Прогнозирование развития зернопродуктового подкомплекса на основе структурирования бизнес-процессов и инновационно-инвестиционной деятельности

Введение. Оптимизация отраслевых бизнес-процессов в АПК — это системный подход к диагностике и ликвидации проблем функционирования отрасли. Целью оптимизации является исключение неэффективных элементов процесса, повышение скорости выполнения задач, рост показателей эффективности, снижение затрат и улучшение производительности с помощью различных стратегий агрополитики, включая цифровизацию и эффективные методы управления [1, 2, 3].

Выделим несколько универсальных стратегий оптимизации бизнес-процессов: цифровизация и автоматизация; аналитическое исследование; кадровое развитие; непрерывное совершенствование; интеграция; упрощение процессов.

Отличительной особенностью оптимизации является, непрерывность и цикличность деятельности, направленных на решение текущих задач или долгосрочное развитие.

Таким образом, оптимизацию бизнес-процессов зернопродуктового подкомплекса можно рассматривать как структурированный и непрерывный процесс, который включает последовательные этапы, основанные на глубоком анализе и выявлении проблем, с использованием аналитических методов и экспертной оценки, результирующим этапом которого является поиск путей развития, направленных на достижение максимально эффективного и результативного состояния отрасли.

Условия, материалы и методы. В основе методологии данного исследования лежит объединение разнообразных подходов, методик и инструментов, позволяющее всесторонне изучить актуальные вопросы и возможности расширения зернопродуктового сектора в аграрной экономике России. В процессе исследования использовались разнообразные методы, включая анализ, синтез, дедуктивный подход, а также аналогичные методы, что позволило глубже погрузиться в изучаемую тему. Предметом изучения выступают экономические механизмы и тенденции, формирующие траекторию развития зернопродуктового подкомплекса. Цель работы – выработка новых механизмов прогнозирования развития зернопродуктового подкомплекса на основе структурирования бизнес-процессов и инновационно-инвестиционной деятельности.

Научная новизна Научная новизна состоит в сформированной авторской основе по прогнозированию развития зернопродуктового подкомплекса на основе структурирования бизнес-процессов и инновационно-инвестиционной деятельности.

Практическая значимость работы заключается в потенциальном использовании созданного набора действенных советов для улучшения зернопродуктовой отрасли в рамках российского сельского хозяйства. Кроме того, результаты исследования могут быть полезны экономическим регуляторам при разработке государственной стратегии, направленной на стабильное развитие агропродовольственной сферы.

Результаты и обсуждение. Идентификация неэффективных зон в отраслевых процессах является важнейшим аспектом, который существенно влияет на общую результативность и конкурентные преимущества зернопродуктового подкомплекса. Для этого можно воспользоваться различными методами диагностики: выделение экономико-статистическими показателей процесса и методами субъективной оценки, которые помогут комплексно оценить состояние и тенденции развития инвестиционноинновационных процессов в зернопродуктовом подкомплексе. В этой связи нами разработана структурная модель оптимизации бизнес-процессов зернопродуктового подкомплекса (рис.1).

Следуя содержанию структурной модели оптимизации и регулирования бизнес-процессов зернопродуктового подкомплекса необходимо выявить тенденции развития отрасли с помощью методов прогнозирования. В нашем исследовании мы применим два метода: статистический и метод субъективной оценки.

Для определения и подтверждения достоверности выбранных нами показателей нами проведен опрос среди сельхозтоваропроизводителей на тему «Состояние и перспективы развития зернопродуктового подкомплекса: прогнозирование инвестиционно-инновационных тенденций в бизнес-процессах (на краткосрочную перспективу (до 3х лет)». Данный метод основан на методе Дельфи (метод субъективной оценки) — это структурированная коммуникационная техника, изначально разработанная как систематический интерактивный метод прогнозирования, основанный на участии группы экспертов [4, 5, 6].

