Развитие независимой логистической инфраструктуры продовольственных рынков: адаптивный подход к обеспечению безопасности предприятий АПК
Левин В.С.1 
1 Оренбургский государственный университет имени В.А. Бондаренко, Оренбург, Россия
Статья в журнале
Экономика и социум: современные модели развития (РИНЦ)
опубликовать статью
Том 16, Номер 2 (Апрель-июнь 2026)
Аннотация:
В условиях санкционных ограничений и разрыва традиционных логистических цепочек перед предприятиями АПК остро встает проблема обеспечения безопасности функционирования через развитие независимой инфраструктуры продовольственных рынков. В статье предлагается адаптивная модель управления логистическим обеспечением АПК, интегрирующая инструменты многоуровневого цифрового двойника и сценарного планирования. Особое внимание уделяется формированию «эластичной логистики» и механизмов минимизации потерь при транзакциях на межгосударственном уровне. Предложен инструментарий учетно-аналитического сопровождения (индекс межфункциональной согласованности, матрица потерь), позволяющий повысить устойчивость агропродовольственных систем к внешним шокам.
Ключевые слова: продовольственные рынки, логистическая инфраструктура, санкционные ограничения, экономическая безопасность АПК, цифровой двойник, адаптивное управление, сценарное планирование, эластичная логистика
JEL-классификация: Q13, L91, R41, D81, Q18
Введение
Современное функционирование предприятий агропромышленного комплекса (АПК) происходит в условиях нарастающей геополитической напряженности и беспрецедентного санкционного давления. Одним из наиболее уязвимых мест агробизнеса стала логистика: нарушение устоявшихся маршрутов экспорта, блокировка финансовых транзакций, рост страховых и таможенных издержек. В этих условиях критическое значение приобретает задача формирования независимой инфраструктуры организованных продовольственных рынков, способной обеспечить безопасное движение товаров, финансовых и информационных потоков.
Как справедливо отмечается в концепции адаптивных отраслевых систем, традиционные модели управления, ориентированные на стабильность и линейное планирование, демонстрируют свою «хрупкость» в VUCA-мире (изменчивость, неопределенность, сложность, неоднозначность) [7] (Syamsir et al., 2025). Они не способны к быстрой перестройке цепочек поставок в ответ на изменение таможенных режимов или введение эмбарго.
Цель и задачи. Цель данной работы – обосновать применение адаптивной модели управления логистическим обеспечением продовольственных рынков как фактора экономической безопасности предприятий АПК. В основе модели лежит синергия учетно-аналитических инструментов и технологий цифрового моделирования, позволяющих перейти от реактивного управления к проактивному предотвращению угроз.
Для достижения цели поставлены следующие задачи:
1. Выявить ключевые угрозы для логистического обеспечения АПК, вызванные санкционными ограничениями.
2. Адаптировать концепцию многоуровневого цифрового двойника для задач управления товаропроводящими сетями в АПК.
3. Предложить инструментарий учетно-аналитической поддержки принятия решений (сценарное планирование, индексы согласованности) для повышения устойчивости продовольственных рынков.
Материалы и методы. Теоретической базой послужили работы в области управления цепочками поставок в условиях нестабильности [5–7] (Kiani et al., 2023; Panya et al., 2025; Syamsir et al., 2025), концепция «антихрупкости» Н. Талеба [8] (Taleb, 2012), а также современные исследования по цифровой трансформации логистики [1–4] (Bulatova et al., 2024; Zhukov et al., 2022; Kurbanova et al., 2025; Tsin et al., 2026). Методологическая база основана на системном подходе, методах сценарного планирования и экономико-математического моделирования.
Результаты исследования
1. Угрозы безопасности предприятий АПК в логистической сфере
Анализ текущей ситуации позволяет выделить три блока угроз для продовольственных рынков, требующих учетно-аналитического обеспечения:
1.1. Транспортно-инфраструктурные: перегрузка альтернативных маршрутов, очереди на пограничных переходах, дефицит специализированного подвижного состава (рефрижераторы, контейнеровозы).
1.2. Финансово-аналитические: сложности с трансграничными платежами, волатильность курсов валют дружественных стран (тенге, юань, рубль), рост транзакционных издержек.
