Системно-энергетическая оценка и прогнозирование развития агропромышленного комплекса регионов России (на примере зернового комплекса)

Введение

Традиционная методология оценки экономического состояния и динамики сельскохозяйственных территорий Российской Федерации основана в первую очередь на натурально-вещественных и стоимостных показателях, где основными критериями являются валовой сбор, урожайность, производительность труда и экспортные квоты [5,6,14]. Однако в практике стратегического территориального планирования наиболее очевидными становятся ограничения, связанные с использованием только денежных показателей, поскольку они чрезвычайно чувствительны к кратковременным рыночным потрясениям и часто не учитывают объективных физических ограничений ресурсной базы [2]. Традиционный подход отражает результативность производственного этапа, но игнорирует системную эффективность, упуская неизбежные энергозатраты на послеуборочную доработку, логистику и хранение продукции [25]. Именно на данных стадиях формируется значительная доля общей себестоимости продукции агропродовольственной цепочки, что является важным фактором для России, с ее обширными территориальными масштабами, климатической гетерогенностью и асимметричностью распределения инфраструктуры.

Трансформация мирового рынка и усиление политики импортозамещения диктуют необходимость всестороннего аудита всей цепочки региональной архитектуры АПК [13]. Актуальность такого подхода подтверждается смещением акцентов в международных сельскохозяйственных приоритетах, обусловленных новой геополитической ситуацией с дефицитом продовольствия [21], от стремления достичь валового выброса до достижения полной энергоэффективности продовольственных систем [22,28]. По данным продовольственной и сельскохозяйственной организации Объединённых Наций [1] FAO, в 2023 г. на пред- и послеоперационные циклы приходится до 32% мировых выбросов агросектора, при этом удельный вес потребления энергии на фермах постоянно увеличивается с 10% в 2000 г. до 13% в 2023 г., следовательно, оценка результативности работ исключительно полевому звену признана методологически некорректной из-за смещения значительной части ресурсной нагрузки за пределы непосредственно биологического выращивания культур и формирования самого колоса [20,22,25]. Макроэкономические исследования подтверждают это структурное изменение, тот же анализ продовольственных систем за период 1995-2019 гг., опубликованный в 2024 г., показывает средний рост EROI с 0,68 до 0,91. Однако сельскохозяйственные системы в странах с высоким уровнем дохода по-прежнему являются «поглотителями энергии», и до 40% потребляемой энергии приходится на этапы переработки и распределения [33]. Ретроспективный анализ энергетических балансов Северной Америки и Европы также подчеркивает феномен «энергетических ловушек» в сельскохозяйственной отрасли: повышение урожайности с единицы площади часто сопровождается стагнацией или снижением EROI системы из-за более высоких затрат энергии. экспоненциальный рост затрат на инфраструктуру, обеспечивающую функционирование этой отрасли [31].

Теоретическая основа расширенной модели изложена в работе, в которой экономические системы интерпретируются через призму преобразования энергии [10,12], где сельское хозяйство рассматривается не только как процесс производства биомассы, но и как сложный механизм внутреннего и внешнего преобразования энергетических потоков - затраты на рабочую силу, топливо, технологии, сушку и хранение с учетом технологических достижений в области устойчивого сельского хозяйства [29]. Коэффициент EROI (Energy Return on Investment) - показатель извлечения энергии из вложений, отражающий соотношение полезной производительности и необработанной энергии в затратах, необходимых для ее эксплуатации [25,30], в данном случае является эффективным инструментом, позволяющим не только фиксировать объемы собранного зерна, но и оценить количество чистой энергии, создающей региональный профицит после покрытия затрат за полный цикл.

