Оценка эффективности цифровизации как инструмент результативности мер государственной поддержки по обеспечению продовольственной безопасности

Бекарев А.В.1
1 Лаборатория цифровых технологий регионального развития Карельского научного центра Российской академии наук

Статья в журнале

Продовольственная политика и безопасность (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 11, Номер 1 (Январь-март 2024)

Цитировать:
Бекарев А.В. Оценка эффективности цифровизации как инструмент результативности мер государственной поддержки по обеспечению продовольственной безопасности // Продовольственная политика и безопасность. – 2024. – Том 11. – № 1. – doi: 10.18334/ppib.11.1.119977.

Аннотация:
Предметом исследования является процесс цифровизации на предприятиях аквакультуры, где в качестве объекта исследования выступает проблема оценки её эффективности. В работе проводится сравнительный анализ прикладных подходов и методов оценки эффективности цифровизации, которые применяются в различных сферах экономической деятельности. Особое внимание уделено необходимости разработки нового прикладного метода оценки эффективности цифровизации применительно к аквакультуре как одному из ключевых секторов региональной экономики Республики Карелия. В работе предложен модифицированный метод оценки эффективности цифровизации на основе математической модели, включающей оценки затрат, рисков и фактической экономии от внедрения современных цифровых и технических решений на рыбоводческих предприятиях в процессе оптимизации основных бизнес-процессов. Новизна исследования заключается в том, что представленный метод позволяет оценивать эффективность на уровне как отдельного предприятия, так и групп предприятий, а также проводить оценку эффективности цифровизации в целом по сектору аквакультуры при реализации государственных программ развития и субсидирования особо значимых отраслей экономики в контексте решения задач продовольственной безопасности.В качестве исходных данных для предложенного подхода выступают технические характеристики внедряемого оборудования, нормы выработки на рыбоводных хозяйствах и характеристики бизнес-процессов. Одним из выводов проведённого исследования является то, что большинство существующих подходов и методов являются сугубо авторскими подходами, настроенными под специфику оценки эффективности по конкретным предметным областям, что не позволяет использовать их для получения корректного результата в аквакультуре. Однако часть наиболее общих прикладных методов были использованы в качестве основы для разработки нового подхода. Таким образом, вкладом автора в исследование темы является разработка модифицированного метода с учётом хозяйственной специфики и экономических параметров основных бизнес-процессов рыбоводческих предприятий

Ключевые слова: Цифровизация, методы оценки эффективности, государственная поддержка, продовольственная безопасность, аквакультура



Введение

Цифровизация как неотъемлемый процесс цифровой экономики все активнее внедряется во все сферы жизни [1]. На уровне пользователя цифровизация воспринимается естественным проявлением прогресса и постепенно становится инструментом для решения жизненных задач человека, живущего в обществе. С точки зрения бизнеса, цифровизация - это процесс, в ходе которого достигается решение классической задачи максимизации дохода и минимизации затрат, которое может быть выражено как посредством внедрения отдельных цифровых и технических решений, так и в виде реализации комплексного проекта цифровизации. Для государства, на примере Российской Федерации, цифровизация - это построение высокоэффективной цифровой среды в области экономики, охватывающей нормативное регулирование, информационную структуру, информационную безопасность, кадры и образование, сквозные технологии цифровой экономики, что отражено в национальной программе по развитию цифровой экономики Российской Федерации [2].

В представленной работе основное внимание уделено области управления задачами в бизнесе и государстве, где цифровизация является компонентом цифровой трансформации основных бизнес-процессов. Цифровая трансформация предполагает изменение параметров основных бизнес-процессов в результате внедрения и использования цифровых технологий. Один из подходов к изучению таких изменений предполагает оценку экономической эффективности и цифровой зрелости организации. Стоит отметить, что актуальность задач оценки экономической эффективности цифровизации и разработки новых прикладных методик сегодня очень высока и затрагивает широкий спектр научных исследований в таких предметных областях, как сельское хозяйство [3,4], государственное и муниципальное управление [5,6], лёгкая промышленность [7], нефтегазовая отрасль [8] и другие.

