Продовольственная безопасность России и её измерение в условиях импортозамещения

DOI:

Проводимые в последние годы исследования и прогнозы о многофакторном влиянии турбулентной внешней среды и цифровой трансформации на аграрный рынок свидетельствуют о значительных изменениях в сельском хозяйстве к 2030 г., при этом процессы импортозамещения, внедрения инноваций, инвестиций в агротехнологии и адаптации к изменениям климата будут играть ключевую роль в достижении продовольственной безопасности и независимости на национальном уровне. Согласно отчетам ведущих аналитических и консалтинговых компаний, ожидается значительная трансформация аграрного рынка в ближайшие годы. Эксперты Организации Объединенных Наций по продовольствию и сельскому хозяйству (ФАО) спрогнозировали, что к 2030 г. мировое сельское хозяйство должно будет прокормить население, которое увеличится до 8,5 млрд чел., при этом к 2030 г. в условиях голода будут существовать почти 670 млн людей, что на 20 % меньше, чем в 2021 году [В ФАО заявили ... , 2022].

Повсеместная цифровизация отраслей экономики в условиях нестабильной внешней среды актуализирует необходимость дополнительных исследований влияния политики им-портозамещения на обеспечение продовольственной безопасности Российской Федерации, а также – важность преодоления разрыва между практическим применением и академическими исследованиями в области трансформации традиционного сельского хозяйства.

В целях проведения исследования влияния политики импортозамещения на обеспечение продовольственной безопасности Российской Федерации рассмотрим особенности им-портозамещения в сельскохозяйственных отраслях различных стран мира как стратегии, направленной на сокращение зависимости от импорта сельскохозяйственных продуктов путем стимулирования внутреннего производства. Успех импортозамещения во многом зависит от баланса между поддержкой внутреннего производства и сохранением конкурентоспособности на международных рынках.

Цифровизация и глобальная экономическая и политическая нестабильность существенно влияют на сельское хозяйство, трансформируя производственные процессы и экономические отношения. Внедрение новых технологий улучшает эффективность и конкурентоспособность сельского хозяйства, но также требует значительных инвестиций и адаптации. Глобальная нестабильность усиливает необходимость устойчивого развития и гибкости в управлении сельским хозяйством.

Анализ исследований зарубежных и отечественных ученых, посвященных проблеме обеспечения продовольственной безопасности страны в контексте цифровизации и импор-тозамещения сельскохозяйственной продукции и оборудования в РФ, показал, что авторы наибольшее внимание уделяют концепту «продовольственная безопасность», «импортоза-мещение» и «сельское хозяйство 4.0», которые и становятся в дальнейшем основой данного исследования [Пьянкова и др., 2022; Митрофанова и др., 2020; Производство органических продуктов ... , 2018].

Термин «продовольственная безопасность» впервые появился в международном дискурсе в 1974 г. на Всемирной продовольственной конференции, организованной Организацией Объединенных Наций (ООН) в Риме.

Исследования в области продовольственной безопасности за последние годы подчеркивают многоаспектность этой проблемы. Влияние климатических изменений, экономической и политической нестабильности, технологических инноваций и социальных факторов формируют сложный контекст, в котором необходимо разрабатывать и внедрять стратегии для обеспечения устойчивого доступа к продовольствию для всех. Важность междисциплинарного подхода и международного сотрудничества также подчеркивается в многочисленных исследованиях, чтобы эффективно справляться с вызовами и укреплять продовольственную безопасность в глобальном масштабе.

В зарубежных и отечественных исследованиях в настоящее время широко обсуждаются особенности концепции сельского хозяйства 4.0, которая представляет собой революционный подход к ведению аграрного бизнеса, основанный на интеграции современных технологий [The Politics of Digital ... , 2019; Agriculture 4.0 ... , 2021; Алтухов и др., 2019]. Научные исследования и публикации в этой области демонстрируют значительный прогресс в повышении эффективности, продуктивности и устойчивости сельского хозяйства. Основные тенденции включают использование прецизионного земледелия, IoT, больших данных, автоматизации и роботизации, а также новых бизнес-моделей, таких как электронные торговые площадки и блокчейн. Эти исследования и разработки открывают новые возможности для фермеров и агропромышленных компаний, способствуя развитию сельс- кого хозяйства будущего [Schmidt, 1947; Mayersohn, 2019; Ingram et al., 2020; Провоторова, 2023; Пьянкова и др., 2023].