1.3. Регуляторно-информационные: частые изменения правил таможенного оформления, нетарифные ограничения, риск потери контроля над движением товара («слепые» и «серые» зоны в цепочках поставок).
Эти угрозы формируют запрос на создание независимой инфраструктуры, под которой мы понимаем совокупность цифровых платформ, логистических мощностей и аналитических инструментов, позволяющих минимизировать зависимость от недружественных юрисдикций.
2. Адаптивная модель логистического обеспечения (цифровой двойник)
В ответ на данные вызовы предлагается адаптивная модель, ядром которой выступает многоуровневый цифровой двойник товаропроводящей сети АПК. В отличие от традиционных систем учета, он позволяет не только фиксировать текущее состояние, но и прогнозировать развитие ситуации. Структура двойника включает четыре уровня, адаптированных под задачи продовольственного рынка.
Уровень 1 (физические процессы): мониторинг перемещения сельхозпродукции с помощью GPS/ГЛОНАСС-трекеров на транспортных средствах и технике, датчиков температуры в рефрижераторах, систем видеонаблюдения на элеваторах и в портах, прогнозы метеостанций, влажности почвы и т.п. Данные поступают в режиме реального времени.
Уровень 2 (экономические отношения): учет транзакционных издержек, таможенных пошлин, биржевых цен на зерно и масличные культуры на мировых биржах, спрос в странах ЕАЭС, логистические тарифы. Моделирование финансовых потоков при переходе границ. Информационные источники: таможенная статистика, данные бирж, ERP-системы агрохолдингов.
Уровень 3 (социальные взаимодействия): анализ спроса на продовольствие в странах-импортерах, оценка репутационных рисков, обработка обратной связи от контрагентов, предпочтения потребителей (органическая продукция, локальные бренды).
Уровень 4 (внешняя среда): мониторинг санкционных списков, изменений в ветеринарных и фитосанитарных требованиях, климатических прогнозов в регионах произрастания сельскохозяйственных культур, экспортные пошлины.
Результатами апробации модели цифрового двойника на примере агропромышленного кластера приграничных регионов РФ и Казахстана являются рекомендуемые направления экспорта сельскохозяйственной продукции и оптимальная структура посевных площадей.
3. Учетно-аналитический инструментарий обеспечения экономической безопасности
Для практической реализации модели предлагаются следующие инструменты, обеспечивающие экономическую безопасность.
3.1 Сценарное планирование цепочек поставок («эластичная логистика»). Цифровой двойник позволяет просчитывать несколько сценариев доставки продукции (например, через порты Азово-Черноморского бассейна или через Казахстан в Китай). При изменении внешних условий (рост стоимости фрахта, блокировка страхования) система рекомендует переход на резервный сценарий, оценивая его влияние на себестоимость и сроки.
3.2 Индекс
межфункциональной согласованности 
. Количественный показатель,
отражающий рассогласование между плановыми и фактическими показателями работы
различных звеньев: производство, хранение, транспорт, сбыт. Рассчитывается как
функция отклонений плановых ( 
) и фактических ( 
) показателей различных подсистем
(производство, логистика, финансы), собранных в рамках цифрового двойника по
формуле (1).
(1).
Низкое значение индекса (менее 0,7) сигнализирует о наличии «серых» и «слепых» зон до наступления кризиса ответственности, где накапливаются потери (например, порча продукции из-за простоя транспорта). Система KPI различных подсистем цифрового двойника представлена в таблице 1.
Таблица 1 Система KPI различных подсистем цифрового двойника
|
Показатель
|
Базовое значение (оценка)
|
Целевое значение (после внедрения)
|
Эффект
|
|
Время таможенного оформления
|
Варьируется, рост на 30% в кризис
|
Снижение вариативности на 25%
|
Повышение пропускной способности
|
|
Точность прогноза спроса
|
Низкая (линейная экстраполяция)
|
Повышение на 15–20% (ML-модели)
|
Снижение затоваривания и дефицита
|
|
Индекс межфункциональной согласованности
|
Не измерялся
|
Более 0,85 (стабильное состояние)
|
Устранение внутренних противоречий
|
|
Время реакции на шок
|
Реактивное (после факта)
|
Проактивное (за 2–4 недели до пика)
|
Минимизация убытков
|
|
Сокращение «серых» и «слепых» зон
|
Высокий уровень бюрократии
|
Выявление 100% зон через барьерный аудит
|
Оптимизация организационной структуры
|
Внедрение предлагаемой системы показателей направлено на обеспечение «антихрупкости» (способность становиться сильнее от шоков) [8] (Taleb, 2012) и «резилиентности» (способность восстанавливаться) [5] (Kiani et al., 2023).
