Выпуск № 43 (2022)
Volume № 43 (2022)
УДК
311:338.43
DOI
10.53988/24136573-2022-01-07
Используйте это описание для цитирования:
Cite this article as:
Моторин, О.А. Анализ данных о состоянии агропромышленного комплекса
/ О.А. Моторин // Управление рисками в АПК. – 2022. – № 1 (43). – C. -. – DOI: 10.53988/24136573-2022-01-07.
Eder, A.V. (2022). Prerequisites for Digital Transformation: From an Industrial Society to a Digital One. Agricultural Risk Management, 1(43), 71-76. DOI: 10.53988/24136573-2022-01-12.
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ | ECONOMICAL SCIENCES
О.А. Моторин
Анализ данных о состоянии агропромышленного комплекса
Моторин Олег Алексеевич – кандидат политических наук, РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева, Москва, Россия
Email: ol.motorin@gmail.com
SPIN-код РИНЦ: 4096-8796
Аннотация
В статье рассмотрены теоретические и практические основы анализа данных о состоянии агропромышленного комплекса (АПК). Показано, что современное развитие цифровых технологий позволяет существенно повысить качество мониторинга и прогнозирования ключевых показателей АПК, включая производство, переработку и сбыт сельскохозяйственной продукции. Особое внимание уделено роли статистических данных, цифровых платформ и технологий больших данных в обеспечении достоверности информации и поддержке управленческих решений. Делается вывод о том, что системный анализ данных является необходимым условием устойчивого развития АПК и обеспечения продовольственной безопасности.
Ключевые слова
агропромышленный комплекс, анализ данных, мониторинг, цифровизация, продовольственная безопасность, большие данные.
A.V. Eder
Motorin, O.A. (2022). Data Analysis on the State of the Agro-Industrial Complex. Agricultural Risk Management, 1(43), 41-46. DOI: 10.53988/24136573-2022-01-07.
Eder Alexander Vladimirovich – PhD in Technical Sciences, Russian State Agrarian University - Moscow Timiryazev Agricultural Academy, Moscow, Russia
Email: eder@rgau-msha.ru
SPIN-code RSCI: 4742-3230
Annotation
The article examines the historical and economic prerequisites of digital transformation and the evolution of its conceptual framework. It is shown that digital transformation is the result of a long-term process of transition from an industrial to a post-industrial and then to a digital society based on knowledge, data, and high technologies. The main stages are analyzed: industrial society, post-industrial economy, digital economy, and network society. Special attention is paid to the distinction between the concepts of "mechanization," "automation," "informatization," "digitalization," and "digital transformation," as well as their role in shaping the modern model of economic activity. It is concluded that digital transformation is not only about the adoption of technologies but also about the systemic restructuring of strategy, business models, organizational culture, and the institutional environment.
Keywords
digital transformation, digitalization, post-industrial society, digital economy, information technologies, knowledge, data.
Текст статьи
Introduction (Введение)
Агропромышленный комплекс России является одной из стратегических отраслей экономики, обеспечивающих продовольственную безопасность, экспортный потенциал и социальную стабильность сельских территорий. В условиях глобальной конкуренции и климатических вызовов эффективное развитие АПК невозможно без использования системного анализа данных, позволяющего выявлять тенденции, оценивать риски и прогнозировать перспективы отрасли.
Традиционно оценка состояния АПК опиралась на статистические данные органов государственной власти и отчётность сельскохозяйственных предприятий. Однако в условиях цифровой трансформации и распространения технологий больших данных возникает необходимость перехода к интеграции разнородных источников информации, их аналитической обработке и визуализации в реальном времени.
Экспертная аналитика рынка зерна: цены, логистика, урожаи, торговля. Принимайте стратегические решения на основе полных и точных данных.
Экспертная аналитика рынка зерна: цены, логистика, урожаи, торговля. Принимайте стратегические решения на основе полных и точных данных.
Methods (Методы исследования)
Методологическую основу исследования составили:
• системный подход, позволяющий рассматривать АПК как комплекс взаимосвязанных отраслей (производство, переработка, сбыт);
• методы статистического анализа, обеспечивающие выявление динамики и закономерностей развития отрасли;
• цифровая аналитика, включающая применение технологий больших данных, машинного обучения и геоинформационных систем для мониторинга и прогнозирования;
• сравнительный анализ отечественных и зарубежных практик анализа данных в сельском хозяйстве.
