Цифровые технологии анализа сценариев землепользования в полеводстве: осмысление опыта

Светлов Николай Михайлович – Центральный экономико-математический институт РАН (ЦЭМИ РАН) (Москва, Россия)
Год: 2025
УДК: 338.43:004
Страницы: 40–52
Язык: русский
Раздел: Экономика
Ключевые слова: цифровизация, числовое моделирование, технологическое обновление, полеводство, землепользование, технологический уклад, закон необходимого разнообразия
Аннотация
На примере цифровизации проектов технологического обновления производства продукции полеводства аргументируется тезис о том, что развитие цифровых технологий, как правило, приносит наибольший эффект в тех случаях, когда оно связано с более совершенными, в смысле лучшего соответствия решаемой прикладной задаче, методами обработки массивов данных, созданных ранее либо актуализируемых по ранее отработанным процедурам. Приведены две задачи числового моделирования, постановки которых ориентированы на использование массивов технологических и географических данных, формируемых в процессе технико-экономического обоснования крупномасштабных полеводческих проектов: о закреплении участков за технологиями полеводства и о сценарном прогнозировании результатов перспективных полеводческих проектов. С опорой на опыт применения соответствующих числовых моделей разъясняется, как их результаты могут быть использованы не только непосредственно при проработке проектов либо прогнозировании перспектив их распространения на большие территории, но и в целях анализа аграрной политики, включая ее эколого-климатические аспекты – в частности, для обоснования выводов о низкой технологической готовности отечественного полеводства к вызовам, обусловленным необходимостью сокращения выбросов парниковых газов в атмосферу и о преобладании тех резервов сокращения выбросов, которые связаны со снижением доз внесения в почву азотсодержащих минеральных удобрений. Потенциальная практическая значимость исследования, представленного в статье, связана с целесообразностью корректировки парадигмы цифровизации национальной экономики, с учетом особенностей проявления закона необходимого разнообразия в специфических условиях становления шестого технологического уклада.
Cписок литературы:
  • 1. База данных показателей муниципальных образований: объединенные и обработанные данные за 2006–2020 гг. / Росстат ; обработка: М. В. Веденьков, М. О. Комин, М. В. Цыганков ; Инфраструктура научно-исследовательских данных. АНО «ЦПУР», 2022. URL: https://data-in.ru/data-catalog/datasets/115/ (дата обращения: 20.01.2025).
  • 2. Воскресенская Н. Г. Цифровизация глазами студенческой молодежи: перспективы, риски, препятствия // Вестник Ярославского государственного университета им. П. Г. Демидова. Серия «Гуманитарные науки». 2022. Т. 16, № 1 (59). С. 148–153. DOI 10.18255/1996-5648-2022-1-148-153.
  • 3. Дементьев В. Е. Цепочки создания ценности перед вызовами цифровизации и экономического спада // Вопросы экономики. 2021. № 3. С. 68–83. DOI 10.32609/0042-8736-2021-3-68-83.
  • 4. Ковбашин Д. И., Светлов Н. М., Дронин Н. М. Адаптация земледельческого проекта к регулированию выбросов парниковых газов // Вестник Московского университета. Серия 5 : География. 2024. Т. 79, № 3. С. 32–42. DOI 10.55959/MSU0579-9414.5.79.3.3.
  • 5. Козырев А. Н. Цифровизация, математические методы и системный кризис экономической науки // Цифровая экономика. 2019. № 4 (8). С. 5–20. DOI 10.34706/DE-2019-04-01.
  • 6. Макаров В. Л., Лугачев М. И. По волнам цифровизации // Вестник Московского университета. Серия 6 : Экономика. 2019. № 6. С. 3–8.
  • 7. Митяева Н. В., Заводило О. В. Барьеры цифровой трансформации и пути их преодоления // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. 2019. № 3 (77). С. 20–24.
  • 8. Применение математических методов в управлении АПК Беларуси и России : монография / Н. М. Светлов, В. И. Буць, Е. В. Карачевская [и др.] ; под науч. ред. Н. М. Светлова, В. И. Буць. М. : Центральный экономико-математический институт РАН, 2020. 177 с. DOI 10.33276/978-5-8211-0782-4.
  • 9. Светлов Н. М. Недооценка информационных издержек: причины и следствия // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2021. № 6. С. 148–162. DOI 10.26897/0021-342X-2021-6-148-162.
  • 10. Светлов Н. М. Цена земли – ключ к устойчивому развитию села // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. 2023. № 9 (103). С. 75–85. DOI 10.33938/239-75.
  • 11. Светлов Н. М. Цифровая эпоха: вызовы и возможности для моделирования продуктовых рынков // Вестник Гуманитарного университета. 2024. Т. 12, № 1. С. 23–34. DOI 10.35853/vestnik.gu.2024.12-1.02.
