В современных условиях политической и экономической нестабильности вопрос обеспечения продовольственной безопасности для России и Беларуси, являющихся членами Союзного государства (СГ), приобретает первостепенное значение. Стремление западных стран ослабить экономику СГ, изолировать его от мирового сообщества за счет применения многочисленных санкций, направленных как непосредственно против России и Беларуси, но и косвенно касающихся дружественных им стран, вызывает необходимость усиления и укрепления сотрудничества СГ с другими интеграционными объединениями. В настоящее время наиболее тесное взаимодействие осуществляется с такими организациями как БРИКС, ШОС, ЕАЭС, СНГ. Среди участников таких объединений как БРИКС и ШОС находятся страны, представляющие собой в настоящее время крупные развивающиеся экономики, в частности Бразилия, Индия, Китай, Россия. Производство в них сельскохозяйственной продукции и продовольствия составляет значительную долю от мирового уровня. Эффективное развитие экономики стран, входящих в данные интеграционные объединения привлекают другие государства, о чем свидетельствует принятие в них все больше членов. В 2024 г. в БРИКС вошли Египет, Иран, ОАЭ, Саудовская Аравия и Эфиопия, закрепив формат БРИКС+, Беларусь пополнила ряды ШОС. Страны СГ являются членами ЕАЭС и СНГ, союзов, в которых обеспечению продовольственной безопасности придается все более усиливающееся значение, разрабатываются документы ее укрепления на коллективном уровне. Углубление и расширение взаимодействия стран, а также интеграционных объединений становится все более актуальным, поскольку противостоять в обостряющейся конкурентной борьбе на международных продовольственных рынках в одиночку довольно трудно, а для России и Белоруссии в условиях западных санкций этот процесс становится жизненно важным.
Целью исследования явилась систематизация методологических подходов к прогнозированию развития агропродовольственных экономических систем и обоснование направлений их развития на основе использования искусственных нейронных сетей. Авторами разграничены понятия «прогнозирование» и «предвидение», выделены признаки, при которых высказывание о будущем может называться прогнозом, уточнены универсальные принципы исследования экономических систем, сформулированы специфические принципы прогнозирования, среди которых принципы: целенаправленности, точности (адекватности), актуальности, определенности, интерпретируемости, гибкости, альтернативности и экономичности. Систематизированы интуитивные и формализованные методы прогнозирования, обосновано в этой системе место искусственных нейронных сетей. Подробно рассмотрены преимущества и недостатки использования традиционных формализованных методов и искусственных нейронных сетей для прогнозирования развития агропродовольственных экономических систем, обоснована целесообразность их использования с точки зрения соответствия принципам прогнозирования. Сформулированы базовые положения организации процесса прогнозирования на основе развертывания искусственных нейронных сетей, рассмотрены практические аспекты возможности использования математического алгоритма для моделирования развития агропродовольственных систем, а также условия совершенствования информационной инфраструктуры в целях обеспечения доступности данных и технологий их обработки.
Сложившаяся экономическая и геополитическая ситуация привела к изменениям в формировании и реализации образовательной политики и актуализировала проблемы функционирования организаций высшего образования разной отраслевой принадлежности, в результате чего происходит изменение их конкурентных позиций. Особую значимость данный процесс имеет для аграрных университетов, готовящих кадры для агропромышленного комплекса в контексте необходимости укрепления продовольственной безопасности. Цель статьи – разработать и апробировать методику оценки конкурентоспособности аграрных университетов. Авторами на основе исследования сущности конкурентоспособности организации высшего образования предложен подход к определению, где ключевыми компонентами являются осуществление деятельности по образовательным программам высшего образования и научная деятельность. Обобщены научно-методологические и нормативно-правовые методические подходы к оценке конкурентоспособности организаций высшего образования. Благодаря данному обобщению было определено 6 блоков показателей оценки конкурентоспособности, предложена концептуальная схема авторского подхода к оценке конкурентоспособности. По мнению авторов, анализ сущности конкурентоспособности аграрного университета и формирование всесторонней системы ее оценки способствует развитию территории, в рамках которой функционирует вуз, агропромышленного комплекса и экономики всей страны в целом, предлагая качественные образовательные услуги, осуществляя подготовку высококвалифицированных специалистов и научные результаты, способствующие дальнейшему развитию агропромышленного комплекса и обеспечения продовольственной безопасности. Апробация авторской методики оценки осуществлена на примере полигона исследования, включающего аграрные университеты, расположенные в Уральском федеральном округе: Уральский государственный аграрный университет (УрГАУ); Южно-Уральский государственный аграрный университет (ЮУрГАУ); Государственный аграрный университет Северного Зауралья; Курганская государственная сельскохозяйственная академия имени Т.С. Мальцева – филиал федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Курганский государственный университет». Анализ данных образовательных учреждений проводился на основе показателей по 6 блокам: образовательный, научный, кадровый, международный, финансово-экономический, инфраструктурный, в результате оценки которых сформирован интегральный индекс конкурентоспособности и представлено ранжирование аграрных университетов по данному критерию.