Информационной базой послужили материалы Росстата, Минсельхоза России, а также результаты исследований ведущих аграрных научных центров [2; 5].
Results (Результаты исследования)
Анализ данных о состоянии АПК позволяет выделить несколько ключевых направлений [2].
1. Производство сельскохозяйственной продукции. Статистические данные фиксируют рост производства зерновых культур в России за последнее десятилетие, что связано как с расширением посевных площадей, так и с внедрением технологий точного земледелия. Одновременно наблюдаются структурные изменения в животноводстве, где возрастает роль крупных агрохолдингов.
2. Переработка и пищевая промышленность. Данные свидетельствуют о высоком уровне концентрации перерабатывающих мощностей, что с одной стороны повышает эффективность, но с другой – усиливает риски монополизации и снижает доступность переработки для малых форм хозяйствования.
3. Внешнеэкономическая деятельность. Экспорт зерна и подсолнечного масла остаётся одним из ключевых драйверов развития АПК. Однако высокая зависимость от мировых цен и геополитическая нестабильность формируют значительные внешние риски.
4. Цифровизация аграрной аналитики. Появление цифровых платформ Минсельхоза [11], использование спутниковых данных [9] и внедрение технологий искусственного интеллекта позволяют перейти к новым форматам анализа отрасли. Это обеспечивает более точные прогнозы урожайности, мониторинг продовольственных запасов и контроль за эффективностью использования ресурсов [8].
Рисунок 1 - Цифровая экосистема анализа данных АПК
На рисунке 1 представлена схема взаимодействия ключевых акторов в рамках цифровой экосистемы анализа данных агропромышленного комплекса. Центральное место занимают государственные органы (Минсельхоз России, Росстат, региональные органы управления АПК), которые обеспечивают нормативно-правовую базу и формируют требования к мониторингу.
С другой стороны, важнейшими поставщиками данных выступают предприятия АПК – сельхозтоваропроизводители, перерабатывающие предприятия и экспортёры, генерирующие первичную информацию о производстве, переработке и сбыте продукции.
Третьим элементом экосистемы является наука – исследовательские институты и университеты, которые не только анализируют данные, но и разрабатывают новые методы их обработки, включая прогнозные модели и индикаторы устойчивости.
Третий элемент возвращает нас к дискуссии о субъектности в аграрной аналитике. В труде М.И. Горбачева отражается три типа субъектов, которые реализует анализ данных о состоянии АПК именно как аналитические центры [10]. Согласно автору их можно "классифицировать на три группы: частные, государственные и научные.
Первая группа центров - «частные» АЦ. Центры этой группы отличаются следующими чертами: работа на контрактной основе для достижения коммерческих целей, стремление к самоокупаемости, среди клиентов этих центров значительна доля бизнеса, стремлениек диверсификации исследовательского продукта и клиентской базы, гибкое реагирование на изменения клиентского спроса, меньшая зависимость от государства.
Вторую группу новых АЦ можно назвать государственными и/или парагосударственными. Общими для этой группы центров является то, что они финансируются государством за счет средств федерального или региональных бюджетов. Государство финансирует такие АЦ либо на основе целевых субсидий и государственного задания, либо на основе контрактов на выполнение конкретных аналитических исследований. В первом случае, направления и фокус разработок государственных АЦ связан с прямой обязанностью выполнения государственного задания, характер которого в свою очередь обуславливается необходимостью выполнения уставных задач учреждений, направленных на содействие в реализации полномочий курирующего государственного органа. Второй случай связан во много с политической природой выводного знания, которым отличаются результаты работы АЦ – исследования. Как итог, некоторые АЦ такого типа являются политически обусловленными, то есть выполняют роль балансиров на поле политических идей. Поэтому анализ российских АЦ такого типа позволяет в том числе выделить не только узкопрофессиональные отраслевые АЦ, но также проидеологические АЦ, которые могут, например, являться источниками либеральных или консервативных взглядов, обладают влиянием на определённые сегменты политической и аграрноотраслевой элиты.
