Сопоставимая количественная оценка эффективности агропродовольственных цепочек региона (на материалах молочной и зерновой цепочек Республики Татарстан)

Введение

Агропродовольственный сектор Республики Татарстан входит в число крупнейших в Российской Федерации. По итогам 2024 года объём валовой продукции сельского хозяйства составил 341,3 млрд рублей при росте 110,1% в сопоставимых ценах, валовой надой молока достиг 2 281,0 тыс. тонн, сбор зерна – 3 894,9 тыс. тонн в весе после доработки, а совокупный выпуск АПК с учётом пищевой промышленности оценивается в 682 млрд рублей [10]. За последние пять лет производство молока в регионе выросло на 20%, объём частных инвестиций в АПК превысил 146 млрд рублей [9]. Республика устойчиво занимает третье место среди субъектов Российской Федерации по объёму продукции сельского хозяйства и второе – по продукции животноводства [10]. Вместе с тем масштаб сырьевой базы не является достаточным условием высокой эффективности агропродовольственных цепочек. По мере насыщения сырьевого потенциала ограничения всё отчётливее смещаются от наращивания объёмов к снижению потерь на стыках звеньев и повышению связности межзвеньевых операций. По оценкам ФАО, продовольственные потери на этапах от сбора урожая до розничной торговли составляют в мире порядка 14% от общего объёма [21, с. 6]. Для России исследования Центра развития потребительского рынка Московской школы управления «Сколково» показывают, что совокупные потери в молочном животноводстве достигают 25–30%, а в растениеводстве – 35–50% [20, с. 12]. Это свидетельствует о том, что проблема потерь носит не только технологический, но и управленческий характер и тесно связана с качеством координации между участниками цепочки.

Теоретические основы анализа цепочек создания стоимости были заложены М. Портером [15] и развиты Г. Джереффи [23, с. 5–31] применительно к глобальным производственно-сбытовым цепочкам. В российской экономической науке вопросы вертикальной координации участников агропродовольственных цепочек, гармонизации производства и маркетинга продовольствия исследовались М. Я. Бойко [4, с. 38–44], вопросы оценки эффективности звеньев зернопродуктовой цепочки – А. И. Алтуховым [9], подчёркивающим, что сложившаяся система статистического учёта, ориентированная на отраслевые нужды, не позволяет реально оценить совокупную эффективность производства, обмена и распределения по цепочке. Формирование системы показателей оценки эффективности ценностных цепочек продукта в пищевой промышленности рассматривалось И. Л. Ваславской и М. В. Кочелевой [5, с. 1163–1186], отмечающими отсутствие единого подхода при выборе показателей и недостаточный учёт отраслевой и территориальной специфики. Вопросы формирования цепочек создания ценности в молочной отрасли и распределения добавленной стоимости между участниками исследовались В. И. Беляевым и О. А. Оськиной [3]. Управление цепями поставок в логистической парадигме систематизировано В. И. Сергеевым [17], при этом модель SCOR и её производные ориентированы на операционные параметры (надёжность, время выполнения, гибкость), но требуют данных на уровне контрактов. Методология построения составных индексов для интеграции разнородных показателей в единую оценку представлена в руководстве ОЭСР [24], а применительно к российской практике – в работах С. А. Айвазяна [1, с. 15–67].

Анализ существующих подходов позволяет зафиксировать научный пробел. Во-первых, имеющиеся методики оценки эффективности АПК оперируют либо отраслевыми агрегатами (валовой выпуск, себестоимость, рентабельность), не позволяющими разложить результат по звеньям цепочки [9], либо параметрами цепей поставок (SCOR), применение которых ограничено при использовании официальной статистики [17]. Во-вторых, ни в одной из рассмотренных методик не представлен блок координационной зрелости, отражающий степень формализованности и воспроизводимости механизмов межзвеньевого согласования: управление портфелем проектов, регламенты обмена данными, дисциплину KPI, соблюдение контуров прослеживаемости. В-третьих, отсутствует встроенная процедура локализации потерь по звеньям с разнесением добавленной стоимости, которая позволяла бы выявлять ситуации, когда рост результата одного звена достигается за счёт перераспределения рисков и издержек на соседние звенья. Без этих компонентов традиционная оценка может фиксировать благоприятную отраслевую динамику при наличии устойчивых ограничений на стыках, что снижает адресность управленческих решений.