Применение данного подхода раскрывает аналитические возможности: из-за климатических и инфраструктурных различий макрорегионов равная валовая урожайность может скрывать полярную энергоемкость конечного продукта. Кроме того, эмпирические данные показывают, что регионы, лидирующие по доходности, не всегда демонстрируют высокую эффективность системы, что свидетельствует о скрытом наличии инфраструктурных дисбалансов. Однако, согласно последним результатам внедрения сельскохозяйственных технологий [15], следует отметить, что ускоренная цифровая трансформации сельскохозяйственного сектора создает инструменты для оптимизации эксплуатационных расходов, которые ранее было трудно контролировать, от управления условиями хранения до контроля. маршрутизация зерновых потоков [1,26]. Интеграция методов точных наук и интеллектуальных систем в алгоритмы регионального управления образует прочную основу для стратегического планирования [8].

На основании информации, полученной в ходе исследования, была сформулирована следующая гипотеза, логически вытекающая из применения результатов базовых критериев оценки развития сельского хозяйства регионов [11]: системная конкурентоспособность сельского хозяйства региона определяется не только биологической продуктивностью пахотных земель, но также и качественными характеристиками послеуборочной инфраструктуры. Кроме того, регион с высокими урожаями, но со сложной и энергоемкой логистикой процесса сушки, может показать более низкий уровень EROI по сравнению с регионом со средними урожаями, но с оптимизированной сетью зернохранилищ. Такой подход смещает акцент исследований с агрегированных статистических данных на энергоэффективность, а интеграция научных методов в алгоритмы регионального управления и моделирование качества жизни населения [17] обеспечивают прочную основу для стратегического планирования в условиях нестабильности многополярной мировой экономики [36].

Цель данного исследования - выявить структурные и инфраструктурные дисбалансы в производственно-логистических цепочках и тенденции развития агропромышленного комплекса в регионах России (на примере зернового сектора), а также в обосновании приоритетных направлений их технологической и цифровой модернизации с применением метода оценки энергетической рентабельности инвестиций (EROI).

Научная новизна этого исследования заключается в том, что впервые в России в аграрном секторе был применен метод оценки, основанный на энергетической метрике рентабельности инвестиций (EROI), и в отличие от стандартных экономических подходов, в рамках этого исследования учитываются общие энергетические затраты при производстве, сушке, хранении и транспортировке. Практическая ценность этого исследования заключается в полученных результатах и выводах, которые могут служить обоснованной стратегической основой регионального планирования и разработки программ устойчивого развития для секторов агропромышленного комплекса. Наблюдаемое снижение показателей EROI служит научным аргументом в поддержку практической необходимости внедрения в отрасли цифровых инструментов - систем Интернета вещей и MES для оптимизации энергопотребления. Для сельхозпредприятий применение этого подхода создает возможность для лучшего прогнозирования при ограниченных ресурсах и повышения эффективности управления цепочками поставок.

Материалы и методы

Эмпирической основой исследования послужили данные Росстата, а также аналитические материалы Агентства стратегических инициатив по качеству жизни в макрорегионах [3], с учетом которых был сделан расчет валового урожая зерновых, динамика численности населения, нормативного потребления, потенциала развития, урожайности сельскохозяйственных культур и производительности труда по федеральным округам Российской Федерации за период с 2000 по 2024 гг. В частности, в расчётную базу включены таблицы по валовому сбору зерна, населению, нормативному потреблению и потенциалу развития, уже апробированные в предыдущей версии рейтинговой модели. Дополнительно были использованы материалы FAO по продовольственной безопасности, методика оценки экспортного потенциала продукции АПК [16] и отраслевые обзоры по цифровой трансформации АПК (внедрение IoT, MES, ERP и ИИ) в управлении производством и послеуборочной инфраструктурой [4,22,26].