Согласно распоряжению правительства Российской Федерации от 29.12.2021 г. № 3971 утверждено стратегическое направление в области цифровой трансформации отраслей агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года (далее — Стратегическое направление «Цифровая трансформация») [10]. В процессе реализации Стратегического направления «Цифровая трансформация» в агропромышленном комплексе, сельском хозяйстве, пищевой и перерабатывающей промышленности, на сельских территориях, рыбохозяйственном комплексе, в том числе в рыболовстве и рыбоводстве планируется внедрить следующие технологии а также цифровые и технические решения российского происхождения:

- Моделирование и прогнозирование, цифровые двойники;

- Искусственный интеллект, машинное обучение, компьютерное зрение, интернет вещей;

- Беспилотные летательные аппараты и беспилотная сельскохозяйственная техника, робототехника;

- Системы дистанционного зондирования земли, спутниковые системы связи и позиционирования;

- Технологии обработки больших данных;

- Сенсоры, датчики и маяки со спутниковыми каналами передачи данных;

- Технологии учёта хозяйственной и промысловой деятельности;

- Системы хранения данных и серверного оборудования;

- Программно-аппаратные комплексы и автоматизированные рабочие места;

- Коммуникационное оборудование и системы видеонаблюдения Основными целями Стратегического направления «Цифровая трансформация» для предприятий агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов являются:

- Достижение "цифровой зрелости";

- Достижение продовольственной безопасности;

- Повышение эффективности производственных процессов;

- Расширение сбытовых возможностей предприятий;

- Повышение цифровой грамотности работников.

Также в состав структуры общих положений являющихся основанием разработки стратегического направления цифровая трансформация входит стратегия развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года [9,10], на первый план выходит необходимость совершенствования производства, где цифровизация играет ключевую роль. Чтобы стимулировать отрасль, государство субсидирует предприятия, чтобы обеспечить внедрение инновационных решений, включая не только современные технические решения, но и цифровые технологии [10].

Меры государственной поддержки по модернизации нацелены на повышения эффективности государственного управления а так же повышения эффективности производственных и сбытовых процессов предприятий входящих в структуру агропромышленного и рыбохозяйственных комплексов в рамках решения проблем продовольственной независимости и безопасности [10] как одного из направлений повышения качества жизни российских граждан как стратегического национального приоритета, обеспечивающего национальные интересы Российской Федерации. [11,12] Важно отметить, что продовольственная безопасность является одним из критериев оценки развития и состояния национальной безопасности [13], а продовольственная независимость — это устойчивое отечественное производство пищевых продуктов для внутреннего рынка [14]. В то же время, ускоренное развитие и модернизация агропромышленного сектора путём субсидирования расходов бизнеса, связанных с приобретением современных цифровых и технических решений, может привести к реализации нежелательных рисков, таких как рост монополизации рынка, проблемы экологического характера и социальной напряжённости.

В структуре региональной экономики чрезвычайно важно достичь приемлемого баланса интенсификации производства, экологизации и социально-экономического развития. Для принятия своевременных и обоснованных управленческих решений на уровне региона необходимо проводить оценку эффективности таких мер по факту и на перспективу. Однако уровень такой оценки может быть выше регионального, если вклад региона в рассматриваемую отрасль хозяйства является значительным на уровне страны в целом. В этом случае оценка эффективности становится одним из инструментов реализации государственной политики на региональном уровне, обеспечивая связность вертикали власти. В этой связи в данной статье проблема оценки эффективности цифровизации рассматривается на примере Республики Карелия и отрасли аквакультуры, являющейся одной из ключевых в экономике указанного региона. Выбранный регион является фактически монополистом в области искусственного выращивания форели, обеспечивая более 70% объема товарной аквакультуры на российском рынке [15]. Автор убежден, что разработка адаптированной методологии решения задачи оценки эффективности цифровизации на примере экономики отдельно взятого предприятия аквакультуры даст возможность оценить эффективность цифровизации в совокупности для всех рыбоводческих предприятий региона, что, в свою очередь, позволит оценить эффективность мер государственной поддержки цифровизации в целом по региону. В данной статье предложен модифицированный метод оценки эффективности цифровизации на основе математической модели, включающей оценки затрат, рисков и фактической экономии от внедрения современных цифровых и технических решений на рыбоводческих предприятиях в процессе оптимизации основных бизнес-процессов. Более подробно обзор существующих методик и их особенности представлены в следующем разделе.