Исследования Л. Прауса и С. Рамсару-па указывают на создание высококвалифицированных рабочих мест в сельском хозяйстве, что одновременно приводит к вытеснению некоторых форм низкоквалифицированной рабочей силы [Prause, 2021; Ramsaroop, 2019]. Н. Майерсон отмечает, что интенсивное воздействие цифровых технологий может иметь прямо пропорциональный эффект на развитие сельского хозяйства [Mayersohn, 2019].

Джон В. Стаффорд в своем исследовании представил концепцию прецизионного земледелия как одного из базисных элементов умного земледелия, а также рассмотрел особенности и преимущества технологий, таких как GPS и геоинформационные системы (ГИС), используемые для управления полями [Stafford, 2000].

Примеры пилотных проектов и их результаты влияния на прозрачность и эффективность агробизнеса представлены в работах А. Садова, К. Потетни, А. Устюгова и др. [Проект дистанционного комплекса ... , 2020].

Исследования российских и зарубежных авторов в области cельского хозяйства 4.0 демонстрируют значительные достижения в интеграции цифровых технологий в аграрный сектор [Попова и др., 2019; Курдюмов и др., 2020; Лобачевский и др, 2021; Enhancing Smart Farming ... , 2022; Beluhova-Uzunova et al., 2022]. Российские исследования сосредоточены на адаптации и внедрении технологий в условиях местного рынка, тогда как зарубежные работы предоставляют глобальный контекст и примеры успешных внедрений по всему миру. Оба направления исследований способствуют повышению продуктивности, устойчивости и конкурентоспособности сельского хозяйства.

Термин «импортозамещение» впервые появился в экономической теории в контексте индустриализации развивающихся стран. Он стал широко использоваться в 1950–1960-х гг., когда такие латиноамериканские страны, как Аргентина, Бразилия и Мексика, приняли стратегию развития внутреннего производства с целью уменьшения зависимости от импорта. Одним из первых экономистов, кто подробно описал и проанализировал эту стратегию, был аргентинский экономист Р. Пребиш, который также был первым генеральным секретарем Конференции ООН по торговле и развитию (ЮНКТАД) [Prebisch, 2019].

В исследованиях последних лет отмечается усиление интереса ученых к оценке результатов политики импортозамещения в сельском хозяйстве различных стран мира, а также перспектив дальнейшего развития аграрного сектора с учетом международной конкуренции. Так, в исследовании В. Иваницкой, Е. Усольцевой, А. Лихтер предпринимается попытка оценки экономической эффективности политики импортозамещения в различных секторах экономики России, а также выявляются основные вызовы и ограничения, с которыми сталкиваются российские производители [Иваницкая и др., 2017]. Оценка результатов политики импортозамещения в сельском хозяйстве России, описание примеров успешных и неудачных проектов импортозаме-щения проводится в исследовании группы ученых из Высшей школы экономики [Импорто-замещение в российской экономике ... , 2023].

Исследование влияния политики импор-тозамещения на экономический рост в странах с развитой экономикой (Швеции) авторов Ханса К. Бломквиста и Матса Лундала показало, как тарифная политика привела к потерям благосостояния страны по сравнению с ситуацией свободной торговли, а также применяя теорию искажений в области увеличения внутреннего производства за счет импорта была проведена оценка краткосрочных и долгосрочных эффектов на национальную экономику [Blomqvist et al., 2002]. Исследованию влияния цифровой трансформации на процессы импортозамещения в странах с развивающейся экономикой для повышения эффективности производства и снижения зависимости от импорта посвящены труды, основной акцент сделан на изучении снижения зависимости от импорта путем развития внутреннего производства [Реализация политики импортозаме-щения ... , 2019; Руденко и др., 2024].