В статье рассматривается организационный механизм развития аграрной сферы экономики в условиях санкционного давления, что особенно актуально, на современном этапе, так как формируются необходимые предпосылки для кардинальных преобразований и трансформации организационного механизма и отражающих его институтов. Организационный механизм представляет собой сложную систему институтов, нормативно-правовых норм, положений и правил, направленных на обеспечение расширенного воспроизводства на инновационной основе в системе пространственного развития сельских территорий, обеспечивающего достижения продовольственной безопасности и продовольственной независимости страны, но кризисные явления предопределили не только экономические потери, но и создали условия для перехода к росту экономики, определению новых возможностей для бизнеса и его взаимодействия с государством, кроме того, действующий механизм АПК может выступать своего рода «тормозом» для дальнейшего развития сельского хозяйства, поскольку не направлен на обеспечение расширенного воспроизводства в системе пространственного развития сельских территорий.
В статье актуализируется роль и стратегическое значение цифровых и инновационных технологий, эффективно применяемых в настоящее время при производстве молока и молочной продукции. Показано, что цифровизация определяет повышение уровня экономической эффективности производственно-хозяйственной деятельности агроорганизаций, снижение негативного экологического воздействия производства молочной продукции на окружающую среду и позволяет оптимизировать принятие реальных управленческих решений в молочном животноводстве. Авторами осуществлен контент-анализ современных цифровых разработок и инноваций, эффективно используемых за рубежом фермерами при производстве молока и молочной продукции. На примере отдельных государств подробно рассмотрены технологические и цифровые инновации, применяемые в молочном животноводстве. Выделены преимущества внедрения цифровых технологий в рамках достижения экологической устойчивости, повышения уровня экономической эффективности и реализации технологического потенциала молочной отрасли. Определены ключевые проблемы цифровизации зарубежных молочных ферм, которые непосредственно связаны со значительными объемами капитальных затрат и инвестиций, используемых на внедрение инноваций, подготовку специалистов, обладающих соответствующими цифровыми компетенциями, интеграцию новых цифровых технологий с уже действующими агропроизводственными компьютерными системами. Резюмируется, что в нашей стране переход к цифровому молочному животноводству обуславливает применение комплексного подхода на основе учета успешного международного опыта в данной области и реализации системных мероприятий по технологическому обновлению, внедрению образовательных инициатив в области цифровой экономики и развитию инновационной инфраструктуры молочной отрасли.
В статье рассматривается создание комплексной системы показателей для оценки устойчивого развития сельского хозяйства, учитывающей показатели традиционных видов сельскохозяйственной производства для северных регионов. В отличие от центральных регионов, сельское хозяйство Республики Саха (Якутия) значительно зависит от природных условий, культурных особенностей и социально-экономических факторов. Предложенная система включает как количественные, так и качественные индикаторы, отражающие специфику традиционного земледелия и животноводства, охватывающие аспекты устойчивости экосистем, сохранения культурного наследия и адаптации к изменениям климата.
в рамках научной статьи проведен комплексный анализ текущего состояния производства мяса птицы и яиц в России, это позволит выявить основные тенденции и проблемы, с которыми сталкивается подотрасль. Важным аспектом исследования станет изучение факторов, влияющих на развитие птицеводства, включая экономические, социальные и экологические аспекты. В частности, будет рассмотрено влияние внешнеэкономических факторов, таких как колебания цен на энергоносители, технику, оборудование и корма, изменения в международной торговле и санкционные меры, на динамику производства продукции птицеводства. Одной из ключевых тем работы станет исследование технологий селекции в птицеводстве, которые играют важную роль в повышении продуктивности и устойчивости птицеводческих хозяйств. Внедрение новых инновационных технологий и селекционных программ может значительно повысить эффективность производства, что, в свою очередь, окажет положительное влияние на объемы выпускаемой продукции птицеводства. Прогнозные сценарии, разработанные на основе имеющихся данных, позволят оценить возможные пути развития подотрасли и определить, какие изменения могут произойти в производственных процессах до 2030 года.
В майском Указе «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года» Президент России В.В. Путин в качестве основной цели выдвинул сохранение населения страны, укрепление его здоровья, повышение благополучия, поддержка семьи. Упор делается на реализацию потенциала каждого человека, развитие его талантов, воспитание патриотичной и социально ответственной личности. Для этого необходимо создание комфортной и безопасной жизненной среды, достижение экологического благополучия, развитие устойчивой и динамичной, высокотехнологичной прорывной экономики, цифровой трансформации всех сфер государственного и муниципального управления, современной социальной инфраструктуры [1]. В свою очередь создание комфортной и безопасной жизненной среды на сельских территориях невозможно без достижения их экологического благополучия. Принятие курса на пространственное развитие страны, достижение объявленных национальных целей должно стать мощным стимулом развития всех территорий нашего большого государства, как городских, так и сельских. В статье рассмотрены основные экологические риски развития сельских территорий России. Рассмотрено негативное влияние на экологию сельских территорий растениеводства и животноводства. Обозначены экологические риски, связанные с концентрацией сельскохозяйственного производства на сельских территориях. Рассмотрена нормативно-правовая база экологического законодательства. Определены пути дальнейшего снижения экологических рисков на сельских территориях.
В статье представлен анализ систем поддержек сельскохозяйственных производителей регионов Сибирского федерального округа, показавших в динамике наилучшие результаты по валовому объему сельскохозяйственного производства. К таким регионам, включенным в выборку, относятся: Алтайский край, Кемеровская область, Красноярский край, Новосибирская область, Омская область, Иркутская область. Исследование проводилось только для региональных программ, и только в части самостоятельного финансирования субъектов. На основании проведенного анализа были выявлены сильные стороны каждого региона, которые были учтены при построении эффективной концептуальной модели региональной поддержки сельскохозяйственных организаций. Гипотеза исследования заключается в предположении того, что все существующие успешные практики в субъектах со сходными природно-климатическими и экономико-географическими условиями могут служить основой построения концептуальной модели региональной поддержки. Оптимальная система поддержки должна состоять из двух уровней. На первом представлены фундаментальные меры, отражающие направления и целевые установки всей системы помощи сельскохозяйственным организациям (например, поддержка стартапов, малого предпринимательства в сельском хозяйстве и тому подобные). Авторы предлагают дополнить такие меры поддержки в регионах направлением, нацеленным на автоматизацию и роботизацию сельскохозяйственного производства. На втором уровне предлагается разместить конкретные методы государственной помощи, нацеленные на отдельные виды деятельности в агропромышленном комплексе. Обоснована необходимость построения региональной системы поддержки, характеризующейся модульным наполнением и мобильностью. В работе показано, что для этого необходимо иметь организационно-правовое обеспечение полного пакета необходимых мер помощи, набор заявлений на реализацию которых будет открываться по мере необходимости для региона. Предлагаемые мероприятия будут интересны для представителей государственных органов исполнительной власти субъектов России, и всех, кто исследует вопросы развития сельскохозяйственной отрасли в региональном разрезе.
Современное сельское хозяйство развивается в русле автоматизации и информатизации, что позволяет сокращать потребность в человеческих ресурсах, круглосуточно выполнять рутинные действия, проводить мониторинг сельскохозяйственных угодий. Рынок цифровых решений для сельского хозяйства активно развивается, что позволяет объединять крупный бизнес, стартапы, потенциальных заказчиков, а также научно-исследовательские организации. Тем не менее, возникает необходимость в анализе особенностей течения цифровой трансформации сельского хозяйства в России, которая только находится на пути формирования сети устойчивых отношений между различными элементами цепи цифровой трансформации сельского хозяйства, а также в выявлении ключевых аспектов подхода других государств в цифровизации сельского хозяйства, которые могли бы использоваться в России в данном контексте. Цель исследования в рамках настоящей статьи заключается в том, чтобы проанализировать текущее состояние цифровизации сельского хозяйства в России, классифицировать ключевые тренды данного процесса, охарактеризовать лучшие зарубежные практики цифровой трансформации сельского хозяйства для их дальнейшей адаптации в России. При подготовке исследования были проанализированы ключевые положения государственных программ, статистические данные, а также данные об опыте зарубежных государств. Были использованы методы и инструменты трендвотчинга, которые позволяют систематизировать и классифицировать тенденции цифровизации сельского хозяйства в России.