Методические подходы к управлению конкурентоспособностью аграрного сектора региона на основе цифровизации

Введение. В условиях глобализации и стремительного развития технологий, регионы сталкиваются с вызовами, связанными с сохранением и укреплением своих конкурентных преимуществ. Цифровая трансформация становится важнейшим фактором, определяющим экономическое и социальное развитие как городских, так и сельских территорий регионов России. Однако реализация цифровых инициатив требует осмысленного подхода, учитывающего специфику каждого региона, его ресурсы и потенциальные возможности.

На сегодняшний день наблюдается значительный разрыв между теми регионами России, которые активно внедряют цифровые технологии, и теми, которые остаются на периферии этого процесса. В городах, где уровень цифровизации зачастую выше, развиваются инновационные производства, улучшается качество жизни жителей, что, в свою очередь, привлекает инвестиции и наиболее квалифицированные кадры. В то же время, сельские территории в России остаются в некоторой изоляции, испытывая трудности с доступом к современным технологиям и услугам. Это создает риск дальнейшего углубления социально-экономического разрыва между городом и селом, что ставит под угрозу продовольственную безопасность России.

Таким образом, в современных условиях цифровизация становится основным инструментом, способствующим повышению конкурентоспособности сельских территорий и сельской экономики, в том числе на региональном уровне. Использование цифровых технологий позволяет оптимизировать производственные процессы, улучшить доступ к информации и повысить качество жизни сельских жителей. Цель данной статьи – представить методические подходы к управлению конкурентоспособностью аграрного сектора региона в условиях цифровизации, а также проанализировать влияние цифровых технологий на экономические показатели сельского хозяйства региона.

Цель исследования. Целью данного исследования являлась разработка и апробация системы показателей на примере пяти регионов-лидеров сельскохозяйственного производства России с учетом уровня цифровизации региона. На основе данного методического подхода представляется целесообразным проведение комплексного анализа конкурентоспособности регионов в области конкурентоспособности аграрного сектора и выработка рекомендаций по повышению конкурентоспособности агропромышленного комплекса на региональном уровне.

Условия, материалы и методы . В настоящее время в России [1–5] и за рубежом [13–15] активно развивается научное направление в области цифровизации сельских территорий и сельского хозяйства. Это направление, основанное на тенденциях и мировом опыте сложных и противоречивых процессов в сельскохозяйственном производстве, разрабатывает методологию управления цифровой трансформацией в сельском хозяйстве.

Научная школа по цифровой трансформации сельских территорий нацелена на интеграцию современных технологий в аграрный сектор и развитие инфраструктуры. Основное внимание представители этого направления уделяют использованию информационных технологий для повышения эффективности сельскохозяйственного производства, оптимизации процессов управления и улучшения качества жизни населения в сельской местности.

По мнению ряда авторов [1-5], основной проблемой в области цифровой трансформации сельского хозяйства является отсутствие достаточного внимания к цифровому развитию сельских территорий в рамках государственной политики. Отсутствие точной статистики и данных о цифровизации сельских территорий не позволяет объективно оценить уровень развития цифровых технологий в сельской местности. Таким образом, разработка методики оценки уровня цифровизации сельских территорий регионов России сталкивается с проблемой недостаточного формирования необходимой статистической базы для проведения исследований. Исходя из всего вышеизложенного, очевидно, что цифровая трансформация стала ключевым фактором конкурентоспособности сельских территорий и сельского хозяйства регионов России. Значительный вклад в разработку методики оценки конкурентоспособности регионального сельского хозяйства внесли Борель А.Н. [6], Доржиева Е.В., Дугина Е.Л. [7, 8], Мартынов К.П. [9], Печерцева О.Н. [10,11], Хуажева А.Ш. [12] и другие. Однако современная цифровая парадигма требует учета фактора цифровой конкурентоспособности в методологии оценки и управления конкурентоспособностью АПК, в том числе на региональном уровне. Очевидно, что степень цифровизации аграрной сферы становится важнейшим необходимым фактором, обеспечивающим конкурентоспособное развитие регионального АПК. В этой связи дальнейшее развитие методологии управления конкурентоспособностью регионального АПК будет формироваться под влиянием цифровизации и учета этого фактора как основного критерия конкурентоспособности в условиях становления активной фазы шестого технологического уклада современной экономики.

