016. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Financial_technology, свободный. Дата обращения: 13.03.2021 г.
11. Fintech Definition [Электронный ресурс] / Газета «Fintech Weekly» – Электрон. дан. – Кельн, 2015. URL: https://www.fintechweekly.com/fintechdefinition, свободный. Дата обращения: 13.03.2021 г.
12. Global fintech investment market 2016-2020 [Электронный ресурс] // Официальный сайт: Technavio. Электрон. дан. URL: http://www.technavio.com/report/global-fintech-investment-market
13. Goddard,   (2011).  Semantic  analysis:  A  practical  introduction.  Oxford:  Oxford University Press.
14. Goldstein, I.; Jiang, W.; Karolyi, G.A. To FinTech and Beyond. Rev. Financ. Stud. 2019, 32, 1647–1661.
15. (2021).  Академия Google  AdWords  —  Keywords.  Accessed  17th  March  2021. https://www.google.com/scholar
16. (2021). Google Trends — fintech search term. Accessed 22nd Mach 2021. https://www.google.com/trends/
17. Grebe, M., Mцnter, N., Noakes, B., T’Serclaes, J.-W. D., Wade, B., & Walsh, I. (2016). Banking on Digital Simplicity. Global Retail Banking. Accessed 10th October 2016. https://www.bcgperspectives.com/Images/BCG-Banking-on-Digital-Simplicity-May-2016_tcm80-209207.pdf
18. Heap, T., & Pollari, I. (2015). FINTECH 100  — Leading Global  Fintech Innovators Report 2015.  Accessed 10th October 2016. Journal of Innovation Management 
19. Hughes, J. (2016). Is a Fintech Career in Y our Future? Accessed 21 October 2016. http://www.masterstudies.com/Schools_and_Universities/Contact-us.html
20. Jun, ,  &  Yeo,  E.  (2016).  Entry  of  FinTech  Firms  and  Competition  in  the  Retail Payments Market. Asia-Pacific Journal of Financial Studies, 45(2), 159-184.
21. Kant,   (1992).  Lectures  on  Logic,  ed.  and  trans.  J.  Michael  Young.  Cambridge: Cambridge University Press, 557, 561.
22. Locke, J. (1841). An essay concerning human understanding.
23. Mackenzie,   (2015).  The  Fintech  Revolution.  London Business School Review, 26(3), 50-53.
24. Micu, I., & Micu, A. (2016). Financial Technology (Fintech) And Its Implementation On The Romanian Non-Banking Capital Market. SEA-Practical Science(11), 379-384.
25. Oxford English    (2016).  fintech.  Accessed  19  July  2016. http://www.oxforddictionaries.com/definition/english/fintech
26. Robinson, R. (1963). Definition. Oxford: Oxford University Press.
27. Scherer, K. R. (2005). What are emotions? And how can they be measured? Social science information, 44(4), 695-729.
28. The Pulse of Fintech — Q3 2016 [Электронный ресурс] // Официальный сайт: KPMG International Cooperative. Электрон. дан. URL: https://home.kpmg.com/xx/en/home/insights/2016/ 03/the-pulse-of-fintech-q1-2016.html
29. Xie, P., & Zou, C. (2012). Research on Business Models of Internet Finance. Financial Research, 12, 11-22.
30. Карта Fintech Рынка [Электронный ресурс] // Официальный сайт: Rusbase. Электрон. дан. URL: http://rb.ru/ fintech/?_utl_t=vk
31. Обзор отрасли финансовых технологий // EY: Assurance|Tax|Transactions|Advisory. 2016. С. 1-158.
32. Постановление Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р «Об утверждении государственной программы “Цифровая экономика РФ”» // Правительство РФ. Банк данных: Нормативные документы Правительства Российской Федерации [Официальный сайт]. URL: https://government.consultant.ru/documents/371961 6 (дата обращения 20.03.2021)

References

1. Agarwal, S.; Zhang, J. FinTech, lending and payment innovation: A review. Asia Pacific J Fin. Stud. 2020, 49, 353–367.
2. Arner, D. W., Barberis, J. N., & Buckley, R. P. (2015). The Evolution of Fintech: A New Post-Crisis Paradigm? , (2015/047). hong kong.
3. Barberis, J. (2014). The rise of Fintech: Getting Hong Kong to lead the digital financial transition in APAC. Retrieved from Hong Kong:
4. Bettinger, A. (1972). FINTECH: A Series of 40 Time Shared Models Used at Manufacturers Hanover Trust Company. Interfaces, 2(4), 62-63.
5. Brown, J. R. (1998). What is a Definition? Foundations of Science, 3(1), 111-132.
6. Bréal, M. (1900). Semantics: Studies in the science of meaning. London: William Heinemann.
7. Chishti, S., & Barberis, J. (2016). The FinTech Book: The Financial Technology Handbook for Investors, Entrepreneurs and Visionaries. Chichester, UK: John Wiley & Sons Ltd
8. Copi, I. M., Cohen, C., & McMahon, K. (2013). Introduction to Logic (New International Edition ed.). London: Pearson Education Limited.
9. Drummer, D., Jerenz, A., Siebelt, P., & Thaten, M. (2016). FinTech: Challenges and Opportunities — How digitization is transforming the financial sector. McKinsey, Dusseldorf.
10. Financial Technology [Electronic resource] / Free Encyclopedia «Wikipedia». – Electron. Dan. – 2016. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Financial_technology, free. Date of access: 03/13/2021
11. Fintech Definition [Electronic resource] / Newspaper «Fintech Weekly» — Electron. Dan. – Cologne, 2015. URL: https://www.fintechweekly.com/fintechdefinition, free. Date of access: 03/13/2021
12. Global fintech investment market 2016-2020 [Electronic resource] // Official website: Technavio. Electron. Dan. URL: http://www.technavio.com/report/global-fintech-investment-market
13. Goddard, C. (2011). Semantic analysis: A practical introduction. Oxford: Oxford University Press.
14. 14 Goldstein, I.; Jiang, W.; Karolyi, G.A. To FinTech and beyond. Finance. Stud. 2019, 32, 1647-1661.
15. (2021). Google AdWords Academy — Keywords. Accessed 17th March 2021. https://www.google.com/scholar
16. (2021). Google Trends — fintech search term. Accessed 22nd May 2021. https://www.google.com/trends/
17. Grebe, M., Mcnter, N., Noakes, B., T’Serclaes, J.-W. D., Wade, B., & Walsh, I. (2016). Banking on Digital Simplicity. Global Retail Banking. Accessed 10th October 2016. https://www.bcgperspectives.com/Images/BCG-Banking-on-Digital-Simplicity-May-2016_tcm80-209207.pdf
18. Heap, T., & Pollari, I. (2015). FINTECH 100 — Leading Global Fintech Innovators Report 2015. Accessed 10th October 2016. Journal of Innovation Management
19. Hughes, J. (2016). Is a Fintech Career in Y our Future? Accessed 21 October 2016. http://www.masterstudies.com/Schools_and_Universities/Contact-us.html
20. Jun, J., & Yeo, E. (2016). Entry of FinTech Firms and Competition in the Retail Payments Market. Asia-Pacific Journal of Financial Studies, 45(2), 159-184.
21. Kant, I. (1992). Lectures on Logic, ed. and trans. J. Michael Young. Cambridge: Cambridge University Press, 557, 561.
22. Locke, J. (1841). An essay concerning human understanding.
23. Mackenzie, A. (2015). The Fintech Revolution. London Business School Review, 26(3), 50-53.
24. Micu, I., & Micu, A. (2016). Financial Technology (Fintech) And Its Implementation On The Romanian Non-Banking Capital Market. SEA-Practical Science(11), 379-384.
25. Oxford English Dictionary. (2016). fintech. Accessed 19 July 2016. http://www.oxforddictionaries.com/definition/english/fintech
26. Robinson, R. (1963). definition. Oxford: Oxford University Press.
27. Scherer, K. R. (2005). What are emotions? And how can they be measured? Social science information, 44(4), 695-729.
28. The Pulse of Fintech — Q3 2016 [Electronic resource] // Official website: KPMG International Cooperative. Electron. Dan. URL: https://home.kpmg.com/xx/en/home/insights/2016/03/the-pulse-of-fintech-q1-2016.html
29. Xie, P., & Zou, C. (2012). Research on Business Models of Internet Finance. Financial Research, 12, 11-22.
30. Fintech Market Map [Electronic resource] // Official site: Rusbase. Dan. URL: http://rb.ru/fintech/?_utl_t=vk
31. Overview of the financial technology industry // EY: Assurance|Tax|Transactions|Advisory. S. 1-158.
32. Decree of the Government of the Russian Federation of July 28, 2017 No. 1632-r “On approval of the state program “Digital Economy of the Russian Federation”” // Government of the Russian Federation. Databank: Normative documents of the Government of the Russian Federation [Official site]. URL: https://government.consultant.ru/documents/371961 6 (accessed 20.03.2021)

Для цитирования: Назаров Д.М., Марамыгин М.С. Термин Fintech: определение, семантика и сущность // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: 

© Назаров Д.М., Марамыгин М.С, 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 004:910.25:332.33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_143

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ ГЕОИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ НЕДРОПОЛЬЗОВАНИЯ

IMPROVING THE REGIONAL GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM FOR SUBSOIL USE

Елтошкина Наталья Валерьевна, к.г.н., доцент, ФГБОУ ВО «Иркутский государственный аграрный университет им. А.А.Ежевского», г. Иркутск

Eltoshkina Natalia Valerievna, candidate of geographical sciences, assistant professor, FSBEE HE Irkutsk State Agricultural University of A.A. Ezhevsky, Irkutsk 

Аннотация. В статье  рассматриваются вопросы совершенствования геоинформационной системы в области недропользования для решения проблем сбора, хранения, выборки, анализа и отображения данных при ведении кадастров минерально-сырьевых ресурсов территорий, решения задач территориального управления, ведении мониторинга минерально-сырьевых ресурсов, проведение геоэкологического прогноза, выявлении и картографировании зон экологического риска и многих других управленческих задач. В настоящее время роль геоинформационных систем в недропользование возрастает, но их использование препятствует несогласованность систем классификации информации, дублированием информационных потоков и функциональной нагрузки между организациями.

Abstract. The article deals with the issues of improving the geographic information system in the field of subsoil use to solve the problems of collecting, storing, sampling, analyzing and displaying data when maintaining inventories of mineral resources of territories, solving problems of territorial management, monitoring mineral resources, conducting a geoecological forecast, identification and mapping of environmental risk zones and many other management tasks. Currently, the role of geographic information systems in subsoil use is increasing, but their use is hindered by the inconsistency of information classification systems, duplication of information flows and functional load between organizations.

Ключевые слова: недропользование, геоинформационные системы, минерально-сырьевые ресурсы

Key words: subsoil use, geoinformation systems, mineral resources

С каждым годом возрастает роль информатизации в области недропользования, на основании огромных массивов информации и по результатам ее анализа принимаются управленческие решения в масштабе страны, отдельных регионов и муниципальных образований. Эффективность поиска решений многочисленных проблем управления недропользованием сегодня напрямую зависит от возможностей информационных систем – способов их организации, быстродействия, удобства работы пользователей и других характеристик. По этой причине создание и развитие информационной системы управления недропользованием в регионах Российской Федерации выдвигается на одно из первых мест среди других проблем, связанных с охраной природной среды и рациональным недропользованием.

При создании информационной системы управления недропользованием региона решаются проблемы сбора, хранения, выборки, анализа и отображения данных при ведении кадастров минерально-сырьевых ресурсов территорий, решении задач территориального управления, ведении мониторинга минерально-сырьевых ресурсов, проведение геоэкологического прогноза, выявлении и картографировании зон экологического риска и много других управленческих задач.

Информационное обеспечение в экологической сфере включает сбор, систематизацию, обработку, анализ, хранение и выдачу потребителю экологически значимой разноплановой и разномасштабной информации по всей Российской Федерации и его отдельных субъектов, как территориального, так и временного характера.

Цель информационной системы состоит в обеспечении пользователю достаточно эффективных возможностей при:

• оперативном сборе и передаче данных измерений на пунктах мониторинга в единый центр для обработки и анализа;
• ведении банков данных и интегрировании разобщенных баз данных;
• статистическом представлении первичной информации об объектах наблюдения для передачи на различные уровни административного и хозяйственного управления;
• поддержке и унификации используемых классификаторов фактографической и картографической информации;
• пространственном моделировании и построении математических моделей объектов на основе данных мониторинга;
• решении задач оценки состоянии изучаемых объектов методами математического моделирования для анализа возможного изменения экологической ситуации и выработки рекомендаций по управлению процессом недропользования.

Для Российской Федерации в целом и ее субъектов характерно отсутствием единой унифицированной системы, включающей в себя данные различных сторон функционирования эколого-экономических систем. Имеющиеся массивы информации разобщены по министерствам, ведомствам и территориям, не синхронизированы во времени, рассогласованы в методическом отношении. Имеющиеся информационные системы и математические модели отработки массива данных имеют серьезные противоречия с требованиями потребителей и управляющих органов.

Из-за отсутствия единой методики и научно обоснованном системы математических моделей имеющиеся алгоритмы и программы слабо востребованы в деле оптимизации недропользования. Необходимо осуществить комплекс мероприятий по совершенствованию информационного блока управления недропользованием, состоящего из трехуровневой модели:

• 1 уровень — автоматизированная система управления (анализ, планирование и регулирование недропользования, разработка конкретных научно-практических рекомендаций для принятия оперативных решений).
• 2 уровень — геоинформационная система (накопление, агрегирование и синхронизация данных, прогноз состояния природной среды, выработка целевой информации для структур, принимающих решения);
• 3 уровень — мониторинг окружающей среды;

В рамках указанной модели практические меры по совершенствованию блока должны включать:

• выбор и обоснование единой методологии сбора, инвентаризации и классификации информации;
• согласование и отбор методического аппарата, позволяющего осуществить унифицированный перенос информации на машинные носители, и упорядочение данных различного содержания и образца;
• регулирование информационных потоков ресурсного и природоохранного характера;
• создание базы данных по двум взаимосвязанным блокам: картографическому и тематическому:
• создание банка моделей взаимосвязи различных компонентов природной среды и отработка его использования в процессе принятия управленческих решений.

Каждый из указанных уровней технологии совершенствования системы управления недрорользованием имеем свои особые задачи, одинаковые для всех субъектов Российской Федерации.

Основная задача мониторинга — получение объективных и оперативных данных о состоянии компонентов природной среды о количестве выбросов (сбросов) вредных веществ, об аварийных и залповых выбросах (сбросах) загрязняющих веществ, о высоких и экстремально высоких уровнях загрязнений.

Посредством мониторинга выявляются:

• конкретные точки и источники загрязнений окружающей среды;
• наиболее существенные факторы, процессы, явления, вызывающие значительные изменения природной среды;
• необходимость выбора оптимальных способов, методов, приемов и средств выполнения контроля и слежения за состоянием среды;
• наиболее приемлемая периодичность и режим контроля.

После первичной обработки агрегированные данные мониторинга поступают в геоинформационную систему — ГИС. Главная задача — интеграция отраслевых потоков данных в единую систему географической информации о территории, комплексная оценка и прогноз состояния природной среды региона в соответствии и с определенными эталонами, нормативами, ГОСТами на качество этой среды.

Результаты функционирования ГИС:

• оперативная визуализация текущей ситуации в природной среде региона;
• выдача целенаправленной информации для принятия оптимальных решений по рационализации недропользования, локализации, обезвреживанию и предупреждению высоких уровней загрязнения природной среды;
• анализ и интерпретация данных с целью получения выводов об экологическом состоянии природных компонентов, последствиях антропогенного воздействия на них и прогнозирование их состояния;
• выдача рекомендаций о проведении научно-исследовательских работ для выявления влияния загрязнений природной среды на здоровье людей, путей миграции токсикантов по природным средам и пищевым путям;
• использование полученных данных для информирования государственных и общественных организаций и населения о состоянии окружающей среды.

Алгоритмы анализа, оценки и прогноза развития природных и антропогенных изменений природной среды должны реализоваться в виде моделей, для хранения которых в ГИС создается специальный банк моделей. Этот банк формируется специалистами-экспертами в каждой рассматриваемой предметной области.

Для отражения наблюдаемых и прогнозируемых явлений в пространстве необходимо осуществить тематическое картографирование с составлением эколого-географических карт инвентаризационного и прогнозного типов. На них должны найти отображение источники загрязнения атмосферного воздуха, выпуска сточных вод, вероятность рассеивания выбросов от стационарных и передвижных источников, нормирование выбросов по ингредиентам загрязнения, эколого-экономическое районирование территории.

