Выпуск № 2 (36), 2020

УДК

DOI

Используйте это описание для цитирования: 

Cite this article as:

Меденников В.И., Кузнецов И.М., Макеев М.В., Горбачев М.И. Системный взгляд на цифровую трансформацию АПК // Управление рисками в АПК. 2020. № 2. С. 33-42. URL: http://www.agrorisk.ru/

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
МЕДЕННИКОВ В.И., КУЗНЕЦОВ И.М., МАКЕЕВ М.В., ГОРБАЧЕВ М.И.

СИСТЕМНЫЙ ВЗГЛЯД НА ЦИФРОВУЮ ТРАНСФОРМАЦИЮ АПК

Меденников Виктор Иванович - доктор технических наук, ведущий научный сотрудник, Вычислительный центр имени А.А. Дородницына, Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление», Российская академия наук, Москва, Россия
E-mail: dommed@mail.ru

Кузнецов Игорь Михайлович - кандидат технических наук, научный сотрудник, член-корреспондент Международной академии информатизации, Москва, Россия
E-mail: Wizard81a@yandex.ru

Макеев Михаил Валерьевич - ведущий специалист, АО «Гринатом», Москва, Россия
E-mail: mvmakeev@gmail.com

Горбачев Михаил Иванович – кандидат экономических наук, начальник отдела, ФГБУ «Центр Агроаналитики», Москва, Россия
E-mail: mgorbachev@spcu.ru
SPIN-код: 1747-9529

Аннотация

В статье актуализируется вопрос оценки эффективности цифровой трансформации АПК. Приводятся сравнительные оценки развития цифровизации отечественного сельского хозяйства и международного опыта в этой сфере. Описывается функция Кобба-Дугласа, позволяющая проводить оценку инвестиций в сортовой состав растений, сельхозтехнику, другие факторы производства в АПК, в том числе цифровые решения. Оценивается применимость различных теорий капитала применительно к цифровой трансформации отраслей АПК.

Ключевые слова

Цифровая трансформация сельского хозяйства, капитал, информационно-коммуникационные технологии, персональный компьютер, цифровая экономика, минсельхоз, аналитический центр, АПК, агропромышленный комплекс, сельское хозяйство, ОГАС, роботизация, агророботы, производственный потенциал

Annotation

Keywords

Текст статьи

По мере развития и возрастания сферы применения информационных технологий (далее - ИТ) они все чаще рассматриваются в качестве ключевого фактора успеха. Рост значимости ИТ наиболее наглядно отражается в структуре корпоративных расходов. По данным Бюро экономического анализа министерства торговли США, в 1965 году на информационные технологии приходилось менее 5% капитальных затрат американских компаний. В начале 1980-х годов после массового внедрения персональных компьютеров (далее - ПК) эта доля возросла до 15%. К началу 1990-х она превысила 30%, а к концу XX века уже составляла более 50%. К 2015 г. ежегодные затраты компаний во всем мире на аппаратные средства, программное обеспечение (далее - ПО) и обслуживание ИТ составляли около 1 трлн долл., а с учетом телекоммуникационных систем - более 2 трлн долл. Согласно же прогнозу Gartner, в 2020 году глобальные ИТ-расходы достигнут 3.865 трлн долл. с ожиданием в 2021 году величины в 4,007 трлн. долларов [1].

По мнению Е. Ленчук, директора Института экономики РАН, глобальный размер цифрового сектора сегодня составляет до 15% мирового ВВП. В этом секторе капитализация компаний превышает капитализацию энергетических компаний, телекоммуникационных гигантов.
Поскольку в настоящее время информационно-коммуникационные технологии (далее - ИКТ) становятся одним из ведущих затратных ресурсов наравне с материальными, финансовыми, человеческими, остро стоит проблема оценки его эффективности, в том числе - экономической, применительно к условиям динамично меняющихся аппаратных, программных, информационных средств цифровой экономики (далее - ЦЭ).