На основе анализа теоретико-методологических подходов к исследованию конкурентоспособности, а также особенностей сельскохозяйственного производства разработан алгоритм оценки конкурентоспособности регионального сельского хозяйства в условиях цифровой трансформации экономики, состоящий из трёх этапов:

• -    выбор группы исследуемых регионов;

• -    расчёт частных показателей, сводного и интегрального индексов по авторской методике;

• -    интерпретация полученных результатов (таблица 1).

Таблица 1. Алгоритм комплексной оценки конкурентоспособности аграрного сектора экономики региона с учетом показателей цифровизации

№	Содержание этапа	Последовательность действий
1.	Выбор группы исследуемых регионов по какому-либо признаку (специализации, территориальному, природно-климатическому и т.д.) и анализ текущего состояния аграрного производства в этих регионах.	На данном этапе производится группировка регионов (по федеральный округам, экономическим районам и т.д.) и проводится общий анализ их состояния по следующим показателям: объемы выпуска валовой продукции, уровень цифровизации производственных процессов в секторе, финансовое состояние аграрной отрасли, особенности производства продукции животноводства и растениеводства и др.
2.	Расчет показателей, характеризующих развитие отдельных сторон сельского хозяйства и позволяющих количественно оценить конкурентоспособность сельского хозяйства региона на основе комплексного подхода.	На данном этапе производится интерпретация частных показателей, сводных индексов и интегрального индекса конкурентоспособности по всем оцениваемым регионам. Делаются основные выводы проведенного исследования, и разрабатывается комплекс мероприятий (стратегий, концепций, дорожных карт) по повышению конкурентоспособности аграрного сектора экономики региона на основе выявленных сильных и слабых индикаторов.
3.	Интерпретация         полученных результатов  проведенного  анализа конкурентоспособности, формулировка выводов.	На данном этапе производится интерпретация частных показателей, сводных индексов и интегрального индекса конкурентоспособности по всем оцениваемым регионам. Делаются основные выводы проведенного исследования.
4.	Разработка рекомендаций и предложений по дальнейшему развитию сельских территорий и сельского хозяйства в регионе на основе анализа текущей конкурентоспособности	На данном этапе разрабатывается комплекс мероприятий (стратегий, концепций, дорожных карт) по повышению конкурентоспособности аграрного сектора экономики региона на основе выявленных сильных и слабых индикаторов.

Источник: авторская разработка

Целесообразно ранжировать конкурентоспособность регионального аграрного сектора и сельских территорий индексным методом, позволяющим сгруппировать отдельные показатели конкурентоспособности и выявить факторы, препятствующие или стимулирующие эффективное развитие сельскохозяйственного производства в регионе. Для определения компонентов индекса, отражающих уровень развития и конкурентоспособности аграрного сектора региона, необходимо, прежде всего, определить спектр показателей, которые будут учитываться при оценке конкурентоспособности регионального аграрного сектора экономики. Главным условием построения индекса, в полной мере отражающего конкурентоспособность сельского хозяйства региона, является выбор репрезентативных показателей, которые должны адекватно отражать критерии конкурентоспособности и ключевые конкурентные преимущества территории, в том числе уровень цифровизации региональной экономики, а также оценивать прогрессивность отраслевой структуры, быть статистически доступными и объективными. Предлагаемая в работе система ключевых показателей конкурентоспособности регионального сельского хозяйства состоит из косвенных показателей – тех, которые не влияют на конкурентоспособность (или оказывают незначительное влияние на нее), но свидетельствуют о ее изменении, прямых показателей – тех, которые непосредственно влияют на конкурентоспособность (рис. 1).

Таким образом, предлагаемая модель оценки конкурентоспособности аграрного сектора экономики региона учитывает важнейшие показатели конкурентоспособности регионального сельскохозяйственного производства в современных условиях хозяйствования, в том числе такие ключевые факторы как уровень достигнутый уровень цифрового развития региона.