В современных исследованиях, опубликованных в последние пять лет, как российские, так и зарубежные ученые анализируют различные аспекты этой стратегии, включая экономическую эффективность, технологическое развитие, социально-экономические последствия и роль цифровизации. Эти работы предоставляют ценные рекомендации для разработки и реализации успешных политик им-портозамещения в условиях глобальной экономической и политической нестабильности.

Цель и методы исследования

Цель статьи – обосновать перспективы повышения продовольственной безопасности РФ с учетом динамики производства основных видов импортозамещающих пищевых продуктов и степени зависимости предприятий от использования импортного оборудования в России в условиях формирующейся цифровой экономики. Ее достижение обеспечивается комплексом задач:

• 1.    Определить содержание концептов «продовольственная безопасность», «импорто-замещение» и «сельское хозяйство 4.0».

• 2.    Выявить ключевые тенденции импор-тозамещения сельскохозяйственной продукции в России в контексте перехода к цифровой экономике до 2030 года.

• 3.    Исследовать национальные тренды обеспечения продовольственной безопасности,

связанные с цифровизацией экономических отраслей и импортозамещением сельскохозяйственной продукции и оборудования в России.

В исследовании применены системноструктурный анализ и метод математического моделирования для определения основных тенденций импортозамещения сельскохозяйственной продукции и оборудования в России в условиях перехода к цифровой экономике и нестабильной внешней среды. Прогнозирование производства основных видов импортозамещающих продуктов до 2030 г. осуществлено с использованием методов линейной регрессии, моделей ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) и Random Forest.

К. Некрасов, В. Набоков, проведя обзор текущих достижений в области роботизации сельского хозяйства в России, отмечают, что робототехника активно применяется в аграрном секторе Центрального (185 единиц), Приволжского (87 единиц), Северо-Западного (56 единиц) и Уральского (45 единиц) федеральных округов (рис. 1) [Некрасов и др., 2023].

Дальневосточный федеральный округ

Сибирский федеральный округ

Уральский федеральный округ

Приволжский федеральный округ

Северо-Кавказский федеральный округ

Южный федеральный округ г. Санкт-Петербург

Северо-Западный федеральный округ г. Москва

Центральный федеральный округ

Российская Федерация

О 2000   4000   6000   8000   10000 12000 14000

• ■    Количество

применяемых складских и логистических роботов в организациях, шт

• ■    Количество применяемых промышленных роботов в организациях, шт

Рис. 1. Количество применяемой робототехники в регионах РФ в 2023 году

Fig. 1. The amount of robotics used in the regions of the Russian Federation in 2023 Примечание . Рисунки 1–5 составлены авторами по: [Федеральная служба ... , 2024].

Среднее, медианное и стандартное отклонение замещенных рабочих мест, промышленных роботов, складских и логистических роботов дают количественный обзор распределения данных. Так, среднее количество заполненных рабочих мест составляет около 521 737, среднее количество промышленных роботов – около 2 512, а среднее количество складских и логистических роботов – примерно 574.

Существует очень высокая корреляция между количеством заполненных должностей и количеством промышленных роботов (коэффициент корреляции 0,98). Аналогично количество заполненных вакансий сильно корре- лирует с количеством складских и логистических роботов (коэффициент корреляции 0,99). Количество промышленных роботов также сильно коррелирует с количеством складских и логистических роботов (коэффициент корреляции 0,98).

Повышение продовольственной безопасности на макро- и мезоуровнях напрямую связано с основными показателями производства ключевых видов импортозамещающих пищевых продуктов в Российской Федерации и экономическими условиями. На рисунке 2 представлены данные о производстве основных видов импортозамещающих пищевых продук-

Продукты кисломолочные (кроме творога и продуктов.. Молоко и сливки, сгущенные или с добавками сахара.. Сыры Масло сливочное Творог Сливки

Молоко жидкое обработанное, включая молоко для.. Фрукты, ягоды и орехи, свежие или предварительно.. Овощи (кроме картофеля) и грибы, консервированные..