Наибольшее развитие среди тематических карт получили геолого-экономические карты. В общем виде цифровые модели карт состоят из следующих слоев:

• минералогенический: размещение минералогенических зон и рудных районов для определения видов полезных ископаемых;
• минерало-ресурсный: размещение месторождений с указанием их геологопромышленных типов, масштабов, степени освоенности, способа обработки и экономических показателей;
• промышленный: размещение горнодобывающих и перерабатывающих предприятий, как действующих так и строящихся, их обеспеченность разведанными запасами, сведения о грузоперевозках минерального сырья, центрах и объемах его потребления, данные об экспорте и импорте;
• административно-экономическое районирование: вся информация привязывается к экономическим и административным выделам;
• инфраструктурный: пути сообщения, магистральные трубопроводы и др.

В меньшей степени представлены эколого-экономические карты, хотя они, как составные части ГИС являются важнейшим элементом эколого-экономической оценки минерально-сырьевого потенциала любого региона.

Количественная (цифровая) и качественная (картографическая) оценки состояния природной среды дает возможность определить комплекс необходимых мероприятий по оптимизации процесса недропользования, ликвидации негативных последствий хозяйственной деятельности па территории региона. Это позволяет создать эффективный механизм принятия управленческих решений на региональном уровне во взаимодействии с функционирующими народнохозяйственными объектами и отраслями. Кроме того, это обеспечит разработку реально осуществимых мероприятий по охране природы, восстановлению качества ее компонентов, рациональному использованию минеральных ресурсов и снижению загрязнений окружающей среды.

Указанные функции геоинформационной системы для целей управления недропользованием имеют большое народнохозяйственное значение, особенно в области обеспечения экологической безопасности и создания условий устойчивого развития территории региона.

Геоинформационные системы используется:

• для комплексного развития территории, размещения производительных сил, градообразующих объектов инфраструктуры и строительства, охраняемых природных территории, памятников истории и культуры;
• для охраны окружающей среды, обеспечения санитарной и экологической безопасности, установления экологически обоснованных режимов использовании территории;
• для осуществления целевых инвестиционных проектов и программ, направленных на неистощительное использование природно-ресурсного потенциала территории;
• формирования структуры и базы налогообложения в условиях проведения экономической и конституционной реформ, реализации принципов самоуправления территорий.

Дальнейшее совершенствование геоинформационной системы, создание информационно-экспертной системы обеспечения экологической безопасности и рационального недропользования для целей управления целесообразно проводить в три этапа.

На первом этапе разрабатывается проект организации системы, включающий следующие аспекты:

• определение конкретных целей и задач системы;
• анализ существующих банков данных о состоянии окружающей среды и природных ресурсах в ведомственных службах, выявление структуры и объема имеющейся и накапливающейся информации, оценка объема работ по переводу информации из бумажной формы в цифровую;
• выбор и обоснование критериев экологической безопасности и проработка на их базе структуры необходимых банков информации, оценка объема работ по модификации структур существующих банков информации;
• разработка и согласование структуры информационных связей, потоков обмена, регламентации доступа к информации и т.д.

На втором этапе должны быть созданы условия для функционирования системы:

• разработаны или модифицированы банки данных в органи­зациях, начаты процессы формирования интегрированного банка данных;
• применен или разработан единый картографический материал для использования его различными организациями в составе геоинформационных систем (для разработки кадастра природных ресурсов, проведения экологического мониторинга);
• произведено необходимое оснащение всех объектов системы средствами вычислительной техники и связи;
• организована связь между всеми объектами системы;
• проведены другие организационные и технические работы в соответствии с разработанным проектом системы.

На третьем этапе должно быть организовано дальнейшее раз­витие системы:

• развитие распределенной базы данных;
• созданы (разработаны или приобретены) библиотеки математических моделей и алгоритмов анализа данных по параметрическому обеспечению методов опенки и прогнозирования экологической обстановки;
• отработка использования результатов моделирования и ана­лиза экологической обстановки в процессе принятия управленческих решений;
• дальнейшее расширение и оснащение системы.

Формируемая система должна иметь открытую архитектуру, т.е. позволяющую подключать к ней новые объекты, производить обмен информацией с объектами других систем или отдельными организациями.

Наличие и использование достоверной информационной базы управления недропользованием должны способствовать повышению обоснованное и краткосрочных и долговременных прогнозов, объективности и комплексной оценки состояния окружающей природной среды, рациональному использованию природных ресурсов

Таким образом, в деле обеспечения экологической безопасности как главного условия устойчивого развития Бурятии важнейшем и актуальной задачей в современный период является формирование целостной геоинформационной системы.

Главными факторами, определяющими актуальность данного вопроса в нынешний период в развитии российской экономики являются:

• разрыв устоявшейся системы межотраслевых и внутриотраслевых связей объектов недропользования между собой, что в корне подрывает основы комплексирования и комбинирования производств и ликвидации отходов;
• неуклонное повышение стоимости природоохранных мероприятий и в ряде случаев полное прекращение деятельности по охране природы;
• общее удорожание использования большинства видов природных ресурсов, приводящее к ухудшению экономических показателей объектов хозяйственной деятельности;
• ухудшение экологической обстановки в проблемных ареалах региона и появление неучтенных экологических последствий;
• низкая эффективность существующей системы управлении недропользованием, обусловленная отсутствием единой унифицированной информационной базы.

Совершенствование управления недропользованием должно идти в тех же направлениях, что и для всего механизма управления природно-хозяйственными комплексами региона и страны.

В этом деле важнейшим организующим началом должна выступать региональная информационная система. Она необходима для осуществления конкретных практических действий и программных мероприятий по обеспечению экологической безопасности освоения минерально-сырьевых ресурсов в республике Бурятия. Сегодня важны не общие рассуждения об ухудшении экологической обстановки в целом по региону, а накопление количественных показателей по состоянию и использованию минерально-сырьевых ресурсов, загрязнений и нарушений компонентов природной среды вплоть до уровня отдельного предприятия, степени и характера хозяйственной деятельности по восстановлению качества среды и воспроизводству природных ресурсов.

На начальных этапах подготовки минераль­но-сырьевых ресурсов к промышленному освоению, а именно в процессе проведения геологоразведочных работ, на территории Республики нарушались нормативные вырубки леса, водные объек­ты загрязнялись отходами буровых, горнопроходческих работ, на­рушался и не восстанавливался продуктивный почвенный слой, оттеснялась фауна.

Установлены большие масштабы антропогенного воздействия на природную среду при проведении вскрышных и добычных работ на месторождениях полезных ископаемых, которые рассматривают­ся как наиболее экологически активный цикл горного природополь­зования. Формируется новый техногенный рельеф (отвалы вскрыш­ных пород, терриконы «пустой» породы, карьеры, хвостохранилища, провалы и т.д.), увеличиваются площади нарушенных земель, меняется уровень грунтовых вод. Взрывные и обогатительные ра­боты вызывают увеличение объемов пылегазового загрязнения ок­ружающей среды, в том числе и ядовитыми химическими веще­ствами, легко окисляющимися и растворяющимися поверхностны­ми водами. Рекультивационные работы, работы по планировке отвалов проводятся в крайне минимальных масштабах, а местами не проводятся вовсе.

Указанные обстоятельства выдвигают приоритетные задачи в области рационализации недропользования, которые должны включать:

• классификацию факторов отрицательною влияния горнодо­бывающих производств па природную среду и оценку пос­ледующих экологических и социальных последствии такою влияния:
• ревизию всех находящихся в эксплуатации месторождений полезных ископаемых на предмет состояния комплексности переработке и использования их сырьевых запасов.
• разработку рекомендаций по рационализации использования запасов месторождений комплексных руд, вторичного сырки и отходов основного производства, добычи и использования общераспространенных полезных ископаемых;
• осуществление кадастровой экономической оценки минерально-сырьевых ресурсов региона;
• определение приоритетных загрязнителей природной среды и разработку мер по снижению отрицательного влияния горнодобывающих производств на качественное состояние компонентов природного ландшафта;
• экологическую паспортизацию всех горнодобывающих объектов на территории региона;
• оценку состояния геоэкологической обстановки в районах активной горнопромышленной деятельности.

К решению ряда сложных экологических задач необходимо привлекать еще сохраняющиеся силы геологической службы. В ее задачу входят:

• комплексное геолого-экологическое изучение территории республики (аэрозольная съемка, изучение геохимии снежного покрова, агрогеохимическое и радиационно-экологическое картирование, радиационное обследование населенных пунктов, гражданских и промышленных строений, мест захоронения отходов и т.д.);
• разработка и создание мониторинга геологической среды;
• участие в проведении эколого-экономического районирования территории Бурятии.

Список источников

1. Варламов А.А., Гальченко С.А., Земельный кадастр. Т.6 Географические и земельные информационные системы / А.А. варламов, С.А. Гальченко. – М .: Колос С, 2008. – 400с.
2. Елтошкина Н.В., Юндунов Х.И. Оценка потенциала минерально-сырьевых ресурсов Республики Бурятия / Н.В. Елтошкина, Х.И. Юндунов. Московский экономический журнал, № 6, 2019. –с. 20.
3. Елтошкина Н.В., Юндунов Х.И. Техногенное воздействие горного производства на окружающую среду и проблемы утилизации отходов / Н.В. Елтошкина, Х.И. Юндунов. Естественные и технические науки, № 3 (117), 2018. –с. 51-59.
4. Захаров М.С. Картографический метода и геоинформационные системы в инженерной геологии/ М.С. Захаров, А.Г. Кобзев. – СПб.: Лань, 2017. — 128 с.
5. Золотов Е.В. Основы кадастра: территориальные информационные системы / Е.В. Золотова. – М.: Академический проект, 2012. – 416 с.
6. Лурье И.К. Геоинформационное картографирование / И.К. Лурье. — М.: КДУ, 2010 – 424 с.
7. Мезенцев К.Н. Автоматизированные информационные системы / К.Н. Мезенцев. – М.: Академия, 2016. – 280 с.
8. Чепелев О.И. Прикладное применение ГИС / О.И. Чепелев- Белгород: ИПК НИУ «БелГУ», 2011 – 120 с.
9. Eltoshkina N.V., Yundunov H.I. Mining production negative impacts on the environment in Baikal natural territory / N.V. Eltoshkina, H.I. Yundunov H.I. International scientific conference “Artitech-2019: Agribusiness, environment engineering and biotechnologies”, Krasnoyarsk, 2019 – p. 22028.

References

1. Varlamov A.A., Gal`chenko S.A., Zemel`ny`j kadastr. T.6 Geograficheskie i zemel`ny`e informacionny`e sistemy` / A.A. varlamov, S.A. Gal`chenko. – M .: Kolos S, 2008. – 400s.
2. Eltoshkina N.V., Yundunov X.I. Ocenka potenciala mineral`no-sy`r`evy`x resursov Respubliki Buryatiya / N.V. Eltoshkina, X.I. Yundunov. Moskovskij e`konomicheskij zhurnal, № 6, 2019. –s. 20.
3. Eltoshkina N.V., Yundunov X.I. Texnogennoe vozdejstvie gornogo proizvodstva na okruzhayushhuyu sredu i problemy` utilizacii otxodov / N.V. Eltoshkina, X.I. Yundunov. Estestvenny`e i texnicheskie nauki, № 3 (117), 2018. –s. 51-59.
4. Zaxarov M.S. Kartograficheskij metoda i geoinformacionny`e sistemy` v inzhenernoj geologii/ M.S. Zaxarov, A.G. Kobzev. – SPb.: Lan`, 2017. — 128 s.
5. Zolotov E.V. Osnovy` kadastra: territorial`ny`e informacionny`e sistemy` / E.V. Zolotova. – M.: Akademicheskij proekt, 2012. – 416 s.
6. Lur`e I.K. Geoinformacionnoe kartografirovanie / I.K. Lur`e. — M.: KDU, 2010 – 424 s.
7. Mezencev K.N. Avtomatizirovanny`e informacionny`e sistemy` / K.N. Mezencev. – M.: Akademiya, 2016. – 280 s.
8. Chepelev O.I. Prikladnoe primenenie GIS / O.I. Chepelev- Belgorod: IPK NIU «BelGU», 2011 – 120 s.
9. Eltoshkina N.V., Yundunov H.I. Mining production negative impacts on the environment in Baikal natural territory / N.V. Eltoshkina, H.I. Yundunov H.I. International scientific conference “Artitech-2019: Agribusiness, environment engineering and biotechnologies”, Krasnoyarsk, 2019 – p. 22028.

Для цитирования: Елтошкина Н.В. Совершенствование региональной геоинформационной системы недропользования // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/nauki-o-zemle/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-11/

© Елтошкина Н.В, 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 910.25:528.9:132.234.4

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_142

ГЕОИНФОРМАЦИОННОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ ЗЕМЕЛЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ

GEOINFORMATION MAPPING OF AGRICULTURAL LAND

Елтошкина Наталья Валерьевна, к.г.н., доцент, ФГБОУ ВО «Иркутский государственный аграрный университет им. А.А.Ежевского», г. Иркутск

Eltoshkina Natalia Valerievna, candidate of geographical sciences, assistant professor, FSBEE HE Irkutsk State Agricultural University of A.A. Ezhevsky, Irkutsk 

Аннотация. В данной статье рассматриваются методика комплексного геоинформационного картографирования сельскохозяйственных угодий на территорию Иркутской области. Геоинформационное картографирование способно решать актуальные вопросы и проблемы сельского хозяйства региона на современном этапе: выполнять классификацию видов сельскохозяйственных угодий, проводить прогноз урожайности сельскохозяйственных культур, осуществлять управление  и использованием продукции сельского хозяйства. Эффективное управление территорией региона основывается на достоверных и актуальных данных об объектах и процессах, такими инструментами могут выступать земельно-информационные системы на геоинформационной основе.

Abstract. This article discusses the method of integrated geoinformation mapping of agricultural land on the territory of the Irkutsk region. Geoinformation mapping is able to solve topical issues and problems of agriculture in the region at the present stage: to classify the types of agricultural land, to forecast crop yields, to manage and use agricultural products. Effective management of the territory of the region is based on reliable and up-to-date data on objects and processes, such tools can be land information systems based on geographic information.

Ключевые слова: геоинформационное картографирование, сельскохозяйственные карты, сельскохозяйственные земли, землеустройство.

Key words: geoinformation mapping, agricultural maps, agricultural land, land management

Картографирование земель сельскохозяйственного назначения в настоящее время одна из актуальных задач современной картографии и землеустроительной науки. Она базируется на теории и методических  положениях отечественной картографической науки изложенных в трудах Баранского Н.Н., Берлянта А.М., Донцова А.П., Левицкого И.Ю., Лебедева П.П., Ракитникова А.Н., Салищева К.А., Шоцкого В.П. и многих других и  современных подходах к представлению пространственных данных.

На территорию Российской Федерации были созданы сельскохозяйственные карты различного территориального охвата, назначения, содержания и разных масштабов. Однако они не позволяют получить единое, целостное представление о качественном состоянии земель сельскохозяйственного назначения. Изданные в разное время сельскохозяйственные карты в настоящее время не удовлетворяет возросшим требованиям науки и практики. Мало внимания уделяется таким важным проблемам, как картографирование современного состояния сельскохозяйственных угодий, их свойств, использование и мероприятий по улучшению агроэкологических свойств и качественных характеристик почв и их охране. Недостаточно карт для комплексных оценок сельскохозяйственных угодий крупного и среднего масштабов.

Огромный массив пространственной и статистической информации носящих разновременной и разномасштабный характер, требует использование возможностей геоинформационного картографирования (ГК). Геоинформационное картографирование сформировавшись как результат интеграции картографии и геоинформатики, а также дистанционных методов исследования, и может самым активным образом использоваться при комплексных оценках земель.

Говоря о геоинформационном картографировании, мы прежде всего имеем в виду цифровую карту – как модель земной поверхности, сформированный с учетом законов картографической генерализации в принятых для карт проекции и системе координат. ГОСТ 28441 определяет цифровую карту как цифровую картографическую модель, содержание которой соответствует содержанию карты определенного вида и масштаба.

Геоинформационное картографирование как отрасль картографии, занимающаяся автоматизированным составлением и использованием карт на основе геоинформационных технологий и баз географических данных и знаний основывается на трудах Берлянта А.М.,  Королева Ю.К., Кошкарева А.В., Лурье И.И., Тикунова В.С., Цветкова В.Я. и многих других. 

Специфика использования пространственно-определенной информации — большие объемы картографической и аэрокосмической информации и необходимость их обработки и хранения в пространственной привязке, применение методов геопространственного моделирования привела к необходимости разработки специализированных геоинформацион­ных технологий ее анализа и хранения. Так, методы синтетического и системного картографирования, являющиеся истоками ГК, потребовали развития математико-картографических методов моделирования, автоматизированных технологий их реализации и создания картографических баз данных, а использование аэрокосмических снимков для тематического картографирования также стало немыслимо без автоматизации их дешифрирования. Это, в свою очередь, привело к необходимости создания автоматизированных картографических систем и систем автоматизированной обработки изображений, которые впоследствии стали главными компонентами географических информационных систем (ГИС). Таким образом, можно говорить о программно-технологической интеграции рассматриваемых научных областей на базе компьютерных систем и ГИС-технологий об­работки информации. Геоинформационное картографирование не сводится только к использованию ГИС-технологий. Это, прежде всего картографирование объектов и явлений, основанное на методах анализа и синтеза их содержательной сущности. В случае, когда речь идет о картах сельскохозяйственных угодий, то имеется в виду вся методическая база землеустроительных исследований.