Обзор существующих методов

Существует большое разнообразие подходов и методов оценки эффективности, что обусловлено самим определением эффективности как комплексной характеристики. Эта задача на практике является важной проблемой, с которой сталкиваются как коммерческие предприятия, так и государственные организации [16]. Эта проблема проявляется, когда необходимо выбрать метод выявления и определения параметрических изменений от внедрения инноваций, другими словами, существующие методы и подходы к оценке эффективности цифровых технологий были разработаны для измерения конкретных изменений и, как следствие, невозможно принять даже объективно подходящую методологию и получить корректный результат оценки эффективности внедрений без существенных изменений в самих методах.

В контексте предметной классификации подходов и методов разнообразие также велико. В нашей работе использовалась классификация, отраженная в работах [17], но понимая, что цифровые продукты стремительно устаревают и процесс цифровизации экономики становится все более активным, мы сочли необходимым обратить внимание на более современные методы, которые используются в настоящее время [18]. Среди таких подходов и методов можно отметить следующие:

- Метод оценки эффективности проектов цифровой трансформации [19], используется для топливно-энергетического комплекса. Суть метода выражается в оценке конечных изменений от реализованного инновационного проекта. Рассчитываются окупаемость и эффективность инвестиций, расчитывается чистый дисконтированный доход, определяется рентабельность и внутренняя норма доходности;

- Методологический подход к оценке эффективности цифровых инвестиционных проектов [20]. Данный метод можно считать примером практической необходимости для авторов создать собственный алгоритм многомерного расчета среднего значения характеристик проекта, что также убеждает нас в правильности нашего подхода к заявленной задаче;

- Метод оценки эффективности стратегии цифровой трансформации [21]. В рамках этого подхода, применимого в частном бизнесе, оценивается динамика изменений в цифровой трансформации бизнес-процессов с течением времени;

- Метод оценки эффективности цифровой экосистемы [22]. Для оценки эффективности авторы используют аппарат нечеткой логики, группируя различные показатели, отражающие эффективность стратегии финансов, маркетинга, брендинга и т.д. и это еще один авторский подход.

По сути вышеизложенного, можно сделать вывод, что любая классификация, как в классическом понимании, так и в современном, представляет собой набор сугубо авторских решений для оценки эффективности, где ключевым аспектом является измерение изменений, обусловленных постепенным внедрением цифровизации. Таким образом, чтобы разработать подходящий метод для сектора аквакультуры с точки зрения региональной экономики, важно использовать как базу классический универсальный метод или группу методов и модифицировать их с учетом специфики отрасли. Были использовали два классических подхода оценки эффективности цифровизации, представленных в работе [17]. Метод быстрого экономического обоснования (REJ), разработанный Microsoft и предполагающий простое экономическое обоснование фактических инвестиций в цифровизацию. REJ предполагает анализ бизнес-процессов и показателей (финансовых, факторов риска и т.д.), отражающих его ключевые параметры, которые изменятся в процессе цифровизации. В свою очередь, метод REJ является более конкретной реализацией метода совокупной стоимости владения (TCO), в котором используется простые инструменты, такие как период окупаемости (PP) и другие. Основываясь на этих подходах, мы представляем наш модифицированный метод оценки эффективности цифровизации в следующем разделе.

Модифицированный метод оценки эффективности цифровизации

В данном разделе представлен новый метод выбора оптимальной стратегии цифровизации. При расчете оценки эффективности цифровизации на отдельно взятом предприятии используется широкий спектр сценариев цифровизации. Каждый отдельный сценарий (проект цифровизации) может содержать различный набор цифровых и технических решений: - автоматические системы подачи кормов, счетчики и сортировщики рыбы со статистическим подсчетом, технологии обработки больших данных, устройства мониторинга дна, датчики и оборудование для мониторинга окружающей среды, системы видеонаблюдения, рыбонасосы и манипуляторы, программное обеспечение для рыбоводческие хозяйства. Глубина и ширина ассортимента таких цифровых решений могут сильно варьироваться по многим параметрам: - стоимость, модель, результирующий эффект и т.д. Соответственно, самих сценариев цифровизации может быть много, это делает невозможным расчет в индивидуальных условиях, и поэтому было использовано математическое моделирование [22], основанное на соответствующей статистике рыбоводческого предприятия.