Поэтому и управление в сельскохозяйственном производстве должно учитывать данный фактор, следствием чего возникает комплекс многочисленных задач решения рационального выбора объемов и структуры производства, потребностей в финансовых, человеческих, материальных и информационных ресурсах, планов реализация продукции на различных рынках с учетом качества продукции в соответствии с мировым стандартами и ростом конкурентоспособности в мире. Таким образом, главная задача управления процессами в сельском хозяйстве состоит в установлении и применении комплексных, системных воздействий, способных обеспечить более высокую эффективность выполнения процесса при оптимизации использования ресурсов, которые стали носить значительный комплементарный характер.

press to zoom

press to zoom
1/1

Оценка эффективности – это фундаментальная проблема, которая в области информатики в аграрной экономике пока не решена. В связи с возрастанием сферы применения информационных технологий в цифровой экономике эта проблема становится все острее. Решение данной проблемы позволит ответить на вопрос о степени готовности к цифровой трансформации отрасли, об условиях, выполнение которых необходимо при этом. А пока Минсельхоз полагается на данные зарубежных прогнозов. Так, по оценке GoldmanSachs, совокупный рост производительности растениеводства за счет внедрения решений точного земледелия может вырасти на 70% и принести $800 млрд дополнительной продукции к 2050 году. Рынок решений точного земледелия производителям и разработчикам принесет $240 млрд в 2050 году [2]. Предсказывается снижение применения до 20% на гектар таких ресурсов, как топливо, семена, удобрения [3].

Вслед за такими многообещающими прогнозами Аналитический центр Минсельхоза России без учета проанализированных выше проблем цифровой трансформации отрасли еще более многообещающе планирует к 2024 году: увеличение производительности труда на сельхозпредприятиях в 2 раза в расчете на 1 работника; снижение доли материальных затрат в себестоимости единицы на 20 % и более; цифровизация в сельском хозяйстве принесет суммарный экономический эффект в размере 4,8 трлн. руб. в год или 5,6 % прироста ВВП России [4].

Такие прогнозы, не подкрепленные математическими моделями, объясняются просто – желанием получить некоторые преференции, инвестиции для отечественных прогнозистов, захватить рынок сбыта – западными компаниями, чему способствует обещание принципиальной возможности получения существенного экономического эффекта от цифровизации. Поэтому в данной работе делается попытка представить правильное понимание научно-обоснованного, комплексного подхода к ЦЭ в АПК, поскольку внедрение цифровых технологий (ЦТ) в стране происходит методом проб и ошибок при постоянном совершенствовании их средств, как технических, так и программных. Некоторые называют текущий период в этом плане «экспериментальным» с прогнозом бурного развития умного сельского хозяйства уже в ближайшие годы. Нет устоявшихся тенденций. Такая быстрая смена технологий, методов и средств применения ДЗЗ вступает в противоречие с консерватизмом производственных процессов во многих отраслях. Например, в сельском хозяйстве только один цикл некоторых севооборотов занимает свыше 10 лет. Соответственно, при быстрой смене ЦТ невозможно оценить эффективность их применения.
Необходимость системного подхода к цифровой трансформации АПК. В цифровизации в развитых странах Запада сейчас видится основной путь повышения эффективности и качества продукции сельского хозяйства на фоне исчерпания других факторов повышения, к которым можно отнести: выведение более продуктивных сортов растений, изобретение более энергоэффективной техники, создание оптимальной агротехнологической системы ведения сельского хозяйства, появление эффективных средств защиты и кормления растений.

Например, в 2018 г. в Великобритании на площади размером в один га впервые в мире выращена озимая пшеница без непосредственного участия людей на поле, причем со значительной урожайностью в 70 ц/га. Все технологические операции от обработки почвы до обмолота зерна были совершены роботизированными сельскохозяйственными машинами и агрегатами с использованием технологий ДЗЗ и ТЧЗ [5].

В силу же недоиспользования таких традиционных факторов повышения эффективности выращивания сельскохозяйственной продукции в России, указанных выше, высокой стоимости, сложности в освоении высокотехнологических средств цифровых технологий следует признать, что для большинства хозяйств в стране отсутствует «социальный заказ» на них. Поэтому начать использовать цифровые системы и технологии в комплексе могут лишь немногие отечественные предприятия. По этой причине, усиленной «экспериментальным» характером ЦЭ в АПК, во время совещания Путина В.В. 25.05.2020 по проблемам сельского хозяйства не прозвучало даже упоминание о цифровизации отрасли.

Первые опыты применения ЦТ в стране показывают на их некомплексное, бессистемное применение, отсутствие на уровне Минсельхоза России попыток интеграции разрозненных данных в единую систему, что удивительно на фоне попыток повторить западный опыт. Как следствие, базы данных (БД) хозяйств наполняются гетерогенной информацией. Отсутствие понимания Минсельхозом необходимости интеграции, как информационных ресурсов (ИР), так и информационных систем (ИС) предприятий АПК, приводит к расточительному использованию и так ограниченных ресурсов. Вообще говоря, начинать цифровизацию сельского хозяйства нужно было с построения производственной функции его, которая в формализованном виде описывает влияние материальных факторов производства на его конечный результат. Построенная производственная функция позволит рационально использовать инвестиции в наиболее важные факторы повышения эффективности и качества продукции сельского хозяйства, в том числе, цифровые при соблюдении определенных ограничений, рассмотренных ниже.

Так, в экономике при производстве материальных товаров существуют строгие пропорции между активами и ресурсами, участвующими в процессе выпуска определенного качества и количества их. Такие пропорции обусловлены требованиями технологий, установленными на предприятии [6]. Производственная функция для конкретного региона и основных культур могла бы быть определена в виде функции Кобба-Дугласа, в которую инвестиции в сортовой состав растений, в сельскохозяйственную технику, в оптимальные агротехнологиии, в человеческий капитал, затраты на средства защиты и кормления растений, на цифровые технологии включены как отдельные факторы. Функция имеет следующее представление (см. рисунок 1).

press to zoom

press to zoom
1/1

При этом в результате обширных эмпирических исследований этой компанией в 2003 году были сформулированы очень важные для России выводы относительно влияния ИКТ на производительность и экономический рост:
1. ИКТ действительно способствуют экономическому росту, но только по достижении минимального порога развития инфраструктуры ИКТ. Следовательно, распространенность и использование ИКТ должны достичь определенной критической массы, прежде чем они начнут оказывать существенное позитивное воздействие на экономику страны.
2. Существует значительная задержка во времени между инвестициями в ИКТ-сферу и перед проявлением положительного влияния ИКТ на экономическое развитие и производительность труда. Отсюда следует, что нельзя ожидать быстрой и весомой отдачи от инвестиций в ИКТ. Чтобы получить ощутимый эффект от использования ИКТ требуется тщательно продуманное их внедрение в экономику с привлечением смежных нематериальных активов, без которых положительный эффект инвестиций от ИКТ не возникает.
3. Таким образом, для стран, чей индекс развития ИКТ ниже порогового уровня экономический эффект от внедрения ИКТ либо отсутствует, либо вообще может оказаться отрицательным.


1/1

В эпоху цифровой экономики, когда ИКТ уже превращаются в один из ведущих активов, пропорции между активами начали записывать в виде соотношений из теории комплементарности [7]. Подобные исследования были проведены компанией Economist Intelligence Unit на заре появления ИКТ для оценки нового актива и проверки утверждения лауреата Нобелевской премии Роберта Солоу еще 1970-х об отсутствии экономического эффекта при внедрении компьютеров. Производственная Функция имеет следующее представление (см. рисунок 2).


press to zoom

press to zoom
1/1

Одно из значимых исследований в этом направлении было проведено Тимоти Бреснааном и Шейном Гринстейном на основе теории комплементарности, разработанной Милгромом и Робертсом. Исследование подтвердило, что вложения в ИКТ более эффективны, когда высок уровень двух других комплементарных активов – организационного и человеческого капиталов. То есть инвестиции в ИКТ связаны со значительными затратами на изменение организационного и человеческого капиталов.
В соответствии с этой теорией у комплементарных активов есть определенная степень изменчивости. У различных активов она не одинакова, один или несколько комплементарных активов оказывается более подвижным и изменчивым, чем другие. В результате этот актив изменяясь немного быстрее, чем другие, играет роль локомотива изменений: его изменение по цепочке комплементарных связей вызывает изменение других комплементарных активов. Таким образом, в динамике в организациях присутствуют более изменчивые активы и другие активы, отстающие и тормозящие их.