Традиционные карты обладают ограниченными аналитическими сред­ствами по сравнению с ГИС. В отличие от данных для ГИС, форма хранения картографических данных не обеспечивает, например, возможности анализа взаимосвязей между различными явлениями, если они не отображены на карте. Примером может служить использование возможностей оверлейных операций с цифровыми картами при пространственном анализе  и оценке территории.

Оценка качественного состояния земель важна тем, что ее данные позволяют перейти от технико-экономических принципов организации территории, приводящих к интенсивному использованию земель и истощению почв, к адаптивному, природоохранному землеустройству, ориентированному на сбалансированные эколого-экономические подходы, экологическую безопасность и экономическую целесообразность территориальной организации сельскохозяйственного производства.

Повышение эффективности использования сельскохозяйственных угодий одна из основных экономических проблем развития сельскохозяйственного производства любого региона. Тесная связь сельского хозяйства с природными условиями предопределяет необходимость комплексного изучения и анализа всех природных факторов, оказывающих влияние на качественное состояние сельскохозяйственных угодий и их комплексное (геоинформационное) картографирование.

Практическую значимость использования геоинформационного метода исследования при комплексной оценке земель трудно переоценить. Суть геоинформационного метода состоит во включении в процесс исследования действительности промежуточного звена – цифровой карты как модели изучаемых явлений. При этом геоинформационная карта выступает в двоякой роли: в качестве средства исследования и как его предмет в виде модели, заменяющей собой реальные явления, непосредственное изучение которых невозможно или затруднительно.

Картографическое отображение имеет важное место в решении задач, связанных с оценкой. Карта как средство изучения позволяет представить результаты исследования в наглядном, обозримом виде, с необходимой точностью и детальностью отображая реально существующую действительность и возможные  модели развития. Без цифровых сельскохозяйственных карт трудно представить особенности размещения почв и сельскохозяйственных угодий по территории, их свойства и качественные различия, закономерности их использования. По геоинформационным картам гораздо эффективнее разрабатываются проекты и мероприятия, направленные на интенсификацию использования угодий, повышения их плодородия и охрану.

При геоинформационном картографировании возникает комплекс взаимоувязанных вопросов, определяющих характер, содержание и возможности использования цифровой картографической основы для картографирования сельскохозяйственных земель. К таким вопросам относятся:

• выбор масштаба исходных картографических материалов;
• определение содержания создаваемой геоинформационной карты;
• обеспечение требуемых нормативов точности;
• обеспечение возможностей оперативного приведения геоинформационной карты в соответствие с текущим состоянием местности (актуализация);
• обеспечение совместимости пространственно-координированных данных различного тематического (отраслевого) характера, полученных различными средствами и представленных в различных формах;
• разработка структуры геоинформационной системы, обеспечивающей эффективное многоцелевое использование геоинформационной карты.

В землеустройстве используют карты различного тематического содержания, такие как почвенные карты, кадастровые карты и топографические карты разного масштаба. Они  в основном отображают: рельеф, дорожную сеть и гидрографию как условие и основу развития территории, контуры объектов недвижимости, границы земельных участков.  Многие исследователи придерживаются мнения, что вряд ли когда-нибудь удастся создать единую общегосударственную карту для целей землеустройства, так как соединить всю информацию на единой комплексной карте не представляется возможным.

Для удовлетворения возникающих запросов  пользователей необходим учет многих принципов картосоставления. Это нацелило исследователей на создание серии тематических карт, которые будут отражать фактическое состояние территории, а также оценочные карты. Задача земельно-ресурсного картографирования состоит в обеспечении органов управления картографическими материалами, отражающими современное состояние земельных ресурсов и их регулярное обновление. В этой связи главной задачей является создание инфраструктуры пространственных данных, которая является  информационно-телекоммуникационной системой, обеспечивающая доступ граждан, хозяйствующих субъектов, органов государственной и муниципальной власти к распределенным ресурсам пространственных данных, а также распространение и обмен данными в общедоступной глобальной информационной сети в целях повышения эффективности их производства и использования. Примером такого информационного ресурса служит Единая федеральная информационная система о землях сельскохозяйственного назначения (ЕФИС ЗСН). Которая создается для обеспечения проведения государственного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения, информационной поддержки принятия управленческих решений на основе его результатов. Разработанная Министерством сельского хозяйства Российской Федерации Единая федеральная информационная система о землях сельскохозяйственного назначения и землях, используемых или предоставленных для ведения сельского хозяйства в составе земель иных категорий введена в эксплуатацию приказом Минсельхоза России от 2 апреля 2018 г. № 130. Основными задачами ЕФИС ЗСН являются получение, хранение, обработка сведений об использовании и состоянии земель сельскохозяйственного назначения Российской Федерации, учёт этих земель, систематическое наблюдение за их состоянием и использованием. Кроме того, система выполняет такие важные функции, как интеграция и комплексный анализ сведений из различных источников о качественных характеристиках земель сельскохозяйственного назначения и их фактическом использовании, а также визуализация результатов государственного мониторинга и обеспечение информацией авторизованных пользователей. Существенная роль при создании ЕФИС ЗСН отведена использованию технологий спутникового мониторинга. Так, одной из составных частей ЕФИС ЗСН стал специализированный блок работы с данными ДЗЗ, получивший название «Аналитик ДЗЗ ЕФИС ЗСН».  В данной системе есть попытки автоматизации процессов сбора, обработки и анализа информации, проходящей верификацию и валидацию, что позволяет наполнять ЕФИС ЗСН максимально точными данными. Это должна осуществляться визуализацией результатов государственного мониторинга земель сельскохозяйственного назначения в виде различных тематических слоев, а также интеграция с федеральными, региональными и отраслевыми информационными системами в целях консолидации сведений из различных источников о землях сельскохозяйственного назначения. В ЕФИС ЗСН представлены данные по показателям почвенного плодородия, мелиорируемым землям, индексам развития растительности, пострадавшим от пожаров полям.

Проведя анализ содержательной части ЕФИС ЗСН можно констатировать, то что в настоящее время по Иркутской области недостаточно тематических карт по землям сельскохозяйственного назначения. ЕФИС ЗСН нужно наполнять пространственными данными, и в этой связи создаваемая нами серия цифровых карт позволит хоть как то восполнить данный пробел.

На территорию Иркутского района Иркутской области нами составляется серия геоинформационных карт, которая будет пополняться по мере накопления информативной базы. Процесс создания геоинформационных карт состоит из следующих этапов: подготовительный, определение математической основы создаваемых цифровых карт, наполнение базы данных атрибутивной информацией, компоновка карты.

Подготовительный этап включает в себя следующие виды работ:

• сбор исходной картографической информации на территорию обследования и анализ собранных материалов;
• проектирование структуры базы данных;
• создание классификаторов тематической информации;
• в случае необходимости сканирование картографических материалов и преобразование растрового изображения в векторные форматы.

Определение математической основы и компоновка карты зависят от целей для которых создаются геоинформационные карты.

В качестве исходных материалов нами использовались различные данные: традиционные (бумажные) сельскохозяйственные карты, почвенные карты,  ортофотопланы, цифровые изображения (космоснимки),  публичная кадастровая карта, карты землепользований и т.д. Примеры изображены на рисунках 1 и 3.

В настоящее время существует достаточно большое количество космических программ, съемочная аппаратура которых отвечает требованиям геоинформационного картографирования. На условиях оперативного приема могут быть использованы данные спутников Ресурс П-3,GeoEye-1, GeoEye-2, SPOT 6, SPOT 7, FORMOSAT-2, Landsat-5/7. Resourcesat-2. Получение аэрокосмоснимков возможно через отечественные и зарубежные интернет-источники, одним из таких источников является Glovis, через сервис Glovis доступны данные со спутников серии Landsat с камерами MSS, TM и ETM+.

После подготовительного этапа путем векторизации растровых сельскохозяйственных карт и ортофотопланов на территорию исследования были созданы цифровые карты (рис. 4-5).

По картографическим материалам, данным дистанционного зондирования земли и полевым работам на отдельные территории Иркутского района нами создана цифровая модель рельефа (рис. 6-7).

Цифровая модель местности (ЦМР) — это цифровая картографическая модель, содержащая данные об объектах местности и ее характеристиках. Цифровую модель можно рассматривать как некий пространственный каркас, который служит основой для решения ряда задач, включая и построение геоинформационных карт. Цифровая модель местности может в большей степени соответствовать реальной поверхности по сравнению с традиционной картой. Цифровая модель рельефа – как детище математико-картографического моделирования – давно вошла в практику и используется в различных прикладных исследованиях.

Полевое обследование территорий с целью уточнения данных об использовании и функциональном назначении земель сельскохозяйственного назначения отображенных на цифровой карте проводилось для формирования семантической информации.

Полевые работы проходили на полигоне УНПУ «Оёкский».  Ключевой участок выбран для определения  проблемных участков. Положение опознаков и их центра определялись с помощью ГГНС оборудования изображенного на рисунке 8.

Аэрофотосъемка (АФС) территории полигона выполнялась при помощи квадрокоптер DJI Phantom 4 Pro v2.0, оснащенного цифровой фотокамерой EXMOR R CMOS-матрицей в 1 дюйм и обладает параметрами разрешения в 20 Мп. В конструкции объектива было использовано восемь линз. Основные технические характеристики представлены на рисунке 9.

Кроме того, были получены файлы данных с датчиков автопилота в моменты фотографирования, включающие идентификатор снимка, навигационные координаты, барометрическую высоту, крен, тангаж и курс.

Координаты центров фотографирования (ЦФ) снимков определялись с помощью бортового двухчастотного приемника ГГНС/ГЛОНАСС в режиме кинематики.

Основанными источниками для построения являлись снимки, полученные в результате полевых работ.  Результаты обработки представлены на рисунках 10-15.

Для оптимизации результатов расчёта положений камер и их параметров внутреннего ориентирования следует применить маркеры, что позволяет улучшить результаты реконструкции. Для повышения точности геопривязки моделей, необходимо равномерно распределить в пределах области интереса минимум 5 наземных опорных точек.

Следует сказать, что, геоинформационное картографирование позволит создать информационную основу для комплексной оценки земель сельскохозяйственного назначения Иркутском районе Иркутской области и обеспечить  возможность постоянной актуализации созданной базы данных, для принятия управленческих решений.

Итогом геоинформационного картографирования являются тематические карты и базы данных с привязкой их к пространственным объектам, которые могут служить основой геоинформационной системы управления различных ведомств и служб задачами которых является управление и контроль за земельными ресурсами.

Список источников

1. Берлянт А.М. Геоиконика / А.М. Берлянт. — М.: Наука, 1996 – 208 с.
2. Берлянт А.М. Геоинформационное картографирование / А.М. Берлянт. — М.: Наука, 1997 — 64с.
3. Капралов Е.Г., Кошкарев А.В., Тикунов В.С. Геоинформатика / Е.Г. Капралов, А.В. Кошкарев, В.С. Тикунов. – М.: “Academia”, 2010 – 400 c.
4. Королев Ю.К. Общая геоинформатика. Часть I. Теоретическая геоинформатика / Ю.К. Королев. — М.: СП ООО Дата+, 1998 — 118 с.
5. Кузнецова Д.В., Юндунов Х.И. Мониторинг земель сельскохозяйственного с применением данных дистанционного зондирования земли //. Научные исследования студентов в решении актуальных проблем АПК. — Иркутск, 2020. – с. 269-276.
6. Кузнецова Д.В., Юндунов Х.И. Мониторинг земель сельскохозяйственного назначения учебно-опытного хозяйства «Оекское» на основе материалов данных дистанционного // Научные исследования студентов в решении актуальных проблем АПК.- Иркутск, 2021. – с. 47-53.
7. Лурье И.К. Геоинформационное картографирование / И.К. Лурье. — М.: КДУ, 2010 – 424 с.
8. Мещенкова О. И., Юндунов Х.И. Картографирование эрозионных процессов на сельскохозяйственных землях Читинской области // Материалы научной студенческой конференции. — Иркутск: ИрГАУ, 2003. – с. 32.
9. Салищев К. А. Картоведение / К.А. Салищев. — М.: Наука, 1976 – 438 с.
10. Цветков В.Я. Основы геоинформатики / В.Я. Цветков. – М.: Лань 2020 – 378 с.
11. Шоцкий В.П. Картографические методы исследования географических проблем сельского хозяйства / В.П. Шоцкий. – М.: Наука. – 1970 -139 с.
12. Юндунов Х.И. Геоинформационное картографирование при агроэкологической оценке сельскохозяйственных угодий Иркутской области // Актуальные вопросы развития регионального АПК. — Иркутск, 2007. – с. 91-91.
13. Юндунов Х.И., Елтошкина Н.В., Пономаренко Е.А. Картографическое и геоинформационное обеспечение оптимизации землепользования // Материалы региональной научно-практической конференции.- Иркутск: ИрГАУ, 2003. – с. 58-59.

References

1. Berlyant A.M. Geoikonika / A.M. Berlyant. — M.: Nauka, 1996 – 208 s.
2. Berlyant A.M. Geoinformacionnoe kartografirovanie / A.M. Berlyant. — M.: Nauka, 1997 — 64s.
3. Kapralov E.G., Koshkarev A.V., Tikunov V.S. Geoinformatika / E.G. Kapralov, A.V. Koshkarev, V.S. Tikunov. – M.: “Academia”, 2010 – 400 c.
4. Korolev Yu.K. Obshhaya geoinformatika. Chast` I. Teoreticheskaya geoinformatika / Yu.K. Korolev. — M.: SP OOO Data+, 1998 — 118 s.
5. Kuzneczova D.V., Yundunov X.I. Monitoring zemel` sel`skoxozyajstvennogo s primeneniem danny`x distancionnogo zondirovaniya zemli //. Nauchny`e issledovaniya studentov v reshenii aktual`ny`x problem APK. — Irkutsk, 2020. – s. 269-276.
6. Kuzneczova D.V., Yundunov X.I. Monitoring zemel` sel`skoxozyajstvennogo naznacheniya uchebno-opy`tnogo xozyajstva «Oekskoe» na osnove materialov danny`x distancionnogo // Nauchny`e issledovaniya studentov v reshenii aktual`ny`x problem APK.- Irkutsk, 2021. – s. 47-53.
7. Lur`e I.K. Geoinformacionnoe kartografirovanie / I.K. Lur`e. — M.: KDU, 2010 – 424 s.
8. Meshhenkova O. I., Yundunov X.I. Kartografirovanie e`rozionny`x processov na sel`skoxozyajstvenny`x zemlyax Chitinskoj oblasti // Materialy` nauchnoj studencheskoj konferencii. — Irkutsk: IrGAU, 2003. – s. 32.
9. Salishhev K. A. Kartovedenie / K.A. Salishhev. — M.: Nauka, 1976 – 438 s.
10. Czvetkov V.Ya. Osnovy` geoinformatiki / V.Ya. Czvetkov. – M.: Lan` 2020 – 378 s.
11. Shoczkij V.P. Kartograficheskie metody` issledovaniya geograficheskix problem sel`skogo xozyajstva / V.P. Shoczkij. – M.: Nauka. – 1970 -139 s.
12. Yundunov X.I. Geoinformacionnoe kartografirovanie pri agroe`kologicheskoj ocenke sel`skoxozyajstvenny`x ugodij Irkutskoj oblasti // Aktual`ny`e voprosy` razvitiya regional`nogo APK. — Irkutsk, 2007. – s. 91-91.
13. Yundunov X.I., Eltoshkina N.V., Ponomarenko E.A. Kartograficheskoe i geoinformacionnoe obespechenie optimizacii zemlepol`zovaniya // Materialy` regional`noj nauchno-prakticheskoj konferencii.- Irkutsk: IrGAU, 2003. – s. 58-59.

Для цитирования: Елтошкина Н.В. Геоинформационное картографирование земель сельскохозяйственного назначения // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/nauki-o-zemle/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-10/

© Елтошкина Н.В, 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 334

ББК 65

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_141 

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ КАК КОНКУРЕНТНОЕ ПРЕИМУЩЕСТВО ПРЕДПРИЯТИЯ 

MACHINE LEARNING AS A COMPETITIVE ADVANTAGE OF THE COMPANY 

Романов Игорь Андреевич, аспирант, Санкт-Петербургский государственный экономический университет; IgorRomanov96@yandex.ru

Romanov Igor Andreevich, Postgraduate student, St. Petersburg State University of Economics; IgorRomanov96@yandex.ru

Аннотация. В данной статье рассматривается понятие и значимость машинного обучения на современном этапе. Изучаются основные преимущества наличия машинного обучения на предприятии в условиях конкуренции.

Abstract. This article examines the concept and significance of machine learning at the present stage. The main advantages of having machine learning in an enterprise in a competitive environment are explored.