После расчета каждого показателя конкурентоспособности (рис. 1.) формируется система аналитических таблиц по группе оцениваемых регионов, далее частные показатели агрегируются на основе метода нормированных коэффициентов. Суть метода нормированных коэффициентов состоит в приведении показателей, измеренных в разных единицах (в килограммах, процентах и т.д.) к значению от 0 до 1 (где 0 будет соответствовать наихудшему результату, а 1, соответственно, наилучшему). Если больший показатель соответствует лучшему результату (то есть регионам значение показателя нужно повышать), то используется формула:

Таким образом, предлагаемая модель оценки конкурентоспособности аграрного сектора экономики региона учитывает важнейшие показатели конкурентоспособности регионального сельскохозяйственного производства в современных условиях хозяйствования, в том числе такие ключевые факторы как уровень достигнутый уровень цифрового развития региона.

Рисунок 1 – Показатели для оценки конкурентоспособности регионального аграрного сектора экономики и сельских территорий (авторская разработка)

После расчета каждого показателя конкурентоспособности (рис. 1.) формируется система аналитических таблиц по группе оцениваемых регионов, далее частные показатели агрегируются на основе метода нормированных коэффициентов. Суть метода нормированных коэффициентов состоит в приведении показателей, измеренных в разных единицах (в килограммах, процентах и т.д.) к значению от 0 до 1 (где 0 будет соответствовать наихудшему результату, а 1, соответственно, наилучшему). Если больший показатель соответствует лучшему результату (то есть регионам значение показателя нужно повышать), то используется формула:

X =

x..-х ..

ij        min i

X .

max i

-x ..

min i

XX где ij - i-ый показатель j-го региона, Xmini - минимальное значение i-го показателя среди анализируемых регионов, max - максимальное значение i- того показателя среди анализируемых регионов.

Если меньший показатель соответствует лучшему результату, то используется формула:

X = 1 -

x.-x ..

ij        min i

X .

max i

-x..

min i

После расчета всех частных показателей и сводных индексов, с определенных нами весовых коэффициентов, находится интегральный конкурентоспособности региона:

(2) учетом индекс

IK i = 0,12/ фэc_i + 0,13^ + о, ^1/ ОП1 ⁺ ^^ТШ ⁺

0,03/СДС1 + 0,05/РСИ1 + 0,09/СПШ + 0,1/TCi + 0,18/СЦР1 + 0,1/РНШ           (3)

где /K j - интегральный индекс конкурентоспособности сельского хозяйства i-го региона; ^IФЭСi - индекс финансово-экономического состояния сельского хозяйства i-го региона; ^IПРi - индекс производительности в сельском хозяйстве i-го региона; ^IОПi - индекс оснащенности сельскохозяйственного производства i-го региона; ^IТПi - индекс товарных потоков агропродовольственной продукции в i-ом регионе; ^IСДСi - индекс социальнодемографического состояния в сельском хозяйстве i-ого региона; ^IРСИi - индекс развития социальной инфраструктуры в сельской местности i-ого региона; ^IСППi - индекс самообеспеченности i-го региона основными продуктами питания; ^IТСi -индекс технического состояния сельского хозяйства i-го региона; / _Сц_Р1 - индекс состояния цифрового развития i-го региона; / _РНШ - индекс развития научного потенциала агроисследований в i-ом регионе.

Принимая во внимание то обстоятельство, что каждый из десяти предложенных сводных индексов, в том числе интегральный, может принимать значение от 0 до 1, выделим четыре группы конкурентоспособности (табл. 2).

Таблица 2 – Группировка регионов по уровню конкурентоспособности сельского хозяйства и сельских территорий

Номер группы	Наименование группы	Значение      индекса (показателя) конкурентоспособности
I	Сверхконкурентоспособные	0,75-1,00
II	Высококонкурентоспособны е	0,50-0,74
III	Среднеконкурентоспособны е	0,25-0,49
IV	Низкоконкурентоспособные	0,00-0,24

Результаты и обсуждение. В ходе исследования была проведена оценка конкурентоспособности аграрного сектора экономики пяти ведущих регионов России по объему производства сельскохозяйственной продукции в 2023 году: Краснодарский край (1 место - 6,9% общероссийского производства за 2023 г.), Ростовская область (2 место - 5,3%), Воронежская область (3 место - 4,2%), Белгородская область (4 место - 4,1%), Республика Татарстан (5 место - 3,4%) - рис. 2. Всего на долю этих регионов пришлось 24% производства валовой продукции сельского хозяйства России за 2023 год. Таким образом, данные регионы составляют основу агропромышленного комплекса России, обеспечивая четверть всего сельскохозяйственного производства страны.