С этой точки зрения, историю развития предприятий можно разделить на три периода.
1. Наиболее изменчивы активы человеческого капитала. До появления мануфактурного производства эффективность деятельности и конкурентные преимущества бизнеса определялись не столько технологиями и организацией, сколько личным мастерством исполнителей, а также неформальными отношениями внутри организации. Именно динамика человеческого капитала определяла динамику развития организации. В этот период человеческий капитал был наиболее изменчивой группой комплементарных активов.
2. Наиболее изменчивы активы организационного капитала. Начиная с конца XVIII века (появление мануфактурного производства), происходит смена наиболее подвижной группы комплементарных активов с человеческого на организационный капитал. Появление крупносерийного и массового производства потребовало новых форм организации управления. Высокая динамика организационного капитала привела к распространению конвейерного массового и крупносерийного производства в первой половине XX века. Динамика развития компьютерного капитала была невысока, хотя появились арифмометры и конторские технологии делопроизводства, ориентированные на бумажный документооборот.
3. Наиболее изменчивы активы компьютерного капитала. Широкое использование в конце XX века цифровых компьютеров для автоматизации отдельных операций и бизнес-функций организаций стало началом активного роста другой группы комплементарных активов – компьютерного капитала. Это дает основание смотреть на цифровую организацию как на организацию, у которой наиболее изменчивой группой активов является компьютерный капитал.

Еще одно важное исследование в области подтверждения существования комплементарных взаимосвязей между ИКТ, организационным и человеческим капиталами было сделано Эриком Бринйолфсоном, Лорином Хиттом и Шинкъю Янгом [9]. Они нашли доказательства того, что сочетание ИКТ и определенных организационных практик создают большую стоимость, чем каждая из них в отдельности. Вложения в компьютерный капитал сильно влияют на стоимость компании. Каждый доллар, вложенный в ИТ, связан с увеличением рыночной стоимости компании примерно на 12 долларов в отличие от других материальных активов, которые увеличивают стоимость чуть более чем на 1 доллар. Таким образом, для цифровой трансформации сначала необходимо усовершенствовать управление, повысить качество кадрового потенциала, а потом – внедрять стандарты цифрового управления, в противном случае можно навсегда закрепить управленческую отсталость. Данный вывод особенно актуален для АПК в силу значительного разрыва между этими направлениями.

Приведенные выше выводы подтверждаются данными Capgemini Consulting и MIT Sloan School of Management, приведенными на международных Лихачевских научных чтениях в докладе В.В. Зябрикова «Цифровизация менеджмента: перспективы и скрытые угрозы для культурного развития нации», которые демонстрируют то, что показатели финансовой эффективности зависят не только от того, как используются цифровые технологии и другие новые методы управления: совместно или по отдельности. Если фирма улучшает кадровый потенциал в системе своего менеджмента классическими средствами без использования цифровых технологий, то наблюдается рост ее прибыли на 9%, а если одновременно с использованием цифровых технологий – на 26%.
Если же фирма пытается внедрять цифровые технологии без совершенствования своего кадрового потенциала, то наблюдается не рост, а снижение прибыли на 11%. При этом вообще игнорировать цифровую трансформацию кадрового менеджмента недопустимо, поскольку в этом случае снижение прибыли фирмы по сравнению с цифровыми конкурентами достигает 24%.

1/1

В России также есть опыт масштабных исследований использования производственного потенциала в сельском хозяйстве. В 1987-1990 гг. совместным коллективом Украинского научно-исследовательского института экономики и организации сельского хозяйства им. А.Г.Шлихтера и Всесоюзного научно-исследовательского и проектно-технологического института кибернетики по заказу Госагропрома была разработана диалоговая система расчетов равнонапряженных планов государственных закупок сельскохозяйственными предприятиями на основе производственного потенциала хозяйств и эффективности его использования.
Данная система была предназначена для расчета равнонапряженных плановых заданий госзакупок по хозяйствам с учетом их специализации. Оценка производственного потенциала осуществлялась на основе базисных производственных функций в виде степенной зависимости по шести факторам (модифицированная функция Кобба-Дугласа) (см. рисунок 3).

Индексация осуществлялась по каждому типу специализации хозяйств на основе отчетных данных об их деятельности по временным рядам выпуска валовой продукции и производственных затрат перечисленных выше факторов производства. При этом предполагалось, что каждая из установленных производственных функций описывает средний производственный потенциал совокупности хозяйств данной специализации в расчете на 1 гектар. Производственный потенциал отдельных хозяйств определяется в результате подстановки в базисную производственную функцию оценки ресурсов, которыми оно располагает.