Методологически исследование опирается на сетевую модель материально-энергетических потоков зернового комплекса, в которой зерно рассматривается как носитель энергии, распределяемой между потреблением, межрегиональным обменом и воспроизводством аграрной системы [12,35]. В данном исследовании четко выделены этапы послеуборочной обработки: сушка, хранение и транспортировка, поскольку именно эти этапы определяют общие энергетические затраты на переход от урожая - как биологического результата, к зерну в качестве функционального ресурса продовольственной и экономической системы. При расчете затрат на сушку в модели используются коэффициенты энергоемкости послеуборочной обработки [7], которые подтверждают тезис о полной асимметрии энергетической ценности биомассы. Формально исследуемая система представлена в виде последовательности узлов: производство → сушка → хранение → транспортировка → потребление населением → потенциал развития.

На первом этапе все физические показатели преобразуются в энергетические эквиваленты, где в качестве базовой единицы берется мегаджоуль, а региональные значения агрегируются в тераджоулях и петаджоули для межрайонного сравнения. Энергоэффективность зернового комплекса рассчитывается как произведение валового объема урожая и средневзвешенной энергетической ценности зерновой массы, при таком расчете используется усредненный коэффициент энергетической ценности, который соответствует нормативной логике энергетического анализа сельскохозяйственных систем и позволяет уточнить результаты с учетом структуры посевов [24].

На втором этапе рассчитывается стандартный энергетический эквивалент потребления на душу населения, при этом базовая модель этого стандарта установлена на уровне 400 кг зерна на человека в год, который используется для определения объема потребления, необходимого для удовлетворения потребностей каждого федерального округа в продуктах питания. В этом исследовании это соотношение сохраняется, но оно не интерпретируется как показатель в тоннах, в то время как минимум энергии - это потребность, необходимая для оценки количества энергии, которое должно оставаться в системе для обеспечения основы продовольственной безопасности населения [22]. Разница между фактическим выпуском энергии и базовой нормой нормативного эквивалента нормы потребления интерпретируется как энергетический потенциал территории для развития до включения в расчет полных затрат на инфраструктуру.

Третий этап предполагает расчет общего энергопотребления, разделенного на четыре основные категории: производство, сушка, хранение и логистика, где на основе обобщения данных о затратах и коэффициенте энергетической окупаемости инвестиций (EROI) произведенного зерна рассчитывается коэффициент рентабельности системы. Если говорить об энергетических показателях, то профицит служит показателем регионального экспортного потенциала, а низкие значения EROI на фоне высокой валовой доходности напрямую указывают на неэффективность инфраструктуры. Эта концепция тесно связана с парадигмой «мульти-EROI», которая также применима к агроэкосистемам и позволяет отделить внешние инфраструктурные операции от внутренних потоков [23]. Что касается зернового сектора, то таким образом можно отделить биологическую продуктивность, обусловленную климатом и методами ведения сельского хозяйства, от энергоемкости логистики и хранения зерна в зависимости от пространственной структуры сельского хозяйства. Чистый энергетический избыток служит индикатором регионального экспортного потенциала [9].

Расчет затрат на сушку требует зонального подхода, учитывающего значительную климатическую неоднородность периодов сбора урожая [32].

Расчетная модель для южных регионов использует особые коэффициенты энергоемкости для послеуборочной обработки, в то время как для северных регионов и Дальнего Востока используются более высокие коэффициенты [24]. При моделировании затрат на хранение учитывается региональная неоднородность емкости зернохранилищ и постоянное энергопотребление, необходимое для поддержания определенных микроклиматических параметров [32]. Благодаря внедрению современной цифровой архитектуры и созданию цифровой среды для системы управления агропромышленным комплексом [18], потери на этом этапе могут быть значительно сокращены за счет автоматизации контроля влажности, температуры и приема на терминале [26]. Интеграция инфраструктуры Интернета вещей и систем MES с круглосуточным мониторингом складов и сушильных установок делает цифровизацию самостоятельным фактором, способствующим положительной динамике EROI.

Результаты и обсуждение

Путем преобразования показателей валового производства, выраженных в весовых единицах, в энергетические эквиваленты, можно создать репрезентативную базу данных сопоставимых показателей энергоэффективности в различных федеральных округах за рассматриваемые периоды. Общая энергетическая производительность зерна в российском сырьевом секторе значительно возросла за рассматриваемый период, что свидетельствует о тенденции к повышению эффективности производства. На протяжении всего рассматриваемого периода Южный федеральный округ стабильно занимал первое место [34], в том числе по общему объему производства, измеренному в энергетических единицах.