Рисунок 2 - Пятерка крупнейших регионов - производителей сельскохозяйственной продукции в России по итогам 2023 года, в процентах к общему производству страны

На наш   взгляд очевидно,   что важнейшим   фактором конкурентоспособности аграрно-промышленного производства в условиях развития шестого технологического уклада является уровень цифровизации. В этой связи методология оценки и управления конкурентоспособностью была дополнена нами индикаторами уровня цифрового развития региона. Уровень цифровизации является системообразующим фактором конкурентоспособности отраслей региональной экономики за счет внедрения технологий искусственного интеллекта, интернета вещей, анализа больших данных, которые способствуют существенному повышению эффективности производства, не только за счет большей автоматизации и роботизации, но и за счет использования современных цифровых технологий в процессе прогнозирования, планирования и контроля производственных процессов в отрасли.

В этой связи ключевой группой показателей в рамках развиваемой нами методологии оценки конкурентоспособности регионального агропромышленной комплекса является уровень цифрового развития территории. В табл. 3 представлены показатели индекса цифрового развития исследуемых регионов по данным за 2023 г.

Исходя из предоставленной таблицы, в которой демонстрируются показатели индекса цифрового развития исследуемых регионов России по данным за 2023 год, можно сделать несколько важных выводов о состоянии цифровой трансформации в этих регионах.

Таблица 3 – Расчет показателей индекса цифрового развития исследуемых регионов по данным за 2023 г.

Регион из группы	Использовани е цифровых технологий в организациях, от общего количества в %	Затраты на внедрение и использовани е цифровых технологий от ВРП, %	Использование электронного документооборот а в организациях, % от общего количества	Индекс цифровог о развития
Белгородская область	20,8	1,07	61,7	0,725
Воронежская область	19,8	0,93	60,0	0,470
Республика Татарстан	18,6	1,73	53,7	0,455
Ростовская область	18,7	0,94	57,0	0,228
Краснодарски й край	18,6	0,96	49,1	0,012

Источник:  Федеральная служба государственной статистики России ; авторские расчеты

Белгородская область занимает лидирующее место по всем показателям конкурентоспособности, связанным с использованием цифровых технологий. В данном регионе показатель использования цифровых технологий в организациях, от общего количества составляет 20,8%. Особый интерес представляет такой показатель как доля расходов на внедрение и использование цифровых технологий, который составил 1,07% валового регионального продукта Белгородской области в 2023 году. Это свидетельствует об активном инвестировании Белгородской области в цифровую инфраструктуру и технологии, что, несомненно, способствует более высокому уровню цифровизации по сравнению с другими регионами Российской Федерации.

Уровень использования электронного документооборота в Белгородской области самый высокий среди всех анализируемых регионов – 61,7%. Электронная система документооборота, позволяет существенно повысить эффективность деятельности сельскохозяйственных предприятий в регионах. В свою очередь, индекс цифрового развития составляет 0,725, что также выделяет регион как наиболее успешный в аспекте цифровой трансформации за 2023 г. среди группы исследуемых регионов.

Воронежская область находится на втором месте рейтинга с показателем использования цифровых технологий в 19,8%, и хотя доля затрат на цифровизацию составляет 0,93% от ВРП, уровень электронного документооборота достигает 60%. Тем не менее, индекс цифрового развития составляет лишь 0,470, что говорит о необходимости дальнейших улучшений в этой области.

Предприятия Республики Татарстан демонстрируют уровень использования цифровых технологий в 18,6%, однако данный уровень сопровождается значительно более высокими затратами на внедрение цифровых технологий, которые составляют 1,73% от ВРП. Это может указывать на то, что высокие затраты на цифровизацию экономики региона не в полной мере оправдываются результатами в плане фактической цифровизации, поскольку индекс цифрового развития находится на уровне 0,455.

