Управление конкурентоспособностью аграрного сектора экономики региона в условиях цифровизации

В условиях рыночных преобразований экономические связи между регионами России значительно ослабли, в то время как восстановление утраченных взаимосвязей происходит достаточно медленными темпами. При этом очевидно, что успех будущего развития национальной экономики будет зависеть от степени интеграции экономических систем регионов России.

В настоящее время одним из главных драйверов роста российской экономики является агропромышленный комплекс, неравномерно распределенный по стране и требующий повышенного внимания со стороны федерального правительства при реализации региональной экономической политики. На наш взгляд, в нынешних условиях у России есть исторический шанс стать одним из трех крупнейших производителей продовольствия в мире наряду с Китаем и США. Однако, по данным Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН, доля России в мировом сельскохозяйственном производстве в настоящее время не превышает 2% (1,6% по состоянию на 2021 год), в то время как доля Китая составляет 32,4%, а доля США - 5% [1].

Хронические проблемы, накопившиеся в российском агропромышленном секторе в результате многолетних рыночных реформ, привели к значительному снижению производительности труда по сравнению с ведущими странами. Согласно данным 2020 года, производительность труда в российском сельскохозяйственном секторе составила 13 700 долларов на одного работника, что составляет 18% от уровня США, 33% от уровня Германии и 39% от уровня Китая [1].

Следует отметить, что глобальный спрос на продовольствие растет с каждым годом, что делает формирующийся дефицит продовольствия критической проблемой. Например, в докладе ООН за 2023 год говорится, что «в 2022 году от 691 до 783 миллионов человек (в среднем 735 миллионов) столкнутся с голодом. Это на 122 миллиона человек больше, чем в 2019 году, до начала пандемии COVID-19». Таким образом, от голода страдает не менее 10% населения мира [2].

Эти данные свидетельствуют о том, что сельскохозяйственный сектор российской экономики обладает значительным потенциалом роста. Однако это 100

требует интеграции агропромышленного комплекса страны в единое экономическое пространство посредством интенсификации межрегиональных экономических связей в сельскохозяйственном производстве и повышения эффективности использования производительных сил в агропромышленном производстве в территориальном аспекте.

В настоящее время идет активное формирование цифровой парадигмы региональной экономической конкурентоспособности, в том числе в агропромышленном комплексе, который является одним из важнейших экономических секторов многих регионов России. Однако, несмотря на интенсификацию цифровизации в российском сельском хозяйстве, сохраняется ряд системных проблем, препятствующих цифровой трансформации сектора (круглый стол Совета Федерации по теме «Цифровизация сельского хозяйства», 26 февраля 2025 г.) [3]:

• -    недостаточность финансовых средств у большинства сельскохозяйственных производителей для внедрения ИТ-решений отрасли, прежде всего для малых форм хозяйствования;

• -    дефицит на сельских территориях квалифицированных кадров для применения цифровых технологий и низкая ИТ-грамотность (по экспертным оценкам, на настоящий момент российскому аграрному сектору необходимо порядка 90 тысяч ИТ-специалистов);

• -    недостаточное развитие в сельской местности цифровой инфраструктуры, прежде всего в части обеспечения стабильной связью и доступом к Интернету основных объектов АПК, а также для эффективного применения больших данных в сельскохозяйственном производстве;

• -    увеличение рисков киберугроз в условиях использования сложных ИТ-систем в сельскохозяйственном производстве, что требует пересмотра и усиления систем обеспечения информационной безопасности;

• -    несовершенство нормативно-правового регулирования освоения информационных технологий в АПК, в том числе беспилотных систем.