Ключевые слова: машинное обучение, предприятие, производство, конкуренция, преимущества, оптимизация

Key words: machine learning, enterprise, production, competition, advantages, optimization 

Цель

Целью данного исследования являлось определение места машинного обучения как одно из драйверов конкурентного преимущества предприятия.

Исследование

Как известно, конкурентные преимущества какого-либо предприятия так или иначе реализуются в товарах, которые на нем выпускаются и реализуются на рынке. Таким образом, реализация продукции, которое имеет какое-либо конкурентное преимущество или ее изготовление при помощи какого-либо конкурентного преимущества, а также структура всей работы предприятия за счет определенного конкурентного преимущества, позволяет предприятию получать дополнительный эффект. Полученный с продажи доход, который включает в себя этот дополнительный эффект, заново поступает в систему, где было применено конкурентное преимущество [15].

К факторам, которые определяют уровень производства, относят, в том числе и машинное обучение, которое представляет собой одно из ключевых ответвлений искусственного интеллекта как такового. Важнейшим алгоритмом работы машинного обучения всегда является обучение на основе полученных изначальных данных.

В наше время машинное обучение представляется одним из самых продвинутых инструментов для бизнесменов и владельцев предприятий, для создателей онлайн-площадок и магазинов, для юристов и ученых. А системы машинного обучения, по своей сути, могут в короткие сроки использовать знания, которые накапливаются при обучении из огромных массивов информации, что делает их незаменимыми в распознавании образов, речи, различных объектов и так далее [14].

Так, например, ученый может сортировать терабайты онлайн-статей с помощью машинного обучения, чтобы создать индивидуальный список предлагаемых источников для своих исследований. Кроме того, значительно сокращается время, необходимое юристам для поиска соответствующих прецедентов [6]. Человек же, делая все это самостоятельно, без помощи машины, тратит в десятки, а то и в сотни раз больше времени.

Безусловно, в наши дни технический прогресс развивается с гораздо большей скоростью, чем это было раньше. Сейчас очень сложно представить, к примеру, обработку огромных посевных площадей при помощи лошадей и плуга или покос травы вручную. Ведь, когда существует технология, которая сокращает время, трудозатраты и денежные расходы, то почему бы ее не использовать? Именно поэтому ее и используют и именно поэтому уже в самом ближайшем будущем можно представить повсеместное внедрение машинного обучения, которое будет казаться такой же нормой, как сейчас кажется использование сельскохозяйственной техники вместо животных или вместо утомительного и долгого людского труда.

Ускорение ритма жизни требует более оперативной реакции и гибкости от предприятий, а скорость реагирования машины, алгоритм которой можно в любой момент корректировать, в значительной степени превышает скорость работы любого человека. Еще одним плюсом в копилку преимуществ использования машинного обучения является банальная монетизация. Если человеку уже собрал некоторые данные, почему бы не проанализировать их при помощи машины и не начать более разумно и успешно их применять [11].

Многие разработанные в последние годы технологии, сделанные на основе машинного обучения, позволяют в определенной степени получить все данные по работникам предприятия за минимальные сроки. Таким образом, подобная автоматизация освобождает людей от рутинной работы и предоставляет им все необходимые для последующего анализа структурированные данные в готовом виде.

Известно, что в машинном обучении применяется не только программирование, но и математическая статистика/анализ, алгоритмы работы с полученными данными, оптимизация, теория вероятности. Все свежая информация моментально попадает в базу данных, обрабатывается там, анализируется и классифицируется, а в дальнейшей, на основе данной обработки, реализуется алгоритм машинного обучения, которое в наше время делится на два вида:

• с начальными данными, когда перед началом машинного обучения уже существует определенная база данных. К примеру, данные об основных партнерах предприятия (масштабы, названия, бюджеты и так далее), которые вносятся в компьютер и на основе которых машина сама начинает добавлять новую информацию. При этом, машина может ошибаться, поэтому на первых этапах обучения данный процесс полностью контролируется со стороны человека ответственного за это;
• без начальных данных, когда машине приходится все делать самостоятельно: полученные данные она классифицирует, ориентируясь на определенный «эталон». При этом, участие человека при таком обучении сводится к нулю.

Важно отметить, что в наши дни на базе машинного обучения уже работают сотни различных предприятий по всей Земле. По сути, все поисковые системы, исправление орфографии, рекомендации по музыке, играм, кино – это все машинное обучение, которое с каждым запросом, с каждым переносом письма в «спам», с каждым добавлением в «избранное», с каждым «лайком/дизлайком» начинает не только понимать человека лучше, но и работает более точно [12].

Важно отметить тот факт, что машинное обучение может быть конкурентным преимуществом для любой современной компании из любой сферы деятельности. Самое типичное применение, к примеру, в сфере онлайн-форм, которая часто испытывает серьезные проблемы из-за фишинга. Преступники пытаются использовать продукт для создания фишинг-форм, с помощью которых будут обманывать людей и воровать их учетные данные. Инструменты на основе машинного обучения позволяют многим компания обнаруживать кого следует «забанить», а кому необходимо предоставить доступ к продукту. Таким образом, применение машинного обучения для поиска возможной фишинговой активности позволяет компаниям предоставлять свои сервисы тем, кому они действительно нужны и тем, кто ценит безопасность своих личных данных.

Другая сфера, в которой очень часто применяется машинное обучение – это маркетинг. Машина классифицирует пользователей сайтов путем изучения отдельных слов и фраз, которые они используют в формах. Используя данный процесс классификации, маркетинговая служба устраивает индивидуализированные рекламные кампании по электронной почте для различных типов пользователей, которые сами по себе не предоставляли нам никакой демографической информации [1].

Таким образом, машинное обучение активно используется и в онлайн среде различных предприятий. Так, например, боты на сайтах предприятий реагируют на появление на сайте клиентов и анализируют их действия или взаимодействуют с другими программами. На основании поведения пользователя (посещение тех или иных разделов, поиск по сайту, и так далее) машина предлагает ему необходимую информацию и решения его задачи в качестве подсказок или открывающихся чат-ботов [11].

Машина способна моментально обрабатывать и анализировать огромное количество информации, что не под силу ни одному человеку. К примеру, анализ продукции всех конкурентов предприятия. Сколько продукции и какое количество предприятий сможет проанализировать, структурировать один человек за день? Может быть 5 предприятий, если они выпускают не слишком большое число разнообразной продукции. Машина же при этом сможет сделать тоже самое в считанные секунды, а за день проанализирует сотни и тысячи предприятий и выдаст готовый отчет по установленным заранее параметрам. Именно это и представляется одним из ключевых конкурентных преимуществ машинного обучения [12].

По сути, интерес к машинному обучению на предприятиях появился достаточно давно, но реальная готовность компаний вкладывать существенные средства в реализацию подобных проектов появилась лишь десять лет назад. 5 лет назад – это стало своеобразным трендом, который привел внедрение машинного обучения к фазе быстрого роста.

Безусловно, в любой промышленности очень высока цена ошибки и если человек делает что-то неправильно (в частности, при работе с техникой), то в лучшем случае производство работает плохо, не так эффективно, как могло бы, а в худшем произойдут необратимые процессы и понадобится дорогостоящий ремонт оборудования.

Современные работники промышленности – это весьма открытые к новым технологиям люди, которые стараются разобраться в том, что мы им предлагает современный техногенный мир. При этом, важнейшей задачей любого предприятия является прогнозирование выхода оборудования из строя, диагностика моментов нетипичного поведения оборудования. То есть, в процессе прогнозирования необходимы разного рода данные, которые могут не собираться, нужна информация о том, как это оборудование работает. Но человек, при этом, не всегда может уловить закономерность, потому как некоторые закономерности в данных являются логичными и далеко не всегда означают, что оборудование работает некорректно и вот-вот выйдет из строя.

Так, например, человеку сложно определит то, насколько долго может проработать какой-то участок трубопровода под землей в зависимости от того, где он закопан, как глубоко, что показывают последние данные внутреннего обследования труб или магнитного контроля, как часто меняются режимы и какими они были. Машинное обучение может это спрогнозировать, может определить момент, когда труба придет в негодность и оптимально спланировать ее замену.

Это еще одно конкурентное преимущество машинного обучения, ведь если у другой компании произойдет поломка трубы под землей, то ремонт и замена не только неожиданно ударят по бюджету, но и остановят процесс производства и предоставления услуг [9].

По сути, можно сказать, что машинное обучение на предприятии – это практика изучения данных на предмет скрытых закономерностей, которые могут быть полезны для разработки прогнозов будущей производительности. Именно поэтому к числу основных конкурентных преимуществ машинного обучения на предприятии, помимо обозначенного ранее, относят:

• службу поддержки;
• профилактическое обслуживание;
• промышленную автоматизацию и автоматизацию всех процессов;
• прогнозирование;
• улучшенные условия труда [2].

Можно отметить тот факт, что все больше разного рода предприятий в наше время применяют в своей работе развивающиеся инструменты исследования больших данных. Современное промышленное производство чаще обычного предполагает наличие автоматизированного технологического процесса за счет машинного обучения, за которыми так или иначе стоят разного рода экономические показатели предприятия. Именно поэтому машинное обучение выглядит более действенным инструментом, который дополняет классические подходы к оптимизации производства.

Таким образом, к числу самых распространенных преимуществ, которые вытекают из применения машинного обучения и которые нацелены на получение предприятием дополнительной выручки или на сокращение издержек принято относить:

• рост производительности технологического процесса;
• рост качества продукции;
• оптимизация технологического обслуживания и ремонта оборудования;
• оптимизация расходов на испытание продукции;
• управление жизненным циклом продукции и услуг
• использование в НИОКР
• выявление угроз безопасности;
• управление ценообразованием и цепочками поставок [10].

Так, при использовании предприятием любого из этих перечисленных выше преимуществ важно учитывать все появляющиеся нюансы, с которыми неизбежно столкнется любое предприятие, а также основные факторы, которые так или иначе определят успех проектов машинного обучения [13].

Безусловно и то, что многие современные предприятия достигают обозначенного успеха за счет использования машинного обучения пока только в ограниченно ряде сфер своей деятельно, но это только начало более глобального процесса, ведь сначала будет большое число различных экспериментов с машинным обучением, а уже затем потребуется интегрировать модели машинного обучения в бизнес-приложения и процессы, чтобы обеспечить масштабирование данной технологии на всем предприятии.

В настоящее время для полноценной интеграции в масштабе всего предприятия многие организации пока еще не обладают необходимыми навыками, процессами и инструментами. Именно поэтому, для того чтобы наиболее эффективно применять машинное обучение в полном масштабе предприятия, важно вкладывать средства в решения MLOps (совокупность «машинного обучения» и «операций»), которые включают в себя процессы, инструменты и технологию, оптимизируют и стандартизируют каждый этап жизненного цикла машинного обучения, от разработки модели до практического применения. Таким образом, развивающееся направление MLOps может дать еще большую гибкость и скорость жизненному циклу машинного обучения.

По сути, для полноценного перехода от экспериментов с машинным обучением к применению данной технологии, предприятиям требуются надежные и эффективные процессы MLOps, которые не только обеспечивают организациям конкурентное преимущество, но и позволяют внедрять другие сценарии использования машинного обучения.

Данная технология дает новые преимущества для предприятия, среди которых:

• формирование группы более эффективных специалистов путем совершенствования их навыков и более плодотворной среды совместной работы;
• рост прибыли;
• более качественное обслуживание заказчиков;
• быстрый рост доходов.

Использование машинного обучения на предприятиях

В вертикальных отраслях технологии и методы машинного обучения успешно развертываются, обеспечивая организациям ощутимые и реальные результаты.

Например, с финансовой стороны предприятия могут успешнее выявлять и удовлетворять потребности своих клиентов, используя прогнозные модели машинного обучения, в которых учитываются огромные объемы взаимосвязанных измерений. Прогнозные модели машинного обучения также способны выявлять и ограничивать риски. Предприятия могут обнаруживать киберугрозы, отслеживать и фиксировать мошеннические действия клиентов и прогнозировать риски, связанные с новыми продуктами.

Так, предприятия из отрасли производства широко внедряют автоматизацию и все чаще оснащают оборудование и процессы необходимыми инструментами, используя при этом моделирование машинного обучения для реорганизации и оптимизации производства, которые, в свою очередь, позволяют оперативно удовлетворять спрос и реагировать на изменения в будущем. Конечным результатом работы машинного обучения является гибкий и отказоустойчивый производственный процесс. Таким образом, к основным сценариям применения ML относятся:

• прогнозирование временных рядов;
• классификация и кластеризация данных;
• распознавание речи, жестов и изображений;
• кредитный скоринг;
• ранжирование данных;
• прогноз оттока клиентов, спама, мошенничества;
• технический анализ.

Результаты исследований

Таким образом, можно сказать, что машинное обучение – это возможность заменить человеческий труд машинным. Машинное обучение на производстве – это не только возможность оптимизировать процесс работы, но и способность обезопасить его (вычислить возможную поломку, рассчитать срок службы того или иного прибора, и так далее), потому как в промышленности очень высокая цена ошибки. В чем преимущества наличия машинного обучения на предприятии? В том, что: гораздо больший объем данных обрабатывается за меньшее время; совершается меньше ошибок; происходит постоянный анализ и структурирование данных. По сути, успехи проектов машинного обучения на промышленных предприятиях определяется большим числом факторов, учет которых позволяет, так или иначе, оптимизировать распределение всевозможных ресурсов, обезопасить предприятие от неоправданных вложений и от каких-либо ошибок. При этом, все это зависит от правильности выбора алгоритмов машинного обучения на конкретном предприятии. машинное обучение может показывать необходимые результаты на любых задачах с огромным объемом структурированных данных. Машинное обучение в разы повышает возможности, скорость, гибкость и отказоустойчивость любого современного предприятия, что дает серьезные конкурентные преимущества. Именно поэтому дальновидные предприятия выбирают машинное обучение для обеспечения целостного развития, высокой производительности сотрудников и удовлетворенности своих заказчиков.

Список источников

1. 2017: год революции машинного обучения. [Электронный ресурс]: https://apptractor.ru/info/articles/2017-god-revolyutsii-mashinnogo-obucheniya.html (Дата обращения: 20.11.2021)
2. Burns E. 5 major benefits of machine learning in the enterprise. [Электронный ресурс]: https://searchenterpriseai.techtarget.com/feature/5-major-benefits-of-machine-learning-in-the-enterprise (Дата обращения: 20.11.2021)
3. Dans E. Machine learning as a competitive advantage. [Электронный ресурс]: https://medium.com/enrique-dans/machine-learning-as-a-competitive-advantage-f2691b73f829 (Дата обращения: 20.11.2021)
4. Voskoglou M., Abdel-Badeeh M.S. Machine learning techniques for teaching mathematics // Physics and mathematics education. 2020. №2(25). Pp.17-25.
5. Le D.T., Dao M.H., Nguyen Q.L.T. Comparison of machine learning algorithms for DDOS attack detection in SDN // Information management systems. №3. Pp.59-69.
6. Machine Learning — The New Competitive Advantage For Enterprise Business. [Электронный ресурс]: https://www.conceptatech.com/blog/machine-learning-is-the-new-competitive-advantage-for-enterprise-business (Дата обращения: 20.11.2021)
7. Mohsen A., Promita D. Machine Learning: The New «Big Thing» for Competitive Advantage // International Journal of Knowledge Engineering and Data Mining. №5(4). Pp.277-305.
8. Wakefield K. A guide to the types of machine learning algorithms and their applications. [Электронный ресурс]: https://www.sas.com/en_ie/insights/articles/analytics/machine-learning-algorithms.html (Дата обращения: 20.11.2021)
9. Зачем заводам машинное обучение, 2017. [Электронный ресурс]: https://habr.com/ru/company/smileexpo/blog/429940/ (Дата обращения: 19.11.2021)
10. Машинное обучение — форма искусственного интеллекта, 2021. [Электронный ресурс]: https://www.hpe.com/ru/ru/what-is/machine-learning.html#resources (Дата обращения: 19.11.2021)
11. Машинное обучение в маркетинге – чем оно поможет вашему бизнесу? 2018. [Электронный ресурс]: https://club.cnews.ru/blogs/entry/mashinnoe_obuchenie_v_marketinge_chem_ono_pomozhet_vashemu_biznesu_ (Дата обращения: 18.11.2021)
12. Машинное обучение, как конкурентное преимущество: завтра будет поздно, 2018. [Электронный ресурс]: https://spark.ru/startup/digital-contact/blog/35205/mashinnoe-obuchenie-kak-konkurentnoe-preimuschestvo-zavtra-budet-pozdno (Дата обращения: 19.11.2021)
13. Плосская О. Машинное обучение в промышленности — формула успеха // Открытые системы. СУБД. – 2018. – №3. [Электронный ресурс]: https://www.osp.ru/os/2018/03/13054409 (Дата обращения: 19.11.2021)
14. Справочник. Искусственный интеллект и машинное обучение. [Электронный ресурс]: https://spravochnick.ru/informacionnye_tehnologii/iskusstvennyy_intellekt_i_mashinnoe_obuchenie/#mashinnoe-obuchenie (Дата обращения: 20.11.2021)
15. Фатхутдинов Р.А. Теория управления конкурентными преимуществами объектов, 2005. [Электронный ресурс]: https://www.cfin.ru/management/strategy/competit/obj_edge.shtml (Дата обращения: 20.11.2021)