Овощи (кроме картофеля) и грибы замороженные Ракообразные мороженые Рыба, включая филе, копченая Рыба вяленая, соленая и несоленая или в рассоле Филе рыбное мороженое Рыба мороженая

Филе рыбное, мясо рыбы прочее (включая фарш).. Ракообразные немороженые, не являющиеся.. Рыба морская свежая или охлажденная, не являющаяся..

Рыба морская живая, не являющаяся продукцией..

Изделия колбасные, включая изделия колбасные для.. мясо сельскохозяйственной птицы замороженное, в., мясо птицы охлажденное, в том числе для детского.. в том числе:

Мясо и субпродукты пищевые домашней птицы Свинина замороженная, в том числе для детского..

Свинина парная, остывшая или охлажденная, в том.. Мясо крупного рогатого скота (говядина и телятина).. Мясо крупного рогатого скота (говядина и телятина)..

2023 ■ 2022 ■2021 ■ 2020 ■2019 ■2018 ■2017

Рис. 2. Производство основных видов импортозамещающей продукции в РФ за 2017–2023 гг., тыс. тонн

Fig. 2. Production of the main types of import-substituting products in the Russian Federation for 2017–2023, thousand tons

тов в Российской Федерации за период с 2017 по 2023 год [Федеральная служба ... , 2024.].

Производственные данные ключевых видов импортозамещающей продукции в РФ за 2017–2023 гг. свидетельствуют о том, что в последние годы производство мяса крупного рогатого скота и птицы демонстрирует устойчивый рост, что свидетельствует о стабильном увеличении спроса и производства, производство рыбы и сыров также показывает положительную динамику, однако производство замороженных овощей и грибов, а также фруктов, ягод и орехов имеет тенденцию к сокращению. В качестве вызовов для продовольственной обеспеченности на уровне страны можно выделить высокую импортозависимость в ряде ключевых категорий продукции, что может пред- ставлять риски в условиях глобальных экономических изменений. Колебания цен на материальные ресурсы и рост издержек могут также негативно сказаться на доходности сельхозпроизводителей.

Для прогнозирования производства основных видов импортозамещающих продуктов на 2024–2030 гг. использовалась методика линейной регрессии (рис. 3).

Для каждого вида продукции были выделены исторические данные по годам (с 2017 по 2023 г.).

В качестве входных данных ( X ) использовались годы, а в качестве целевых значений ( y ) – объемы производства. Прогнозируемые значения были получены с использованием модели линейной регрессии и подстановкой будущих лет в качестве входных данных.

■ Мясо крупного рогатого скота (говядина и телятина) парное, остывшее или охлажденное, в том числе для детского питания

■ Мясо крупного рогатого скота (говядина и телятина) замороженное, в том числе для детского питания

• ■    Свинина парная, остывшая или охлажденная, в том числе для детского питания

• ■    Свинина замороженная, в том числе для детского питания

• ■    Мясо и субпродукты пищевые домашней птицы

• ■    мясо птицы охлажденное, в том числе для детского питания

• ■    мясо сельскохозяйственной птицы замороженное, в том числе для детского питания

• ■    Изделия колбасные, включая изделия колбасные для детского питания

• ■    Рыба морская живая, не являющаяся продукцией рыбоводства

• ■    Рыба морская свежая или охлажденная, не являющаяся продукцией рыбоводства

• ■    Ракообразные немороженые, не являющиеся продукцией рыбоводства

• ■    Филе рыбное, мясо рыбы прочее (включая фарш) свежее или охлажденное

  Рис. 3. Прогноз производства основных видов импортозамещающей продукции в РФ на 2024–2030 гг., тыс. тонн

  • Fig. 3.    Forecast of production of the main types of import-substituting products in the Russian Federation for 2024–2030, thousand tons

Преимущества и ограничения метода линейной регрессии представлены в таблице 1.