Таким образом, по приведенным методическим рекомендациям, производственный потенциал определяет тот норматив валовой продукции сельскохозяйственных отраслей, который хозяйство должно получить при средней эффективности своего производственного потенциала. Поскольку результаты деятельности хозяйств известны, можно определить эффективность использования рассчитанного производственного потенциала с учетом всех факторов. Исходя из этого, следует, что инвестирование в ИКТ, цифровую экономику связано со значительными вложениями на изменение как организационного, так и человеческого капиталов, что необходимым условием цифровой трансформации предприятия является переход на усовершенствованное управление, на укрепление качественных характеристик кадрового состава. А, исходя из особенностей российского сельского хозяйства, наличия огромного числа факторов, влияющих как на саму отрасль, так и ее цифровизацию, ограниченности ресурсов, необходим научный, комплексный подход к цифровой трансформации АПК на основе математического моделирования с учетом финансовых, трудовых материально-технических ресурсов, социального капитала.

press to zoom

press to zoom
1/1

Источники:

1. Gartner: глобальные ИТ-расходы на ПО и услуги, включая облако, растут [Электронный ресурс]. URL: https://www.crn.ru/news/ detail.php?ID=142511 (дата обращения 09.10.2020).
2. Цифровизации сельского хозяйства в России не хватает данных [Электронный ресурс]. URL: http://www.iksmedia.ru/news/5533967-Czifrovizacii-selskogo-xozyajstva.html#ixzz6KBD7IYEP (дата обращения 25.09.2020).
3. Точное земледелие повысит урожаи [Электронный ресурс]. URL: http://www.gisa.ru/55612.html (дата обращения 10.09.2020).
4. Цифровизация сельского хозяйства в России: этапы, итоги, планы TAdviser: ИТ в агропромышленном комплексе России [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://geometerrussia.ru/a219060-tsifrovizatsiya-selskogo-hozyajstva.html (дата обращения: 20.09.2020).
5. Первая в мире роботизированная ферма Hands Free Hectare вырастила урожай без участия людей [Электронный ресурс]. URL: https://incrussia.ru/news/pervaya-robotizirovannaya-ferma-hands-free-hectare/ (дата обращения 16.09.2020).
6. Василенко Ю.В., Данчук Г.Д. Анализ использования производственного потенциала // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 1989. № 12. С. 3-42.
7. Milgrom P., Roberts J. The economics of modern manufacturing: Technology, strategy, and organization //The American Economic Review. 1990. Pp. 511-528.
8. Акаев А.А., Рудской А.И. Конвергентные ИКТ как ключевой фактор технического прогресса на ближайшие десятилетия и их влияние на мировое экономическое развитие // International Journal of Open Information Technologies. 2017. Vol. 5. № 1. Pp 1-18.
9. Erik Brynjolfsson, Lorin Hitt, Shinkyu Yang. Intangible Assets: Computers and Organizational Capital // Brookings Papers on Economic Activity. 2002. Vol.2. № 1.
10. Кешелава А.В., Буданов В.Г., Румянцев В.Ю. и др. Введение в Цифровую» экономику (На пороге «цифрового будущего». Книга первая). М.: ВНИИГеосистем, 2017. 28 с.
11. Рагулина Ю.В., Горбачев М.И., Моторин О.А., Суворов Г.А., Семенова Е.И., Дудин М.Н., Худякова Е.В. Управление рисками в сельском хозяйстве в условиях цифровой трансформации: монография. М.: КноРус, 2019.
12. Архипов А.Г. , Горбачев М.И., Косогор С.Н., Моторин О.А., Суворов Г.А., Труфляк Е.В. Цифровая трансформация сельского хозяйства России: офиц. изд. М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019.

References:

Все иллюстрации статьи | All visuals of paper

Производственная функция в виде функции Кобба-Дугласа
Производственная функция в виде функции Кобба-Дугласа

Производственная функция для конкретного региона и основных культур могла бы быть определена в виде функции Кобба-Дугласа, в которую инвестиции в сортовой состав растений, в сельскохозяйственную технику, в оптимальные агротехнологиии, в человеческий капитал, затраты на средства защиты и кормления растений, на цифровые технологии включены как отдельные факторы

press to zoom

press to zoom

press to zoom
Производственная функция в виде функции Кобба-Дугласа
Производственная функция в виде функции Кобба-Дугласа

Производственная функция для конкретного региона и основных культур могла бы быть определена в виде функции Кобба-Дугласа, в которую инвестиции в сортовой состав растений, в сельскохозяйственную технику, в оптимальные агротехнологиии, в человеческий капитал, за