Обоснование приоритетных направлений межрегионального сотрудничества в сфере цифровизации сельского хозяйства

Введение

Согласно повестке дня в области устойчивого развития, принятой всеми государствами – членами Организации Объединенных Наций в 2015 году, к 2030 году планировалось положить конец всем формам недоедания в любой из стран мира, однако по итогам 2019 года количество голодающих на планете все еще составляет 8,9% населения (690 млн человек), увеличившись за год на 10 млн человек, а за последние пять лет – на 60 миллионов. Пандемия COVID-19 может добавить к общему числу недоедающих в мире от 83 до 132 млн человек. Таким образом, достижение порога нулевого голода в среднесрочной перспективе оказалось неосуществимо, и менее чем через десять лет число голодающих на планете может превысить 840 млн человек [24] (FAO, IFAD, UNICEF, WFP, WHO, 2020).

Для предотвращения ухудшения ситуации необходимо увеличить продуктивность сельского хозяйства и доходы мелких производителей продуктов питания минимум вдвое. Вместе с тем текущая сельскохозяйственная и торговая политика, включая схемы распределения государственных субсидий, по-прежнему благоприятствует выращиванию монокультур с интенсивным использованием внешних ресурсов. Рост посевных площадей, ирригации, увеличение концентрации вносимых удобрений оказывают беспрецедентное давление на природные системы [20, 21] (Steffen et al., 2015; Springmann et al., 2018), что, в свою очередь, актуализирует проблему устойчивости продовольственной системы в целом, ставя под угрозу выживание будущих поколений. По оценкам продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО ООН), одна треть мировых земель уже деградирована [13] (FAO, 2015b), включая 47% лесов и 18% пахотных земель [10] (Bai et al., 2008). На сельское хозяйство приходится порядка 70% забора пресной воды во всем мире, а утрата биоразнообразия в результате производства продуктов питания в пресноводных экосистемах за последние несколько десятилетий увеличилась на 50% [16] (Mateo-Sagasta et al., 2018).

Большинство голодающих сосредоточено в странах с низким уровнем дохода, где мелкие землевладельцы по-прежнему играют ключевую роль в обеспечении продовольственной безопасности. Хотя на эти фермы приходится лишь 12% сельскохозяйственных угодий мира, они обеспечивают средствами к существованию более 2 миллиардов человек и производят порядка 80% продуктов питания в странах Африки и Азии [18] (Paloma, Riesgo, Louhichi, 2020). Глобальная проблема, которую ставит перед мелкими фермерами изменение климата, последствия которого проявляются в последние годы все более ярко, заключается в том, что большая часть накопленных предыдущими поколениями знаний об особенностях местного сельскохозяйственного производства становятся неактуальными [19] (Quiggin, Horowitz, 2003).

Отсутствие полной и достоверной информации приводит к потере 40% урожая на этапе сбора, хранения и транспортировки [2] (Ermakov, 2020), вместе с тем на современном этапе технологического развития две трети агротехнических операций могут быть полностью автоматизированы, что сокращает влияние человеческого фактора на управление отдельными звеньями производственного цикла. По оценкам специалистов, применение технологий удаленного зондирования, машинного обучения, робототехники и искусственного интеллекта для оптимизации процессов сельскохозяйственного производства способно к 2050 году увеличить производительность мирового сельского хозяйства на 70% [4] (Morduhovich, 2019).

Таким образом, резервы роста эффективности сельского хозяйства заключаются не в расширении площадей обрабатываемых земель, а в применении инновационных систем управления производством, позволяющих осуществлять сбор и анализ пространственных данных о каждом сельскохозяйственном объекте и его окружении, разработать оптимальный гидрологический режим, математически точно рассчитывать алгоритм действий при возникновении чрезвычайной ситуации и размер компенсационных выплат, а также создавать бесшовные каналы коммуникаций между сельхозтоваропроизводителями и внешними партнерами [6] (Osovin, 2010).