Источник: разработано автором

Рисунок 1– Структурная модель оптимизации бизнес-процессов зернопродуктового подкомплекса

Согласно актуальным исследованиям [7, 8], можно выделить ключевой алгоритм реализации исследования с применением метода Дельфи, который состоит из нескольких этапов: формулирование целей и задач исследования, создание экспертной группы, а также разработка и распространение первичного раунда опросника, сбор и анализ полученных данных, предоставление обратной связи экспертам, проведение дополнительных раундов опроса для уточнения мнений, а также итоговый анализ и формулирование рекомендаций на основе достигнутой определённости среди экспертов (рис.2).

Источник: составлено в SmаrtBuddy на основе исследования автора [7,8] Рисунок 2 – Базовый алгоритм проведения исследования с использованием метода Дельфи

С учетом уникальных отраслевых особенностей зернопродуктового подкомплекса и задач нашего исследования, мы предлагаем авторский подход к алгоритму исследования по методике Дельфи, который включает адаптацию стандартного алгоритма под наши задачи путем дополнения и пересмотра некоторых шагов исследования (рис.3).

Отметим, что что многими авторами для формирования непредвзятости экспертной оценки, и получение наиболее однозначных (устойчивых) результатов рекомендовано в число экспертов включить представителей агробизнеса и научного сектора. Исходя из принципов логики (каждое суждение должно быть обоснованным, то есть каждое суждение должно опираться на факты) и рационального подхода, в качестве экспертов считаем целесообразно остановиться на руководителях организаций АПК, т.к. основные положения и достижения исследовательского сектора находят отражение в научной литературе, которая изучена в процессе исследования.

Отметим, что метод Дельфи предполагает проведение опроса в несколько раундов опроса, пока не будет достигнуто экспертное согласие. Ввиду особой структуры опроса, большинство вопросов уже включает первичную аналитическую обработку статистических данных, организация повторных раундов тестирования в нашем случае не целесообразна.

Выполнено

7. Прогноз развития на краткосрочный период

8. Направление поиска оптимизационных решения

Источник: разработано автором

Рисунок 3– Алгоритм проведение исследовательского опроса на тему «Состояние и перспективы развития зернопродуктового подкомплекса: прогнозирование инвестиционно-инновационных тенденций в бизнес-процессах (на краткосрочную перспективу (до 3х лет)»

Для разработки варианта ответов, предполагающего позитивное и негативное развитие, проведен расчет цепного темпа прироста выбранных нами показателей, характеризующих развитие зернопродуктового подкомплекса по формуле:

^пр = ^_р^ц - 100% [9]

где

Т_п^ц_р - цепной темп прироста;

Т рЦ - темп роста цепной.

Для разработки варианта ответа, предполагающего реалистичный прогноз развития, рассчитаем средний цепной прирост показателей за изучаемый период:

__ УтЦ

Тпр =      [9]

где

Т_пр - средний темп цепного прироста;

2 Т_п^ц_р - сумма темпа цепного прироста;

п - количество периодов.

В качестве иллюстрации предлагаемого нами механизма прогнозирования развития зернопродуктового подкомплекса на основе структурирования бизнес-процессов и инновационно-инвестиционной деятельности стоит привести один из результатов. Нами было предложено -экспертам выбрать по приоритету какие бизнес-процессы зернопродуктового подкомплекса требуют наибольшего внимания с позиции совершенствования или оптимизации и увеличения финансирования и был получен следующий результат, который представлен на рисунке 4. Полученные при помощи метода Дельфи результаты опросов экспертов позволяют получить актуальную информацию о животрепещущих проблемах и перспективах развития зернопродуктового подкомплекса. По сути, данная информация необходима для определения стратегических приоритетов и вектора движения современного зернопродуктового подкомплекса Российской Федерации. Данное исследование может выступать в качестве базового условия при применении иных формализованных методов статистического прогнозирования, в том числе обеспечивающих определение новых траекторий движения по отдельным направлениям и бизнес-процессам.