Использование линейной регрессии для прогнозирования объемов производства является начальной точкой. Для более точных и детализированных прогнозов может потребоваться применение более сложных моделей, учитывающих различные дополнительные факторы.

Для более точного и детализированного предсказания объемов производства ключевых видов импортозамещающих продуктов можно применять более сложные методы. К таким методам относятся модели временных рядов, например, ARIMA и SARIMA, а также методы машинного обучения, такие как Random Forest и

Gradient Boosting. В этом контексте рассмотрим применение модели ARIMA (Автопрогнозирующая интегрированная скользящая средняя) и модели Random Forest. Характеристики прогнозирования с использованием ARIMA и Random Forest представлены в таблице 2.

Прогнозы на 2024–2030 гг. с использованием моделей ARIMA и Random Forest представлены на рисунках 4 и 5.

Сравнивая использованные модели в прогнозировании производства основных видов импортозамещающей продукции в РФ на 2024–2030 гг., можно сделать вывод, что ARIMA подходит для данных, которые хорошо моделируются с учетом прошлых значений и ошибок, при этом данная модель хо-

Таблица 1. Преимущества и ограничения метода линейной регрессии

Table 1. Advantages and limitations of the linear regression method

Преимущества	Ограничения
Линейная регрессия отличается своей простотой в применении и понимании действительности	Однако она основывается на предположении, что существующий тренд продолжится и в будущем, что не всегда может соответствовать действительности
Позволяет быстро получить прогнозы на основе исторических данных	Модель не учитывает возможные внешние факторы (изменения в экономике, политике, климате и т. д.), которые могут повлиять на производство

Примечание . Таблицы 1 и 2 составлены авторами.

Таблица 2. Особенности прогнозирования с использованием ARIMA и Random Forest

Table 2. Features of forecasting using ARIMA and Random Forest

Характеристика	Модель ARIMA	Модель Random Forest
Описание	ARIMA использует три компонента: авторегрессию (AR), интеграцию (I) и скользящее среднее (MA). Подходит для анализа временных рядов, которые могут быть стационарными после разностного преобразования	Random Forest – ансамблевая модель, использующая множество решающих деревьев. Подходит для прогнозирования, так как может учитывать нелинейные зависимости в данных
Применение	Для каждого вида продукции были использованы исторические данные по годам. Определены параметры модели ARIMA (p, d, q) и обучена модель. Модель использовалась для прогнозирования будущих значений на 7 лет вперед	Для каждого вида продукции были использованы исторические данные по годам. Обучена модель Random Forest, используя годы как предикторы и объемы производства как целевые значения. Модель использовалась для прогнозирования будущих значений на 7 лет вперед
Результаты	Построены графики, показывающие прогнозируемые значения объемов производства для каждого вида продукции	Построены графики, показывающие прогнозируемые значения объемов производства для каждого вида продукции
Построение модели ARIMA	Учитывает три компонента: авторегрессию (AR), интеграцию (I) и скользящее среднее (MA). Определяем параметры модели (p, d, q) с помощью критериев AIC и BIC	Ансамблевая модель машинного обучения, использующая множество решающих деревьев. Обучаем модель на исторических данных, используя годы как предикторы и объемы производства как целевые значения

■ Мясо крупного рогатого скота (говядина и телятина) парное, остывшее или охлажденное, в том числе для детского питания

■ Мясо крупного рогатого скота (говядина и телятина) замороженное, в том числе для детского питания

• ■    Свинина парная, остывшая или охлажденная, в том числе для детского питания

• ■    Свинина замороженная, в том числе для детского питания

• ■    Мясо и субпродукты пищевые домашней птицы

• ■    мясо птицы охлажденное, в том числе для детского питания

• ■    мясо сельскохозяйственной птицы замороженное, в том числе для детского питания