Целью настоящего исследования является представление результатов сопоставимой количественной оценки эффективности молочной и зерновой агропродовольственных цепочек Республики Татарстан, позволяющей выявить участки концентрации потерь и недостаточной согласованности межзвеньевого взаимодействия, а также обосновать приоритеты управленческих воздействий по повышению эффективности цепочек.

Научная новизна исследования состоит в разработке и апробации методического подхода к сопоставимой оценке эффективности агропродовольственных цепочек региона, отличающегося от существующих подходов включением блока координационной зрелости, оцениваемой по шкале наблюдаемых признаков в соответствии с логикой ГОСТ Р ИСО 9004, и встроенной процедуры локализации потерь по звеньям с разнесением добавленной стоимости, что обеспечивает возможность точной диагностики межзвеньевых ограничений и обоснования адресных управленческих решений.

Авторская гипотеза сформулирована следующим образом: интегральная оценка, дополненная блоком координационной зрелости и процедурой выявления потерь на стыках звеньев, позволяет выявить системные различия в типах ограничений молочной и зерновой цепочек, которые не фиксируются традиционными отраслевыми показателями, и тем самым повышает адресность приоритетов управленческих воздействий.

Методология исследования базируется на сочетании цепочечного подхода к анализу создания добавленной стоимости [15; 23] и методологии построения составных индексов [24; 1]. Исследование выполнено в рамках позитивистской парадигмы с опорой на количественные данные. Информационной базой служат данные Росстата, Татарстанстата, Министерства экономики Республики Татарстан и Минсельхозпрода Республики Татарстан за 2020–2024 годы, а также нормативные контуры прослеживаемости – ФГИС «ВетИС» / «Меркурий» для молочной цепочки, ФГИС «Зерно» для зерновой цепочки и государственная система маркировки «Честный ЗНАК» [11; 13; 14]. Тип данных – вторичные количественные данные официальной статистики, дополненные экспертными оценками координационной зрелости по наблюдаемым признакам. Аналитический инструментарий включает: min-max нормирование разнородных показателей к шкале [0; 1]; линейную взвешенную свёртку частных индексов по четырём блокам (экономический, технологический, социальный, экологический) с дополнением блоком координационной зрелости и блоком потерь в интегральный индекс эффективности цепочки; балансовое сопоставление входящих и выходящих потоков по звеньям для локализации потерь; анализ распределения добавленной стоимости между звеньями; анализ чувствительности интегральной оценки к вариации весовых коэффициентов. Молочная и зерновая цепочки выбраны как объекты исследования по критериям наибольшего масштаба выпуска, развитости статистической базы и контрастности типов межзвеньевых ограничений: для молочной цепочки критичны ритмичность поставок и сохранность качества скоропортящегося сырья, для зерновой – послеуборочная доработка, хранение и качество партий при реализации.

Методический подход

Объектом оценки в настоящем исследовании выступают агропродовольственные цепочки, ограниченные тремя контурами. Продуктовый контур фиксирует основной продукт и технологически связанные потоки (молоко сырое → молоко обработанное, кисломолочные продукты, сыры, масло; зерно → мука, крупа). Территориальный контур ограничивает анализ границами Республики Татарстан. Функциональный контур определяет набор звеньев: производство сельскохозяйственного сырья, хранение и первичная переработка, глубокая переработка, логистика и распределение, сбыт и конечный спрос. Такое разграничение позволяет обеспечить единый формат описания для обеих цепочек и корректно сопоставлять результаты.