Структура метода для оценки эффективности цифровизации на уровне компании или групп компаний представлена следующим образом:

1. (V) — Объём производства товарной продукции (тонн). Данный базовый элемент мы используем в денежном выражении исходя и средней стоимости за 1 кг по региону в оптовых ценах. Для каждого из хозяйств этот показатель может быть разным, но он не должен превышать законодательно разрешённых и указанных в рыбоводно-биологическом обосновании объёмов производства на конкретном водоёме.

2 (i=1,…,М и М) - Спектр сценариев цифровизации (количество технических и цифровых решений, доступных на рынке). Представляет собой перечень внедряемых цифровых и технических решений в рамках конкретного проекта цифровизации и характеризуется двумя параметрами. С одной стороны, учитываются расходы понесённые рыбоводческими предприятиями на приобретение (ai), а также расходы (bi) на ввод в эксплуатацию, дальнейшее обслуживание и сопровождение в процентах в год от стоимости, связанной с внедрением. С другой стороны, учитывается получаемый от цифровизации эффект (ei), который дает конкретное решение в снижении эксплуатационных расходов компании, снижении рисков в результате оптимизации бизнес-процессов в виде процента фактической экономии от объёма производства товарной продукции. При расчёте периода окупаемости проекта цифровизации источником возврата первоначальных вложений является денежное выражение полученного эффекта.

Параметр получаемого эффекта (ei) определяется двумя способами:

- Экспертный подход используется при задачах проведения численного эксперимента. Параметры получаемого эффекта (ei) в этом случае могут быть любыми, т. к. устанавливаются для проведения математического моделирования оценки эффективности цифровизации в любых экономических условиях, например санкционных ограничениях, высоких показателей инфляции и т.д.

- Расчётный подход подразумевает выражение получаемого эффекта (ei) в виде разницы технологических параметров оптимизации бизнес-процессов внедряемых цифровых и технических решений и параметров единых норм времени и выработки на выполнение основных бизнес-процессов (хозяйственных операций) в технологическом процессе рыбоводных хозяйств.

Также в методе учитываются два основных ограничения с которым сталкиваются рыбоводческие предприятия когда выбирают решения для проекта цифровизации, где (t0) — планируемый показатель периода окупаемости в рамках проекта цифровизации или отдельно внедряемых цифровых и технических решений,

а (u) - доступный размер бюджета на проект цифровизации в % от объёма производства (V) в денежном выражении. Выбор решения для проекта цифровизации обозначается переменной (хi), которая указывает на то, что решение (i) приобретено.

Таким образом решается проблема максимизации эффективности цифровизации путём определения оптимальной стратегии цифровизации, учитывая ограничения по бюджету, времени и необходимости возвратности понесённых расходов в рамках этих ограничений.

Ниже представлен пример расчёта параметров получаемого эффекта при автоматизации основного бизнес-процесса «кормление» на предприятии аквакультуры рыбохозяйственного комплекса Республики Карелия с объёмом производства товарной продукции 50 тонн в год. В качестве исходных данных используются параметры единых норм времени, выработки и расходов на выполнение основного бизнес-процесса (хозяйственной операций) «кормление» в технологическом процессе рыбоводных хозяйств осуществляемых вручную (табл. 1) и технологические параметры внедряемого решения автоматической кормушки с цифровым модулем управления подачей корма по тому же бизнес-процессу (табл. 2).

Таблица 1

Параметры норм времени, выработки и расходов на выполнение

основного бизнес-процесса «кормление» на рыбоводческом предприятии

Параметры бизнес-процесса
«вручную»
Вид раздаваемого корма
грануллированный
Тип раздаваемого корма (49/16)
Корм для молоди форели 20 — 40 гр.
Рекомендуемая суточная
норма кормления
2,1 кг на 100 кг рыбы в сутки температура воды +11C0
Тип и количество
участников бизнес-процесса
Мастер — рыбовод
(3 чел.)
Расходы на заработную плату ФОТ
(Фонд оплаты труда — 3 чел.)
150 000 руб. / мес. (3 чел.)
Страховые сборы (Отчисления во внебюджетные фонды — 30%)
45 000 руб. / мес. (3 чел.)
Единица объёма работы
100 кг (3 чел.) 4,5 кг / мин.
Норма времени (чел.ч.)
0,369 чел.ч. (22 мин.) / 100 кг
Норма выработки
(за 7 часов смены)
56,9
Общий объём работ за смену
1 897 кг (1 чел.)
Общий объём работ за смену
5 690 кг (3 чел.)
Составлено авторами, источники: «Единые нормы времени и выработки на работы в прудовых рыбоводных хозяйствах», «Каталог компании - ООО Лимкорм»; [Электронный ресурс]. URL:(https://e-ecolog.ru/docsTPSkGAFOsGPoDc62r6xLysclid=lod55tvh50941122191&utm_referrer=https%3A%2F%2Fyandex.ru%2F); URL:(https://aqua.limkorm.ru/product/1/); (дата обращения 17.07.2023)