Третья группа центров — исследовательские аналитические центры. Их отличает, вопервых, то, что главным направлением их деятельности является нацеленность на проведение фундаментальных исследований, то есть фокус их работ и выводного знания обращен преимущественно в будущее. Во-вторых, такие АЦ обладают свойствами академичности: их аналитические продукты носят соответственно менее прикладной характер, в отличие от чисто прикладных. Исследовательские АЦ в силу невозможности привлечь финансирование от рыночных игроков чаще всего имеют тесные связи с Академией наук или прямо включены в ее структуру, тесно взаимодействуют с научным сообществом, в том числе с международными фондами, финансирующими глобальные фундаментальные проекты. В-третьих, соответственно природе в подобных АЦ могут преобладают такие источники финансирования как иностранные гранты и в целом глубокое международное сотрудничество.".
Все эти потоки интегрируются в цифровые платформы, основанные на геоинформационных системах, технологиях больших данных и искусственного интеллекта. Такие платформы выступают не только как инструмент сбора и хранения информации, но и как интеллектуальная среда, обеспечивающая аналитическую поддержку принятия решений на государственном, корпоративном и региональном уровнях.
Таким образом, цифровая экосистема анализа данных АПК представляет собой многоуровневую систему взаимодействия государства, бизнеса и науки, объединённую на базе цифровых технологий. Её развитие позволяет повысить прозрачность отрасли, улучшить прогнозирование и снизить риски продовольственной безопасности.
Таблица 1. Источники данных АПК и направления их использования
Источник данных Основное содержание Пользователи Практическое использование
Предприятия АПК (сельхозпроизводители, переработчики, экспортёры) Производственные показатели (урожайность, себестоимость, объёмы переработки и экспорта), финансовая отчётность Государство, наука, цифровые платформы Мониторинг эффективности, прогнозирование урожайности, оценка экспортного потенциала
Государственные органы (Минсельхоз, Росстат, региональные ведомства) Статистическая отчётность, данные переписей, нормативно-правовая информация Предприятия, наука, цифровые платформы Формирование стратегий развития, государственная поддержка, контроль продовольственной безопасности
Научные организации (НИИ, университеты) Исследовательские данные, аналитические модели, прогнозы Государство, бизнес, цифровые платформы Разработка методик анализа, инновационные технологии прогнозирования, научное сопровождение агрополитики
Цифровые платформы (ГИС, Big Data, ИИ-сервисы) Интегрированные массивы данных, спутниковые снимки, онлайн-мониторинг Государство, предприятия, наука Аналитическая поддержка принятия решений, автоматизация учёта и контроля, формирование единого цифрового контура АПК
Discussion (Обсуждение)
Современная практика анализа данных о состоянии агропромышленного комплекса демонстрирует как значительный прогресс в развитии цифровых технологий, так и наличие ряда ограничений, препятствующих повышению эффективности управления отраслью.
Во-первых, ключевой проблемой остаётся качество и полнота статистических данных. Несмотря на наличие регулярной отчётности Росстата и Минсельхоза России, многие показатели собираются с существенным временным лагом, что снижает оперативность управленческих решений. Кроме того, недостаточная детализация данных по регионам и отдельным категориям сельхозпроизводителей не позволяет в полной мере учитывать специфику территориального развития АПК [3].
Во-вторых, сохраняется проблема фрагментарности информационных систем. Различные ведомства и организации используют собственные форматы сбора и обработки данных, что осложняет их интеграцию в единый цифровой контур. Отсутствие сквозных стандартов приводит к дублированию информации и снижает достоверность аналитических выводов [6].
В-третьих, важным ограничением является низкий уровень доступности данных для широкого круга пользователей. Малые и средние сельхозпроизводители зачастую не имеют возможности получать аналитическую информацию в удобной и своевременной форме, что снижает их конкурентоспособность по сравнению с крупными агрохолдингами, обладающими собственными аналитическими центрами.
В то же время именно качество данных и их доступность следует рассматривать как ключевой фактор конкурентоспособности АПК России. Развитие цифровых платформ, объединяющих статистические, спутниковые и производственные данные, позволит повысить прозрачность аграрных рынков, снизить транзакционные издержки и создать условия для более справедливого распределения ресурсов [4]. Кроме того, интеграция технологий искусственного интеллекта и больших данных открывает новые возможности для прогнозирования урожайности, моделирования внешнеэкономической конъюнктуры и разработки адаптивной аграрной политики [5].