Основной целью исследования послужил анализ принципов построения европейской тематической платформы умной специализации, ее влияния на укрепление межрегионального сотрудничества в сфере цифровизации сельского хозяйства. Обоснование необходимости трансфера опыта стран – членов ЕС для снижения цифрового разрыва между регионами Российской Федерации и увеличения инновационной активности предприятий национального агропродовольственного комплекса.

Результаты исследования

Цифровые технологии открывают перспективу повышения эффективности общемировой продовольственной системы и становятся неотъемлемой частью комплексного ответа на вызовы, стоящие перед каждым ее элементом. В складывающихся условиях катализатором перехода на новый виток технологического развития является рост интенсивности исследований и разработок (НИОКР) в любой сфере народного хозяйства. Интенсивность рассчитывается как соотношение доли расходов на НИОКР в общем объеме произведенного валового внутреннего продукта страны.

Рисунок. Интенсивность исследований и разработок (НИОКР)

Источник: составлено по данным: Main Science and Technology Indicators. OECD. Available at: https://stats.oecd.org/Index.aspx?DataSetCode=MSTI_PUB (дата обращения: 25.04.2021 г.) [15].

Согласно последним данным [17] (OECD, 2020), в странах, входящих в Организацию экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), интенсивность НИОКР выросла с 2,34% в 2017 году до 2,38% в 2018 году. В качестве первопричины увеличения интенсивности НИОКР выступает превышение в 2018 году расходов на НИОКР (3,9%) по сравнению с ростом ВВП (2,3%). Самый высокий рост уровня интенсивности НИОКР среди стран ОЭСР продемонстрировали Израиль и Корея – 4,9% и 4,5% ВВП соответственно. В регионе ЕС-28 интенсивность НИОКР увеличилась с 1,98% до 2,03%, а наибольший вклад в развитие НИОКР привнесли Германия, Великобритания и Польша. В общемировом масштабе лидерство по расходам на НИОКР сохраняют за собой США и Китай, при этом объем НИОКР последнего вырос по сравнению с 2005 годом с 26% до 80% от уровня США.

В 2019 году расходы государственного бюджета на НИОКР в странах – членах ОЭСР увеличились на 1,5% (в 2018 году – 5,5%). Подобный умеренный рост компенсировался дополнительными мерами косвенной налоговой поддержки, которые не являются частью бюджетных оценок НИОКР, но с каждым годом приобретают все большее значение, постепенно вытесняя прямую государственную поддержку.

База данных Analytical Business Enterprise Research and Development (ANBERD) [9] содержит годовые данные о расходах на исследования и разработки (НИОКР) в 34 странах ОЭСР и 5, не являющихся ее членами, по 100 секторам производства. Анализ данных позволяет рассчитать интенсивность НИОКР по видам экономической деятельности и оценить отставание каждой отрасли от текущего среднего показателя по ОЭСР. Производственная и непроизводственная деятельность сгруппирована в пять групп (отрасли с высокой, средне-высокой, средней, средне-низкой и низкой интенсивностью НИОКР), а интенсивность рассчитывается как отношение НИОКР к валовой добавленной стоимости в отрасли (ВДС). Выбор альтернативного знаменателя обусловлен рядом причин. Во-первых, охват данных ВДС является более широким по сравнением с ВВП. Во-вторых, валовая добавленная стоимость менее чувствительна к отраслевой зависимости от материальных ресурсов [14, 23] (Galindo-Rueda, Fernando, Verger, Fabien. 2016).

На рисунке представлена интенсивность НИОКР на сельскохозяйственных предприятиях и предприятиях пищевой промышленности по 22 странам Евросоюза.

Рисунок. Отраслевая интенсивность НИОКР (в %)

Источник: составлено по данным: ANBERD (Analytical Business Enterprise Research and Development) database. OECD. Available at: https://www.oecd.org/innovation/inno/anberdanalyticalbusinessenterpriseresearchanddevelopmentdatabase.htm (дата обращения: 25.04.2021 г.) [9].