Администрирование и выполнение бизнес-процесса «кормление» на рыбоводческом предприятии обеспечивается мастером-рыбоводом. Ежедневно в рабочий функционал данного специалиста входит задача определения параметров воды (уровень растворённого кислорода и температура) на основе которых принимается решение об определении нормы кормления. В представленном примере также используются рекомендованные нормы кормления, в (кг) корма на 100 кг рыбы в сутки (табл. 1) от одного из ведущих производителей кормов в России (ООО «Лимкорм» ).

Условия расчёта параметров получаемого эффекта:

- (V) объём производства рыбоводческого хозяйства 50 тонн в год;

- Рекомендуемая суточная нормам кормления для молоди форели массой 20-40 гр. при температура воды +11C0 (табл. 1) = 2,1 кг на 100 кг рыбы в сутки;

Таким образом расчётная норма кормления в сутки по хозяйству при данных условиях составит 1050 кг.

Вывод: с необходимостью обеспечения бизнес-процесса «кормление» на данном предприятии технически справляется один мастер-рыбовод, но с точки зрения соблюдения норм и правил трудового законодательства Российской Федерации работодатель обязан обеспечить приемлемые рабочие условия поэтому на предприятиях аквакультуры обычно вводится посменный график работы когда на предприятии два работника.

Таблица 2

Технологические параметры внедряемого решения

автоматической кормушки с цифровым модулем управления подачей корма

Параметры бизнес-процесса
«автоматически»
Вид раздаваемого корма
грануллированный
Тип и количество
участников бизнес-процесса
автоматическая кормушка (1 шт.)
Расходы на приобретение внедряемого решения
(ai) - 115 500 руб.
Расходы на обслуживание и сопровождение
12 000 руб. / год
(bi) в % от (ai) = 10,4%
Общая продолжительность рабочей смены
7 часов
Единица объёма работы
100 кг (1 кормушка) 23 кг / мин.
Норма времени (маш. ч.)
0,072 маш.ч. (4 мин.) / 100 кг
Норма выработки (за 7 часов смены)
96,6
Общий объём работ за смену
9 660 кг (1 кормушка)
Составлено авторами, источник: «Каталог продукции Научно-производственного предприятия САЛМОРУ - Кормушки для рыб в прудах, садках и бассейнах» УЗВ»; [Электронный ресурс]. URL: (https://www.salmo.ru/); (дата обращения 17.07.2023)

Внедряемое оборудование снижает уровень рутинного функционала но это не означает его работу без остановки в круглосуточном режиме а служит пониманием того, что данное оборудование имеет необходимый запас мощности для обеспечения бизнес-процесса в том числе с учётом роста объёмов производства.

Расчёт параметров получаемого эффекта:

- При отношение параметров объёма работы за смену и необходимой нормы кормления в сутки 1050 кг / 1897 кг, хозяйство получает 0,55 фактической экономии из расчёта рабочей смены одного мастера-рыбовода;

- Параметр получаемого эффекта (ei) в денежном выражении составляет 429 000 руб. в год на одного работника.

150 000 руб.(ФОТ) + 45 000 (30% налоги) / 3 чел. = 65 000 руб.

65 000 руб * 0,55 = 35 750 руб. / мес.

- Параметр получаемого эффекта (ei) в (%) при объёме производства 50 тонн в год и оптовой цене за 1 кг конечной продукции в 370 руб.,

50 000 кг * 370 руб. = 18 500 000 руб. / год, составит 2,3%.

- Максимальный получаемый эффект от внедрения автоматической кормушки (18 500 000 руб. * 2,3% - 12 000 руб.) = 413 500 руб. / год. и 34 458 руб. / мес.