На основе системы показателей предлагается реализовать различные сценарии: увеличить количество окон оформления, временно упростить процедуру оформления товаров и прохождения границы, перенаправить часть грузов на другие КПП.
3.3 Матрица потерь упущенной выгоды. Инструмент визуализации, позволяющий оценить потери на каждом этапе движения продукта. Заполнение матрицы на основе данных цифрового двойника позволяет выявить «точки трансформации» – узлы, где потенциал ценности не реализуется в прибыль из-за логистических сбоев. Матрица потерь упущенной выгоды на рисунке 1 строится по двум осям: 1) ось X: этапы цепочки ценностей (сырье → переработка → логистика → продажа); 2) ось Y: типы потерь (простой оборудования, потеря заказа, штрафные санкции, снижение лояльности).
Рисунок 1. Пример матрицы потерь упущенной выгоды
Заполнение матрицы осуществляется на основе данных реальных событий из уровня 1 (на основе физических процессов) и уровня 2 (на основе экономических отношений).
3.4 Пространственное развитие межгосударственной инфраструктуры. Приграничные территории в условиях санкционного давления утрачивают статус периферии и становятся стратегическими «точками входа» в альтернативные логистические экосистемы, где апробируются механизмы адаптивного управления.
Эмпирическая проверка модели на примере российско-казахстанского участка МТК «Север-Юг» показала, что внедрение цифрового двойника качественно меняет философию управления экспортными потоками. Предварительное декларирование на основе данных с элеваторов трансформирует таможенное администрирование из пост-фактум контроля в проактивное управление рисками, снижая не только временные издержки, но и уровень неопределенности для экспортера.
Прогнозирование загрузки узловых переходов позволяет формировать «эластичную» логистическую сеть, способную к реконфигурации под влиянием пиковых нагрузок и форс-мажоров. Сквозная прослеживаемость продукции переводит продовольственную безопасность из абстрактной категории в пространство верифицируемых параметров: происхождение, условия хранения, подлинность сертификатов становятся нематериальными активами, обеспечивающими доверие в межгосударственных отношениях даже при усложнении процедур доступа.
Заключение
Санкционные ограничения выступают катализатором смены управленческой парадигмы: безопасность предприятий АПК сегодня обеспечивается не защитой стабильности, а способностью системы к управлению нестабильностью. Развитие независимой логистической инфраструктуры продовольственных рынков не сводится к наращиванию мощностей – критическим ресурсом становится возможность перестройки цепочек поставок без потери качества учетно-аналитического сопровождения.
Предложенный инструментарий формирует аналитическую среду, в которой данные цифрового двойника перестают фиксировать прошлое и начинают проецировать будущее, позволяя предотвращать кризисы, а не ликвидировать их последствия. Независимость инфраструктуры достигается не изоляцией, а способностью к множественной интеграции: «эластичные» маршруты, альтернативные валюты расчетов, цифровая система отслеживания – это механизмы сохранения присутствия на глобальном рынке в условиях, когда правила игры меняются стремительно и непредсказуемо.
Источники:
2. Жуков Н.C., Каранина Е.В. Цифровая трансформация сферы логистики. Логистика 4.0 как инструмент минимизации рисков // Проблемы анализа риска. – 2022. – № 4. – c. 62-70. – doi: 10.32686/1812-5220-2022-19-4-62-70.
3. Курбанова А.М., Магомедов А.М., Абдулаева З.М. Цифровая координация транспортно-логистических экосистем: методы, механизмы и актуальные вызовы // Журнал монетарной экономики и менеджмента. – 2025. – c. 386-394. – doi: 10.26118/2782-4586.2025.46.36.011.
4. Цинь Р., Цзы С., Гэ С. Интеллектуальная система оценки рисков и поддержки принятия решений на основе цифровых двойников для предпринимательских проектов студентов // Sci Rep. – 2026. – № 16. – c. 5770.
5. Kiani Mavi R., Kiani Mavi N., Hosseini Shekarabi S.A., Pepper’s M., Arisian S. Supply Chain Resilience: A Common Weights Efficiency Analysis with Non-discretionary and Non-controllable Inputs // Global Journal of Flexible Systems Management. – 2023. – p. 77-99. – doi: 10.1007/s40171-024-00380-5.
6. Panya K., Marendi P. Global supply chain disruptions and shifts in export strategies of logistic firms: an empirical review // Reviewed Journal International of Business Management. – 2025. – № 1. – p. 758-777.
7. Syamsir S., Saputra N., Mulia R.A. Leadership agility in a VUCA world: a systematic review, conceptual insights, and research directions // Cogent Business & Management. – 2025. – № 1. – doi: 10.1080/23311975.2025.2482022.
8. Taleb N.N. Antifragile: Things That Gain from Disorder. - New York: Random House, 2012. – 519 p.
Страница обновлена: 09.10.2026 в 00:04:15
Developing resilient logistics infrastructure for food markets: an adaptive approach to securing agribusinesses
Levin V.S.Journal paper
Economics and society: contemporary models of development
Volume 16, Number 2 (April-June 2026)
Abstract:
Amid sanctions-induced constraints and the disruption of traditional supply chains, ensuring the operational resilience of agribusinesses through the development of independent food market infrastructure has become a critical challenge. The article proposes an adaptive management framework for agribusiness logistics support, integrating a multi-level digital twin and scenario planning tools. Particular emphasis is placed on developing "elastic logistics" and mechanisms for minimizing transactional losses at the intergovernmental level. To enhance the resilience of agri-food systems to external shocks, a toolkit for integrated accounting and analytical support (including an inter-functional coordination index and a loss matrix) is proposed.
Keywords: food markets, logistics infrastructure, sanctions, economic security of agriculture, digital twin, adaptive management, scenario planning, elastic logistics
JEL-classification: Q13, L91, R41, D81, Q18
References:
Bulatova N.N., Dudin V.S., Alekseev A.V. (2024). FORMATION OF A DIGITAL ECOSYSTEM OF REGIONAL TRANSPORT AND LOGISTICS INFRASTRUCTURE. π-Economy. 17 (3). 68-80. doi: 10.18721/JE.17305.
Kiani Mavi R., Kiani Mavi N., Hosseini Shekarabi S.A., Pepper’s M., Arisian S. (2023). Supply Chain Resilience: A Common Weights Efficiency Analysis with Non-discretionary and Non-controllable Inputs Global Journal of Flexible Systems Management. 24 77-99. doi: 10.1007/s40171-024-00380-5.
Kurbanova A.M., Magomedov A.M., Abdulaeva Z.M. (2025). DIGITAL COORDINATION OF TRANSPORT AND LOGISTICS ECOSYSTEMS: METHODS, MECHANISMS AND CURRENT CHALLENGES. Zhurnal monetarnoy ekonomiki i menedzhmenta. 386-394. doi: 10.26118/2782-4586.2025.46.36.011.
Panya K., Marendi P. (2025). Global supply chain disruptions and shifts in export strategies of logistic firms: an empirical review Reviewed Journal International of Business Management. 6 (1). 758-777.
Syamsir S., Saputra N., Mulia R.A. (2025). Leadership agility in a VUCA world: a systematic review, conceptual insights, and research directions Cogent Business & Management. 12 (1). doi: 10.1080/23311975.2025.2482022.
Taleb N.N. (2012). Antifragile: Things That Gain from Disorder New York: Random House.
Tsin R., Tszy S., Ge S. (2026). Intellektualnaya sistema otsenki riskov i podderzhki prinyatiya resheniy na osnove tsifrovyh dvoynikov dlya predprinimatelskikh proektov studentov. Sci Rep. (16). 5770.
Zhukov N.C., Karanina E.V. (2022). DIGITAL LOGISTICS TRANSFORMATION. LOGISTICS 4.0 AS A RISK MINIMIZATION TOOL. Problemy analiza riska. 19 (4). 62-70. doi: 10.32686/1812-5220-2022-19-4-62-70.