Таким образом, будущее анализа данных в АПК связано с переходом от разрозненных статистических систем к единой цифровой экосистеме, обеспечивающей доступность, актуальность и достоверность информации для всех участников отрасли [7].
Conclusion (Заключение)
Анализ данных о состоянии агропромышленного комплекса является фундаментальным инструментом обеспечения устойчивого развития отрасли и продовольственной безопасности страны. Результаты исследования показали, что системный мониторинг и использование цифровых технологий позволяют не только фиксировать текущее состояние АПК, но и прогнозировать его развитие в условиях внешних и внутренних вызовов.
Современные направления анализа данных охватывают производство, переработку, экспорт и цифровизацию. При этом наибольший потенциал для повышения эффективности управления связан с интеграцией цифровых платформ, использованием спутниковых и больших данных, а также развитием открытых источников информации для широкого круга участников аграрного рынка.
В перспективе ключевым направлением станет формирование единого цифрового пространства данных АПК, которое обеспечит согласованность управленческих решений, повысит конкурентоспособность российских производителей и укрепит позиции страны на мировом продовольственном рынке.
Таблица 2. Основные направления анализа данных АПК
Направление анализа Источники данных Основные результаты Проблемные зоны
Производство сельхозпродукции Росстат, Минсельхоз, спутниковый мониторинг Прогнозы урожайности, динамика посевных площадей, структура животноводства Задержки в отчётности, низкая детализация по регионам
Переработка и пищевая промышленность Отчёты предприятий, отраслевые союзы Анализ мощностей, концентрации и доступности переработки Монополизация, ограниченный доступ для малых форм
Экспорт и внешнеэкономическая деятельность ФТС, ФАО, международные организации Балансы внешней торговли, зависимость от мировых цен Волатильность цен, геополитические риски
Цифровизация аграрной аналитики Государственные и корпоративные цифровые платформы Использование ИИ, больших данных, ГИС для прогнозирования и мониторинга Фрагментарность систем, ограниченный доступ к данным
Источники:
1. Моторин, О. А. Актуальные вопросы развития систем управления рисками в агропромышленном комплексе / О. А. Моторин // Управление рисками в АПК. - 2016. - № 3. - С. 56-65. 10.53988/24136573-2016- 03-05. DOI: 10.53988/24136573-2016-03-05.
2. Моторин, О.А. Анализ данных в информационных системах АПК / О.А. Моторин. - М.: РЕГУЛЯТОР, 2019. 80 с. ISBN: 978-5-9908272-2-6 .
3. Анализ алгоритмических решений в области регистрации и анализа больших объёмов данных для сельского хозяйства / Е. Э. Головинов, Д. А. Аминев, А. М. Долуханян, А. А. Жукова // Технологии инженерных и информационных систем. – 2019. – № 2. – С. 34-43.
4. Наумов, А. C. Приоритеты технологического развития сельского хозяйства в странах мира: результаты анализа больших данных / А. C. Наумов, И. Ф. Кузьминов, Е. Е. Хабирова // Никоновские чтения. – 2018. – № 23. – С. 23-26.
5. Цифровые технологии анализа данных в сельском хозяйстве / А. П. Зинченко, А. В. Уколова, В. В. Демичев [и др.]. – Москва : «Научный консультант», 2022. – 260 с. – ISBN 978-5-907477-96-4.
6. Ganieva, I. Digital traceability platforms in the field of creation and promotion of agricultural products as a factor in the competitiveness of agribusinesses / I. Ganieva, O. Motorin, M. Gorbachev // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, Moscow, 24–25 октября 2018 года. Vol. 274. – Moscow: Institute of Physics Publishing, 2019. – P. 012109. – DOI 10.1088/1755-1315/274/1/012109.
7. Опыт системного подхода к цифровой трансформации АПК и направления реорганизации / В. И. Меденников, И. М. Кузнецов, М. В. Макеев, О. А. Моторин // Управление рисками в АПК. – 2020. – № 2(36). – С. 52-62. – DOI 10.53988/24136573-2020-02-07.