- Простой период окупаемости автоматической кормушки стоимость которой составляет 115 500 руб. а расходы на годовое обслуживание 12 000 руб. составит около четырёх месяцев (3,7 месяца) на основании чего можно сделать вывод, что внедрение данного решения эффективно и выгодно.

Дополнительно стоит отметить, что если на предприятии благодаря внедряемым решениям удаётся получить фактическую экономию не только на зарплатной составляющей но и из других источников их также необходимо учитывать при расчёте параметра получаемого эффекта. Основная сложность представленного метода в том, что расчёты необходимо проводить как для одного внедряемого решения так и для каждого отдельно взятого из множества согласно проекту цифровизации. Если расчётные параметры (V), (ai), (bi) меняются то и получаемый результирующий эффект (ei) будет меняться даже из расчёта для одного и того же хозяйства. Получаемый эффект будет различным и для разных по объёму, типу производства хозяйств, будь то системы бассейнов установок замкнутого водоснабжения, садковые или прудовые системы рыбоводства. Модифицированный метод оценки эффективности цифровизации нацелен на поддержание обоснованности управленческих решений благодаря пониманию от внедрения каких цифровых и технических решений будет получен максимально возможный эффект при ограниченном бюджете и необходимости возвратности понесённых расходов в планируемые сроки.

Структура метода для оценки эффективности цифровизации на уровне региона при реализации государственных мер поддержки в целом идентична. Средства субсидирования направляемые на цифровизацию учитываются аналогично расходам рыбоводческих предприятий на приобретение цифровых и технических решений. Параметры объёма производства и получаемого эффекта суммируются по всем компаниям ведущим деятельность в области рыбоводства на территории региона, а ограничения по периоду возвратности устанавливаются исходя из сроков действия и особенностей программ государственной поддержки.

Заключение

В статье рассматриваются подходы и методы оценки эффективности цифровизации. Дано краткое описание методов, раскрыты их структурные инструменты, область применения и различия. Обоснована важность выявления и измерения результирующих социально-экономических эффектов от внедрения современных цифровых и технических решений, необходимых для достижения стратегических целей в бизнесе и при реализации государственных мер поддержки направленных на модернизацию агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов с целью достижения продовольственной независимости и безопасности.

Был кратко раскрыт предложенный метод оценки эффективности цифровизации, впервые представленный в [23], который основан на нескольких известных методах оценки цифровизации и адаптирован к специфике сектора аквакультуры Республики Карелия. Новый метод, представленный в данной статье, позволяет предлагать стратегии цифровизации предприятиям различного размера и оценивать эффективность мер государственной поддержки по данному направлению.

В будущем планируется распространить методику на взаимодействие правительства и бизнеса, где на правительственном уровне рассматривается проблема метаоптимизации параметров субсидирования роста сектора аквакультуры как одного из примеров отечественного производства пищевых продуктов стабильно высокого качества необходимых для обеспечения внутреннего рынка. Также планируется продолжить доработку метода, который будет учитывать эффект дисконтирования, выраженный в виде инфляционных ожиданий изменений стоимостных характеристик денег с течением времени; эффект экологизации определяется как количество загрязняющих веществ, выбрасываемых в окружающую среду в результате производства в аквакультуре с использованием технических и цифровых решений, которые снижают ущерб окружающей среде; бюджетный и социально-экономический эффект.

В качестве отдельного направления в будущих исследованиях ставится задача доработки представленного метода как структурированного подхода который можно будет использовать применительно к другим отраслям путём перенастройки его под технологическую и экономическую специфику выбранной сферы.


Источники:

1. Скляр М.А., Кудрявцева К. В. Цифровизация: Основные направления, преимущества и риски // Экономическое возрождение России. – 2019. – № 3. – c. 103-114.
2. Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» 2024. Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникация Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: https://digital.gov.ru/ru/activity/directions/858/ (дата обращения: 22.10.2023).
3. Телегина Ж.А. Оценка эффективности государственного управления процессом цифровизации в сельском хозяйстве // Экономика сельского хозяйства России. – 2020. – № 3. – c. 26-32.
4. Никулина Ю.Н. Эффективность цифровизации сельского хозяйства: что мы знаем о результатах и методах количественных исследований? // Экономика сельского хозяйства России. – 2023. – № 1. – c. 57-65.
5. Веселовский М.Я., Сидоров М.А. Цифровизация местного самоуправления и оценка эффективности внедрения информационных технологий в деятельность муниципальных организаций // Вестник НГИЭИ. – 2020. – № 12. – c. 109–117.
6. Добролюбова Е.И. Методические подходы к оценке от выгод от цифровизации государственного управления для граждан // Вопросы управления. – 2019. – № 5. – c. 51—62.
7. Кудрявцева Т.Ю., Кожина К.С. Оценка экономической эффективности инвестиционного проекта по цифровизации технологического процесса предприятий легкой промышленности // Экономический анализ: теория и практика. – 2021. – № 8. – c. 1552 – 1573.
8. Азиева Р.Х. Оценка экономического эффекта от использования цифровых технологий в нефтегазовой отрасли // Креативная экономика. – 2022. – № 8. – c. 3225 - 3240.
9. Стратегия развития агропромышленного и и рыбохозяйственного комплексов до 2030 года. [Электронный ресурс]. URL: http://static.government.ru/media/files/G3hzRyrGPbmFAfBFgmEhxTrec694MaHp.pdf (дата обращения: 22.10.2023).
10. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 29.12.2021 г. № 3971-р. [Электронный ресурс]. URL: http://government.ru/docs/all/138637/ (дата обращения: 22.10.2023).
11. Трашкова С.М. Международно-правовое регулирование как гарантия реализации правового статуса несовершеннолетних подозреваемых, обвиняемых в уголовном процессе // Казанская наука. – 2015. – № 5. – c. 125-127.
12. Фастович Г.Г., Литвинова В.С. Продовольственная безопасность России как один из факторов развития стратегии национальной безопасности // Право и государство: теория и практика. – 2023. – № 2. – c. 32-34.
13. Тепляшин И.В. Участие институтов гражданского общества в реализации государственной политики в Арктической зоне Российской Федерации // Проблемы конституционно-правового регулирования статуса арктических территорий Российской Федерации: М.: КГАУ Красноярск, 2017. 2017. – c. 46-48.
14. Послание Президента Российской Федерации В.В. Путина Федеральному Собранию Российской Федерации от 6 сентября 2022 г. // Российская газета. 2022. 7 сентября
15. Министерство сельского и рыбного хозяйства РК, итоги деятельности 2018 г. [Электронный ресурс]. URL: https://vk.com/wall-149669018_10153 (дата обращения: 22.10.2023).
16. Бекарев А.В., Коновальчикова Е.Н., Ивашко Е.Е. Оценка эффективности использования программного обеспечения при выращивании форели // Цифровые технологии в образовании, науке, обществе: М.: ПетрГУ Петрозаводск. 2019. – c. 30-33.
17. Aнисифоров A. Б., Aнисифорова Л. O. Методики оценки эффективности информационных систем и информационных технологий в бизнесе. / Санкт-Петербургский политехнический университет. - Спб.:, 2014.
18. Кокуйцева Т.В., Овчинникова О.П. Методические подходы к оценке эффективности цифровой трансформации предприятий высокотехнологичных отраслей промышленности // Креативная экономика. – 2021. – № 6. – c. 2413-2430.
19. Tрусов A. В., Tрусов В. A., Бочкарёв A. С. Оценка эффективности проектов цифровой трансформации // Пермский национальный исследовательский политехнический университет. – 2019. – № 4–1(44). – c. 106–108.
20. Любименко Д.А., Вайсман Е.Д. Методический подход к оценке эффективности цифровых инвестиционных проектов // Экономика. Информатика. – 2020. – № 47 (4). – c. 718–728.
21. Перевозникова Н.В., Мызникова М.А. Оценка эффективности стратегии цифровой трансформации // Образование, наука, инновации, культура и вызовы современности: М.: ДонНУ Донецк. 2020. – c. 411–414.
22. Коханова В.С. Аппарат нечёткой логики как инструмент оценки эффективности цифровизации компании // Вестник университета. – 2021. – № 2. – c. 36-41.
23. Bekarev A., Golovin A. Comparative Analysis of Digitalization Efficiency Estimation Methods using Desktop Grid [To appear] // Springer LNCS. 2023

Страница обновлена: 09.12.2023 в 15:26:03