Для математических расчетов введем следующие обозначения. Площадь посева обозначим буквой S с индексом, соответствующим региону. Год обозначим буквой t, урожай обозначим буквой U, тогда урожай текущего года . Все население региона обозначим буквой P, а население региона, занятое в сельском хозяйстве, обозначим через . Использование урожая для потребления населением региона обозначим . Норма потребления зерна на человека обозначена буквой k. Примем, что k = 400 кг в год на человека [15].

Тогда потребление зерна населением региона в течение годового периода равно:

(1)

Излишек урожая, который является потенциалом развития, по регионам (федеральным округам) обозначим через , тогда

(2)

Урожай в Российской Федерации и федеральных округах (далее в таблицах используется сокращение − ФО), валовой сбор зерна (в весе после доработки), в динамике на выбранные отчетные даты, в тыс. тонн, представлен в табл. 1 на основе данных официальной статистики Российской Федерации [2].

Таблица 1 – Урожай в Российской Федерации и федеральных округах, тыс. тонн

Численность населения Российской Федерации и федеральных округов на выбранные отчетные даты, полученные по данным Росстата, представлена в табл. 2. Данные по населению получены по 2023 год [3].

Таблица 2 – Население Российской Федерации и федеральных округов, тыс. человек

Потребление зерна, в соответствии с нормами потребления в 400 кг на человека в год, в тыс. тонн, рассчитано по формуле (2). Результаты расчета потребления зерна населением федеральных округов на выбранные отчетные даты, представлены в табл. 3.

Таблица 3 – Потребление зерна населением федеральных округов, тыс. тонн

Численность населения федеральных округов, полученная по данным Росстата, представлена по 2023 год.

Таким образом, по формуле (2) получим избыток производства зерна, который может использоваться для развития. Результаты, в тыс. тонн, представлены в табл. 4.

Таблица 4 – Излишек урожая, потенциал развития, тыс. тонн

Пересчет урожайности в энергетические единицы обеспечивает универсальный показатель для расчета системных изменений энергоэффективности и оценки эталонных показателей каждого региона, независимо от колебаний цен на зерно. Расчеты приведены с учетом средневзвешенного коэффициента энергетической ценности зерна 14,3 МДж/кг. В таблице 5 представлены значения энергоэффективности производства зерновых культур по федеральным округам, пересчетом таблицы 1 в энергетическое выражение.

EROI - это безразмерный коэффициент, отражающий отношение энергии, содержащейся в произведенном зерне (энергетический выход, таблица 5) к энергии, затраченной на создание, обслуживание инфраструктуры (сушка, хранение, логистика), утилизацию в процессе производства зерна. Показатель записывается как простое число в формате соотношения. Например, 8:3 и это означает, что на 3 единицы вложенной энергии система возвращает 8 единиц энергии, пригодной для дальнейшего преобразования и использования.

Таблица 5 - Энергетический выход зернового комплекса по федеральным округам Российской Федерации, ПДж

Совокупный энергетический эквивалент нормативного потребления населения России оставался относительно стабильным в рассматриваемый период, что объясняется незначительными демографическими изменениями [22]. Расчёт первичного чистого энергоизбытка как разности между энергетическим выходом и нормативом потребления позволил воспроизвести в энергетической метрике результаты исходного рейтинга потенциала развития. Южный федеральный округ стабильно формировал положительный энергоизбыток на протяжении всего периода. Приволжский и Центральный округа со временем перешли в зону стабильно положительных значений, преодолев периоды локального дефицита.

