Assessing the effectiveness of digitization as a tool for then efficiency of government support measures to ensure food security
Bekarev A.V.1
1 Лаборатория цифровых технологий регионального развития Карельского научного центра Российской академии наук
Download PDF | Downloads: 42
Journal paper
Food Policy and Security (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 11, Number 1 (January-March 2024)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=63650148
Abstract:
The subject of the study is the process of digitalization at aquaculture companies, where the problem of evaluating its effectiveness is the object of research. The article provides a comparative analysis of applied approaches and methods for evaluating the effectiveness of digitalization, which are used in various fields of economic activity.
Special attention is paid to the need to develop a new applied method for evaluating the effectiveness of digitalization in relation to aquaculture as one of the key sectors of the regional economy of the Republic of Karelia. The article proposes a modified method for evaluating the effectiveness of digitalization based on a mathematical model that includes estimates of costs, risks and actual savings from the introduction of modern digital and technical solutions at fish farming companies in the process of optimizing the main business processes. The presented method makes it possible to assess the effectiveness at the level of both an individual company and groups of companies, as well as to assess the effectiveness of digitalization in the whole aquaculture sector in the implementation of state programs for the development and subsidization of particularly important sectors of the economy in the context of solving food security problems.
The following initial data for the proposed approach are as follows: the technical characteristics of the equipment being implemented, the production rates at fish farms, and the characteristics of business processes. One of the conclusions of the study is that most of the existing approaches and methods are purely author's approaches, customized to the specifics of evaluating effectiveness in specific subject areas, which does not allow them to be used to obtain the correct result in aquaculture. However, some of the most common applied methods were used as the basis for the development of a new approach. Thus, the author's contribution to the research of the topic is the development of a modified method. This method takes into account the economic specifics and parameters of the main business processes of fish farming companies.
Keywords: digitalization, efficiency assessment methods, state support, food security, aquaculture
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.)
|
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)
|
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.
References:
Anisiforov A. B., Anisiforova L. O. (2014). Metodiki otsenki effektivnosti informatsionnyh sistem i informatsionnyh tekhnologiy v biznese [Methods of evaluating the effectiveness of information systems and information technologies in business] (in Russian).
Azieva R.Kh. (2022). Otsenka ekonomicheskogo effekta ot ispolzovaniya tsifrovyh tekhnologiy v neftegazovoy otrasli [Estimating the economic impact of digital technology in the oil and gas industry]. Creative economy. (8). 3225 - 3240. (in Russian).
Bekarev A.V., Konovalchikova E.N., Ivashko E.E. (2019). Otsenka effektivnosti ispolzovaniya programmnogo obespecheniya pri vyrashchivanii foreli [Evaluation of the effectiveness of the use of software in trout farming] Digital technologies in education, science, society. 30-33. (in Russian).
Dobrolyubova E.I. (2019). Metodicheskie podkhody k otsenke ot vygod ot tsifrovizatsii gosudarstvennogo upravleniya dlya grazhdan [Methodological approaches to assessing the benefits of public administration digitalization for citizens]. Voprosy upravleniya. (5). 51—62. (in Russian).
Fastovich G.G., Litvinova V.S. (2023). Prodovolstvennaya bezopasnost Rossii kak odin iz faktorov razvitiya strategii natsionalnoy bezopasnosti [Russia's food security as one of the factors in the development of the national security strategy]. Pravo i gosudarstvo: teoriya i praktika. (2). 32-34. (in Russian).
Kokhanova V.S. (2021). Apparat nechyotkoy logiki kak instrument otsenki effektivnosti tsifrovizatsii kompanii [Fuzzy logic apparatus as a tool for evaluating the effectiveness of company digitalization]. Vestnik Universiteta. (2). 36-41. (in Russian).
Kokuytseva T.V., Ovchinnikova O.P. (2021). Metodicheskie podkhody k otsenke effektivnosti tsifrovoy transformatsii predpriyatiy vysokotekhnologichnyh otrasley promyshlennosti [Methodological approaches to performance evaluation of enterprises digital transformation in high-tech industries]. Creative economy. (6). 2413-2430. (in Russian).
Kudryavtseva T.Yu., Kozhina K.S. (2021). Otsenka ekonomicheskoy effektivnosti investitsionnogo proekta po tsifrovizatsii tekhnologicheskogo protsessa predpriyatiy legkoy promyshlennosti [Evaluating the economic efficiency of investment project for the technological process digitalization of light industry enterprises]. Economic analysis: theory and practice. (8). 1552 – 1573. (in Russian).
Lyubimenko D.A., Vaysman E.D. (2020). Metodicheskiy podkhod k otsenke effektivnosti tsifrovyh investitsionnyh proektov [Methodological approach to evaluating the effectiveness of digital investment projects]. Ekonomika. Informatika. (47 (4)). 718–728. (in Russian).
Nikulina Yu.N. (2023). Effektivnost tsifrovizatsii selskogo khozyaystva: chto my znaem o rezultatakh i metodakh kolichestvennyh issledovaniy? [Efficiency of agriculture digitalization: what do we know about results and methods of quantitative research?]. Rural economy in Russia (Ekonomika sel\'skogo khozyaystva Rossii). (1). 57-65. (in Russian).
Perevoznikova N.V., Myznikova M.A. (2020). Otsenka effektivnosti strategii tsifrovoy transformatsii [Evaluation of the effectiveness of the digital transformation strategy] Education, science, innovation, culture and modern challenges. 411–414. (in Russian).
Sklyar M.A., Kudryavtseva K. V. (2019). Tsifrovizatsiya: Osnovnye napravleniya, preimushchestva i riski [Digitization: trends, benefits and risks]. The Economic Revival of Russia. (3). 103-114. (in Russian).
Telegina Zh.A. (2020). Otsenka effektivnosti gosudarstvennogo upravleniya protsessom tsifrovizatsii v selskom khozyaystve [Evaluation of efficiency of state management of digitalization process in agriculture]. Rural economy in Russia (Ekonomika sel\'skogo khozyaystva Rossii). (3). 26-32. (in Russian).
Teplyashin I.V. (2017). Uchastie institutov grazhdanskogo obshchestva v realizatsii gosudarstvennoy politiki v Arkticheskoy zone Rossiyskoy Federatsii [Participation of civil society institutions in the implementation of State policy in the Arctic zone of the Russian Federation] Problems of constitutional and legal regulation of the status of the Arctic territories of the Russian Federation. 46-48. (in Russian).
Trashkova S.M. (2015). Mezhdunarodno-pravovoe regulirovanie kak garantiya realizatsii pravovogo statusa nesovershennoletnikh podozrevaemyh, obvinyaemyh v ugolovnom protsesse [International legal regulation as a guarantee of realization of the legal status of the juvenile suspect, accused in criminal proceedings]. Kazan Science. (5). 125-127. (in Russian).
Trusov A. V., Trusov V. A., Bochkaryov A. S. (2019). Otsenka effektivnosti proektov tsifrovoy transformatsii [Evaluating the effectiveness of digital transformation projects]. Permskiy natsionalnyy issledovatelskiy politekhnicheskiy universitet. (4–1(44)). 106–108. (in Russian).
Veselovskiy M.Ya., Sidorov M.A. (2020). Tsifrovizatsiya mestnogo samoupravleniya i otsenka effektivnosti vnedreniya informatsionnyh tekhnologiy v deyatelnost munitsipalnyh organizatsiy [Digitalization of local government and assessment of the effectiveness of implementing information technologies in the activities of municipal organizations]. Bulletin NGII. (12). 109–117. (in Russian).
Страница обновлена: 04.05.2025 в 17:19:30