Оценка уровня цифровизации предприятий агропродовольственного комплекса России с использованием метода межотраслевого баланса

Введение

В условиях усиления глобальной конкуренции за ограниченные природные ресурсы способность производить большее количество продуктов питания с меньшими издержками становится безусловным приоритетом и ключевым фактором устойчивости развития любой страны мира. Агропродовольственный комплекс сегодня - это высокотехнологичная среда, где роботизация, искусственный интеллект и биотехнологии органично сочетаются с экологическими стандартами и энергоэффективностью. Государства, целенаправленно инвестирующие в агроинновации, получают двойное преимущество. Снижая внутреннюю социальную напряжённость за счёт формирования доступных цен на продовольствие, они укрепляют собственный экспортный потенциал, решая вопросы обеспечения национальной безопасности и сохранения государственного суверенитета вне зависимости от изменчивой конъюнктуры мирового продовольственного рынка [10].

Однако для эффективного управления процессом технической модернизации и цифровизации агропродовольственного комплекса недостаточно просто декларировать принципы и приоритеты его развития. Необходим надёжный инструментарий, позволяющий объективно измерять уровень инновационной активности и восприимчивости АПК. Эту задачу успешно решает модель межотраслевого баланса («Затраты - Выпуск»), которая предоставляет возможность оценить не только прямые, но и полные затраты ИТ-отраслей на производство конечной сельхозпродукции. Данный метод до сих пор не утратил своей актуальности и широко применяется во всем мире, несмотря на то, что его основы были заложены ещё в первой половине прошлого века. Именно такие универсальные и проверенные временем модели позволяют математически строго обосновывать стратегию инновационного прорыва в агропродовольственном комплексе, выявлять «узкие места» и точки роста там, где традиционная статистика предлагает лишь усреднённые результаты.

Создателем экономико-математического метода анализа «Затраты - Выпуск» является Василий Васильевич Леонтьев. За разработку данного метода он был удостоен в 1973 году Нобелевской премии по экономике. В.В. Леонтьев не только предложил стройную теорию, но и успешно реализовал её на практике, построив первые межотраслевые балансы для экономики США, чем заложил фундамент для всех последующих исследований в этой области. Стоит отметить, что идеи межотраслевого анализа высказывались и ранее, но именно В.В. Леонтьев придал им законченную математическую форму и эмпирическое наполнение.

Среди современных зарубежных исследователей, которые совершенствуют метод В.В. Леонтьева, стоит выделить Р. Миллера и П.Блэра [15]. Написанный ими фундаментальный учебник «Input-Output Analysis: Foundations and Extensions» пережил третье переиздание и служит настольной книгой для специалистов по межотраслевому балансу во всем мире. Ключевые работы профессора межотраслевой экономики факультета экономики и бизнеса Гронингенского Университета (Нидерланды) Э.Дитценбахера посвящены развитию теории «затраты-выпуск», методам структурной декомпозиции, экологическим аспектам мировой торговли и анализу цепочек создания добавленной стоимости [14, 16].

В России под руководством академика РАН, д.э.н. А.А. Анфиногентовой успешно развивается научное направление - межотраслевая аграрная экономика, позволяющее исследовать многоотраслевые комплексы как относительно автономные объекты стратегического инновационного управления [1, с. 52-56; 9]. В работах О.В. Ермоловой и В.В. Кирсанова доказана возможность реализации межотраслевого подхода для обоснования программы обеспечения продовольственной безопасности страны и модернизации управления в многоотраслевых структурах агропродовольственного комплекса [5, с. 70-79; 7]. Совершенствованию инструментария для анализа и прогнозирования структурных особенностей развития экономики на национальном и глобальном уровнях посвящены работы А.Р. Саяповой, Н.А. Радченко Н.А., Широва А.А. [4, с. 6-18; 8, с. 48-59]. Концептуальные основы стратегического межотраслевого регулирования агропродовольственного комплекса России, направленные на укрепление продовольственной безопасности, раскрыты в трудах Н.А. Яковенко [11, с. 141-152; 12. С. 2252-2264]. Актуальные проблемы в развитии сельского хозяйства России, включая макроэкономическое моделирование продовольственных рынков, рассматриваются в работах М. Ю. Ксенофонтова и Д.А. Ползикова [6, с. 543-554].