Как видно из рисунка, наибольшая интенсивность НИОКР зафиксирована в сельскохозяйственных предприятиях Нидерландов (2,11% от ВДС отрасли), Германии (0,89%), Франции (0,63%) и Швеции (0,37%), в остальных странах интенсивность НИОКР в сельском хозяйстве колеблется в пределах от 0,22% (Испания) до 0,01% (Словения). Несмотря на жесткий контроль за использованием земельных ресурсов и специфические климатические условия, Нидерланды являются лидерами по интенсивности НИОКР не только в сельском хозяйстве, но и в пищевой промышленности (2,35%) (Бельгия – 2,3%, Дания – 2,27%). За последние 30 лет страна стала вторым по величине экспортером продуктов питания, увеличив объем производимой продукции вдвое, а объем экспорта семенных материалов в 2016 году превысил 1,7 млрд долларов [22]. Подобных результатов Нидерланды смогли добиться за счет технологического прорыва, основной движущей силой которого стало сокращение зависимости от пресной воды на 90%, уменьшение или полный отказ от использования пестицидов в растениеводстве и антибиотиков в животноводстве. Инициатором и основной площадкой для апробации новых технологий стал национальный исследовательский университет Wageningent, являющийся центром Food Valley – европейского аналога Силиконовой долины.

На основе анализа нормативно-правовой базы стран – членов Евросоюза [12] выявлено, что в общей сложности 85 регионов ЕС выделили цифровизацию сельского хозяйства и сопутствующих ему отраслей в качестве приоритетного направления экономического развития. На сегодняшний день в 53 регионах ЕС государственная инвестиционная политика нацелена на разработку и внедрение принципиально новых агропродовольственных технологий, в 34 – на создание продуктов питания с более высокой добавленной стоимостью за счет сокращения цикла внедрения инноваций, в 49 регионах – на создание благоприятных условий для инвестирования в туризм, в том числе в сельскохозяйственный, со стороны частного капитала.

В 2016 году Европейская комиссия создала тематическую платформу умной специализации (Smart Specialization Platform on Agri-food (S3P Agri-food)) для развития межрегионального сотрудничества в сфере сельского хозяйства. Основной целью проекта является придание дополнительного импульса при разработке совместных инвестиционных проектов в сельскохозяйственных регионах стран – членов ЕС [11] (Stancova, Cavicchi, 2017).

Проект является прямым продолжением созданной годом ранее аналогичной платформы в сфере промышленности и энергетики. Используя полученный опыт, Европейская комиссия оказывает экспертную помощь и содействие при организации конструктивного диалога между сельхозтоваропроизводителями и потребителями конечной продукции отрасли, предприятиями оптовой и розничной торговли, разработчиками современных технологий, научно-исследовательскими институтами и потенциальными инвесторами.

Созданная платформа позволяет обмениваться накопленными на местном уровне знаниями и технологиями, извлекая выгоду от сотрудничества с партнерами из других регионов, инвестировать во взаимовыгодные научные исследования и разработки, поддерживая кооперативное поведение субъектов, активно занимающихся НИОКР, объединять небольшие проекты в одну согласованную крупномасштабную исследовательскую программу и делить инвестиционные риски, увеличивая общую прибыль. Комбинация взаимодополняющих сильных и слабых сторон участников проекта выявляет индивидуальные и групповые области конкурентного преимущества, как текущего, так и потенциального, четко обозначает пробелы в производственно-сбытовых цепочках и направления технической модернизации производства. Цикл, который начинается с исследований и разработок и заканчивается продажей и обслуживанием продукции, является длительным и ресурсоемким процессом. Сопоставляя сходство или эквивалентность, регионы могут идентифицировать не только своих нынешних конкурентов, но и будущих деловых партнеров.

На первом этапе реализации проекта были очерчены ряд приоритетов интеллектуальной специализации сельскохозяйственных регионов ЕС, в число которых вошли:

- системные инновации для устойчивого агропродовольственного производства;

- точное земледелие, высокие технологии и ИКТ;

- повышение качества и безопасности в агропродовольственной цепочке;

- эффективное управление водой и удобрениями;

- устойчивое производство пищевых продуктов;

- функциональные продукты питания, биологически активные ингредиенты, специальные диетические потребности.

Чтобы лучше определить возможности дальнейшего сотрудничества, на втором этапе была составлена карта действующих лиц и соответствующих заинтересованных сторон, а также проведен анализ положения участников проекта в глобальных цепочках создания стоимости в зависимости от региональных особенностей интеллектуальной специализации. В каждой тематической группе были выбраны координирующие и участвующие регионы. В качестве основного критерия отбора координирующего региона выступало наличие развитой исследовательской инфраструктуры, особых экономических зон и испытательных полигонов, которые получали статус межрегиональных центров трансфера технологий.

На сегодняшний день существует ряд полностью созданных тематических направлений, объединяющих максимально возможное число участников [11] (Stancova, Cavicchi, 2017):

- высокотехнологичное сельское хозяйство (High-tech farming Partnership): партнерство связывает 34 региональные и национальные администрации из 18 стран (15 стран ЕС и 3 страны, не входящие в ЕС);

- интеллектуальные датчики для устойчивой и умной агропродовольственной системы (Smart sensor systems 4 agri-food partnership): партнерство объединяет 16 региональных и национальных администраций из 12 стран;

- стимулирование роста уровня данных (Traceability and big data): 22 региональных и национальных администраций из 11 стран (10 стран ЕС и 1 страна, не входящая в ЕС).

Основной целью партнерства по данным направлениям является поощрение, мотивация и содействие внедрению необходимых цифровых технологий в производственно-сбытовую цепочку агропродовольственного сектора. Направления включают в себя разработку, тестирование и внедрение «Интернета вещей» в сельскохозяйственное производство, более широкое применение технологий анализа больших данных в процессе управления, подготовку комплексных предложений по автоматизации и роботизации, а также технологически ориентированные услуги (установка, техническое обслуживание, ремонт) и образовательные услуги (обучение, демонстрационные фермы и площадки).

Кроме вышеперечисленных существуют еще два достаточно зрелых направления, отражающие специфические потребности отдельных регионов ЕС:

- новые цепочки создания добавленной стоимости: партнерство объединяет 10 региональных и национальных администраций из 7 стран;

- вовлечение потребителей в агропродовольственные инновации: партнерство объединяет 4 региональные и национальные администрации из 4 стран.

Приоритетной задачей данных направлений является адаптация фермеров, продовольственных компаний, предприятий розничной торговли к изменениям потребительского спроса на здоровые продукты питания.

С нашей точки зрения, будущий кумулятивный эффект от применения платформы умной специализации S3P Agri-food может проявить себя в следующем. Во-первых, происходит постепенная стандартизация аппаратного обеспечения в зависимости от типа данных, которые необходимо собирать и обрабатывать, вкладываются средства в разработку инструментов безопасности данных для предотвращения взлома систем хранения информации, используются единые протоколы подключения, обеспечивающие аутентификацию лиц, уполномоченных для доступа к базам данных, снижается стоимость и скорость технического обслуживания цифровых устройств. Более того, разработка регламентов получения массивов разрозненной информации от полевых, воздушных и экологических датчиков, приложений, машин и оборудования обеспечивает эффективность загрузки сводной аналитической системы обработки данных.

Во-вторых, тематическое партнерство помогает участникам более рационально использовать уже существующие источники финансирования, в том числе: европейские фонды регионального развития (ERDF), национальные и региональные государственные фонды и частные ресурсы.

В-третьих, участие в тематической платформе инициирует организационные изменения в деятельности региональных министерств и ведомств. Ответственные лица, работающие в сельскохозяйственных департаментах, получают возможность определить и конкретизировать области для совместного инвестирования в проекты с высокой потенциальной отдачей, стимулируя развитие сельскохозяйственного производства не только на региональном, но и общеевропейском уровне.

Заключение

В современных условиях уменьшение негативного воздействия сельского хозяйства на окружающую среду может быть достигнуто за счет сочетания биотехнологии, точного ресурсосберегающего земледелия и цифровизации. Вместе с тем на текущий момент Российская Федерация все еще остается малозаметным участником глобального рынка передовых производственных технологий, где ее доля не превышает 0,6% [1]. Согласно общемировым тенденциям, растущий уровень технологической оснащенности производства требует сокращения цепочки внедрения всех вновь созданных или усовершенствованных технологий за счет синхронизации спроса на НИОКР и возможностей его удовлетворения. Однако по сравнению с 2017 г. при росте ВВП России на 2,3% произошло сокращение внутренних затрат на исследования и разработки на 8,5%. В постоянных ценах соотношение составило 89,4%, что является минимальным значением за период с 2010 по 2018 г. [5] (Gokhberg, Ditkovskiy et al., 2020).

По оценкам специалистов, цифровизация агропромышленного комплекса в России также находится в самом начале своего пути. По внедрению технологий в сельское хозяйство Россия в 3 раза отстает от Германии и Франции и в 4 – от США [8]. Даже среди крупных агрохолдингов с земельным банком от 300 тысяч гектаров и более цифровые технологии в полном объеме сегодня используются лишь в отдельных хозяйствах, которые рассматриваются как тестовые площадки для расчета экономического эффекта от оцифровки всех этапов сельскохозяйственного производства. В сегменте растениеводства цифровизацией охвачено не более 10% посевных площадей, а среди наиболее распространенных решений выделяются спутниковые технологии ГЛОНАСС. В 2017 году технологические инновации осуществлялись лишь на 3,1% сельскохозяйственных предприятий, организационные – 0,9%, маркетинговые – 0,5%, а нововведения, направленные на повышение экологической безопасности в процессе производства или в результате использования усовершенствованной продукции, были внедрены на 3,6% предприятий [3] (Gokhberg, Ditkovskiy et al., 2019).

В соответствии с целевыми индикаторами научно-технологического развития агропродовольственного комплекса России, разработанными Высшей школой экономики по заказу Министерства сельского хозяйства РФ, к 2030 году доля Российской Федерации на мировом рынке производства GPS/ГЛОНАСС-датчиков и RFID-меток для логистики продукции АПК не превысит 2,62%, интегрированных систем контроля и учета в сельском хозяйстве, совмещенных с системами телематики, – 0,66%, оборудования для объектов инфраструктурной логистики – 0,61%, объем предоставления аэрокосмических услуг, включающих в себя геопозиционирование, дистанционное зондирование Земли и гидрометеорологическую информацию, – 3,24 % [7].

По аналогии с европейской платформой Smart Specialization Platform on Agri-food одним из способов решения назревшей проблемы является включение в разработанный Минсельхозом РФ проект «Цифровое сельское хозяйство» отдельного модуля по стимулированию межрегионального сотрудничества в области цифровизации. На уровне спроса выход за пределы административных границ ускорит формирование коллективной заявки на разработку конкретного цифрового продукта, объединяющего потребности нескольких субъектов с одинаковой специализацией, но территориально расположенных в разных федеральных округах, позволит создавать и совместно использовать испытательные центры и центры трансфера технологий, экспериментальные установки, краудсорсинговые и кластерные службы с целью укрепления собственного регионального инновационного потенциала и повышения конкурентных преимуществ агропродовольственного комплекса в целом. На уровне предложения – увеличится скорость синхронизации однотипных цифровых решений на базе общей платформы, что позволит избежать дублирования и фрагментации усилий разработчиков.