8. О внедрении современных информационно-технологических решений в сельское хозяйство / О. А. Моторин, М. И. Горбачев, А. П. Петренко, Г. А. Суворов // Управление рисками в АПК. – 2019. – № 4(32). – С. 105-122. – DOI 10.53988/24136573-2019-04-09.
9. Постановка задач для развития геосервисов для банковского бизнеса / К. В. Милицин, О. А. Моторин, Д. М. Ольшанский, Н. В. Федорова // Управление рисками в АПК. – 2021. – № 1(39). – С. 61-68. – DOI 10.53988/24136573-2021-01-05.
10. Горбачев, М. И. Подходы к анализу системы аграрных аналитических центров в России / М. И. Горбачев // Управление рисками в АПК. – 2020. – № 3(37). – С. 84-90. – DOI 10.53988/24136573-2020-03-10.
11. Методические рекомендации по работе с аналитическими приложениями ЦИАС СГИО СХ : Инструктивно-метод. издание / С. Н. Косогор, Д. Ю. Авельцов, О. А. Моторин [и др.] ; Минсельхоз России, ФГБУ "Центр Агроаналитики". – Москва : ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. – 112 с. – ISBN 978-5-7367-1478-0.
References:
1. Motorin, O.A. (2016). Current issues in the development of risk management systems in the agro-industrial complex. *Agricultural Risk Management*, 3, 56-65. https://doi.org/10.53988/24136573-2016-03-05
2. Motorin, O.A. (2019). *Data analysis in agricultural information systems*. Moscow: REGULYATOR. 80 p. ISBN: 978-5-9908272-2-6
3. Golovinov, E.E., Aminiev, D.A., Dolukhanyan, A.M., & Zhukova, A.A. (2019). Analysis of algorithmic solutions in the field of registration and analysis of big data for agriculture. *Technologies of Engineering and Information Systems*, 2, 34-43.
4. Naumov, A.S., Kuzminov, I.F., & Khabirova, E.E. (2018). Priorities of technological development of agriculture in the countries of the world: results of big data analysis. *Nikon Readings*, 23, 23-26.
5. Zinchenko, A.P., Ukolova, A.V., Demichev, V.V., [et al.] (2022). *Digital data analysis technologies in agriculture*. Moscow: "Scientific Consultant". 260 p. ISBN 978-5-907477-96-4
6. Ganieva, I., Motorin, O., & Gorbachev, M. (2019). Digital traceability platforms in the field of creation and promotion of agricultural products as a factor in the competitiveness of agribusinesses. *IOP Conference Series: Earth and Environmental Science*, 274, 012109. https://doi.org/10.1088/1755-1315/274/1/012109
7. Medennikov, V.I., Kuznetsov, I.M., Makeev, M.V., & Motorin, O.A. (2020). Experience of a systematic approach to the digital transformation of the agro-industrial complex and directions of reorganization. *Agricultural Risk Management*, 2(36), 52-62. https://doi.org/10.53988/24136573-2020-02-07
8. Motorin, O.A., Gorbachev, M.I., Petrenko, A.P., & Suvorov, G.A. (2019). On the implementation of modern information and technological solutions in agriculture. *Agricultural Risk Management*, 4(32), 105-122. https://doi.org/10.53988/24136573-2019-04-09
9. Militsin, K.V., Motorin, O.A., Olshansky, D.M., & Fedorova, N.V. (2021). Setting tasks for the development of geoservices for the banking business. *Agricultural Risk Management*, 1(39), 61-68. https://doi.org/10.53988/24136573-2021-01-05
10. Gorbachev, M.I. (2020). Approaches to the analysis of the system of agrarian analytical centers in Russia. *Agricultural Risk Management*, 3(37), 84-90. https://doi.org/10.53988/24136573-2020-03-10
11. Kosogor, S.N., Aveltsov, D.Yu., Motorin, O.A., [et al.] (2019). *Methodological recommendations for working with analytical applications of CIAS SGIO SKh: Instructional and methodological publication*. Ministry of Agriculture of Russia, FGBU "Center for Agroanalytics". Moscow: FGBNU "Rosinformagrotekh". 112 p. ISBN 978-5-7367-1478-0
Все иллюстрации статьи | All visuals of paper