Исследования Борель А.Н. [4], Доржиевой Е.В., Дугиной Е.Л. [5, 6], Мартынова К.П. [7], Печерцевой О.Н. [8, 9], Хуажевой А.Ш. [10] и др. внесли значительный вклад в развитие методологии оценки конкурентоспособности регионального сельского хозяйства. Однако в настоящее время цифровая парадигма требует учета фактора цифровой конкурентоспособности в контексте методологии    оценки    и    управления    конкурентоспособностью агропромышленного комплекса, в том числе на региональном уровне. Очевидно, что степень цифровизации сельскохозяйственного сектора становится основным 101

фактором, обеспечивающим конкурентоспособное развитие регионального агропромышленного комплекса. В этой связи дальнейшее развитие методологии управления конкурентоспособностью регионального агропромышленного комплекса будет формироваться с учетом этого фактора как основного критерия конкурентоспособности в контексте цифровизации и формирования активной фазы шестого технологического уклада современной экономики.

Цель исследований

Цель данной статьи – теоретически обосновать и методологически усовершенствовать    подходы    к    оценке    конкурентоспособности сельскохозяйственного сектора на мезоуровне путем интеграции определенных показателей цифровой трансформации в единую аналитическую систему метрик. Исследование направлено на разработку комплексного инструментария, который будет не только отражать текущую экономическую ситуацию в аграрном секторе, но и выявлять скрытый потенциал роста, возникающий в результате внедрения цифровых технологий.

Условия, материалы и методы

На основе проанализированных научных данных мы пришли к выводу о необходимости    разработки    методологии    комплексной    оценки конкурентоспособности регионального сельского хозяйства как сложной социально-экономической системы. Эта методология позволит объективно и всесторонне      оценить      конкурентоспособность      регионального сельскохозяйственного сектора, в том числе в контексте цифровой трансформации экономических процессов в отрасли. Необходимость в данной методологии обусловлена тем, что существующие подходы к анализу отдельных аспектов конкурентной позиции регионального сельскохозяйственного производства не учитывают уровень цифровизации в отрасли и носят фрагментарный характер. Очевидно, что предлагаемая методология существенно поможет региональным властям в принятии правильных управленческих решений, направленных на повышение и укрепление конкурентоспособности сельского хозяйства в регионах Российской Федерации в современных экономических условиях.

Авторская    концепция    исследования    конкурентоспособности регионального сельского хозяйства основана на последовательном анализе не только эффективности сельскохозяйственного производства в регионе и конкурентной позиции региона на сельскохозяйственных рынках, но и 102

экономических условий, стимулирующих развитие конкурентоспособных сельскохозяйственных производителей в регионе, а также уровня цифровизации хозяйствующих субъектов в региональном агропромышленном секторе. В этой связи под конкурентоспособностью регионального сельского хозяйства понимается совокупность важнейших преимуществ регионального сельскохозяйственного производства по сравнению с другими территориями, достигаемых за счет цифровизации экономических процессов, высокого уровня социально-экономического развития сельских территорий и благоприятных экономических условий для сельскохозяйственной деятельности в регионе.

На основе анализа теоретических и методологических подходов к исследованию    конкурентоспособности,    а    также    особенностей функционирования сельскохозяйственного производства, был разработан алгоритм оценки конкурентоспособности аграрного сектора экономики региона. Этот алгоритм состоит из четырех этапов:

• 1)    выбор группы регионов для исследования;

• 2)    расчет индивидуальных показателей, сводных показателей и интегрального индекса с использованием предложенной методологии;

• 3)    интерпретация результатов

• 4)    принятие управленческих решений по результатам исследования.

Предложенная система ключевых показателей конкурентоспособности аграрного сектора региона состоит из косвенных показателей — показателей, которые опосредовано влияют (или оказывают незначительное влияние) на конкурентоспособность, но указывают на ее изменение, и прямых показателей – показателей, которые непосредственно влияют на конкурентоспособность аграрного сектора региональной экономики, и включает следующие показатели (табл. 1).