References

1. 2017: god revolyucii mashinnogo obucheniya. [E`lektronny`j resurs]: https://apptractor.ru/info/articles/2017-god-revolyutsii-mashinnogo-obucheniya.html (Data obrashheniya: 20.11.2021)
2. Burns E. 5 major benefits of machine learning in the enterprise. [Электронный ресурс]: https://searchenterpriseai.techtarget.com/feature/5-major-benefits-of-machine-learning-in-the-enterprise (Дата обращения: 20.11.2021)
3. Dans E. Machine learning as a competitive advantage. [Электронный ресурс]: https://medium.com/enrique-dans/machine-learning-as-a-competitive-advantage-f2691b73f829 (Дата обращения: 20.11.2021)
4. Voskoglou M., Abdel-Badeeh M.S. Machine learning techniques for teaching mathematics // Physics and mathematics education. 2020. №2(25). Pp.17-25.
5. Le D.T., Dao M.H., Nguyen Q.L.T. Comparison of machine learning algorithms for DDOS attack detection in SDN // Information management systems. №3. Pp.59-69.
6. Machine Learning — The New Competitive Advantage For Enterprise Business. [Электронный ресурс]: https://www.conceptatech.com/blog/machine-learning-is-the-new-competitive-advantage-for-enterprise-business (Дата обращения: 20.11.2021)
7. Mohsen A., Promita D. Machine Learning: The New «Big Thing» for Competitive Advantage // International Journal of Knowledge Engineering and Data Mining. №5(4). Pp.277-305.
8. Wakefield K. A guide to the types of machine learning algorithms and their applications. [Электронный ресурс]: https://www.sas.com/en_ie/insights/articles/analytics/machine-learning-algorithms.html (Дата обращения: 20.11.2021)
9. Zachem zavodam mashinnoe obuchenie, 2017. [E`lektronny`j resurs]: https://habr.com/ru/company/smileexpo/blog/429940/ (Data obrashheniya: 19.11.2021)
10. Mashinnoe obuchenie — forma iskusstvennogo intellekta, 2021. [E`lektronny`j resurs]: https://www.hpe.com/ru/ru/what-is/machine-learning.html#resources (Data obrashheniya: 19.11.2021)
11. Mashinnoe obuchenie v marketinge – chem ono pomozhet vashemu biznesu? 2018. [E`lektronny`j resurs]: https://club.cnews.ru/blogs/entry/mashinnoe_obuchenie_v_marketinge_chem_ono_pomozhet_vashemu_biznesu_ (Data obrashheniya: 18.11.2021)
12. Mashinnoe obuchenie, kak konkurentnoe preimushhestvo: zavtra budet pozdno, 2018. [E`lektronny`j resurs]: https://spark.ru/startup/digital-contact/blog/35205/mashinnoe-obuchenie-kak-konkurentnoe-preimuschestvo-zavtra-budet-pozdno (Data obrashheniya: 19.11.2021)
13. Plosskaya O. Mashinnoe obuchenie v promy`shlennosti — formula uspexa // Otkry`ty`e sistemy`. SUBD. – 2018. – №3. [E`lektronny`j resurs]: https://www.osp.ru/os/2018/03/13054409 (Data obrashheniya: 19.11.2021)
14. Spravochnik. Iskusstvenny`j intellekt i mashinnoe obuchenie. [E`lektronny`j resurs]: https://spravochnick.ru/informacionnye_tehnologii/iskusstvennyy_intellekt_i_mashinnoe_obuchenie/#mashinnoe-obuchenie (Data obrashheniya: 20.11.2021)
15. Fatxutdinov R.A. Teoriya upravleniya konkurentny`mi preimushhestvami ob«ektov, 2005. [E`lektronny`j resurs]: https://www.cfin.ru/management/strategy/competit/obj_edge.shtml (Data obrashheniya: 20.11.2021)

Для цитирования: Романов И.А. Машинное обучение как конкурентное преимущество предприятия // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-9/

© Романов И.А., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 332.12

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_140

НОРМАТИВНО-ПРАВОВОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ТЕХНОПАРКОВ

LEGAL REGULATION OF THE ACTIVITIES OF INDUSTRIAL TECHNOLOGY PARKS

Кузнецова Светлана Николаевна, к.э.н., доцент кафедры экономики предприятия, ФГБОУ ВО Нижегородский государственный педагогический университет им. К.Минина, E-mail: dens@52.ru

Гнездин Андрей Владимирович, магистрант, ФГБОУ ВО Нижегородский государственный педагогический университет им. К.Минина, E-mail: gnezdinav@st.mininuniver.ru

Голыничева Екатерина Михайловна, студентка, ФГБОУ ВО Нижегородский государственный педагогический университет им. К.Минина, E-mail: golynichevaem@std.mininuniver.ru

Рыжакова Кристина Александровна, студентка, ФГБОУ ВО Нижегородский государственный педагогический университет им. К.Минина, E-mail: 79172395503@yandex.ru

Kuznetsova Svetlana Nikolaevna, Ph.D. in Economics, Associate Professor of the Department of Enterprise Economics, Minin Nizhny Novgorod State Pedagogical University, E-mail: dens@52.ru

Gnezdin Andrey Vladimirovich, Master’s student, Minin Nizhny Novgorod State Pedagogical University, E-mail: gnezdinav@st.mininuniver.ru

Golynicheva Ekaterina Mikhailovna, student, Minin Nizhny Novgorod State Pedagogical University, E-mail: golynichevaem@std.mininuniver.ru

Ryzhakova Kristina Alexandrovna, student, Minin Nizhny Novgorod State Pedagogical University, E-mail: 79172395503@yandex.ru 

Аннотация. В статье рассматривается вопрос о необходимости реализации мер государственной поддержки создания и развития промышленных парков. Целью исследования является обоснование мероприятий по увеличению результативности использования предоставляемых государственных ресурсов на создание и развитие промышленных парков. Задачи: осуществление координации мер стимулирования промышленных парков; разработка инструментария учета промышленных парков; совершенствование законодательства, регламентирующего предоставление государственной поддержки. Гипотеза исследования: необходимость синхронизации государственной политики по инфраструктуре промышленных парков. Методы исследования: анализ, синтез и обобщение. Достигнутые результаты: осуществляются федеральные меры государственной поддержки паркам: новое строительство промышленных парков и технопарков 15 млн рублей на 1 га. и  50 млн рублей на 1 га., а также реиндустриализация промышленных парков и технопарков 60 тыс рублей за 1 кв.м. и 75 тыс рублей за 1 кв.м. В ходе анализа выявлены нарушения и недостатки в отношении нормативно-правовой базы, эффективности расходования средств и реализации мер государственной поддержки. Необходимо определение единых требований к промышленным паркам и технопаркам, а также проведение анализа эффективности предлагаемых нормативно-правовых мер поддержки парков. Решением является установление единой методологии создания промышленных проектов, что позволит повысить эффективность координации между различными промышленными парками и технопарками, а также ликвидировать несоответствия в нормативной базе. Для обеспечения улучшения законодательства в данной сфере ратифицированы единые требования к промышленным технопаркам на федеральном уровне. Промышленные парки, получающие или планирующие получить средства господдержки должны пройти проверку на соответствие данным требованиям. Для завершения построения данной системы регионам необходимо привести свое законодательство в соответствие с федеральным.

Abstract. The article deals with the issue of the need to implement measures of state support for the creation and development of industrial parks. The purpose of the study is to substantiate measures to increase the effectiveness of the use of public resources provided for the creation and development of industrial parks. Objectives: to coordinate measures to stimulate industrial parks; development of tools for accounting industrial parks; improvement of legislation regulating the provision of state support. Research hypothesis: the need to synchronize the state policy on the infrastructure of industrial parks. Research methods: analysis, synthesis and generalization. Achieved results: federal measures of state support for parks are being implemented: new construction of industrial parks and technology parks 15 million rubles per 1 ha. and 50 million rubles per 1 ha, as well as the reindustrialization of industrial parks and technology parks 60 thousand rubles per 1 sq.m. and 75 thousand rubles per 1 sq.m. The analysis revealed violations and shortcomings in relation to the regulatory framework, the efficiency of spending funds and the implementation of state support measures. It is necessary to define uniform requirements for industrial parks and technology parks, as well as to analyze the effectiveness of the proposed regulatory and legal measures to support parks. The solution is to establish a unified methodology for creating industrial projects, which will improve the efficiency of coordination between various industrial parks and technology parks, as well as eliminate inconsistencies in the regulatory framework. To ensure the improvement of legislation in this area, uniform requirements for industrial technoparks at the federal level have been ratified. Industrial parks receiving or planning to receive state support funds must be checked for compliance with these requirements. To complete the construction of this system, the regions need to bring their legislation in line with the federal one.

Ключевые слова: нормативно-правовое регулирование, промышленные технопарки, меры поддержки, экотехнопарки, льготы, субсидии, методика

Keywords: legal regulation, industrial technology parks, support measures, ecotechnoparks, benefits, subsidies, methodology 

Введение

По итогам 1 полугодия 2021 г. поддержку  получили на региональном уровне 279 объектов и создано 4 500 новых промышленных парка на территории 63 регионов, 18 млн м² производственных помещений: 1 трлн рублей частных вложений в открытие новых парков 2010-2020 гг., 500 площадок с иностранным капиталом (каждый девятый резидент).

Авторами рассмотрены региональные меры поддержки промышленных парков и промышленных технопарков:

• количество субъектов РФ, у которых приняты НПА по вопросам ПП/ПТ — 39 (45%);
• количество субъектов РФ, у которых имеются меры поддержки ПП/ПТ — 33 (38%).

Максимальный объем субсидии из федерального бюджета – 500 млн руб. на 2 года (но не более 250 млн руб. в год) (таблица 1).

Создано 60 тыс. раб. мест резидентами промышленных технопарков и 1,7 млн м² производственных и технологических помещений (88 объектов, 33 региона).

Одним из механизмов стимулирования инвестиций в промышленность является предоставление налоговых льгот.

Основные результаты

Внесены изменения, в котором утверждены требования к промышленным и агропромышленным технопаркам (агробиотехнопаркам).

Вводится понятие экотехнопарк в нормативных актах, как разновидность промышленного технопарка, с использованием различных методов, количество которых в период 2018-2019 гг. составило соответственно  — 4-7; в 2020 г. — 12, в 2025-2030 гг. составит соответственно — 25-30.

Разрабатывается единая методология (таблица 2):

Необходимость создания единой платформы:

• единая нормативно-правовая база на федеральном уровне;
• единая нормативно-правовая база на региональном уровне;
• единый механизм государственной поддержки;
• единые стандарты проектирования и строительства.

Иные меры поддержки:

• льготы по аренде земли / имущества;
• упрощенный порядок предоставления земли.

Наиболее востребованные льготы:

• налог на прибыль резидентам и УК;
• налог на имущество резидентам и УК;
• транспортный налог резидентам и УК;
• земельный налог резидентам и УК.

34 региона имеют налоговые льготы для ИП / ПТ и резидентов.

38 регионов сообщили об отсутствии данных налоговых льгот.

Динамика организации и формирования технопарков повышается, при этом сохраняется неравномерность распределения технопарков по территории России: максимальное их число приходится на Центральном (49,7%) и Приволжском (18,5%) федеральных округах. В структуре площадей формируемых и функционирующих технопарков отмечается превалирование производственных помещений, их доля каждый год повышается с 35,9% в до 51,1%.

Общее число резидентов технопарков России в среднем каждый год повышается на 15,5%, из них 93,2% резидентов технопарков являются субъектами малого и среднего предпринимательства (МСП). Количество организовываемых резидентами технопарков рабочих мест в 2020 г. превысило 128 тыс. человек. В последние годы технопарки России показывают увеличение по всем главным показателям эффективности.

Авторами представлена методика рейтинга технопарков, в основе которой проводится комплексная оценка деятельности резидентов и управляющих компаний технопарков по 21 частному показателю, сгруппированным по 5 группам показателей (таблица 3).

Эффект предоставления поддержки (2021-2023 гг.).

25,8 млрд руб. внебюджетных инвестиций

5,2 тыс новых рабочих мест

4,8 млрд руб. налоговых поступлений в бюджеты всех уровней

Организация экотехнопарка не является правовой моделью привлечения инвестиций, а формирует хозяйственную модель организации вторичной переработки и утилизации отходов [4].

Анализ нормативно-правовых актов, регулирующих создание экотехнопарков, свидетельствует о неритмичном продвижение в данном направлении от региона к региону.

При анализе нормативно-правовой сферы на уровне регионов определена ключевая тенденция — организация большего числа объектов по утилизации отходов, регионы приумножают целевые показатели по доле утилизируемых отходов. Необходимо подметить основные проблемы, которые были установлены в исследовании: процесс внедрения экотехнопарков осуществляется неравномерно; часть регионов не обеспечивают благоприятную правовую и экономическую среду для организации комплексов экотехнопарков; некоторые регионы почти не осуществляют захоронение отходов при производстве промышленной продукции [5].

Авторами рассматриваются предложения нормативно-правового регулирования:

• установить единые требования к ПП и ТП, а также к их резидентам;
• координировать меры государственной поддержки;
• разработать систему оценки этой эффективности [6].

Заключение

Авторами предложены новые возможности организации производства отечественной продукции. Зафиксировать на уровне федерального и регионального законов определение экотехнопарка, его резидентов и предъявляемые к ним требования и конкретизировать в стратеги развития отрасли [7].  Статус экотехнопарков должен регулироватся положениями о промышленных технопарках. Необходимо формирование нормативных актов, касающихся предоставления льгот резидентам экотехнопарков. Целесообразно установить на уровне тарифного регулирования условия возврата вложенных инвестиций или возможности предоставления дополнительных налоговых льгот [8]. Закрепление возможности объединения в экотехнопарки резидентов, которые находятся во владении всевозможных управляющих компаний с целью обеспечения технологии замкнутого цикла и предоставления резидентам дополнительных мер финансовой поддержки [9].

Дальнейшее формирование экотехнопарков зависит от последовательного развития правовой среды (создание объектов в нормативно-правовые акты) и структурирования соглашений в рамках доступных форм ГЧП и концессионных соглашений [10].

Список источников

1. Федеральный закон от 31.12.2014 Г. № 488-ФЗ «О промышленной политике в Российской Федерации».
2. Федеральный закон от 23.08.1996 № 127-ФЗ «О науке и государственной научно-технической политике».
3. Андряшина Н.С. Современные подходы к созданию нового продукта в машиностроении. Вестник Мининского университета . № 1 (5). 2014.
4. Миронов, Д. С. Институционально-трансформационные факторы развития индустриальных парков Свердловской области / Д. С. Миронов // Теоретическая и прикладная экономика. – 2018. – № 4. – С. 33–52.
5. Миронов, Д. С. Институциональные условия и факторы выбора индустриального парка как места для развития инновационного бизнеса / Д. С. Миронов, В. Ж. Дубровский // Управленец = The Manager. – 2018. – Т. 9, № 6. – С. 33–52.
6. Миронов, Д. С. Механизмы государственной поддержки в формировании и развитии полиотраслевых промышленных парковых структур / Д. С. Миронов, В. А. Благинин // Современная научная мысль. – 2017. – № 3. – С. 117–126.
7. Efremova, A. D., Kuznetsov V.P., Artemyeva M.V., Grigoryev A.I., Sintsov E.V. Disaggregation of industrial enterprises as one of the ways to overcome the economic crisis, Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, 2019, 947-953. DOI: 10.1007/978-3-030-00102-5_101.
8. Kozlova E.P., Kuznetsov V.P., Garina E.P., Romanovskaya E.V., Andryashina N.S. Methodological Bases of the Assessment of Sustainable Development of Industrial Enterprises (Technological Approach), in Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, 2020, 670-679. DOI: 10.1007/978-3-030-32015-7_75.
9. Kozlova, E. P., Kuznetsova S.N., Garina E.P., Romanovskaya E.V., Andryashina N.S. The Concept Interpretation of Sustainable Development Mechanism in the Conditions of Technological Transformation of Industrial Enterprises, in Studies in Systems, Decision and Control, 2021, DOI: 10.1007/978-3-030-56433-9_77.
10. Kozlova, E.P., Potashnik, Y.S., Artemyeva, M.V., Romanovskaya, E.V., Andryashina, N.S. Formation of an Effective Mechanism for Sustainable Development of Industrial Enterprises, in Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, 2020, 545–556. DOI: 10.1007/978-3-030-15160-7_55.