Анализ организован по трём уровням: участник (предприятие или хозяйство), звено (совокупность участников, выполняющих однотипную функцию в цепочке) и цепочка в целом. Интегральная оценка строится по двухуровневой логике: сначала формируются оценки по звеньям, что позволяет выявить дисбалансы внутри цепочки, затем – оценка цепочки в целом, причём агрегирование организовано так, чтобы сохранялась разложимость итогового результата на вклад звеньев и блоков.

Интегральная оценка эффективности цепочки формируется как линейная взвешенная свёртка частных индексов по шести блокам методики (формула 1):

, при Σ α_b = 1, (1)

где I^инт – интегральная оценка эффективности агропродовольственной цепочки; I_b – частные индексы по блокам методики; α_b – весовые коэффициенты блоков. Аддитивная схема агрегирования сохраняет интерпретируемость результата и допускает разложение по компонентам при анализе узких мест [24].

В состав блоков включаются четыре традиционных измерения (экономический, технологический, социальный, экологический), дополненных двумя блоками, отражающими специфику цепочечного подхода: координационной зрелостью и параметрами потерь по звеньям. Состав блоков и их весовые коэффициенты представлены в таблице 1.

Таблица 1 – Структура блоков интегральной оценки и весовые коэффициенты

Повышенные веса экономического блока (0,25) и блока потерь (0,20) обусловлены тем, что именно они наиболее непосредственно отражают результативность цепочки и её слабые звенья. Вес координационной зрелости (0,15) задан как промежуточный, что позволяет учитывать управленческую составляющую без её доминирования над измеримыми результатами. Устойчивость выводов к выбору весов верифицируется анализом чувствительности.

Каждый частный индекс блока рассчитывается как взвешенная свёртка нормированных показателей (формула 2):

, (2)

где – веса показателей внутри блока, – нормированные значения.

Для приведения разнородных показателей к сопоставимой шкале применяется min-max нормирование по диапазону [0; 1]. Для показателей стимулирующего типа (рост значения = улучшение) используется формула 3:

, (3)

для показателей дестимулирующего типа (рост значения = ухудшение, например, потери) – инвертированная форма (формула 4):

, (4)

где – значение показателя j для объекта i за соответствующий период, а и определяются по всей совокупности наблюдений за 2020–2024 годы. Выбор min-max нормирования обусловлен его прозрачностью, воспроизводимостью и согласованностью с рекомендациями руководства ОЭСР по построению составных индексов [24, с. 27–30].

Блок координационной зрелости строится как шкала, позволяющая перевести качественные признаки управления межзвеньевым взаимодействием в балльную оценку. В качестве методологического ориентира используется логика самооценки зрелости, закреплённая в ГОСТ Р ИСО 9004, где допускается выделение пяти уровней зрелости системы управления [7]. Шкала координационной зрелости, применяемая в настоящем исследовании, представлена в таблице 2.

Таблица 2 – Шкала координационной зрелости агропродовольственной цепочки

Содержательно данный блок связывает управленческие инструменты с цифровым контуром прослеживаемости. Для молочной цепочки ключевыми доказательными источниками выступают ФГИС «ВетИС» / «Меркурий» (электронные ветеринарные сопроводительные документы) и система маркировки «Честный ЗНАК» [11; 16]; для зерновой – ФГИС «Зерно» (государственный мониторинг зерна) [13]. Оценка координационной зрелости формируется экспертно по четырём критериям: (1) наличие портфельного управления межзвеньевыми проектами, (2) регулярность и полнота обмена данными, (3) дисциплина KPI и регламентов, (4) полнота охвата контуров прослеживаемости. По каждому критерию выставляется балл от 1 до 5, итоговая оценка формируется как среднее арифметическое.

Процедура выявления потерь по звеньям строится от балансовой логики движения партии. На каждом звене фиксируются входящий поток продукции, выходящий поток и нормативно обоснованные коэффициенты преобразования (для звеньев переработки). Потери в физическом выражении определяются как разница между входом и выходом с учётом технологически допустимых изменений (формула 5):

, (5)

где – потери на звене k (тыс. т); – входящий поток; – выходящий поток; – нормативный коэффициент выхода продукции (для звена переработки β <1, для звеньев хранения и транспортировки β = 1). Потери, связанные с организационными разрывами и нарушениями режимов, отделяются от технологически обусловленных изменений массы. Экономическая оценка потерь формируется по принципу «ценового уровня звена» (формула 6):

, (6)

где – средняя цена продукции на уровне звена k. Такой подход отражает утраченную возможность формирования добавленной стоимости [21, с. 10].