Таблица 1. Предлагаемые показатели для оценки конкурентоспособности аграрного сектора региональной экономики с учетом процессов цифровизации

Название	Группа	Частные индикаторы
Финансово экономическое состояние    сельского хозяйства в регионе	Прямые индикаторы	инвестиционная активность в сельскохозяйственном производстве; диспаритет цен в сельском хозяйстве и промышленном производстве; дифференциация закупочных цен в сельхозпроизводстве и цен на аналогичные товары на потребительском рынке; финансовая результативность (прибыль в расчете на 1

		сельскохозяйственную организацию); доля прибыльных сельскохозяйственных предприятий; уровень рентабельности сельхозорганизаций.
Производительность сельского    хозяйства региона	Прямые индикаторы	уровень производительности труда в сельскохозяйственном производстве; эффективность использования земли; фондоотдача; урожайность культур; продуктивность сельскохозяйственных животных.
Оснащенность сельскохозяйственного производства в регионе	Прямые индикаторы	фондообеспеченность; наличие сельскохозяйственной техники; фондо- и энерговооруженность труда в сельском хозяйстве; обеспеченность трудовыми ресурсами и сельскохозяйственными животными.
Техническое состояние сельского хозяйства региона	Прямые индикаторы	степень износа основных фондов в сельском хозяйстве; коэффициент обновления основных фондов в сельскохозяйственном производстве.
Состояние  цифрового развития региона	Прямые индикаторы	уровень использования цифровых технологий в организациях; уровень использования электронного документооборота в организациях; затраты на внедрение и использование цифровых технологий от ВРП.
Развитие научного потенциала в агрокластере	Прямые индикаторы	внутренние затраты на НИОКР в области сельскохозяйственных наук от валовой продукции сельского хозяйства региона; численность исследователей в области сельскохозяйственных наук от общего количества исследователей.
Самообеспеченность территории основными продуктами питания	Косвенные индикаторы	соотношения регионального производства и потребления мяса, молока, овощей, картофеля и яиц в расчете на душу населения, проживающего в регионе.
Торговые потоки агропродовольственной продукции в регионе	Косвенные индикаторы	доля импортной продукции из-за рубежа на региональном рынке; доля ввозной продукции из других регионов на внутреннем рынке; экспортоориентированность продукции регионального АПК.
Развитие   социальной инфраструктуры     в	Косвенные индикаторы	обеспеченность жильем сельского населения; благоустройство сельского жилищного фонда;

сельской    местности региона		уровень телефонизации сельских населенных пунктов.
Социальнодемографическое состояние в сельской местности региона	Косвенные индикаторы	соотношение средней заработной платы в сельском хозяйстве и в региональной экономике в целом; покупательная способность заработной платы в сельском хозяйстве; прирост населения в сельской местности региона; доля трудоспособного населения в общей численности сельского населения; ожидаемая продолжительность жизни в сельской местности.

Таким образом, предложенная модель оценки конкурентоспособности аграрного сектора региона учитывает наиболее важные показатели конкурентоспособности регионального сельскохозяйственного производства, включая такие ключевые факторы, как текущий уровень цифрового развития региона.

После расчета каждого показателя конкурентоспособности (табл. 1) создается система аналитических таблиц для оцениваемой группы регионов. Затем отдельные показатели суммируются с использованием метода стандартизированных коэффициентов. Суть метода стандартизированных коэффициентов заключается в преобразовании показателей, измеренных в различных единицах (килограммы, проценты и т. д.), в значения от 0 до 1 (где 0 соответствует наихудшему результату, а 1 — наилучшему).