References

1. Federal`ny`j zakon ot 31.12.2014 G. № 488-FZ «O promy`shlennoj politike v Rossijskoj Federacii».
2. Federal`ny`j zakon ot 23.08.1996 № 127-FZ «O nauke i gosudarstvennoj nauchno-texnicheskoj politike».
3. Andryashina N.S. Sovremenny`e podxody` k sozdaniyu novogo produkta v mashinostroenii. Vestnik Mininskogo universiteta . № 1 (5). 2014.
4. Mironov, D. S. Institucional`no-transformacionny`e faktory` razvitiya industrial`ny`x parkov Sverdlovskoj oblasti / D. S. Mironov // Teoreticheskaya i prikladnaya e`konomika. – 2018. – № 4. – S. 33–52.
5. Mironov, D. S. Institucional`ny`e usloviya i faktory` vy`bora industrial`nogo parka kak mesta dlya razvitiya innovacionnogo biznesa / D. S. Mironov, V. Zh. Dubrovskij // Upravlenecz = The Manager. – 2018. – T. 9, № 6. – S. 33–52.
6. Mironov, D. S. Mexanizmy` gosudarstvennoj podderzhki v formirovanii i razvitii poliotraslevy`x promy`shlenny`x parkovy`x struktur / D. S. Mironov, V. A. Blaginin // Sovremennaya nauchnaya my`sl`. – 2017. – № 3. – S. 117–126.
7. Efremova, A. D., Kuznetsov V.P., Artemyeva M.V., Grigoryev A.I., Sintsov E.V. Disaggregation of industrial enterprises as one of the ways to overcome the economic crisis, Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, 2019, pp. 947-953. DOI: 10.1007/978-3-030-00102-5_101.
8. Kozlova E.P., Kuznetsov V.P., Garina E.P., Romanovskaya E.V., Andryashina N.S. Methodological Bases of the Assessment of Sustainable Development of Industrial Enterprises (Technological Approach), in Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, 2020, pp. 670-679. DOI: 10.1007/978-3-030-32015-7_75.
9. Kozlova, E. P., Kuznetsova S.N., Garina E.P., Romanovskaya E.V., Andryashina N.S. The Concept Interpretation of Sustainable Development Mechanism in the Conditions of Technological Transformation of Industrial Enterprises, in Studies in Systems, Decision and Control, 2021, DOI: 10.1007/978-3-030-56433-9_77.
10. Kozlova, E.P., Potashnik, Y.S., Artemyeva, M.V., Romanovskaya, E.V., Andryashina, N.S. Formation of an Effective Mechanism for Sustainable Development of Industrial Enterprises, in Lecture Notes in Networks and Systems. Springer, 2020, pp. 545–556. DOI: 10.1007/978-3-030-15160-7_55.

 Для цитирования: Кузнецова С.Н., Гнездин А.В., Голыничева Е.М., Рыжакова К.А. Нормативно-правовое регулирование деятельности промышленных технопарков // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-8/

© Кузнецова С.Н., Гнездин А.В., Голыничева Е.М., Рыжакова К.А., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 332: 631

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_139

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗЕМЛЕВЛАДЕНИЙ И ЗЕМЛЕПОЛЬЗОВАНИЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ ЧАЙНОЙ ОТРАСЛИ ПРИ ОПТИМИЗАЦИИ СЫРЬЕВЫХ ЗОН, ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ФАБРИК

MODELING OF LAND OWNERSHIP AND LAND USE OF AGRICULTURAL ORGANIZATIONS OF THE TEA INDUSTRY IN THE OPTIMIZATION OF RAW MATERIAL ZONES, PROCESSING FACTORIES

Пэн Юньлун, соискатель кафедры землеустройства Государственного университета по землеустройству, КНР, E-mail: 626667049@qq.com

Peng Yunlong

Аннотация. Рассмотрены вопросы развития чайной отрасли через модели оптимизации взаимного размещения чайных плантаций и перерабатывающих предприятий, вопросы размещения предприятий по переработке сельскохозяйственной продукции и формирования их сырьевых зон. Таким образом, существующее закрепление чайных плантаций за перерабатывающими предприятиями (фабриками) часто не оптимально и приводит к большим транспортным издержкам. Предлагаются методы решения данной задачи. Этим вопросам посвящена данная работа.

Abstract. The issues of development of the tea industry through optimization models of mutual placement of tea plantations and processing enterprises, issues of placement of enterprises for processing agricultural products and the formation of their raw material zones are considered. Thus, the existing attachment of tea plantations to processing enterprises (factories) is often not optimal and leads to high transport costs. Methods are offered for solving this problem. This work is devoted to these issues.

Ключевые слова: чайная отрасль, чайная плантация, модель размещения перерабатывающей фабрики, размещение чайной плантации, зоны размещения чайных плантаций, организация территории чайных плантаций, устройство территории чайных плантаций, цифровое землеустройство 

Keywords: tea industry, tea plantation, model of placement of processing factory, placement of tea plantation, zones of placement of tea plantations, organization of the territory of tea plantations, arrangement of the territory of tea plantations, digital land management

Вопросы развития чайной отрасли рассмотрены нами в следующих работах. [1, 9, 15, 23] Дальнейшее развитие чайной отрасли как составной части АПК страны необходимо развивать через оптимизацию формирования сырьевых зон перерабатывающих фабрик.

Вопросы размещения предприятий по переработке сельскохозяйственной продукции и формирования их сырьевых зон рассматривали многие отечественные ученые С.Н. Волков [4, с.330-336], А.В. Купчиненко [4], Ю.П. Лебединский, Т.В. Папаскири [5, 8, 10], Л.С. Твердовская [4], Е.М. Чепурин [4], Е.В. Черкашина [14], А.М. Шаров, М.П. Шубич и др. Наши исследования [15], при установлении и формировании сырьевых зон фабрик, перерабатывающих чайное сырье, выявили следующие характерные черты:

1) например, при размещении вновь создаваемых перерабатывающих предприятий (фабрик) на территории, пригодной для возделывания чайного сырья, их мощность должна рассчитываться по следующим вариантам:

• с учетом предельной ограниченности земельных ресурсов для возделывания чая;

2) например, при размещении вновь создаваемых перерабатывающих предприятий (фабрик) на территории, пригодной для возделывания чайного сырья, его мощность должна рассчитываться по следующим вариантам:

• с учётом возможности расширения производства, за счёт вовлечения дополнительных площадей путём долгосрочной аренды соседних земельных участков;
• с учётом возможности расширения производства, за счёт вовлечения дополнительных площадей путём выкупа соседних земельных участков;
• с учётом возможности расширения производства, за счёт вовлечения дополнительных площадей путём вовлечение скрытых внутренних резервов земельных ресурсов;

рассчитываются они по следующим формулам:

• для капитальных вложений, производственных фондов и трудовых ресурсов:

∆К = ∆Д /Ен ∆ Ф = ∆Д /Фо ∆Т = ∆Д /ПТ                       (1.1)

• для земельных ресурсов:

∆З га = ∆Д / ПЗ ∆З руб = ∆Д /Пр                                   (1.2)

где — ∆К, ∆Ф, ∆T, ∆З га, ∆З руб — соответственно экономия капитальных вложений, производственных фондов, трудовых и земельных ресурсов; Ен — нормативный коэффициент сравнительной эффективности капиталовложений; Фо — фондоотдача; ПТ — производительность труда (по чистой продукции); ПЗ — выход чистой продукции (валового дохода) на 1 га сельхозугодий; Пр —ссудный процент.

Размещение и организация территории плантаций чаще всего это два редко системно связанных между собой процесса. Особенно если проведение землеустройства регулируется в большей степени рыночными механизмами, выполняется не регулярно и слабо контролируется.

Для многих стран, возделывающих чай  характерно наличие в дефиците  перерабатывающих чайное сырье фабрик и в избытке по сравнению друг с другом количество чайных плантаций. Как правило, поставка чайного сырья на фабрики производится субъективно, по взаимному согласованию, не учитывая множество факторов, влияющих на качество конечной продукции. При этом часто используются в качестве посредника сборные пункты, где продукцию перегружают, что также отрицательно влияет на качество и количество в итоге собранного чая.

Рассмотрим модель размещения перерабатывающей фабрики по отношению к плантациям с помощью схемы на рисунке 2.13.

Среди всех факторов влияния выделим следующие: расстояние от фабрики до плантации, качество дорожного покрытия, способ доставки, время от сбора урожая до поступления чайного сырья на переработку.  При этом лимитирующим качество сырья фактором становиться время доставки, т.к. все остальные будут функционально влиять на него. Чем больше времени затрачивается на доставку, тем хуже для качества и количества сырья. Процессы окисления сырья начинаются сразу после сбора, а утруска при доставке и тряске, ухудшают сырье.

Поэтому время как главный лимитирующий фактор выразим как функцию от расстояния от плантации до фабрики и поправочного коэффициента влияния остальных факторов на продолжительность доставки (табл.1.1).

Тогда выразим эту функцию так:

T = f(S, K),               (1.3)

где Т – время доставки чайного сырья от плантации до фабрики;

S — расстояние от плантации до фабрики;

К – поправочный коэффициент

Таким образом, существующее закрепление чайных плантаций за перерабатывающими предприятиями (фабриками) в Китае часто не оптимально и приводит к большим транспортным издержкам. Кроме того, из-за увеличенного интервала в неоптимальных случаях закрепления доставки зеленого листа серьезно влияет на качество сырья (чем длиннее путь, тем больше вероятности потери качества и порчи сырья) и величину потерь урожая что снижает стоимость до 2 раз, а суммарные потери до 3 и более раз.

В рассматриваемом примере вычисления проведены в расчёте на один цикл урожайности. С учётом климатических характеристик некоторых плантаций, сбор урожая может повторяться до 5 раз в году. С учётом того, что сбор проводиться по мере отрастания листа, многократность (повторяемость) перевозок довольно значительная. Поэтому применение экономико-математических методов необходимо, поскольку позволяет оптимизировать план перевозок и значительно сократить (минимизировать) транспортные затраты и другие, зависимые от доставки потери (табл.1.2).

При работе над нашим исследованием анализировались также материалы из следующих публикаций [3, 6, 7, 10-13].

Используя в ходе системной цифровизации указанные подходы можно значительно сократить логистические затраты и связанные с ними потери. Встроенные в систему цифрового землеустройства указанные алгоритмы дадут скрытые дополнительные эффекты. Цифровому землеустройству посвящены целый ряд публикаций. [2, 5, 8, 16-22, 24]

Дополнительно в ходе решения задач распределительного типа мы пришли к следующим выводам:

1. Если модель задачи открытая и необходимо вводить фиктивного потребителя, значит, есть необходимость и потенциал для организации дополнительной фабрики по переработке чайного сырья.
2. Если модель задачи открытая и необходимо вводить фиктивного поставщика, значит, есть необходимость для организации дополнительных площадей чайных плантаций или увеличивать производительность существующих.
3. Потери, связанные с нерациональным (неоптимальным) закреплением участков (плантаций) за перерабатывающими предприятиями (чайными фабриками), в среднем составляют 24 %.

Список источников

1. Анализ производства чая в Китайской Народной Республике / Т. В. Папаскири, Ю. Л. Пэн // Актуальные проблемы обеспечения современного землеустройства: Материалы международного научно-практического форума, посвященного 95-летию основания факультета и кафедры землеустройства Государственного университета по землеустройству, Москва, 16–17 декабря 2014 года. – Москва: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Государственный университет по землеустройству, 2014. – С. 90-93.
2. Аспекты цифрового землеустройства / Т. В. Папаскири // Землеустройство, геодезия и кадастр: прошлое — настоящее — будущее : Сборник научных статей по материалам Международной научно-практической конференции, посвященной 95-летию землеустроительного факультета, Горки, 25–27 сентября 2019 года / Редколлегия: А.В. Колмыков (гл. ред.) [и др.]. – Горки: Белорусская государственная сельскохозяйственная академия, 2020. – С. 101-122.
3. Волков, С. Н. Земельная политика и управление земельными ресурсами в Китае: Учебно-научное издание / С. Н. Волков. – Москва: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Государственный университет по землеустройству, 2019. – 424 с. – ISBN 9785921504363.
4. Волков, С. Н. Землеустройство: в 9-ти т. Т.4: Экономико-математические методы и модели: учеб. пособие / С. Н. Волков. – М.: Колос, 2001. – 696 с.
5. Геоинформационные системы и технологии автоматизированного проектирования в землеустройстве / Т. В. Папаскири. – Москва: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Государственный университет по землеустройству, 2000. – 82 с.
6. Инвентаризационный паспорт чайной плантации [Текст]: методика и нормативная документация / А. В. Рындин [и др.]; Гос. науч. учреждение Всероссийский науч.-исследовательский ин-т цветоводства и тропических культур Российской акад. с.-х. наук. — Сочи: ГНУ ВНИИЦиСК РАСХН, 2011. — 28, [1] с.: табл.; 21 см.; ISBN 978-5-904533-14-4
7. Критерии оценки эффективности землеустроительного проектирования и землеустройства на основе автоматизации / Т. В. Папаскири // Государственный аудит. Право. Экономика. – 2015. – № 1. – С. 88-95.
8. Методы создания системы автоматизированного проектирования рабочих участков / Т. В. Папаскири // Внутрихозяйственная организация территории сельскохозяйственных предприятий в условиях интенсификации. – Москва: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Государственный университет по землеустройству, 1991. – С. 66-71.
9. Прогнозные геомаркетинговые модели развития чайной отрасли в КНР и ведущих странах производителях / Т. В. Папаскири, П. Юньлун // Московский экономический журнал. – 2017. – № 2. – С. 11.
10. Технологии САПР и ГИС в землеустроительном проектировании / Т. В. Папаскири // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2005. – № 2(2). – С. 27-30.
11. Хлыстун, В.Н. Формирование системы регулирования земельного рынка [Текст] / В.Н. Хлыстун // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2011. – № 2. – С. 11–14.
12. Хлыстун, В.Н. Эффективное использование земель как фактор успеха импортозамещения [Текст] / В. Н. Хлыстун // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2016. — №1.-С. 58-61.
13. Хлыстун, В. Н. О принципах и содержании проекта нового закона «о землеустройстве» / В. Н. Хлыстун, В. Н. Семочкин, Т. В. Папаскири // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2019. – № 9. – С. 52-56. – DOI 10.31442/0235-2494-2019-0-9-52-56.
14. Черкашина, Е.В. Экономика и организация рационального использования и охраны земель эфиромасличной и лекарственной отрасли в Российской Федерации: диссертация … доктора экономических наук: 08.00.05 / Черкашина Елена Вячеславовна; [Место защиты: Государственный университет по землеустройству]. — Москва, 2014. — 419 с.: ил.
15. Экономика и землеустройство чайной отрасли (на примере юга Китая) [Текст]: Монография / Папаскири Т.В., Пэн Юньлун // под ред. Т.В.Папаскири. (2-е издание переработанное и дополненное) — М.: Изд-во ГУЗ, 2018. – 299 с., — ил.
16. Digital land management / T. V. Papaskiri, A. E. Kasyanov, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : 2019th International Symposium on Earth Sciences: History, Contemporary Issues and Prospects, Moscow, 28 марта 2019 года. – Moscow: Institute of Physics Publishing, 2019. – P. 012065. – DOI 10.1088/1755-1315/350/1/012065.
17. Digital land management technologies / T. V. Papaskiri, V. N. Semochkin, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : VI All-Russian Science and Technology Conference: Forests of Russia: Politics, Industry, Science, Education (FR 2021), St-Petersburg, 26–28 мая 2021 года. – St-Petersburg: IOP Publishing Ltd, 2021. – P. 012159. – DOI 10.1088/1755-1315/867/1/012159.
18. Directions and methods of digital land management / T. V. Papaskiri, V. N. Semochkin, E. P. Ananicheva [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Moscow, 10 марта 2020 года. – Moscow, 2020. – P. 012130. – DOI 10.1088/1755-1315/579/1/012130.
19. Digital land management and land resource data generation / T. V. Papaskiri, V. N. Semochkin, E. P. Ananicheva [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Moscow, 10 марта 2020 года. – Moscow, 2020. – P. 012131. – DOI 10.1088/1755-1315/579/1/012131.
20. Information and technological support of digital land management / T. V. Papaskiri, M. P. Burov, E. P. Ananicheva [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : VI All-Russian Science and Technology Conference: Forests of Russia: Politics, Industry, Science, Education (FR 2021), St-Petersburg, 26–28 мая 2021 года. – St-Petersburg: IOP Publishing Ltd, 2021. – P. 012174. – DOI 10.1088/1755-1315/867/1/012174.
21. Key provisions of digital land management theory and methods / T. V. Papaskiri, A. E. Kasyanov, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : VI All-Russian Science and Technology Conference: Forests of Russia: Politics, Industry, Science, Education (FR 2021), St-Petersburg, 26–28 мая 2021 года. – St-Petersburg: IOP Publishing Ltd, 2021. – P. 012158. – DOI 10.1088/1755-1315/867/1/012158.
22. Land-property and land-resource information obtained as a result of land management / S. N. Volkov, T. V. Papaskiri, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Moscow, 10 марта 2020 года. – Moscow, 2020. – P. 012132. – DOI 10.1088/1755-1315/579/1/012132.
23. Methods of land management when locating tea plantations / T. V. Papaskiri, Yu. Peng, A. E. Kasyanov [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science: 2019th International Symposium on Earth Sciences: History, Contemporary Issues and Prospects, Moscow, 28 марта 2019 года. – Moscow: Institute of Physics Publishing, 2019. – P. 012067. – DOI 10.1088/1755-1315/350/1/012067.
24. Papaskiri, T. On creating digital land management in the framework of the program on digital economy of the Russian Federation / T. Papaskiri, A. Kasyanov, E. Ananicheva // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Moscow, 24–25 октября 2018 года. – Moscow: Institute of Physics Publishing, 2019. – P. 012092. – DOI 10.1088/1755-1315/274/1/012092.