Совокупный энергетический эквивалент нормативного потребления населения России оставался относительно стабильным в рассматриваемый период, что объясняется незначительными демографическими изменениями [22]. Расчёт первичного чистого энергоизбытка (таблица 6) как разности между энергетическим выходом и нормативом потребления (таблица 3, переведенная в энергетические метрики, и таблица 5) позволил воспроизвести результаты исходного рейтинга потенциала развития (таблица 7). Южный федеральный округ стабильно формировал положительный энергоизбыток на протяжении всего периода. Приволжский и Центральный округа со временем перешли в зону стабильно положительных значений, преодолев периоды локального дефицита.

Северо-Западный и Дальневосточный федеральные округа сохраняли устойчивый отрицательный энергоизбыток на протяжении всего периода. Данные округа классифицированы как «энергетические реципиенты» в продовольственной системе страны, а их дефицит покрывается поставками из округов-доноров через рыночные механизмы. Сводные результаты расчёта первичного энергоизбытка отражены в таблице 2.

Таблица 6 – Первичный чистый энергоизбыток ( ) федеральных округов, ПДж

Включение компонентов сушки, хранения и транспортировки в расчёт полных энергетических затрат выявило существенное расхождение между позициями округов в первичном рейтинге и их позициями по системному EROI. Указанное расхождение обусловлено тем, что послеуборочные затраты не являются нейтральными относительно пространственного положения округа: их доля в общих затратах тем выше, чем хуже развита элеваторная сеть, чем выше влажность зерна при уборке и чем больше транспортное плечо до ключевых центров переработки и потребления.

Наиболее выраженная инверсия позиций была зафиксирована для Дальневосточного федерального округа. При наивысшем коэффициенте прироста урожайности данный округ по показателю системного EROI оказался на последней позиции. Этот результат объясняется совокупным воздействием повышенной влажности зерна при уборке, недостаточной обеспеченностью элеваторными мощностями и значительным транспортным плечом до ключевых потребительских рынков. Северо-Западный федеральный округ также сохраняет низкую позицию по системному EROI прежде всего вследствие высокой энергоёмкости сушки.

По результатам расчёта EROI с учётом полных послеуборочных затрат сформирован интегральный рейтинг федеральных округов (таблица 3). На первой позиции находится Южный федеральный округ, где максимальный энергетический выход сочетается с минимальными удельными затратами на сушку, развитой инфраструктурой и коротким транспортным плечом. Второе место занимает Северо-Кавказский федеральный округ, инфраструктурные условия которого обеспечивают ему более высокое отношение выхода к затратам по сравнению с Приволжским округом, лидирующим по валовой урожайности. Данный результат является принципиальным подтверждением центральной гипотезы исследования: лидерство в производственной урожайности не гарантирует лидерства в конечной системно-энергетической эффективности из-за влияния послеуборочных инфраструктурных издержек.

Таблица 7 – Интегральный рейтинг федеральных округов по системному EROI в сопоставлении с традиционными показателями (2023 г.)

Место по урожайности рассчитано исходя из биологической продуктивности (ц/га) по официальным данным Росстата за 2023 г. Значение EROI получено расчётным путём с учётом полных инфраструктурных затрат (сушка, хранение, логистика).