Ростовская область и Краснодарский край показывают схожие результаты, где процент организаций, использующих цифровые технологии, ниже и составляет 18,7% и 18,6% соответственно. Их показатели затрат на внедрение цифровых технологий и уровень электронного документооборота также остаются ниже средних по другим регионам. Наименьший индекс цифрового развития демонстрирует Краснодарский край (0,012), что указывает на низкую эффективность использования и внедрения цифровых технологий экономике данного региона.

После расчета всех сводных индексов конкурентоспособности на основе нормированных коэффициентов (формулы 1,2) регионального аграрного сектора экономики производится агрегирование и формирование интегрального индекса по формуле (3) с учетом определённых экспертным методом весовых коэффициентов.

Результаты расчета всех сводных индексов и интегрального индекса конкурентоспособности исследуемых регионов представлены в табл. 4.

Таблица 4 – Рейтинг конкурентоспособности аграрного сектора исследуемых регионов по данным за 2023 г.

№	Регион	IK ;	^ Фэа		^ пр;	^ оп;	^ тп;	kact	^ рси;	^ СПШ	hct	1СЦР;	^ РНП;
1	Белгородская область	0,613	0,967		0,503	0,620	0,865	0,586	0,806	0,982	0,064	0,725	0,000
2	Воронежская область	0,502	0,714		0,401	0,413	0,450	0,211	0,771	0,562	0,976	0,470	0,466
3	Республика Татарстан	0,397	0,134		0,185	0,319	0,628	0,393	0,914	0,296	0,965	0,455	0,244
4	Ростовская область	0,354	0,409		0,612	0,167	0,807	0,488	0,208	0,166	0,467	0,228	0,219
5	Краснодарский край	0,243	0,606		0,359	0,584	0,054	0,462	0,132	0,130	0,252	0,012	1,000

Источник: авторские расчеты по данным Федеральной службы государственной статистики России

На основе результатов расчетов сводных индексов конкурентоспособности аграрного сектора, представленных в табл. 4, можно выделить несколько ключевых выводов и закономерностей.

Интегральный индекс конкурентоспособности различается по регионам, что свидетельствует о неравномерном развитии аграрного сектора в разных частях страны. Наиболее высокие показатели наблюдаются в Белгородской области, где индекс конкурентоспособности составляет 0,613. Это достигается за счет более высокого уровня финансово-экономического положения, цифрового развития, оснащенности и производительности сельскохозяйственного производства в данном субъекте РФ по сравнению с другими рассматриваемыми в данном исследовании.

Второе место в рейтинге занимает Воронежская область с интегральным индексом 0,502 за 2023 год. Несмотря на более низкие показатели интегрального индекса этого региона по сравнению с Белгородской областью, он также демонстрирует достаточно сбалансированную комплексную конкурентоспособность.

Республика Татарстан занимает третье место в рейтинге. Интегральный индекс конкурентоспособности (0,397) свидетельствует об определённых проблемах в аграрном секторе региона. Низкие значения таких сводных индексов, как финансово-экономическое положение и производительность сельского хозяйства, свидетельствуют о необходимости структурных изменений и инвестиций в развитие аграрного сектора региона для повышения его конкурентоспособности. Ростовская область и Краснодарский край имеют самые низкие рейтинги с интегральными индексами 0,354 и 0,243, соответственно. Это говорит об определенных проблемах в аграрном секторе этих регионов, включая потенциальные проблемы в финансовых отношениях, неэффективное использование ресурсов и неразвитость социальной инфраструктуры в сельской местности. Таким образом, результаты расчетов показывают, что для повышения конкурентоспособности аграрного сектора необходимо уделять внимание не только развитию производственных мощностей и внедрению новых технологий, но и финансовой стабильности, социальной     инфраструктуре,     региональной     продовольственной самодостаточности и другим факторам, существенно влияющим на общую эффективность и развитие аграрного сектора территории. Учитывая эти аспекты, регионам следует разрабатывать стратегические планы, направленные на устранение слабых мест и достижение более сбалансированного развития аграрного сектора в целом. В этой связи нами была разработана матрица конкурентоспособности, которая позволяет понять, на что следует обращать внимание в первую очередь в процессе управления конкурентоспособностью сельских территорий и агропромышленного комплекса в рассматриваемых в данном исследовании регионов (табл. 5).