  • 12. Светлов Н. М., Ковбашин Д. И., Дронин Н. М. Устойчивость сельского хозяйства к регулированию выбросов парниковых газов: экономико-географический аспект // Устойчивое развитие АПК и сельских территорий России в современных геоэкономических условиях : сб. ст. XVIII Междунар. науч.-практ. конф. / отв. за вып. А. С. Усенко. Краснодар : КубГАУ, 2024. С. 135–142.
  • 13. Светлов Н. М., Сиптиц С. О., Евдокимова Н. Е. Риски цифровых управленческих решений для снижения низкоуглеродной трансформации сельского хозяйства // Экономика сельского хозяйства России. 2022. № 7. С. 101–108. DOI 10.32651/227-101.
  • 14. Сельское хозяйство в цифровую эпоху: вызовы и решения / В. В. Годин, М. Н. Белоусова, В. А. Белоусов, А. Е. Терехова // E-Management. 2020. Т. 3, № 1. С. 4-15. DOI 10.26425/2658-3445-2020-1-4-15.
  • 15. Селянинов Г. Т. О сельскохозяйственной оценке климата // Труды по сельскохозяйственной метеорологии. Вып. 20 / Изд. отд. сельскохоз. метеорологии Гос. ин-та опытн. агрономии ; под ред. С. И. Савинова. Ленинград : [б. и.], 1928. С. 165–177.
  • 16. Суховеева О. Э. Приложение модели DNDC к оценке параметров углеродного и азотного обмена в пахотных почвах Нечерноземья // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2018. № 2. С. 74–85. DOI 10.7868/S2587556618020073.
  • 17. Цифровая трансформация: ожидания и реальность : доклад НИУ ВШЭ : к XXIII Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, Москва, 2022 г. / Г. И. Абдрахманова, С. А. Васильковский, К. О. Вишневский и др. ; рук. авт. кол. П. Б. Рудник ; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». М. : Изд. дом Высшей школы экономики, 2022. 221 с.
  • 18. Цифровое предприятие: трансформация в новую реальность / В. И. Ананьин, К. В. Зимин, М. И. Лугачев, Р. Д. Гимранов, К. Г. Скрипкин // Бизнес-информатика. 2018. № 2 (44). С. 45–54.
  • 19. Эпштейн Д. Б. О цифровой трансформации в условиях информационной асимметрии как факторе повышения национальной конкурентоспособности // Теоретические и практические аспекты цифровизации российской экономики : сборник трудов VI Междунар. науч.-практ. конф. (Ярославль, 29–30 ноября 2023 г.) / под общ. ред. С. В. Шкиотова, В. А. Гордеева. Ярославль : Изд-во ЯГТУ, 2023. С. 23–32.
  • 20. Ashby W. R. An introduction to Cybernetics. 2nd impression. London : Chapman and Hall, 1957. 295 p.
  • 21. Farrell M. J. The Measurement of Productive Efficiency // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). 1957. Vol. 120, no. 3. P. 253–290. DOI 10.2307/2343100.
  • 22. Gautié J., Jaehrling K., Perez C. Neo-Taylorism in the Digital Age: Workplace Transformations in French and German Retail Warehouses // Relations Industrielles. 2020. Vol. 75, no. 4. P. 774–795.
  • 23. Lee J., Berente N. Digital Innovation and the Division of Innovative Labor: Digital Controls in the Automotive Industry // Organization Science. 2012. Vol. 23, no. 5. P. 1428–1447. DOI 10.1287/orsc.1110.0707.
  • 24. Matraeva L., Vasiutina E., Belyak A. The Effects of Digitalisation on the Labour Market: The Case of Russia // Work Organisation, Labour & Globalisation. 2020. Vol. 14, no. 2. P. 31–45. DOI 10.13169/workorgalaboglob.14.2.0031.
  • 25. Service Innovation in the Digital Age: Key Contributions and Future Directions / M. Barrett, E. Davidson, J. C. Prabhu, S. L. Vargo // MIS Quarterly. 2015. Vol. 39, no. 1. P. 135–154. DOI 10.25300/MISQ/2015/39:1.03.
  • 26. Svetlov N. M. Decision-making on the use of arable land considering the factors of field crops yield // E3S Web of Conferences. International Scientific and Practical Conference “From Inertia to Develop: Research and Innovation Support to Agriculture” (IDSISA 2020). 2020. Vol. 176. Article Number 04003. 6 p. DOI 10.1051/e3sconf/202017604003.
  • 27. Thournley J. H. M., France J. Mathematical Models in Agriculture: Quantitative Methods for the Plant, Animal and Ecological Sciences. 2nd ed. Wallingford, UK : CABI, 2007. 906 p.
  • 28. Zhang K., Zhao J., Meng T. Governing China in Digit: A Framework for Assessing the Development of Digital Government in 101 Chinese Municipalities // China Review. 2024. Vol. 24, no. 3. P. 207–240.
Лицензия: