Classification of agricultural organisations according to the level of technical facilities and digital technology
Zinich L.V.1, Kuznetsova N.A.1
, Astashova E.A.1
1 Омский государственный аграрный университет им. П.А. Столыпина, Russia
Download PDF | Downloads: 25
Journal paper
Creative Economy (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 16, Number 12 (december 2022)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=50350124
Abstract:
The level of digitalization of the Russian agro-industrial complex is very heterogeneous. It clearly reflects the complexity of the sector. In modern realities, improving the efficiency of economic entities is impossible without digital transformation. The problem of finding approaches to assess the current level of digitalisation and, in this regard, to develop individual scenarios of digital transformation remains relevant. The assessment of digital technology and technical facilities in agricultural organizations of the Omsk region was carried out. According to the results of the score assessment of the questionnaire survey, a grouping of agricultural producers was carried out. This research is of theoretical and practical interest in the development of targeted programs and projects at the regional and district levels, as well as in making managerial decisions at the local level.
Keywords: classification, technical facilities, digital technology, agricultural organizations
JEL-classification: Q12, Q13, Q18, O31, O33
Введение
Есть предприятия и в Омской области – как правило, это крупные агрохолдинги – у которых можно отметить высокий уровень цифровизации. Обычно эти организации ориентированы на работу с требовательным конечным потребителем, на экспорт: чтобы конкурировать на внешних рынках, необходимо быть технологически модернизированным [10]. С другой стороны, много малых фермерских хозяйств, которые пока не могут себе позволить масштабное применение цифровых технологий. Однако исследования показывают, что потенциальный спрос на них со стороны предприятий АПК достаточно высок [1,2]. Так, даже небольшие хозяйства проявляют интерес к цифровым решениям, позволяющим наглядно и быстро снизить их издержки, найти и расширить рынки сбыта.
В целом цифровизация аграрного сектора нивелирует недостатки, связанные с потерями урожая при выращивании, сборе и хранении, позволяет оперативно проводить мониторинг посевов, обновлять карты полей для налаживания систем навигации, уменьшать хищения, а также оперативно продавать продукцию или оформить меры господдержки.
Поддержка внедрения отечественных инноваций в АПК со стороны государства недостаточная. Речь идет о предоставлении субсидий, льготных кредитов и других преференций хозяйствам, внедряющим перспективные продукты отечественных разработчиков. Аграриям не всегда очевиден экономический эффект от внедрения цифровых технологий, при этом их стоимость порой существенна. Однако важно отметить, что льготные программы Минсельхоза позволяют компаниям получать субсидируемые кредиты на подобные решения. Основная проблема – это невысокий уровень готовности пробовать инновации [3]. Представители агробизнеса в большинстве случаев вынуждены думать о проблемах сегодняшнего дня: не хватает квалифицированных сотрудников, сложно контролировать качество выполнения технологии и получать необходимые страховые и финансовые продукты [5, 6]. Вместе с тем важно понимать, что эти проблемы без цифровых продуктов не решить.
Вопросам применения цифровых технологий в сельском хозяйстве посвящены труды таких авторов как: Коцур Е.В. [4], Ливерко А.Ю. [4], Мельникова А.М. [4], Мэн Цзэн [8], Никола М. [8], Самуэль Варас [8], Цыбенко О.В. [4], однако вопросам дифференцированного подхода по внедрению цифровых технологий для сельскохозяйственных товаропроизводителей уделено не достаточно внимания.
Целью исследования является оценка технического и цифрового потенциала сельскохозяйственных организаций с последующей их классификацией по уровню использования цифровых технологий и технического оснащения.
Новизна исследования заключается в разработке классификационных групп хозяйств для последующей разработки дифференцированных сценариев цифровой трансформации. Непосредственная связь исследования с задачами Национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» определяют его прикладную значимость [7, 9, 11, 12, 13, 14, 16].
Основная часть
Анализ использования цифровых технологий и уровня технического оснащения сельскохозяйственных организаций региона позволил рассматривать цифровой потенциал в общем виде как совокупную возможность имеющихся информационно-коммуникационных технологий и информационно-коммуникационной инфраструктуры, а также технические возможности развития цифровой трансформации [15]. Для решения задач анализа и оценки цифрового потенциала трансформируем его теоретическую формулировку в организационно-функциональное отображение посредством модульно-факторного представления. Для оценки используются количественные и качественные, финансовые и нефинансовые, отраслевые и общеэкономические, абсолютные и относительные показатели, что позволяет выразить явные и скрытые взаимосвязи в процессах цифровой модернизации на макро- и микроуровне, идентифицировать текущее состояние потенциала цифровизации.
Проведенное авторами исследование в июле-сентябре 2022 года было направлено на оценку уровня использования цифровых технологий и технического оснащения сельскохозяйственных организаций Омского региона (оценены показатели технического оснащения в организации, наличие техники в организации с использованием цифровых технологий, обеспеченность организации компьютерами, наличие и уровень использования компьютеров работниками организации).
Анкетирование руководителей и главных специалистов сельскохозяйственных организаций и крестьянских фермерских хозяйств Омской области (181 анкету заполнили главы крестьянских фермерских хозяйств (56%), 142 анкеты – руководители и ведущие специалисты сельскохозяйственных организаций (44%)) об их опыте применения цифровых технологий в деятельности, показало, что 35,3% опрошенных хозяйств используют цифровые технологии.
В экономических субъектах АПК Омской области по уровню технического оснащения в организациях имеется как старая техника, так и новая, но без использования цифровых технологий – 23,2% опрошенных, устаревшая сельскохозяйственная техника – 32,9%, имеется как старая техника, так и новая, с использованием цифровых технологий – 25,7%. Преобладает новая интеллектуальная сельскохозяйственная техника с использованием цифровых технологий лишь в 3,4% организаций. Комбайны, трактора со спутниковой навигацией, системой учета расходных материалов, системой интеллектуального управления высевом, внесения удобрений и т.п. приобретены 30,96% субъектах, грузовые машины со спутниковой навигацией имеют 22,6%. Беспилотные летательные устройства для мониторинга сельскохозяйственных угодий имеются лишь в 4 сельскохозяйственных организациях. Автоматизированные комплексы для раздачи кормов животным представлены в 4,9% хозяйств, автоматизированные комплексы для ухода за животными (мойка животных, автоматизированная уборка навоза и т.п.) в 6,8%, автоматизированные комплексы для доения животных (комплекс «карусель» и др.) в 4,6% .
По уровню обеспеченности организации компьютерами, в большинстве организаций имеются новые компьютеры, но пользуются практически только Word и Excel (38,39%). В 31,3% предприятий старые компьютеры, пользуются практически только Word и Excel. В 7,4% – старые компьютеры, но установлены специализированные компьютерные программы, которые используются в организации (в бухгалтерии, животноводстве, растениеводстве). Лишь в 29,1% экономических субъектах АПК новые компьютеры, установлены специализированные компьютерные программы, которые используются в организации (в бухгалтерии, животноводстве, растениеводстве).
Оценка применения специализированных программных продуктов показала, что компьютерные программы для растениеводства используются в полном объеме, в том числе и для принятия управленческих решений в 5,9% хозяйств, компьютерные программы для животноводства используются в полном объеме, в том числе и для принятия управленческих решений – 2,8%, компьютерные программы для растениеводства используются в полном объеме, но слабо используются для принятия управленческих решений – 4,6%, компьютерные программы для животноводства используются в полном объеме, но слабо используются для принятия управленческих решений – 4,9%. 20,4% опрошенных отмечают, что компьютерные программы для растениеводства / животноводства есть, но функции освоены не полностью, не хватает знаний специалистов.
В классификацию сельскохозяйственных организаций по уровню технического оснащения и использования цифровых технологий закладывались показатели технического оснащения в организации, наличие техники в организации с использованием цифровых технологий, обеспеченность организации компьютерами, наличие и уровень использования компьютеров работниками организации. При классификации показателям с нулевым или низким уровнем присваивалось 0 баллов, показателям со средним уровнем – 1 балл, показателям с высоким уровнем – 2 балла. Далее определялось среднее значение суммы балов в разрезе сельскохозяйственных организаций региона. Предприятия со значением баллов входящим в диапазон от 0–0,43 баллов относятся к 1 группе, имеющие низкий уровень технического оснащения и использования цифровых технологий. Предприятия со значением баллов входящим в диапазон от 0,44–0,86 баллов относятся ко 2 группе, имеющие средний уровень технического оснащения и использования цифровых технологий. Предприятия со значением баллов входящим в диапазон от 0,87–1,29 баллов относятся к 3 группе, имеющие высокий уровень технического оснащения и использования цифровых технологий.
Классификация сельскохозяйственных организаций по уровню технического оснащения и использования цифровых технологий представлены на рисунке 1.
Классификация
сельскохозяйственных организаций по уровню технического оснащения и
использования цифровых технологий
|

Рисунок 1 – Классификация сельскохозяйственных организаций
по уровню технического оснащения и использования цифровых технологий
Источник: составлено авторами.
В результате проведенной классификации лишь 9 сельскохозяйственных организаций региона относятся к 3 группе с высоким уровнем технического оснащения и использования цифровых технологий, 45 – ко 2 группе со средним уровнем, остальные 269 организаций из числа исследованных имеют плохую техническую оснащенность и низкий уровень использования цифровых технологий и относятся к 1 группе.
Визуально распределение организаций по классификационным группам представлено на рисунке 2.
Рисунок 2 – Распределение организаций по классификационным группам
Источник: составлено авторами.
Как показывают результаты проведенного опроса, большинство организаций сами оценивают свой текущий уровень цифровизации как низкий. Так 78,5% организаций отметили свой уровень цифровизации в диапазоне 0-3 балла по 10-бальной шкале, 18,2% респондентов считают уровень цифровизации в хозяйстве находится в диапазоне 4-6 баллов, 3 организации оценили свой уровень в 8 баллов и ни одна организация не может отметить уровень в 9, 10 баллов (рисунок 3).
Рисунок 3 – Оценка уровня цифровизации хозяйствами
Источник: составлено авторами.
Приведенная классификация позволит дифференцированно подойти к разработке рекомендаций по внедрению цифровых технологий для сельскохозяйственных товаропроизводителей.
Заключение
Исследования показали, что уровень цифровизации сельского хозяйства достаточно низкий. Проблема в том, что стоимость внедрения программных и аппаратных решений, в том числе с применением искусственного интеллекта, остается высокой. Преимущественно внедрением цифровых решений занимаются крупные агропромышленные холдинги, располагающие достаточными ресурсами. Предприятия АПК внедряют IT фрагментарно: у каких-то холдингов есть отдельные, разрозненные решения, например оцифрованы поля, но сквозной цифровизации процессов практически нет нигде. Решение обозначенных проблем необходимо начинать с дифференциации предприятий по уровню технического оснащения и использования цифровых технологий и последующей разработки индивидуальных сценариев цифровой трансформации.
References:
Eshet Y. (2012). Thinking in a digital era: A revised model for digital literacy Informing Science. 9 267-276. doi: 10.28945/1621.
Kotsur E.V., Liverko A.Yu., Melnikova A.M., Tsybenko O.V. (2020). Primenenie tsifrovyh tekhnologiy pri realizatsii proekta «Tsifrovoe selskoe khozyaystvo» [Application of information technologies in the implementation of the project «digital agriculture»] Actual problems of geodesy, land management and cadastre. 158-164. (in Russian).
Kusakina O.N. (2003). Teoreticheskie aspekty ekonomicheskogo mekhanizma povysheniya konkurentosposobnosti proizvodstva v usloviyakh rynka [Theoretical aspects of the economic mechanism of increasing the competitiveness of production in market conditions]. Nauchnaya mysl Kavkaza. (7). (in Russian).
Kuznetsova N.A., Zinich L.V. (2019). Transfert novyh znaniy i tsifrovyh tekhnologiy v podgotovku spetsialistov dlya agropromyshlennogo kompleksa [Transfer of new knowledge and digital technologies to the training of specialists for the agro-industrial complex] Digital agriculture of the region: main tasks, promising directions and systemic effects. 362-366. (in Russian).
Measuring Your Digital Business AptitudeAssets.kpmg. Retrieved September 19, 2022, from https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/ pdf/2016/04/ measuring-digital-businessaptitude.pdf
Nikola M. Trendov, Samuel Varas, Men Tszen (2019). Tsifrovye tekhnologii na sluzhbe selskogo khozyaystva i selskikh rayonov [Digital technologies in the service of agriculture and rural areas] Rim: Prodovolstvennaya i selskokhozyaystvennaya organizatsiya Obedinennyh Natsiy. (in Russian).
Pechatkin V.V. (2020). Tsifrovizatsiya ekonomiki kak faktor konkurentoustoychivosti regiona v usloviyakh globalnyh vyzovov [Digitalization of the economy as a factor of the region's sustainable competitive advantages in the face of global challenges]. Regional Economics: Theory and Pactice. 18 (8(479)). 1478-1495. (in Russian). doi: 10.24891/re.18.8.1478.
Schumacher A., Erol S., Sihn W. (2016). A maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises Procedia CIRP. 52 161-166. doi: 10.1016/j.procir.2016.07.040.
Страница обновлена: 27.04.2025 в 08:10:52