Распределение добавленной стоимости по звеньям строится на суммировании валовой добавленной стоимости (ВДС) по звеньям цепочки и определении долей звеньев в совокупной ВДС цепочки. В соответствии с методологией Росстата, ВДС определяется как разница между выпуском и промежуточным потреблением [16]. Долевой анализ позволяет выявить структурные диспропорции, при которых ресурсоёмкое звено получает непропорционально низкую долю результата, что снижает стимулы к качеству и модернизации.

Завершающим элементом методики является анализ чувствительности, в рамках которого проверяется устойчивость ранжирования и выводов при вариации весовых коэффициентов блоков. Для этого используются четыре сценария: базовый (веса по таблице 1), «акцент на экономику» (α_экон = 0,35), «акцент на координацию» (α_коорд = 0,25) и «акцент на потери» (α_потерь = 0,30). Если выводы о направлении динамики и об узких местах сохраняются при всех сценариях, они признаются устойчивыми.

Результаты

Эмпирической базой исследования выступают данные Росстата, Татарстанстата, Министерства экономики Республики Татарстан, Министерства сельского хозяйства и продовольствия Республики Татарстан за 2020–2024 годы [9; 10]. Пятилетний горизонт анализа обусловлен необходимостью охватить как кризисный 2021 год (экстремальная засуха, резко снизившая урожай зерновых), так и период восстановления и роста в 2022–2024 годах, что позволяет оценить устойчивость цепочек к шоковым воздействиям. Данные по координационной зрелости получены методом экспертной оценки по наблюдаемым признакам (таблица 2). Для молочной цепочки дополнительными источниками доказуемости потоков служили данные ФГИС «ВетИС» / «Меркурий» и системы маркировки «Честный ЗНАК» [11; 16]; для зерновой – ФГИС «Зерно» [13].

В таблице 3 представлены ключевые параметры сырьевого звена по обеим цепочкам.

Таблица 3 – Динамика производства сырья по молочной и зерновой цепочкам Республики Татарстан, 2020–2024 гг.

Молочная цепочка демонстрирует устойчивый восходящий тренд: за пять лет валовой надой вырос на 17,9%, продуктивность стада – на 14,9%. Зерновая цепочка, напротив, характеризуется высокой волатильностью: в 2021 году экстремальная засуха привела к двукратному падению урожая (2 353,0 тыс. т против 5 200,8 тыс. т в 2020 году), а последующее восстановление не вернуло объёмы к базовому уровню.

В таблице 4 представлены объёмы выпуска ключевых видов переработанной продукции.

Таблица 4 – Выпуск ключевых видов переработанной продукции по цепочкам, Республика Татарстан, 2020–2024 гг.

Объём переработки в молочной цепочке вырос на 13,5% за пять лет, причём наибольший прирост показали сыры и творог (+38,5%), что связано с вводом новых линий на крупнейших предприятиях (АО «ЗМК», ООО «АРЧА», Казанский молочный комбинат) [9]. В зерновой цепочке объём переработки растёт медленнее (+14,0%), что объясняется зависимостью от волатильной сырьевой базы.

На основе исходных данных по всем шести блокам выполнено нормирование по формулам (3)–(4), рассчитаны частные индексы по формуле (2) и интегральные индексы по формуле (1). Результаты представлены в таблице 5.

Таблица 5 – Частные и интегральные индексы эффективности агропродовольственных цепочек Республики Татарстан, 2020–2024 гг.