References

1. Analiz proizvodstva chaya v Kitajskoj Narodnoj Respublike / T. V. Pa-paskiri, Yu. L. Pe`n // Aktual`ny`e problemy` obespecheniya sovremennogo zemleustrojstva: Materialy` mezhdunarodnogo nauchno-prakticheskogo foruma, posvyashhennogo 95-letiyu osnovaniya fakul`teta i kafedry` zemleustrojstva Gosudarstvennogo universiteta po zemleustrojstvu, Moskva, 16–17 dekabrya 2014 goda. – Moskva: Federal`noe gosudarstvennoe byudzhetnoe obrazovatel`noe uchrezhdenie vy`sshego professional`nogo obrazovaniya Gosudarstvenny`j universitet po zem-leustrojstvu, 2014. – S. 90-93.
2. Aspekty` cifrovogo zemleustrojstva / T. V. Papaskiri // Zemleustroj-stvo, geodeziya i kadastr: proshloe — nastoyashhee — budushhee : Sbornik nauchny`x statej po materialam Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii, posvyashhennoj 95-letiyu zemleustroitel`nogo fakul`teta, Gorki, 25–27 sentyabrya 2019 goda / Redkollegiya: A.V. Kolmy`kov (gl. red.) [i dr.]. – Gorki: Belorusskaya gosudarstvennaya sel`skoxozyajstven-naya akademiya, 2020. – S. 101-122.
3. Volkov, S. N. Zemel`naya politika i upravlenie zemel`ny`mi resursami v Kitae: Uchebno-nauchnoe izdanie / S. N. Volkov. – Moskva: Federal`-noe gosudarstvennoe byudzhetnoe obrazovatel`noe uchrezhdenie vy`sshego professional`nogo obrazovaniya Gosudarstvenny`j universitet po zem-leustrojstvu, 2019. – 424 s. – ISBN 9785921504363.
4. Volkov, S. N. Zemleustrojstvo: v 9-ti t. T.4: E`konomiko-matematicheskie metody` i modeli: ucheb. posobie / S. N. Volkov. – M.: Kolos, 2001. – 696 s.
5. Geoinformacionny`e sistemy` i texnologii avtomatizirovannogo pro-ektirovaniya v zemleustrojstve / T. V. Papaskiri. – Moskva: Federal`-noe gosudarstvennoe byudzhetnoe obrazovatel`noe uchrezhdenie vy`sshego professional`nogo obrazovaniya Gosudarstvenny`j universitet po zem-leustrojstvu, 2000. – 82 s.
6. Inventarizacionny`j pasport chajnoj plantacii [Tekst]: metodika i normativnaya dokumentaciya / A. V. Ry`ndin [i dr.]; Gos. nauch. uchrezhde-nie Vserossijskij nauch.-issledovatel`skij in-t czvetovodstva i tro-picheskix kul`tur Rossijskoj akad. s.-x. nauk. — Sochi: GNU VNIICiSK RASXN, 2011. — 28, [1] s.: tabl.; 21 sm.; ISBN 978-5-904533-14-4
7. Kriterii ocenki e`ffektivnosti zemleustroitel`nogo proektirovaniya i zemleustrojstva na osnove avtomatizacii / T. V. Papaskiri // Gosu-darstvenny`j audit. Pravo. E`konomika. – 2015. – № 1. – S. 88-95.
8. Metody` sozdaniya sistemy` avtomatizirovannogo proektirovaniya rabo-chix uchastkov / T. V. Papaskiri // Vnutrixozyajstvennaya organizaciya territorii sel`skoxozyajstvenny`x predpriyatij v usloviyax intensi-fikacii. – Moskva: Federal`noe gosudarstvennoe byudzhetnoe obrazo-vatel`noe uchrezhdenie vy`sshego professional`nogo obrazovaniya Gosu-darstvenny`j universitet po zemleustrojstvu, 1991. – S. 66-71.
9. Prognozny`e geomarketingovy`e modeli razvitiya chajnoj otrasli v KNR i vedushhix stranax proizvoditelyax / T. V. Papaskiri, P. Yun`lun // Moskovskij e`konomicheskij zhurnal. – 2017. – № 2. – S. 11.
10. Texnologii SAPR i GIS v zemleustroitel`nom proektirovanii / T. V. Papaskiri // Zemleustrojstvo, kadastr i monitoring zemel`. – 2005. – № 2(2). – S. 27-30.
11. Xly`stun, V.N. Formirovanie sistemy` regulirovaniya zemel`nogo ry`n-ka [Tekst] / V.N. Xly`stun // E`konomika sel`skoxozyajstvenny`x i pere-rabaty`vayushhix predpriyatij. – 2011. – № 2. – S. 11–14.
12. Xly`stun, V.N. E`ffektivnoe ispol`zovanie zemel` kak faktor uspexa importozameshheniya [Tekst] / V. N. Xly`stun // E`konomika sel`skoxozyaj-stvenny`x i pererabaty`vayushhix predpriyatij. – 2016. — №1.-S. 58-61.
13. Xly`stun, V. N. O principax i soderzhanii proekta novogo zakona «o zemleustrojstve» / V. N. Xly`stun, V. N. Semochkin, T. V. Papaskiri // E`konomika sel`skoxozyajstvenny`x i pererabaty`vayushhix predpriyatij. – 2019. – № 9. – S. 52-56. – DOI 10.31442/0235-2494-2019-0-9-52-56.
14. Cherkashina, E.V. E`konomika i organizaciya racional`nogo ispol`zova-niya i oxrany` zemel` e`firomaslichnoj i lekarstvennoj otrasli v Ros-sijskoj Federacii: dissertaciya … doktora e`konomicheskix nauk: 08.00.05 / Cherkashina Elena Vyacheslavovna; [Mesto zashhity`: Gosudar-stvenny`j universitet po zemleustrojstvu]. — Moskva, 2014. — 419 s.: il.
15. E`konomika i zemleustrojstvo chajnoj otrasli (na primere yuga Kitaya) [Tekst]: Monografiya / Papaskiri T.V., Pe`n Yun`lun // pod red. T.V.Papaskiri. (2-e izdanie pererabotannoe i dopolnennoe) — M.: Izd-vo GUZ, 2018. – 299 s., — il.
16. Digital land management / T. V. Papaskiri, A. E. Kasyanov, N. N. Ale-kseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : 2019th International Symposium on Earth Sciences: History, Contemporary Issues and Prospects, Moscow, 28 marta 2019 goda. – Moscow: Institute of Physics Publishing, 2019. – P. 012065. – DOI 10.1088/1755-1315/350/1/012065.
17. Digital land management technologies / T. V. Papaskiri, V. N. Semochkin, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : VI All-Russian Science and Technology Conference: Forests of Russia: Politics, Industry, Science, Education (FR 2021), St-Petersburg, 26–28 maya 2021 goda. – St-Petersburg: IOP Publishing Ltd, 2021. – P. 012159. – DOI 10.1088/1755-1315/867/1/012159.
18. Directions and methods of digital land management / T. V. Papaskiri, V. N. Semochkin, E. P. Ananicheva [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Moscow, 10 marta 2020 goda. – Moscow, 2020. – P. 012130. – DOI 10.1088/1755-1315/579/1/012130.
19. Digital land management and land resource data generation / T. V. Papaskiri, V. N. Semochkin, E. P. Ananicheva [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Moscow, 10 marta 2020 goda. – Moscow, 2020. – P. 012131. – DOI 10.1088/1755-1315/579/1/012131.
20. Information and technological support of digital land management / T. V. Papaskiri, M. P. Burov, E. P. Ananicheva [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : VI All-Russian Science and Technology Conference: Forests of Russia: Politics, Industry, Science, Education (FR 2021), St-Petersburg, 26–28 maya 2021 goda. – St-Petersburg: IOP Publishing Ltd, 2021. – P. 012174. – DOI 10.1088/1755-1315/867/1/012174.
21. Key provisions of digital land management theory and methods / T. V. Pa-paskiri, A. E. Kasyanov, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : VI All-Russian Science and Technology Conference: Forests of Russia: Politics, Industry, Science, Education (FR 2021), St-Petersburg, 26–28 maya 2021 goda. – St-Petersburg: IOP Publishing Ltd, 2021. – P. 012158. – DOI 10.1088/1755-1315/867/1/012158.
22. Land-property and land-resource information obtained as a result of land management / S. N. Volkov, T. V. Papaskiri, N. N. Alekseenko [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Moscow, 10 marta 2020 goda. – Moscow, 2020. – P. 012132. – DOI 10.1088/1755-1315/579/1/012132.
23. Methods of land management when locating tea plantations / T. V. Papaskiri, Yu. Peng, A. E. Kasyanov [et al.] // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science: 2019th International Symposium on Earth Sciences: History, Contemporary Issues and Prospects, Moscow, 28 marta 2019 goda. – Moscow: Institute of Physics Publishing, 2019. – P. 012067. – DOI 10.1088/1755-1315/350/1/012067.
24. Papaskiri, T. On creating digital land management in the framework of the program on digital economy of the Russian Federation / T. Papaskiri, A. Kasyanov, E. Ananicheva // IOP Conference Series: Earth and Environmen-tal Science, Moscow, 24–25 oktyabrya 2018 goda. – Moscow: Institute of Physics Publishing, 2019. – P. 012092. – DOI 10.1088/1755-1315/274/1/012092.

Для цитирования: Пэн Юньлун. Моделирование землевладений и землепользований сельскохозяйственных организаций чайной отрасли при оптимизации сырьевых зон, перерабатывающих фабрик // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/nauki-o-zemle/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-7/

© Пэн Юньлун, 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК: 332.1

doi:  10.55186/2413046X_2022_7_3_138 

ОСОБЕННОСТИ РАЗВИТИЯ ПРОДУКТОВЫХ ЦЕПОЧЕК В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ 

FEATURES OF THE DEVELOPMENT OF FOOD CHAINS IN THE CONTEXT OF DIGITAL TRANSFORMATION 

Дегтева Любовь Вячеславовна, к.ф.н., доцент, декан факультета экономики, ФГБОУИ ВО «Московский государственный гуманитарно-экономический университет», ORCID: 0000-0002-1423-8728, E-mail: degteva@mggeu.ru

Тимохин Дмитрий Владимирович, к.э.н., доцент, доцент кафедры экономики и инноваций, ФГБОУИ ВО «Московский государственный гуманитарно-экономический университет», и.о. зав. кафедрой №51 Экономика, Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», ORCID: 0000-0002-5716-6699, E-mail: dtprepod@yandex.ru

Головина Лидия Алексеевна, к.э.н., доцент, ведущий научный сотрудник отдела экономических отношений в организациях АПК, «Всероссийский научно-исследовательский институт организации производства, труда и управления в сельском хозяйстве – филиал ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ», ORCID: 0000 0002-8362-6804, E-mail: golovina.lidia@yandex.ru

Гагарина Маргарита Викторовна, к.э.н., преподаватель кафедры финансов и управления банковской деятельностью в Вооруженных Силах, ФГКВОУ ВО «Военный университет имени князя Александра Невского», ORCID: 0000-0003-1750-8217, E-mail: mvgagarina@yandex.ru

Логачева Ольга Викторовна, к.э.н., доцент кафедры экономики, АНО ВО «Российский новый университет», г. Москва, ORCID: 0000 0002-0740-1339, E-mail: ro22ashka@mail.ru 

Degteva Lyubov Vyacheslavovna, PhD in Philosophy, Associate Professor, Dean of the Faculty of Economics, Moscow State University for the Humanities and Economics, E-mail: degteva@mggeu.ru

Timokhin Dmitry Vladimirovich, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economics and Innovations, Moscow State University for the Humanities and Economics, Acting head Department No. 51 Economics, National Research Nuclear University «MEPhI», E-mail: dtprepod@yandex.ru

Golovina Lidia Alekseevna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Leading Researcher of the Department of Economic Relations in Agricultural Organizations, «All-Russian Research Institute for the Organization of Production, Labor and Management in Agriculture — Branch of the Federal State Budget Scientific Institution Federal Research Center VNIIESH», E-mail: golovina.lidia@yandex.ru

Gagarina Margarita Viktorovna, Candidate of Economic Sciences, Lecturer, Department of Finance and Banking Management in the Armed Forces, Military University, E-mail: mvgagarina@yandex.ru

Logacheva Olga Viktorovna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Economics, Russian New Universitу, E-mail: ro22ashka@mail.ru 

Аннотация. В статье исследованы экономические аспекты трансформации механизма формирования продуктовых цепочек в результате цифровизации экономики. Рассмотрены производственные, управленческие, логистические и правовые последствия цифровизации АПК для продуктовых цепочек. Выявлены завершенные на начало 2022 года трансформационные процессы в сфере формирования продуктовых цепочек, продолжающиеся процессы их трансформации и ожидаемые в кратко- и среднесрочной перспективе изменения. Определены позитивные последствия влияния цифровизации на экономическое положение участников продуктовых цепочек, сложности, с которыми они сталкиваются в результате цифровой трансформации. Предложена система рекомендаций по адаптации участников продуктовых цепочек к процессам цифровой трансформации. Исследован зарубежный опыт перестройки продуктовых цепочек под воздействием цифровизации и предложены направления адаптации зарубежного опыта применительно к экономическим условиям развития российского АПК.

Abstract. The article examines the economic aspects of the transformation of the mechanism of formation of food chains as a result of the digitalization of the economy. The production, management, logistics and legal consequences of digitalization of the agroindustrial complex for product chains are considered. The transformation processes completed at the beginning of 2022 in the sphere of the formation of product chains, the ongoing processes of their transformation and the changes expected in the short and medium term are revealed. The positive consequences of the impact of digitalization on the economic situation of the participants of the product chains, the difficulties they face as a result of digital transformation are determined. A system of recommendations for the adaptation of participants in product chains to the processes of digital transformation is proposed. The foreign experience of restructuring digital chains under the influence of digitalization is studied and the directions of adaptation of foreign experience in relation to the economic conditions of the development of the Russian agro-industrial complex are proposed.

Ключевые слова: цифровизация, продуктовые цепочки, АПК, отраслевые комплексы, экономическое реформирование

Keywords: digitalization, food chains, agro-industrial complex, industrial complexes, economic reform 

Введение. Цифровая трансформация является магистральным трендом развития для всех отраслей национальной экономики. Агропромышленный сектор, понимаемый в контексте настоящей статьи как совокупность производителей, участвующих в формировании продуктовых цепочек, является крайне чувствительной к макро- и мегаэкономическим трансформационным процессам сферой. Причинами такой чувствительности являются: значительное количество участников; ресурсоемкость и трудоемкость стержневых экономических цепочек в агропромышленной сфере; риски негативных макроэкономических и социальных последствий для экономики страны в случае инициации в АПК резких неподготовленных изменений в механизмах формирования продуктовых цепочек. Наряду с этим, следует отметить инертность отрасли с точки зрения готовности ее к непосредственному реагированию на угрозы и возможности, формируемые цифровой трансформацией. Причинами такой инертности являются увеличившийся уровень концентрации рыночной власти в руках крупных агрохолдингах и значительная защищенность отечественных аграрных рынков со стороны государства, что делает реагирование на трансформационные процессы во внешней среде малоцелесообразным. Кроме того, низкая эластичность спроса по цене на продукцию АПК позволяет производителю перекладывать убытки, возникшие в результате упущенной выгоды и непокрытых рисков, на потребителя. По этой причине на начало 2022 года в процессе организации продуктовых цепочек отечественным АПК-производителем некоторые тренды трансформации до сих пор игнорируются, либо учитываются не в полной мере. Однако, вынужденный эксперимент, осуществленный в результате распространения инфекции Covid-19 в совокупности с трендами технологической трансформации глобальных цепочек добавочной стоимости, создали условия для безальтернативной отраслевой цифровизации в короткие сроки. В России значительное влияние на процессы формирования продуктовых цепочек в 2022 – 2030 гг. будут оказывать меры, реализуемые государством в рамках поддержки цифровой трансформации национальной экономики в форме расширенного финансирования инновационных технологических преобразований производства. Однако, общий тренд на совершенствование технологического и управленческого обеспечения процессов формирования продуктовых цепочек в указанный период будет сопровождаться структурно асимметричной перестройкой. Такая перестройка несет значительные риски участникам продуктовых цепочек, особенно небольшим фермерским хозяйствам и актуализирует необходимость сокращения инфраструктурной асимметричности функционирования участников продуктовых цепочек в регионах.