Таким образом, развитие метода «Затраты - Выпуск» - это результат усилий целой плеяды выдающихся экономистов, каждый из которых внёс в его создание и совершенствование свой уникальный вклад. От классических работ В.В. Леонтьева до современных адаптаций для агропродовольственного комплекса этот метод остаётся одним из самых мощных инструментов стратегического анализа и обоснования управленческих решений.

Цель исследования – анализ реального уровня цифровизации предприятий агропродовольственного комплекса России с использованием метода межотраслевого баланса.

Результаты исследования

Актуальность темы обусловлена острой практической потребностью в объективных инструментах измерения уровня цифрового развития агропродовольственного комплекса России. Существующая система статистического наблюдения не в полной мере отражает реальные масштабы и глубину внедрения цифровых технологий, что существенно затрудняет управление конкурентоспособностью отрасли в условиях санкционного давления и глобальных вызовов.

Современная структурная динамика АПК России, рассматриваемая сквозь призму метода «Затраты-Выпуск», свидетельствует о переходе от фрагментированной и импортозависимой системы к более интегрированной и устойчивой национальной агропродовольственной модели. В методе межотраслевого баланса прямые затраты - это стоимость продукции одной отрасли, которая непосредственно расходуется на производство единицы продукции другой отрасли. Прямые затраты фиксируют лишь одноуровневые связи, полные затраты, напротив, учитывают всю совокупность производственных взаимосвязей по цепочке. Именно поэтому полные затраты всегда больше или равны прямым, а их анализ позволяет оценить сквозную роль отраслей в экономике, выявить косвенную зависимость и правильно интерпретировать мультипликативные эффекты. Однако стандартная методология межотраслевого баланса обладает рядом ограничений. Её фундамент (матрица коэффициентов прямых затрат) изначально предполагает фиксированность технологий производства, что противоречит задаче оценки инновационных изменений. Кроме того, Росстат публикует данные «Затраты-Выпуск» с существенным временным лагом (от 5 лет и более) в агрегированном виде и без учёта пространственного фактора [2, 3]. Последний на текущий момент официальный статистический сборник был выпущен в 2021 году, при этом использование зарубежных аналогов, например, ежегодно публикуемых Азиатским банком развития (ADB A53 Multiregional Input-Output Tables) [13], затруднено, поскольку в российских и иностранных источниках используется разные подходы к составу используемых для расчета показателей. Более того, метод «Затраты-Выпуск» не учитывает региональную дифференциацию по уровню инновационного развития, хотя в каждой подотрасли АПК одновременно сосуществуют как высокотехнологичные, так и традиционные хозяйства, что в рамках классического межотраслевого баланса не позволяет выделить «чистый» эффект от внедрения инноваций.

Для преодоления указанных статистических ограничений в рамках исследования использовался метод динамического сравнительного анализа. В частности, из Общероссийского классификатора продукции по видам экономической деятельности (ОКПД 2) были выделены и сгруппированы отрасли, оказывающие наиболее существенное влияние на научно-технологическое развитие агропродовольственного комплекса: оборудование компьютерное, электронное и оптическое (код 26); продукты программные и услуги по разработке программного обеспечения, консультационные и аналогичные услуги в области информационных технологий (код 62); услуги в области информационных технологий (код 63); услуги и работы, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками (код 72); услуги профессиональные, научные и технические, прочие (код 74).

Среднероссийский уровень прямых затрат на информационные технологии и научные исследования при производстве продукции на 1000 руб составляет 27 руб, полные затраты - 106,87 руб. Наиболее существенные затраты на ИТ и НИОКТР наблюдаются в самой отрасли информационных технологий, которая является не только разработчиком, но и основным потребителем собственной продукции. Среди остальных отраслей безусловным лидером является сфера услуг, в том числе: услуги консультативные в области управления предприятием, в области архитектуры и инженерно-технического проектирования, услуги по исследованию конъюнктуры рынка и трудоустройству, где прямые затраты на компьютерное оборудование, программное обеспечение и научные исследования варьируются от 83,74 руб (310% от среднероссийского уровня) до 54,58 руб (202%). Аналогичная ситуация наблюдается при анализе полных затрат на ИТ и НИОКТР: в сфере услуг при производстве продукции на 1000 руб используется от 186,98 руб (175% от среднероссийского уровня) до 91,71 руб (86%).