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

^IKi = °»12^фэс1 + 0Д³^ ПР1 + 0Д^ош + °Д^тш +

°,°3^СДС1 + 0,05IPCHi + 0,091cnni + 0,1ITCi + 0,l8IC^i + 0,1IPHni где I Ki - интегральный индекс конкурентоспособности сельского хозяйства i-го региона; IФЭС - индекс финансово-экономического состояния сельского хозяйства i-го региона; IПР - индекс производительности в сельском хозяйстве i-го региона; IОП - индекс оснащенности сельскохозяйственного производства i-го региона; ТП1 - индекс товарных потоков агропродовольственной продукции в i-ом регионе; IСДС - индекс социально-демографического состояния в сельском хозяйстве i-ого региона; IРСИi - индекс развития социальной инфраструктуры в сельской местности i-ого региона; СПП - индекс самообеспеченности i-го региона основными продуктами питания; ITCi - индекс технического состояния сельского хозяйства i-го региона; /СцР; - индекс состояния цифрового развития i-го региона; /Рнп; - индекс развития научного потенциала агроисследований в i-ом регионе.

Результаты и обсуждение

В исследовании оценивалась конкурентоспособность сельскохозяйственного сектора в пяти ведущих регионах России по объему сельскохозяйственного производства в 2023 году: Краснодарский край (1-е место - 6,9% от общего объема производства России в 2023 году), Ростовская область (2-е место - 5,3%), Воронежская область (3-е место - 4,2%), Белгородская область (4-е место - 4,1%) и Республика Татарстан (5-е место -3,4%). На эти регионы приходилось 24% от общего объема сельскохозяйственного производства России в 2023 году. Таким образом, эти регионы составляют основу российского агропромышленного комплекса и на них приходится четверть общего объема сельскохозяйственного производства страны.

Уровень цифровизации является критическим фактором конкурентоспособности агропромышленного производства в контексте формирования шестого технологического уклада современной экономики. Поэтому мы дополнили методологию оценки конкурентоспособности показателями уровня цифрового развития региона. Уровень цифровизации является системообразующим фактором конкурентоспособности региональных экономических секторов благодаря применению технологий искусственного интеллекта, Интернета вещей и анализа больших данных. Эти технологии способствуют резкому повышению эффективности производства не только за счет большей автоматизации и робототехники, но и за счет использования современных цифровых технологий в прогнозировании, планировании и контроле.

Таким образом, основной группой показателей в предлагаемой методологии оценки конкурентоспособности регионального агропромышленного комплекса является уровень цифрового развития территории. В таблице 2 представлены показатели индекса цифрового развития для исследуемых регионов на основе данных за 2023 год.

Таблица 2. – Расчет показателей индекса цифрового развития исследуемых регионов по данным за 2023 г.

Регион из группы	Использование цифровых технологий в организация, от общего количества в %	Затраты на внедрение и использование цифровых технологий от ВРП, %	Использование электронного документооборота в организациях, % от общего количества	Индекс цифрового 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
Краснодарский край	18,6	0,96	49,1	0,012

Источник:  Федеральная служба государственной статистики России ; авторские расчеты

На основе представленной таблицы, демонстрирующей показатели Индекса цифрового развития для исследуемых регионов России за 2023 год, можно сделать несколько важных выводов относительно состояния цифровой трансформации в этих регионах.

Белгородская область занимает первое место по всем показателям, связанным с использованием цифровых технологий. Здесь 20,8% организаций используют цифровые технологии, что превышает показатели других регионов группы. Особый интерес представляет тот факт, что расходы на внедрение и использование цифровых технологий составляют 1,07% валового регионального продукта (ВРП). Это свидетельствует об активном инвестировании Белгородской области в цифровую инфраструктуру и технологии, что очевидно способствует более высокому уровню цифровизации по сравнению с другими регионами.

Уровень использования электронного документооборота в этом регионе является самым высоким среди всех исследуемых регионов и составляет 61,7%. Это свидетельствует о наличии хорошо развитой системы документооборота, которая может значительно повысить эффективность сельскохозяйственных предприятий. При этом индекс цифрового развития составляет 0,725.

Воронежская область занимает второе место в рейтинге с показателем корпоративного внедрения цифровых технологий 19,8%. Хотя затраты на цифровизацию составляют 0,93% ВВП, уровень электронного документооборота достигает 60%. Однако индекс цифрового развития составляет всего 0,470, что указывает на необходимость дальнейшего улучшения позиций региона.