Таблица 5 – Матрица конкурентоспособности аграрного сектора исследуемых регионов по данным за 2023 г.

Регион	Сильные стороны	Слабые стороны
1	2	3
Белгородская область	1)   высокий   уровень   финансовоэкономического  состояния  аграрного сектора. 2)     высокая     самообеспеченность основными продуктами питания. 3)    сильные позиции на внешнем и внутреннем                   рынках агропродовольственной продукции. 4)  высокий  уровень  цифровизации региональных предприятий. 5)    хорошая  оснащенность аграрного производства.	1)    низкий уровень развития научного  потенциала  в аграрном секторе. 2)     низкий     уровень технического    состояния сельскохозяйственного производства.
Воронежская область	1)    высокий уровень технического состояния сельскохозяйственного производства. 2)    высокий уровень развития социальной инфраструктуры в сельской местности. 3)    высокий уровень финансовоэкономического состояния аграрного сектора.	1)     низкий     уровень социальнодемографического состояния   в   сельской местности региона.

1	2	3
Республика Татарстан	1)   высокий   уровень   технического состояния       сельскохозяйственного производства. 2)    высокий уровень развития социальной инфраструктуры в сельской местности.	1)    низкий уровень финансово-экономического состояния аграрного сектора. 2)    низкая производительность в сельском хозяйстве региона. 3)    недостаточное развитие научного потенциала в сфере агроисследований. 4)    низкая самообеспеченность территории основными видами продовольствия.
Ростовская область	1) сильные позиции на внешнем и внутреннем рынках агропродовольственной продукции.	1)                   низкая самообеспеченность территории    основными видами продовольствия. 2)     низкий     уровень оснащенности сельскохозяйственного производства. 3)    низкий уровень развития социальной инфраструктуры        в сельской       местности региона. 4)    недостаточное развитие научного  потенциала  в сфере агроисследований. 5)     низкий     уровень цифрового       развития региона.
Краснодарски й край	1) высокий уровень развития научного потенциала в сфере агроисследований.	1)     низкий     уровень цифрового       развития региона. 2)  слабые  позиции  на внешнем  и  внутреннем рынках агропродовольственной продукции. 3)                  низкая самообеспеченность территории    основными видами продовольствия. 4)    низкий уровень развития социальной инфраструктуры        в сельской       местности региона.

Источник: авторская разработка

Выводы. В результате проведенного исследования получены результаты, подтверждающие изначально поставленные цель и задачи исследования конкурентоспособности аграрного сектора пяти ключевых регионов России. Практическая значимость данного исследования заключается в    разработке    методики,    позволяющей    комплексно    оценить конкурентоспособность аграрного сектора на региональном уровне, акцентируя внимание на влиянии цифровизации на производственно-экономические процессы в отрасли. Предлагаемая методика позволит государственным органам и хозяйствующим субъектам более точно формировать стратегии повышения конкурентоспособности сельского хозяйства на основе конкретных показателей и взаимосвязей. Перспективы дальнейшего изучения данной проблемы заключаются в расширении базы данных для анализа не только в разрезе федеральных округов, но и на уровне муниципальных образований. Целесообразно дополнительно   рассмотреть   влияние социально демографических факторов на конкурентоспособность аграрного сектора экономики региона, а также оценить потенциал применения цифровых и инновационных технологий в аграрном секторе России. Особое внимание следует уделить изучению межотраслевых взаимодействий сельского хозяйства с другими секторами экономики, что позволит сформировать более устойчивую экономическую модель на региональном и национальном уровнях. В результате данное исследование открывает не только перспективы для будущих теоретических исследований, но и важные направления для практической реализации в рамках региональных стратегий социальноэкономического развития. Кроме того, важным направлением будущих исследований может стать формирование прогностической модели конкурентоспособности аграрно-промышленного комплекса регионов на основе предлагаемой методологии исследования.