Важно отметить, что приведённые средние значения формируются под сильным влиянием самой IT-сферы и наукоёмких услуг. Если исключить их из расчёта, то средний уровень по остальным отраслям экономики оказывается значительно ниже. Это подтверждает высокую концентрацию цифровых и научных компетенций в узком круге отраслей, тогда как реальный сектор, демонстрирует прямые и полные затраты на порядок ниже средних, что свидетельствует о сохраняющемся цифровом разрыве между первичными и перерабатывающими секторами.

Для проведения оценки уровня научно-технологического развития агропродовольственного комплекса было проанализировано изменение структуры добавленной стоимости как в целом по производству продукции сельского хозяйства (суммарный код ОКПД 01.1 - 01.5), так и в разрезе отдельных подотраслей: услуги в области растениеводства и животноводства (код 01.6), мясо и мясо птицы (код 10.1), масла и жиры животные и растительные (код – 10.4), молоко и молочная продукция (код – 10.5), продукты пищевые прочие (код – 10.8).

Для расчета прямых затрат использовалась следующая простая формула:

a_ij = x_ij/Yj

где a_ij - коэффициент прямых затрат продукции i-й отрасли на производство продукции j-й отрасли (в рублях на рубль продукции);

x_ij - общий объём затрат продукции i-й отрасли, использованных при производстве продукции j-й отрасли;

Y_j - общий объём производства (валовой выпуск) продукции j-й отрасли.

Чтобы избежать работы с дробями меньше единицы, показатель прямых затрат умножен на 1000, что позволило получить более наглядные цифры при расчете на тысячу рублей произведенной продукции.

По сравнению с 2016 годом прямые затраты на информационные технологии и научные исследования при производстве сельскохозяйственной продукции на 1000 рублей увеличились с 0,09 руб. до 1,27 руб. В сфере услуг в области растениеводства и животноводства затраты выросли в 2,5 раза, в сфере производства мясной продукции, включая продукты из мяса птицы, в 3,2 раза, в производстве масел, растительных и животных жиров – в 2,1 раза, при производстве молока и молочной продукции – в 4 раза, в сфере производства прочих пищевых продуктов – 5,9 раза (таблица 1).

Таким образом, за пятилетний период наиболее существенный рост прямых затрат на информационные технологии и НИОКР был зафиксирован в сфере производства пищевых продуктов и в молочной промышленности. Обращает на себя внимание рост затрат в агрегированном секторе «Производства продукции сельского хозяйства», однако, он происходил с крайне низкой исходной базы, поэтому в абсолютном выражении затраты остаются скромными (рост на 1,18 руб по сравнению с 12,41 руб в отрасли производства пищевых продуктов).

Таблица 1– Динамика изменения прямых затрат на ИТ и НИОКТР

при производстве сельскохозяйственной продукции

За период 2016-2021 гг. лидерские позиции по темпам роста полных затрат на информационные технологии и научные исследования также занимают сфера производства молока и молочной продукции (рост более чем в 3 раза) и пищевая промышленность – в 3,6 раза. При этом важно отметить, что в отличие от прямых затрат, полные затраты уже в 2016 году находились на заметно более высоком уровне, поэтому их относительное увеличение выглядит скромнее, но абсолютное значение в пищевой промышленности составило почти 40 рублей, что является самым значительным приростом среди всех рассматриваемых отраслей (таблица 2).

Таким образом, за пятилетний период в российском агропромышленном комплексе произошли заметные изменения, свидетельствующие о постепенном, но неравномерном технологическом сдвиге. Наиболее ярко выраженной тенденцией стал стремительный рост затрат на продукцию и услуги ИT-сектора во всех рассматриваемых отраслях. Сельскохозяйственное производство становится более технологически насыщенным, и на формирование добавленной стоимости продукции все большее влияние оказывают затраты на программное обеспечение и оплату консультационных услуг в области информационных технологий, что вызвано, в первую очередь, необходимостью сдачи бухгалтерской, налоговой и статистической отчетности в электронном виде. Однако за этим внешне позитивным трендом скрывается ряд структурных проблем. Прежде всего, обращает на себя внимание практически полное отсутствие роста наукоемкости, что говорит о глубоком разрыве между сектором исследований и разработок и реальным производством. Отрасль предпочитает закупать готовые ИT предложения, не вкладывая средства в создание собственных инновационных решений, что указывает на экстенсивный характер технологического развития.