Результаты расчётов позволяют зафиксировать принципиальное различие в динамике двух цепочек. Молочная цепочка демонстрирует монотонный рост интегрального индекса от 0,106 до 0,902, что свидетельствует о последовательном улучшении по всем блокам. Зерновая цепочка, напротив, характеризуется выраженной нестационарностью: провал 2021 года (0,156) вызван одновременным ухудшением экономического, технологического блоков и блока потерь. Обращает на себя внимание то, что в 2021 году индекс потерь зерновой цепочки оказался на нулевом уровне (наихудшее значение за период), что объясняется аномально высокой долей потерь при хранении дефицитного урожая.

В таблице 6 представлена оценка потерь в физическом и стоимостном выражении.

Таблица 6 – Потери при хранении и транспортировке по цепочкам, 2020–2024 гг.

Данные таблицы 6 подтверждают контрастность двух цепочек по характеру потерь. В молочной цепочке доля потерь последовательно снижается (с 3,8% до 3,0%), однако в стоимостном выражении потери возрастают с 1,84 до 2,33 млрд руб. из-за роста цен на сырое молоко. Основной участок концентрации потерь – стык «сырьё–переработка»: доля спорных партий при приёмке, хотя и снизилась до 6,0% в 2024 году, остаётся значимым источником неэффективности. По данным Татмолсоюза, потери качества при приёмке обходятся молочникам Татарстана в 12–14 млрд руб. выручки ежегодно [9].

В зерновой цепочке потери существенно выше и волатильнее: в 2021 году они достигли 7,2% из-за дефицита мощностей хранения при малом урожае. Доля спорных партий (11,0% в 2024 году) почти вдвое превышает аналогичный показатель молочной цепочки, что свидетельствует о более выраженных координационных разрывах на стыке «хранение–логистика–формирование партий». Совокупные потери зерновой цепочки в стоимостном выражении за 2020–2024 годы составили 13,62 млрд руб. против 10,38 млрд руб. у молочной (превышение на 31,2%).

Результаты экспертной оценки координационной зрелости по четырём критериям представлены в таблице 7.

Таблица 7 – Координационная зрелость агропродовольственных цепочек, средний балл (шкала 1–5)

Молочная цепочка в 2024 году достигла уровня 3,0 (воспроизводимый), что свидетельствует о формировании устойчивых практик обмена данными и идентификации партий, чему способствовало обязательное внедрение электронной ветеринарной сертификации через ФГИС «ВетИС» и маркировки через «Честный ЗНАК». Зерновая цепочка находится на уровне 2,5 (между формализуемым и воспроизводимым): внедрение ФГИС «Зерно» создаёт цифровую инфраструктуру учёта, однако регулярность обмена данными между звеньями хранения, переработки и логистики остаётся фрагментарной.

Оценка структуры ВДС по звеньям цепочек за 2024 год представлена в таблице 8.

Таблица 8 – Распределение добавленной стоимости по звеньям цепочек, 2024 г. (оценка, %)

В молочной цепочке основная доля ВДС приходится на глубокую переработку (37%) и производство сырья (23%), при этом сырьевое звено несёт непропорционально высокие риски (сезонность, зависимость от кормовой базы) при относительно низкой доле результата. В зерновой цепочке сырьевое звено формирует наибольшую долю ВДС (32%), однако звено хранения и первичной переработки (12%), являющееся ключевым участком концентрации потерь, получает минимальную долю добавленной стоимости, что снижает стимулы к модернизации элеваторной инфраструктуры.

Для проверки авторской гипотезы выполнено сопоставление предложенной цепочечной оценки с традиционным подходом, основанным на нормированных показателях валового выпуска и рентабельности (таблица 9).

Таблица 9 – Сопоставление интегральной цепочечной и традиционной оценок, 2020–2024 гг.

Наиболее показательным является расхождение для зерновой цепочки в 2023–2024 годах: традиционная оценка фиксирует низкие значения (0,263 и 0,409 соответственно), поскольку валовой сбор не вернулся к уровню 2020 года, а рентабельность снизилась. Цепочечная оценка, напротив, показывает рост (0,595 и 0,821), поскольку улучшились координационная зрелость, параметры потерь и экологическая результативность. Для молочной цепочки характерен обратный эффект в 2021 году: традиционная оценка завышает результат (0,441) благодаря высокой рентабельности, тогда как цепочечная фиксирует более низкое значение (0,289), отражая незрелость координации и повышенные потери.