• ■    Изделия колбасные, включая изделия колбасные для детского питания

• ■    Рыба морская живая, не являющаяся продукцией рыбоводства

Рыба морская свежая или охлажденная, не являющаяся продукцией рыбоводства

• ■    Ракообразные немороженые, не являющиеся продукцией рыбоводства

• ■    Филе рыбное, мясо рыбы прочее (включая фарш) свежее или охлажденное

• ■    Рыба мороженая

Филе рыбное мороженое

• ■    Рыба вяленая, соленая и несоленая или в рассоле

  Рис. 4. Прогноз производства основных видов импортозамещающей продукции в РФ на 2024–2030 гг. с использованием модели ARIMA, тыс. тонн

  • Fig. 4.    Forecast of production of the main types of import-substituting products in the Russian Federation for 2024–2030 using the ARIMA model, thousand tons

рошо работает для временных рядов, имеющих стационарные свойства после разностного преобразования. Модель Random Forest способна создавать сложные нелинейные зависимости и может быть более устойчивой к выбросам и вариативности в данных. Обе модели предоставляют полезные прогнозы, и их результаты можно использовать совместно для получения более точных оценок будущих объемов производства.

Ожидается, что положительные тенденции в производстве свинины, мяса птицы, рыбы и сыров сохранятся, если будут поддержаны соответствующими мерами государственной поддержки и улучшением доступа к технологиям. Негативные тенденции в производстве замороженных овощей, фруктов и молока требуют внимательного анализа и разработки стратегий для поддержки этих секторов.

■ Мясо крупного рогатого скота (говядина и телятина) парное, остывшее или охлажденное, в том числе для детского питания

■ Мясо крупного рогатого скота (говядина и телятина) замороженное, в том числе для детского питания

• ■    Свинина парная, остывшая или охлажденная, в том числе для детского питания

• ■    Свинина замороженная, в том числе для детского питания

• ■    Мясо и субпродукты пищевые домашней птицы

• ■    мясо птицы охлажденное, в том числе для детского питания

• ■    мясо сельскохозяйственной птицы замороженное, в том числе для детского питания

• ■    Изделия колбасные, включая изделия колбасные для детского питания

• ■    Рыба морская живая, не являющаяся продукцией рыбоводства

• ■    Рыба морская свежая или охлажденная, не являющаяся продукцией рыбоводства

• ■    Ракообразные немороженые, не являющиеся продукцией рыбоводства

• ■    Филе рыбное, мясо рыбы прочее (включая фарш) свежее или охлажденное

• ■    Рыба мороженая

• ■    Филе рыбное мороженое

  Рис. 5. Прогноз производства основных видов импортозамещающей продукции в РФ на 2024–2030 гг. с использованием модели Random Forest, тыс. тонн

  Fig. 5. Forecast of production of the main types of import-substituting products in the Russian Federation for 2024–2030 using the Random Forest model, thousand tons

Заключение

На основе рассчитанных прогнозов можно выделить несколько важных аспектов, влияющих на перспективы продовольственной безопасности страны до 2030 года. В настоящее время сельское хозяйство России демонстрирует стабильный рост, несмотря на внешние экономические и политические вызовы. Россия становится значимым игроком на мировом рынке сельскохозяйственной продукции, сдвигаясь в сторону экспорта переработанной продукции. Хотя сельское хозяйство активно модернизирует- ся, однако внедрение инноваций остается неравномерным. Рост производительности труда сопровождается снижением занятости в аграрном секторе, что требует поиска решений для трудоустройства на сельских территориях. Санкции и контрсанкции оказывают значительное влияние на структуру импорта и экспорта, создавая как вызовы, так и возможности для развития внутреннего производства. В целом высокие риски снижения инвестиций и необеспеченности ключевыми средствами производства могут негативно сказаться на долгосрочной устойчивости аграрного сектора.

Распределение зависимости от импортного оборудования по различным отраслям промышленности России показывает, что существует значительный разброс в уровнях зависимости. В контексте агропромышленного комплекса стратегическое снижение этой зависимости через развитие внутреннего производства и поддержку инноваций является ключевым для обеспечения устойчивости и продовольственной безопасности страны.