Таблица 2– Динамика изменения полных затрат на ИТ и НИОКТР

при производстве сельскохозяйственной продукции

Анализ прямых и полных затрат на IT и научные исследования в российском сельском хозяйстве за 2021 позволяет по-новому взглянуть на реальный уровень технологической зависимости агропродовольственного комплекса страны. Если рассматривать только прямые затраты, то есть те объёмы компьютерного оборудования, программных продуктов и IT-услуг, которые сельское хозяйство закупает непосредственно, то на тысячу рублей произведённой продукции приходится всего 1,27 рубля прямых IT-затрат, что составляет лишь 4,5% от среднероссийского уровня. Это могло бы навести на мысль о том, что аграрный сектор всё ещё слабо цифровизован и технологически отстаёт от других отраслей. Однако ситуация кардинально меняется, когда мы обращаемся к показателю полных затрат, который учитывает не только прямые закупки, но и ИT, «встроенные» в продукцию всех поставщиков сельского хозяйства - от удобрений и сельхозтехники до топлива и логистических услуг. В 2021 году разрыв между прямыми и полными затратами вырос до 14,3 раза, тогда как в среднем по экономике он составляет всего 3,9 раза. Это уникальная ситуация, которая не наблюдается больше ни в одной другой отрасли (рисунок).

Рисунок - Соотношение между прямыми и полными затратами на ИТ-технологии и научные исследования

Рассчитано по данным: [2, 3].

Чтобы понять, через каких именно поставщиков ИT приходит в сельское хозяйство, достаточно взглянуть на структуру его затрат. Основными поставщиками для аграрного сектора являются: химическая промышленность, производящая удобрения и средства защиты растений, машиностроение, поставляющее сельхозтехнику, нефтепереработка, обеспечивающая топливом, а также транспорт и логистика. Данные отрасли сами являются крупными потребителями ИT. Например, химическая промышленность при производстве продукции на тысячу рублей тратит на ИT 6,24 руб, что в 5 раз больше, чем в сельском хозяйстве. При производстве машин и оборудования прямые затраты на ИТ составляют более 14,7 руб (в 11,5 раза больше, чем в сельском хозяйстве), при оказании услуг по оптовой торговле – 15,36 руб (12 раз). Когда сельское хозяйство покупает у этих отраслей их продукцию, оно оплачивает не только сами товары и услуги, но и весь тот объем затрат на ИT, который был использован при их производстве, транспортировке и сбыте. Таким образом, удобрения, тракторы, дизельное топливо и грузоперевозки приходят в аграрный сектор уже «насыщенными» цифровыми технологиями, даже если сам сельхозпроизводитель не купил ни одного компьютера и ни одной программы напрямую.

Эта ситуация создаёт несколько важных экономических и технологических эффектов. Прежде всего, она формирует высокую косвенную зависимость сельского хозяйства от ИT-инфраструктуры его поставщиков. Если у производителя удобрений возникнут проблемы с программным обеспечением, логистическая компания столкнётся с кибератакой или сбоем в системах управления перевозками, а импортное оборудование на нефтеперерабатывающем заводе выйдет из строя из-за санкционных ограничений - всё это немедленно скажется на стоимости и доступности ресурсов для сельского хозяйства. При этом аграрии не могут напрямую влиять на ИT-политику своих поставщиков, что делает отрасль уязвимой к внешним шокам, возникающим в смежных секторах. Более того, поскольку многие из этих поставщиков сами зависят от импортного ИT, то возникает эффект двойной косвенной зависимости: сельское хозяйство зависит от российских поставщиков, а те, в свою очередь, от зарубежных цифровых технологий.

Другой важный аспект заключается в том, что такой способ проникновения ИT в отрасль делает его «невидимым» для стандартных мер государственной поддержки. Если государство пытается стимулировать цифровизацию сельского хозяйства через субсидии на прямую закупку ИT-оборудования и программного обеспечения, эффект может оказаться незначительным, потому что основные ИT-затраты уже заложены в цены удобрений, техники и топлива. Сельхозпроизводитель, получая субсидию на покупку компьютера, может направить её на текущие нужды, но при этом он всё равно будет платить за ИT в составе каждой тонны удобрений или каждого литра горючего, не имея возможности снизить эти затраты. Таким образом, традиционные меры поддержки не учитывают реальную структуру технологической зависимости отрасли.