Предприятия Республики Татарстан демонстрируют показатель внедрения цифровых технологий на уровне 18,6% (2023 г.). Однако этот уровень сопровождается значительно более высокими затратами на цифровизацию, которые составляют 1,73% ВВП. Это может указывать на высокие затраты на цифровизацию, которые не в полной мере оправданы фактическими результатами цифровизации, поскольку индекс цифрового развития составляет 0,455. Ростовская область и Краснодарский край демонстрируют сопоставимые результаты с более низким процентом организаций, использующих цифровые технологии, 18,7% и 18,6% соответственно. Их расходы на внедрение цифровых технологий и уровень электронного документооборота также остаются достаточно низкими. Краснодарский край демонстрирует самый низкий индекс цифрового развития – 0,012 в исследуемой группе по используемым показателям за 2023 г. После расчета всех составных индексов конкурентоспособности на основе стандартизированных коэффициентов аграрного сектора региона проводится их агрегирование, и формируется интегральный индекс с использованием формулы (1) с учетом весовых коэффициентов.

Результаты расчета всех составных индексов и интегрального индекса конкурентоспособности для исследуемых регионов представлены в таблице 3.

Таблица 3 - Рейтинг конкурентоспособности аграрного сектора исследуемых регионов по данным за 2023 г.

№	Регион	IK i	1Фэа	InPi	Ioni	hni	Седа	IPCHi	Icnni	ha	Icqpi	IPHni
1	Белгородская область	0,61 3	0,96 7	0,50 3	0,62 0	0,86 5	0,58 6	0,80 6	0,98 2	0,06 4	0,72 5	0,00 0
2	Воронежская область	0,50 2	0,71 4	0,40 1	0,41 3	0,45 0	0,21 1	0,77 1	0,56 2	0,97 6	0,47 0	0,46 6
3	Республика Татарстан	0,39 7	0,13 4	0,18 5	0,31 9	0,62 8	0,39 3	0,91 4	0,29 6	0,96 5	0,45 5	0,24 4
4	Ростовская область	0,35 4	0,40 9	0,61 2	0,16 7	0,80 7	0,48 8	0,20 8	0,16 6	0,46 7	0,22 8	0,21 9
5	Краснодарск ий край	0,24 3	0,60 6	0,35 9	0,58 4	0,05 4	0,46 2	0,13 2	0,13 0	0,25 2	0,01 2	1,00 0

Источник: расчеты по данным Федеральной службы государственной статистики России

Выводы

В современных условиях (шестой технологический уклад, индустрия 4.0) уровень цифрового развития становится определяющим критерием эффективности агропромышленного комплекса. Переход к использованию искусственного интеллекта, Интернета вещей (IoT) и больших данных позволяет значительно повысить производительность сельского хозяйства, которая в России пока все еще ниже (в 3-5 раз), чем в некоторых ведущих странах в области сельскохозяйственного производства.

Разработана и утверждена комплексная методология оценки конкурентоспособности агропромышленного сектора на мезоуровне. Ее отличительной особенностью является интеграция показателей цифровой трансформации (затраты на ИТ, использование электронного документооборота и т.д.) в комплексную систему экономических, социальных и производственных показателей.

Несмотря на свой потенциал, цифровизация агропромышленного комплекса ограничена рядом факторов: нехваткой квалифицированных кадров (дефицит около 90 000 ИТ-специалистов в отрасли), отсутствием финансовых ресурсов для мелких фермерских хозяйств и недостаточным развитием цифровой инфраструктуры (связи и Интернета) в сельской местности. Предложенный алгоритм расчета интегрированного индекса позволяет региональным властям объективно оценивать слабые стороны аграраного производства в регионе и принимать своевременные управленческие решения для укрепления позиций региона на внутреннем и внешнем рынках.