Анализ временного ряда базового рейтинга по потенциалу развития - являющегося первичным приближением к чистому энергоизбытку - позволяет выделить три устойчивые фазы, которые находят отражение и в динамике системного EROI. В первой фазе (2000–2010 гг.) рост наблюдался преимущественно в Южном округе, тогда как засуха 2010 г. вызвала резкое ухудшение позиций Приволжского округа: его потенциал развития упал до −5 399,9 тыс. т, а национальный в целом сократился с 20 505,4 тыс. т (2005 г.) до 3 853,8 тыс. т (2010 г.). Во второй фазе (2010–2020 гг.) зафиксирован интенсивный рост EROI в лидирующих округах. В третьей фазе (2020–2024 гг.) динамика EROI становится дифференцированной: Южный и Центральный округа продолжают улучшать позиции, тогда как Сибирский и Дальневосточный округа отстают. Эта асимметрия объясняется, в частности, неравномерностью использования цифровых агротехнологий: применение ИИ управления уборкой [27], IoT-мониторинга элеваторов и MES-систем управления сушкой даёт снижение удельного энергопотребления на 15-25%. Полученные эмпирические результаты позволяют сделать вывод о том, что включение фактора EROI в алгоритмы регионального ранжирования радикально меняет концептуальное понимание лидерства в отрасли. Классическая методология опирается в основном на параметры, основанные на объемах и количествах (валовой сбор, урожайность, непосредственная производительность труда), при этом потенциал развития интерпретируется только как избыточные тонны. однако такая точка зрения лишь подтверждает агробиологический успех этапа производства, игнорируя обширный пласт совокупных затрат систем, а предлагаемый энергетический подход исключает такой пробел: преобразование всех потоков в универсальную энергетическую метрику обеспечивает основу для сравнения регионов с полярно различными климатическими условиями, разной плотностью элеваторных сетей и неравномерной транспортной доступностью.

Основным теоретическим результатом этого исследования является подтверждение гипотезы «инфраструктуры преимуществ». Расчеты показывают, что Северо-Кавказский федеральный округ, хотя и не является абсолютным лидером по валовому внутреннему продукту сбора урожая и представляет показатели производственных мощностей по производству продуктов питания, уверенно занимает второе место в системе показателей EROI, и это достигается за счет минимизации логистического радиуса действия и низких удельных затрат на послеуборочную сушку, что значительно снизило энергетические потери. В российских условиях этот эффект многократно усиливается из-за очень больших различий в расстояниях транспортировки. Расстояние транспортировки варьируется от 400-600 км в южных широтах до 1800-2500 км на Дальнем Востоке, в результате чего логистика превращается из вспомогательной функции в серьезный сдерживающий фактор системной энергоэффективности.

Одним из основных выводов исследования является наблюдаемый феномен «инверсии рейтинга», когда Дальневосточный федеральный округ, который в период с 2000 по 2024 год продемонстрировал рекордные темпы роста урожайности (3,84 против среднего показателя по России - 1,79), занимает восьмое место в рейтинге, составленном на основе EROI и это несоответствие не является артефактом методического характера и объективно отражает энергетическую реальность: дивиденды от интенсификации сельского хозяйства систематически непомерно высоки. В результате традиционный подход к ранжированию, основанный на урожайности сельскохозяйственных культур, генерирует искаженные сигналы относительно системы лидерства. Применение модели EROI, однако, явно демонстрирует, что развитию сельского хозяйства макрорегиона препятствует отсутствие инфраструктуры, а не отсутствие естественных ограничений сельскохозяйственного производства. Установленная на примере российских регионов несовместимость подтверждает концепцию «энергетических ловушек», характерную для систем, экстенсивно развивающихся. В рамках этой парадигмы увеличение производства биомассы не увеличивает собственную доступную энергию, поскольку базовая инфраструктура (сушка, хранение, транспортировка) отстает от роста производства и непропорционально требует высоких энергозатрат.

Анализ третьего этапа развития зерновой отрасли (2020-2024 гг.а) показывает, что различия в темпах роста показателя EROI между регионами нельзя объяснить исключительно природно-климатическими условиями или увеличением площади обрабатываемых земель - решающим фактором здесь является неравномерное распространение цифровых сельскохозяйственных технологий. Территории с высокой концентрацией крупных агропромышленных холдингов - прежде всего Южный, Центральный и Приволжский округа, активнее интегрируют системы прецизионного земледелия, ИИ-маршрутизацию уборочных кампаний и IoT-архитектуры мониторинга складских мощностей. Широкомасштабное внедрение искусственного интеллекта в управление сложной экономической экосистемой диктует необходимость формирования новой управленческой культуры, способной органично сбалансировать технологические инновации, экологическую устойчивость и задачи стратегического форсайта [19].