Эти расхождения подтверждают авторскую гипотезу: включение блоков координационной зрелости и потерь позволяет выявить системные ограничения, которые не фиксируются традиционными отраслевыми показателями.

Устойчивость выводов верифицирована при четырёх сценариях вариации весовых коэффициентов (таблица 10).

Таблица 10 – Интегральные индексы при различных сценариях весовых коэффициентов, 2024 г.

При всех четырёх сценариях сохраняются два ключевых вывода: (1) молочная цепочка имеет более высокий интегральный индекс, чем зерновая; (2) разрыв между цепочками варьируется в диапазоне 0,068–0,095, что свидетельствует об устойчивости различий к выбору весовых коэффициентов. Направление динамики также не меняется ни в одном из сценариев, что позволяет признать полученные выводы устойчивыми.

Обсуждение результатов

Первое ключевое наблюдение состоит в том, что молочная и зерновая цепочки демонстрируют принципиально различные типы ограничений. Молочная цепочка развивается по модели «устойчивый рост при незрелой координации»: физические объёмы производства и переработки стабильно нарастают, однако стык «сырьё–переработка» остаётся источником потерь качества. Доля спорных партий при приёмке (6,0% в 2024 году) свидетельствует о сохраняющихся расхождениях в стандартах оценки качества между производителями сырья и переработчиками. Экономические последствия этих расхождений значительны: по данным Татмолсоюза, потери от несогласованности по качеству обходятся молочникам Татарстана в 12–14 млрд руб. выручки ежегодно [9]. При этом координационная зрелость молочной цепочки уже достигла уровня 3,0 (воспроизводимый), что создаёт предпосылки для перехода к управляемому уровню при условии внедрения сквозных KPI и регулярного мониторинга отклонений.

Зерновая цепочка функционирует по модели «высокая волатильность при слабой инфраструктуре хранения». Экстремальный провал 2021 года показал, что дефицит мощностей хранения при неурожае приводит к кумулятивным потерям: одновременно ухудшаются экономические показатели, растут потери при хранении (до 7,2%) и увеличивается доля спорных партий (до 15,5%). Даже в благоприятном 2024 году потери зерновой цепочки (5,3%) почти вдвое превышают потери молочной (3,0%), а доля спорных партий (11,0%) остаётся критически высокой. Координационная зрелость зерновой цепочки (2,5 балла) отстаёт от молочной на полбалла, что соответствует разнице между «формализуемым» и «воспроизводимым» уровнями: процессы обмена данными между звеньями хранения, переработки и логистики носят нерегулярный характер.

Второе наблюдение связано с диагностической ценностью сопоставления цепочечной и традиционной оценок (таблица 9). Расхождения между ними носят не случайный, а системный характер. В 2020–2021 годах цепочечная оценка даёт более низкие значения, чем традиционная, поскольку отражает незрелость координации и повышенные потери, которые традиционные показатели не улавливают. В 2023–2024 годах, напротив, цепочечная оценка существенно выше: она фиксирует улучшения координационной зрелости, снижение потерь и рост экологической результативности, которые не отражаются в показателях валового выпуска. Максимальное расхождение (+0,412 для зерновой цепочки в 2024 году) показывает, что при опоре исключительно на традиционные показатели управленческие решения будут систематически неадресными.

Третье наблюдение касается распределения добавленной стоимости. В обеих цепочках звенья, являющиеся основными источниками потерь (хранение и первичная переработка), получают наименьшую долю ВДС (12–14%). Это создаёт порочный круг: недостаток ресурсов у звена-источника потерь снижает стимулы к модернизации, что воспроизводит потери и сдерживает эффективность цепочки в целом. Данная диспропорция наиболее выражена в зерновой цепочке, где звено хранения формирует лишь 12% ВДС при концентрации более половины совокупных потерь.

На основании выполненной диагностики обосновываются следующие приоритеты управленческих воздействий.