Заключение

Несмотря на впечатляющие темпы роста прямых затрат на цифровые технологии при производстве сельскохозяйственной продукции, их абсолютная величина остаётся невысокой. Основной объём ИT по-прежнему поступает в АПК через цепочки поставок, и реальная цифровая насыщенность сельскохозяйственного производства значительно выше, чем можно судить по прямым закупкам.

Прямые затраты растут значительно быстрее полных, что говорит о начале активной цифровизации «снизу». Особенно ярко это видно на примере предприятий пищевой промышленности. При этом научные исследования вносят ничтожный вклад в обе категории затрат, что указывает на слабую связь между наукой и реальным производством в агропродовольственном комплексе. Технологическое развитие идёт в основном за счёт заимствования готовых ИT-решений, что не приводит к росту инновационной составляющей и тормозит создание собственных научных разработок.

Наиболее динамично растущие сегменты (производство молока и пищевых продуктов) являются сегментами с высокой добавленной стоимостью. Это позволяет предположить, что инвестиции в ИT окупаются через повышение эффективности, качества и конкурентоспособности продукции.

Сравнение с другими отраслями подтверждает уникальность сложившейся ситуации. Ни одна отрасль не приближается к показателю сельского хозяйства, где полные затраты превышают прямые в 14 раз. Это означает, что аграрный сектор фактически уже глубоко интегрирован в цифровую экономику, но не как самостоятельный игрок, а как конечное звено в цепочках поставок, где ИT добавлено на предыдущих этапах. Такая модель технологического развития несёт в себе как риски, связанные с уязвимостью и зависимостью от внешних факторов, так и скрытые возможности для повышения эффективности через работу с поставщиками на всём протяжении производственной цепочки.

Таким образом, за период 2016–2021 гг. российский агропромышленный комплекс совершил заметный рывок в цифровизации, особенно в перерабатывающих отраслях. Отрасли становятся всё более технологически насыщенными, не создавая при этом устойчивой базы для долгосрочного инновационного роста. Без вовлечения научных разработок и целенаправленной политики по повышению эффективности использования современных технологий такая модель развития может привести к росту технологической зависимости от внешних поставщиков и стагнации внутренней инновационной системы.

Для преодоления сложившихся диспропорций и перехода от экстенсивной модели цифровизации к устойчивому инновационному развитию агропродовольственного комплекса необходимо реализовать комплекс мер, учитывающих выявленную специфику косвенной технологической зависимости.

Прежде всего, необходима корректировка механизмов государственной поддержки. Вместо субсидирования прямых закупок вычислительной техники и готового программного обеспечения, эффект от которых ограничен, следует перенести акцент на стимулирование спроса на отечественные ИT-решения, интегрированные в цепочки поставок. Например, вводить понижающие коэффициенты при расчёте субсидий на удобрения и ГСМ для тех производителей, которые используют российское программное обеспечение для управления технологическими процессами. Также эффективным может стать софинансирование затрат сельхозпредприятий на переход к цифровым платформам взаимодействия с поставщиками (электронный документооборот, цифровые двойники логистических цепочек).

Требуется преодолеть разрыв между наукой и производством. Учитывая ничтожный вклад НИОКР в общие затраты, необходимо создание целевых программ по трансферу технологий из аграрных и ИT-научных центров непосредственно в агропредприятия. Эффективным инструментом могут стать отраслевые консорциумы «наука – бизнес – поставщики», где научные организации совместно с производителями удобрений, техники и переработчиками разрабатывают прорывные решения с их последующим внедрением через цепочки поставок.

Для снижения рисков косвенной зависимости от импортного ИT в смежных отраслях необходимо форсировать импортозамещение критического программного обеспечения и электронной компонентной базы в химической промышленности, машиностроении и нефтепереработке, поскольку именно через них цифровые риски передаются в агросферу. Здесь требуются межотраслевые дорожные карты, координируемые Минсельхозом, Минпромторгом и Минцифры.

Более того, целесообразно внедрение системы мониторинга полных затрат на ИT и НИОКР в АПК на регулярной основе с публикацией региональных разрезов, что позволит не только отслеживать эффективность принимаемых мер и оперативно корректировать государственную политику в сфере цифровизации АПК, но и корректно измерять реальный уровень технологической насыщенности отрасли.