Заключение

В данном исследовании разработана методика проведения классификационного аудита зернового сектора в федеральных округах Российской Федерации с использованием показателя EROI, отражающего весь жизненный цикл энергетических потоков: от производства и сушки до хранения, логистики и конечного потребления. Важным фундаментальным выводом является то, что иерархия федеральных округов, построенная с использованием системного критерия EROI, радикально отличается от традиционных классификаций, основанных на валовом объеме производства и урожайности. Гипотеза «инфраструктурного преимущества» получила полное эмпирическое подтверждение: Северо-Кавказский федеральный округ с относительно низким физическим объемом производства занимает второе место по показателю EROI исключительно за счет минимизации послеуборочных затрат. В отличие от него, макрорегион Дальнего Востока, имеющий абсолютный рекорд по росту урожая, находится на последнем месте в рейтинге EROI из-за критически высоких затрат на инфраструктуру. Показатель EROI на Дальнем Востоке, равный 1,7, указывает на то, что регион приближается к термодинамическому пределу рентабельности зернового сектора, что требует немедленного пересмотра региональных инвестиционных стратегий.

Одним из важнейших аспектов является динамика рентабельности энергоэффективности (РЭО) в период 2000–2024 годов. И если на начальном этапе (2000–2010 гг.) наблюдалась тенденция к росту, главным образом на юге и в Поволжье, то второй этап (2010–2020 гг.) характеризовался ускоренным ростом урожайности и производительности в регионах Центральной и Южной России, что в сочетании с внедрением ресурсосберегающих технологий привело к резкому увеличению региональных коэффициентов. На следующем этапе (2020–2024 гг.) доминирующим фактором дифференциации энергоэффективности стала цифровая трансформация, при которой интеграция алгоритмов искусственного интеллекта прогнозирующего типа, датчиков Интернета вещей и платформ MES позволяет снизить удельное энергопотребление на 15–25%, что особенно заметно в макрорегионах с развитой сельскохозяйственной технологической базой.

Следующий вывод имеет практическое значение для менеджмента и служит основой для разработки новой матрицы определения инвестиционных целей: макрорегионы, характеризующиеся снижением показателей EROI, несмотря на значительный валовой доход в абсолютном выражении (Сибирский и Дальневосточный округа), инвестиции в послеуборочную инфраструктуру, такие как строительство зернохранилищ, модернизация сушильных комплексов и цифровизация маршрута цепочки поставок, имеют непропорционально высокий мультипликативный эффект на эффективность системы, чем в виде экстенсивного расширения пахотных земель или интенсификация полевых работ. В свою очередь, в первых регионах (регионы Южного и Северного Кавказа) стратегической целью является поддержание инфраструктуры за счет глубокой цифровизации и алгоритмического энергосбережения на этапах хранения и логистики.

Практическая значимость данной работы заключается в том, что федеральные и региональные органы власти, аграрный сектор могут напрямую использовать оценку EROI для обоснования инвестиционной программы в инфраструктуру зернового сектора, распределения мер государственной поддержки с учетом системной, а не только производственной эффективности, при мониторинге влияния цифровых технологий сельского хозяйства на энергоэффективность, в соответствии с целями национального проекта "Техническое обеспечение продовольственной безопасности". Предлагаемый подход может быть использован для актуализации потребностей субъектов Российской Федерации, а также такими секторами, как масличные культуры, сахар и животноводство.

[1] Food and Agriculture Organization of the United Nations. URL: https://www.fao.org/statistics/en/. Дата обращения: 10.07.2026

[2] Бюллетень "Основные показатели сельского хозяйства". Таблица 4.2. Валовой сбор зерна. https://www.rosstat.gov.ru/compendium/document/13276. (Дата обращения: 19.07.2026).

[3] Демографический ежегодник. URL: https://www.rosstat.gov.ru/folder/210/document/13207. (Дата обращения: 17.07.2026 г.)