Для молочной цепочки приоритетны три направления. Первое – стандартизация требований к качеству сырья на стыке «производство–переработка» и внедрение единых протоколов приёмки, увязанных с данными «Честного ЗНАКа» и ВетИС. Целевой показатель – снижение доли спорных партий до 3% к 2027 году. Второе – повышение загрузки перерабатывающих мощностей (с 80% до 90%) за счёт согласования графиков поставок между сырьевым и перерабатывающим звеньями. Третье – переход координационной зрелости на управляемый уровень (4,0 балла) через формирование портфеля межзвеньевых проектов с измеримыми сквозными KPI.

Для зерновой цепочки приоритетны также три направления. Первое – модернизация элеваторной инфраструктуры и повышение мощностей управляемого хранения. Целевой показатель – снижение доли потерь при хранении и транспортировке с 5,3% до 3,5% к 2027 году. Второе – стандартизация процедур формирования товарных партий и снижение доли спорных партий (с 11,0% до 6,0%) через унификацию требований к качеству и привязку к данным ФГИС «Зерно». Третье – повышение координационной зрелости с 2,5 до 3,5 балла за счёт регламентации обмена данными между элеваторами, переработчиками и логистическими операторами.

Общим для обеих цепочек является необходимость формирования двухуровневого портфеля проектов: звеньевые проекты, направленные на устранение технологических ограничений в конкретных операциях, и сквозные проекты, обеспечивающие согласование требований, сопоставимость данных и управленческую наблюдаемость результата по всей цепочке. При настройке мер государственной поддержки АПК на региональном уровне целесообразно увязывать предоставление субсидий с достижением измеримых межзвеньевых показателей (снижение потерь, сокращение доли спорных партий, повышение загрузки мощностей), а не только с наращиванием валовых объёмов.

Заключение

Апробация подхода на материалах молочной и зерновой цепочек Республики Татарстан за 2020–2024 годы позволила получить следующие результаты. Молочная цепочка демонстрирует устойчивый рост интегрального индекса (от 0,106 до 0,902) при основном ограничении на стыке «сырьё–переработка» (доля спорных партий 6,0%, потери 3,0%). Зерновая цепочка характеризуется высокой волатильностью (интегральный индекс от 0,156 до 0,821) при основном ограничении в звене хранения и логистики (потери 5,3%, доля спорных партий 11,0%). Координационная зрелость молочной цепочки (3,0 балла) превышает зерновую (2,5 балла), что коррелирует с более развитым цифровым контуром прослеживаемости (ВетИС + «Честный ЗНАК» vs ФГИС «Зерно»).

Сопоставление с традиционной отраслевой оценкой показало системные расхождения (до +0,412), что подтвердило авторскую гипотезу: интегральная оценка, дополненная координационной зрелостью и процедурой выявления потерь, позволяет выявить ограничения, не фиксируемые традиционными показателями, и повысить адресность управленческих решений. Анализ чувствительности подтвердил устойчивость выводов при четырёх сценариях вариации весовых коэффициентов.

Практическая значимость результатов состоит в возможности использования предложенного подхода при формировании портфеля межзвеньевых проектов и настройке мер государственной поддержки АПК на региональном уровне. Обоснованные приоритеты управленческих воздействий – стандартизация требований к качеству на стыках звеньев, модернизация инфраструктуры хранения, повышение координационной зрелости через регламентацию обмена данными – могут быть использованы Минсельхозпродом Республики Татарстан и аналогичными ведомствами других регионов.

Ограничения исследования связаны с использованием экспертных оценок координационной зрелости (что предполагает субъективность) и с неполнотой данных по отдельным звеньям (логистика, сбыт), где статистическая база менее развита. Направлениями дальнейших исследований являются расширение апробации на мясную цепочку и цепочки овощеводства, разработка автоматизированного инструмента расчёта интегральных индексов на основе данных ФГИС и переход от экспертных оценок координационной зрелости к объективным индикаторам, формируемым из транзакционных данных систем прослеживаемости.