Совершенствование    Финансирование

Источник – составлено автором на основе проведенного экспертного опроса

Рисунок 4– Распределение по приоритету бизнес-процессов с позиции необходимости совершенствования или увеличения финансирования

На основе сбора и анализ мнений группы экспертов по состоянию и перспективам развития зернопродуктового подкомплекса, можно также осуществить прогнозирование инвестиционно-инновационных тенденций в бизнес-процессах подкомплекса.

Следуя модели оптимизации бизнес-процессов зернопродуктового подкомплекса, проведено прогнозирование некоторых общих характеристик бизнес-процессов зернопродуктового подкомплекса: урожайность, валовый сбор, посевная площадь, реализация зерна зерновых и зернобобовых культур, экспорт и импорт зерна, методом авторегрессионного прогнозирования по тренду и колеблемости. Для этого построен динамический ряд данных показателей за 15 лет, для установления тренда динамики проведено аналитическое выравнивание способом наименьших квадратов по уравнению прямой линии. Результаты прогнозирования перечисленных показателей изложены в таблице 1.

Таблица 1 – Прогноз общих показателей характеризующих развитие бизнес-процессов зернопродуктового подкомплекса по РФ

Показатель	Прогноз
	2024 г.	2025 г.	2026 г.	2027 г.
Урожайность  зерновых  и  зернобобовых культур, ц./га	-	32,9	33,8	34,7
Валовый сбор зерновых и зернобобовых культур, млн. т.	-	194,10	199,14	204,18
Посевная площадь зерновых и зернобобовых культур, тыс.га.	-	50298,69	50550,48	50802,27
Реализация зерна зерновых и зернобобовых культур, тыс.т..	-	94467,79	96726,09	98984,4
Экспорт зерна зерновых и зернобобовых культур, млн.т.	139,67	144,88	150,09	155,3
Импорт зерна зерновых и зернобобовых культур, млн.т.	90,35	94,28	98,22	102,16

Источник – рассчитано автором по данным [10]

Таким образом, на основе проведенного прогнозирования урожайности, валового сбора, посевной площади, реализации зерна зерновых и зернобобовых культур, экспорта и импорта зерна, методом статистического прогнозирования, можно сделать вывод о целесообразности использования в обеспечении формализации протекающих тенденций в современном зернопродуктовом подкомплексе, а также использовании результатов в выработке практических рекомендаций по достижению устойчивого инвестиционно-инновационного развития.

Выводы. Развитие зернопродуктового подкомплекса требует комплексного подхода, который включает в себя оптимизацию бизнес-процессов и активное внедрение инновационных решений. Успешное прогнозирование будущих тенденций в этой сфере возможно благодаря анализу текущих рыночных условий, технологических новшеств и инвестиционных потоков.

Структурирование бизнес-процессов помогает выявлять узкие места в производственной цепочке и значительно увеличивает общую эффективность, что способствует росту конкурентоспособности. Инновационно-инвестиционные усилия, нацеленные на модернизацию оборудования, внедрение передовых технологий и улучшение качества выпускаемой продукции, создают прочную основу для стабильного роста и гибкости в ответ на перемены на рынке.

Алгоритм оптимизации бизнес-процессов зернопродуктового подкомплекса с использованием метода Дельфи, а также расчет цепного темпа прироста основных показателей, характеризующих развитие зернопродуктового подкомплекса позволяет определить необходимые условия оптимизации при совершенствовании бизнес-процессов подкомплекса.

Таким образом, интеграция инновационных подходов и эффективное управление бизнес-процессами являются ключевыми факторами для достижения долгосрочного успеха и устойчивого развития зернопродуктового подкомплекса. Прогнозирование на основе этих принципов позволит не только улучшить производственные показатели, но и обеспечить продовольственную безопасность и устойчивое развитие сельского хозяйства в целом.