Методология проведения исследования. Цель подготовки научной статьи: разработка системы рекомендаций по модернизации процессов формирования продуктовых цепочек с учетом возможностей и рисков, сформированных процессами цифровой трансформации как на микроуровне, так и на уровне государственной поддержки АПК индустрии.

Методика исследования основана на изучении статистических трендов цифровой трансформации продуктовых цепочек в России и за рубежом с учетом изменений долгосрочной технологической перестройки АПК индустрии на текущем цикле Кондратьева.

Информационно-экспертную базу составляют официальная статистика по динамике развития российского и мирового АПК, нормативно-правовые инициативы в области внедрения и регулирования использования цифровых технологий при формировании продуктовых цепочек, прогнозы исследовательских организаций и отдельных ученых, изучающих экономические аспекты технологического переформатирования продуктовых цепочек в контексте развития индустрии 4.0.

Исследования. Наиболее значимыми с точки зрения формирования продуктовых цепочек цифровыми технологиями являются:

• технологии, обеспечивающие возможность мониторинга состояния и использования ресурсов, задействованных в сельскохозяйственных цепочках;
• технологии, обеспечивающие возможность повышения экономической результативности сформированных продуктовых цепочек;
• технологии, обеспечивающие возможность контроля соблюдения участниками продуктовых цепочек норм и правил, установленных в отношении данной продуктовой цепочки по качеству, структуре и иным физическим и экономическим параметрам;
• технологии, обеспечивающие возможность более тесного сотрудничества между участниками продуктовой цепочки.

Экономико-управленческие цифровые новации, требуемые от участников продуктовых цепочек глобальным рынком пищевой продукции, не могут быть осуществлены силами одной организации, в том числе крупной. Такое утверждение является справедливым в контексте инфраструктурных запросов современных цифровых решений в сфере организации продуктовых цепочек. Рассмотрим актуальную на начало 2022 года структуры организации пищевых цепочек с использованием цифровых технологий (рисунок 1).

Условия обеспечения комплексности развития продуктовых цепочек в условиях цифровизации можно разделить по уровням, на которых обеспечивается такая целостность.

На макроуровне системность процесса развития продуктовых цепочек на основе цифровых технологий обеспечивается:

• формированием нормативно-правовой базы, исключающей неоднозначность правового положения, использующего цифровые инструменты участника продуктовой цепочки, ориентированной на стимулирование инновационного потенциала этого участника;
• созданием условий инфраструктурного обеспечения и сопутствующей поддержки участников продуктовых цепочек; прежде всего, речь идет о формировании на уровне государства возможности использования участниками продуктовых цепочек возможностей навигационной системы ГЛОНАСС, технологий двойного назначения, инфраструктуры связи, сформированных государством в области земельного фонда;
• реализацией государственных программ поддержки цифровизации в контуре продуктовых цепочек и их развития за счет использования новых технологических решений, которыми для сельского хозяйства являются дроны и системы дистанционного и автоматизированного управления сельскохозяйственной техники.

Указанные выше меры содействия развитию продуктовых цепочек на уровне государства требуется конкретизировать с учетом цифрового потенциала регионов. При этом, главной задачей, стоящей перед аграрными регуляторами в 2022-2030 гг. является недопущение распада единого технологического пространства, в котором формируются продуктовые цепочки из-за инфраструктурной асимметричности регионов. В первую очередь, речь идет о регионах – аутсайдерах по критерию развития цифровой инфраструктуры.

Так, массовое внедрение автоматизированных аграрных производств полного цикла на основе архитектуры цифрового планирования и управления распределительными процессами может стать препятствием для развития сельского хозяйства в регионах, отстающих по показателю интернетизации. Из-за того, что территория России существенно дифференцирована по критерию качества цифровой инфраструктуры подобный разрыв может привести к окончательному подрыву инвестиционного климата в регионах с точки зрения аграрных холдингов и выпадению существенных сельскохозяйственных ресурсов из оборота на десятилетия.

Система рекомендаций по обеспечению мезоуровневой поддержки внедрения цифровых технологий в производственные цепочки и их категоризация в зависимости от состояния инфраструктуры представлена в таблице 1.

Принципиальное значение для целей адаптации продуктовых цепочек к цифровизации будет иметь комплексность региональной политики. Несмотря на то, что, как показано в таблице 1, меры и результаты перестройки продуктовых цепочек на базе использования цифровых технологий в регионах с различной степенью развития цифровой инфраструктуры будут различаться, итоговый уровень адаптации участников продуктовых цепочек к возможностям цифрового потенциала должен стать единым для воздействия на всех участников [10]. Унифицированными результатами использования цифровых технологий на всей протяжённости продуктовых цепочек в этом смысле следует рассматривать:

• единые для всех участников продуктовой цепочки технологии и алгоритмы цифрового взаимодействия по поводу обмена информацией, что особенно важно для межрегиональных продуктовых цепочек;
• единые стандарты представления информации; в настоящее время данное требование является проблемным для соблюдения участников продуктовых цепочек, являющихся представителями небольших региональных компаний;
• готовность к использованию участниками автоматизированных экспертных систем моделирования архитектуры и параметров продуктовых цепочек в зависимости от целевых экономических приоритетов их потенциального участника.

Рассмотрим основные участки продуктовой цепочки и порядок воздействия цифровизации на каждый из таких участков. Всего можно выделить следующие четыре укрупненных участка продуктовых цепочек:

• участок производства первичной сельскохозяйственной продукции, включающий в себя сферы растениеводства и животноводства;
• участок обработки сельскохозяйственной продукции до уровня готового пищевого продукта;
• участок обеспечения логистики готовой пищевой продукции;
• участок, отвечающий за маркетинговое продвижение готового пищевого продукта.

Рассмотрим возможности использования цифровых технологий на каждом из рассмотренных участков продуктовой цепочки на рисунке 2.

Рассмотрим количественные показатели потенциала использования цифровых технологий для участников пищевых цепочек. Прогнозные показатели рынка «умных» сельскохозяйственных технологий в России, относящихся к первому звену цепочки пищевых продуктов представлены на рисунке 3.

Вместе с тем, внедрение каждой позиции из указанных групп цифровых технологий невозможно силами исключительно участниками первого звена продуктовой цепочки, без координации их усилий с другими участниками.

Определим условия, при которых потенциал использования цифровых технологий в первом звене продуктовой цепочки может быть задействован с минимальными экономическими барьерами [3].

Важнейшим препятствием перестройки сельскохозяйственного производства является дефицит первоначального капитала. Для сельскохозяйственного производства в большей степени по сравнению со среднеотраслевыми показателями характерна асимметричность между доходами и затратами во времени. Наибольшая часть затрат в этой отрасли приходится на начальный период, особенно в растениеводстве, во время посевной. Основная часть дохода приходится на период после уборки урожая, при этом дисконтированную величину валового дохода сельскохозяйственного предприятия сложно определить изначально из-за существенной волатильности рынка сельскохозяйственной продукции.

Экономически обоснованными инвестиции в цифровые инновации со стороны участников первоначального звена продуктовой цепочки оправданы в случае:

• возможности масштабировать производство;
• наличия у производителя длительного срока для гарантированной окупаемости цифровых инноваций.

Соответственно, масштабные инвестиции участников начального звена цепочки пищевой продукции в цифровые технологии предполагают принятие ими на себя всех рисков, связанных с увеличением производства на длительный период времени в условиях волатильности рынка. Такое решение достаточно проблематично, особенно для малого сельскохозяйственного бизнеса.

Таким образом, структура рисков аграрного бизнеса в сочетании с экономическими особенностями внедрения цифровых технологий в продуктовые цепочки приводит к:

• концентрации цифровых инноваций в руках крупных аграрных холдингов, что приводит к росту монополизации рынка;
• замедлению цифровой технологической трансформации продуктовых цепочек.

Решение указанной проблемы видится в использовании участниками продуктовых цепочек со второго по четвертое их звено электронных коммуникаций с участниками первого звена продуктовых цепочек. Целью такой трансформации коммуникаций является коммодитизация рынка сельскохозяйственной продукции. Составим матрицу, в которой указаны цифровые инструменты коммодитизации продуктовых цепочек, предлагаемые для стабилизации рынка продуктовых товаров через взаимодействие между участниками производственного (представлены столбцами в таблице 2) и сбытового (представлены строками в таблице 2) звена пищевых цепочек.

Ключевым трендом развития продуктовых цепочек в 2022–2030 г. станет цифровизация каналов сбыта на всем протяжении этих цепочек, начиная со звена сельскохозяйственного производства и закачивая контактом с потребителем. Динамика прогнозов электронной торговли как инструмента продвижения сельскохозяйственной продукции предложена на рисунке 4.

При реализации пессимистического сценария, диджитализация продуктовых цепочек будет сопровождаться ростом монополизации рынка пищевой продукции из-за низкой доступности цифровых инструментов небольшим компаниям на фоне масштабирования цифровых преимуществ крупнейшими агрохолдингами и ритейлом. Оптимистичный сценарий диджитализации пищевых цепочек связан с реализацией мер государственной поддержки представителей малого и среднего бизнеса для выравнивания конкурентных условий на начальной фазе присутствия компаний на всех участках формирования продуктовых цепочек. Наиболее позитивно зарекомендовавшими себя инструментами такой поддержки в соответствии с китайским опытом, когда стране в короткие сроки удалось существенно увеличить продовольственную безопасность и уровня жизни населения в части доступности им качественной продукции, являются:

• формирование бесплатных либо условно-бесплатных сетевых информационных ресурсов, обеспечивающих безбарьерный вход на рынок новых участников продуктовых цепочек из числа МСБ и представителей регионов, а также предоставление государственной поддержки соответствующих некоммерческим частным ресурсам;
• всесторонняя инфраструктурная и финансовая поддержка частных цифровых инициатив в сферах, заявленных государством как приоритетные с точки зрения социальной политики и вопросов продовольственной безопасности.

Наконец, в период 2022 – 2030 г. цифровизация будет оказывать существенное влияние на развитие пищевых цепочек в части организации контрольных мероприятий со стороны государства. Наиболее значимым событием 2021 и текущего года является введение обязательной маркировки в отношении ряда пищевых продуктов, в первую очередь молочных. Такая маркировка позволяет прослеживать всю продуктовую цепочку как в интересах структур, ответственных за качество продукции, так и в интересах фискальных органов.

Выводы. Таким образом, основными особенностями развития продуктовых цепочек в условиях цифровой трансформации станет:

• расширение практики использования участниками начального (сельскохозяйственного) звена технологий класса «умная» ферма;
• межрегиональная и межотраслевая консолидация сельскохозяйственного производителя на базе технологических платформ, в первую очередь платформ спутниковой навигации и контроля;
• более тесное взаимодействие всех участников продуктовой цепочки в части планирования производства и сбыта, условий контрактов, коммодитизации рынка пищевых продуктов;
• вытеснения цифровыми формами взаимодействия традиционных на всех участках продуктовой цепочки, снижением региональных, отраслевых и иных барьеров;
• рост риска монополизации и олигополизации продовольственного рынка интегрированными на базе цифровых платформ сетевыми компаниями;
• повышение качества контроля пищевых цепочек со стороны государства в части качества продукции и в фискальных целях. 

Список источников

1. Ekaterina Gromova, Dmitriy Timokhin, Galina Popova The role of digitalisation in the economy development of small innovative enterprises / Procedia Computer Science, Volume 169, 2020, Pages 461-467, https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.224.
2. Timokhin D.V. (2021) The Use of Digital Tools in the Formation of Two-Component Nuclear Energy on the Base of Economic Cross Method. In: Samsonovich A.V., Gudwin R.R., Simões A.S. (eds) Brain-Inspired Cognitive Architectures for Artificial Intelligence: BICA*AI 2020. BICA 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1310. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65596-9_62
3. Бегучев А.А., Пономаренко А.В. Цифровизация в сельском хозяйстве // Агрофорсайт. 2021. № 4 (35). С. 64-67.
4. Гагарина М.В. Устойчивое развитие предприятий в условиях цифровой экономики // Экономические исследования и разработки. 2020. № 4. С. 102-105.
5. Головина Л.А., Кислицкий М.М. Цифровой вектор во взаимодействии субъектов аграрного производителя // Аграрный вестник Урала. – 2020. — №9(200). – С. 74-82
6. Головина Л.А., Кислицкий М.М., Логачева О.В. Специфика взаимодействия организаций основных отраслей АПК при ускорении цифровизации // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2021. № 2. С. 49-60.
7. Гончарук И.В. Обзор исследований о влиянии пандемии COVID-19 на развитие мировой и российской электронной торговли // Таможенная политика России на дальнем востоке. – 2021. — №94. – С. 66-82
8. Гричанова К.И. Переход к омниканальности продуктовых ретейлов посредствам диджитализации / Наука России: цели и задачи. сборник научных трудов по материалам XXVII международной научной конференции. Международная Объединенная Академия Наук. Екатеринбург, 2021. С. 88-92.
9. Слепенкова Е.М. Ключевые проблемы цифровизации российского продуктового ритейла / Управление бизнесом в цифровой экономике. Сборник тезисов выступлений Четвертой международной конференции. Под общей редакцией И.А. Аренкова, М.К. Ценжарик. Санкт-Петербург, 2021. С. 471-476.
10. Чуба А.Ю., Чуба А.Ю. Современные решения в области цифровизации и автоматизации сельского хозяйства // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. 2019. № 5 (79). С. 163-165.
11. Чутчева Ю.В., Коротких Ю.С., Кирица А.А. Цифровые трансформации в сельском хозяйстве // Agricultural Engineering. — 2021. — 5 (105). – С. 53-58.

References

1. Ekaterina Gromova, Dmitriy Timokhin, Galina Popova The role of digitalisation in the economy development of small innovative enterprises / Proce-dia Computer Science, Volume 169, 2020, Pages 461-467, https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.224.
2. Timokhin D.V. (2021) The Use of Digital Tools in the Formation of Two-Component Nuclear Energy on the Base of Economic Cross Method. In: Samsonovich A.V., Gudwin R.R., Simões A.S. (eds) Brain-Inspired Cognitive Ar-chitectures for Artificial Intelligence: BICA*AI 2020. BICA 2020. Advances in In-telligent Systems and Computing, vol 1310. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65596-9_62
3. Beguchev A.A., Ponomarenko A.V. Cifrovizaciya v sel’skom hozyajstve // Agroforsajt. 2021. № 4 (35). S. 64-67.
4. Gagarina M.V. Sustainable development of enterprises in a digital economy // Economic Research and Development. 2020. No. 4. S. 102-105.
5. Golovina L.A., Kislickij M.M. Cifrovoj vektor vo vzaimodej-stvii sub»ektov agrarnogo proizvoditelya // Agrarnyj vestnik Urala. – 2020. — №9(200). – S. 74-82.
6. Golovina L.A., Kislickij M.M., Logacheva O.V. Specifika vzaimo-dejstviya organizacij osnovnyh otraslej APK pri uskorenii cifrovizacii // ETAP: ekonomicheskaya teoriya, analiz, praktika. 2021. №2. S. 49-60.
7. Goncharuk I.V. Obzor issledovanij o vliyanii pandemii COVID-19 na razvitie mirovoj i rossijskoj elektronnoj torgovli // Tamozhennaya politika Rossii na dal’nem vostoke. – 2021. — №94. – S. 66-82.
8. Grichanova K.I. Perekhod k omnikanal’nosti produktovyh retejlov posredstvam didzhitalizacii / Nauka Rossii: celi i zadachi. sbornik nauchnyh trudov po materialam XXVII mezhdunarodnoj nauchnoj konferencii. Mezhdu-narodnaya Ob»edinennaya Akademiya Nauk. Ekaterinburg, 2021. S. 88-92.
9. Slepenkova E.M. Klyuchevye problemy cifrovizacii rossijskogo produktovogo ritejla / Upravlenie biznesom v cifrovoj ekonomike. Sbor-nik tezisov vystuplenij CHetvertoj mezhdunarodnoj konferencii. Pod ob-shchej redakciej I.A. Arenkova, M.K. Cenzharik. Sankt-Peterburg, 2021. S. 471-476.
10. CHuba A.YU., CHuba A.YU. Sovremennye resheniya v oblasti cifroviza-cii i avtomatizacii sel’skogo hozyajstva // Izvestiya Orenburgskogo gosudar-stvennogo agrarnogo universiteta. 2019. № 5 (79). S. 163-165.
11. CHutcheva YU.V., Korotkih YU.S., Kirica A.A. Cifrovye trans-formacii v sel’skom hozyajstve // Agricultural Engineering. — 2021. — 5 (105). – S. 53-58.

Для цитирования: Дегтева Л.В., Тимохин Д.В., Головина Л.А., Гагарина М.В., Логачева О.В. Особенности развития продуктовых цепочек в условиях цифровой трансформации // Московский экономический журнал. 2022. №3. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-6/

© Дегтева Л.В., Тимохин Д.В., Головина Л.А., Гагарина М.В., Логачева О.В. 2022, Московский экономический журнал, 2022, №3.