Оценка эффекта предельного воздействия цифровых технологических инноваций на деятельность сельскохозяйственных предприятий
Аннотация
Обоснование. На современном этапе основной причиной отсталости сельского хозяйства является низкий уровень использования инновационных цифровых технологий, что препятствует повышению эффективности деятельности сельскохозяйственных предприятий, приводит к нерациональной структуре сельскохозяйственного производства и обусловливает актуальность оценки воздействия цифровых технологий на эффективность деятельности сельскохозяйственных предприятий
Цель исследования. Определить взаимосвязь между цифровыми инновациями и эффективностью деятельности сельскохозяйственных предприятий.
Материалы и методы. Для оценки влияния внедрения цифровых инновационных технологий на показатели эффективности деятельности сельскохозяйственных предприятий проведен регрессионный анализ с использованием пороговой модели, позволяющей учитывать возможные изменения в воздействии инновационных затрат на экономические показатели.
Результаты. Проведённый анализ взаимосвязи между цифровыми инновациями и показателями эффективности деятельности сельскохозяйственных предприятий позволил определить, что до определённого порогового значения увеличение затрат на инновации приводит к значительному улучшению таких показателей, как объем произведённой продукции, прибыль, фондоотдача и производительность труда. Однако, после достижения порогового уровня, эффект от дополнительных инвестиций начинает ослабевать, что указывает на наличие точки насыщения, после которого дальнейшие вложения могут не приводить к пропорциональному росту экономических показателей. Пороговые значения для различных переменных отличаются, так, для продукция сельского хозяйства пороговое значение составляет 32 624,93 млн. руб., прибыли 27 759,80 млн. руб., фондоотдачи 23 655,91 млн. руб. Эти различия указывают на наличие критической точки, после которой дополнительные инвестиции на внедрение инновационных цифровых технологий не приносят ожидаемого эффекта, и свидетельствуют о необходимости системной реструктуризации сельскохозяйственного производства и перехода к новому этапу развития, основанному на более высокой технологической зрелости и комплексных преобразованиях в производственных, организационных и управленческих процессах.
EDN: YSZQBA
Скачивания
Литература
Аралкин, Н. А., & Шох, М. А. (2022). Инновации в сельском хозяйстве как фактор его развития. Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования, (1(59)), 15–20. https://doi.org/10.47581/2022/IE.1.59.02. EDN: https://elibrary.ru/YVCSUD
ФГБНУ «Росинформагротех». (2019). Ведомственный проект «Цифровое сельское хозяйство»: официальное издание (48 с.). М.
Дорогов, И. Ф., & Пилова, Ф. И. (2021). Цифровизация сельского хозяйства и внедрение цифровых технологий в АПК. Известия Кабардино Балкарского государственного аграрного университета им. В. М. Кокова, (1(31)), 118–122. EDN: https://elibrary.ru/GPGGYJ
Жалнин, Э. В. (2017). Технические инновации в сельскохозяйственном производстве и ресурсосберегающий эффект. АгроСнабФорум, (3), 14. EDN: https://elibrary.ru/YMDHKX
Ившин, С. В., & Анисимов, А. Ю. (2024). Компаративный анализ российской и зарубежной практики цифровизации предприятий АПК. Труды Кубанского государственного аграрного университета, (112), 40–47. https://doi.org/10.21515/1999-1703-112-40-47. EDN: https://elibrary.ru/VPDOXT
Индюков, А. И. (2014). Приоритетные инновации по формированию материально технической базы сельскохозяйственного производства. Аграрный вестник Северного Кавказа, (3(15)), 236–242.
Корепанова, В. С., Трубин, А. Е., Нечаев, А. М., & Анисимов, А. Ю. (2024). Модификация архитектуры свёрточной нейронной сети для определения категории земельного участка со спутниковых снимков. Прикладная информатика, 19(6(114)), 32–43. https://doi.org/10.37791/2687-0649-2024-19-6-32-43. EDN: https://elibrary.ru/LSIYUM
Алексахин, А. Н., Анисимов, А. Ю., Батищев, А. В., и др. (2024). Открытые инновации в Российской Федерации: современное состояние и перспективы развития: монография (160 с.). Москва: ООО «Русайнс». ISBN: 978 5 466 07442 0. EDN: https://elibrary.ru/LEDACU
Попков, Н. И. (2024). Научный потенциал как фактор роста сельского хозяйства. International Agricultural Journal, 65(6). https://doi.org/10.55186/25880209_2024_8_6_7. EDN: https://elibrary.ru/DIYFGV
Попова, Л. В., Горшкова, Н. В., & Шалдохина, С. Ю. (2019). Внедрение технологий сельского хозяйства 4.0: условия и прогнозы. Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика, (1(235)), 83–89. EDN: https://elibrary.ru/MKCCMA
Варламов, А. А., Гальченко, С. А., Гвоздева, О. В., & Чуксин, И. В. (2020). Процесс цифровизации сельского хозяйства на базе концептуально новой системы умного землепользования. Международный сельскохозяйственный журнал, (5(377)), 69–72. https://doi.org/10.24411/2587-6740-2020-15097. EDN: https://elibrary.ru/GCPYFK
Сеитов, С. К. (2024). Распределение объёмов поддержки среди субъектов агропромышленного комплекса в Красноярском крае. Наука Красноярья, 13(3), 65–86. https://doi.org/10.12731/2070-7568-2024-13-3-258. EDN: https://elibrary.ru/PHPXAM
Стельмашонок, Е. В., & Стельмашонок, В. Л. (2021). Цифровая трансформация агропромышленного комплекса: анализ перспектив. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 13(2), 336–365. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2021-13-2-336-365. EDN: https://elibrary.ru/UUMMYD
Терновых, К. С., Куренная, В. В., & Агибалов, А. В. (2020). Развитие инноваций в сельском хозяйстве: тенденции, перспективы. Вестник Воронежского государственного аграрного университета, 13(2), 96–103. https://doi.org/10.17238/issn2071-2243.2020.2.96. EDN: https://elibrary.ru/GMMURR
Бахарев, В. В., Капустина, И. В., Митяшин, Г. Ю., & Катрашова, Ю. В. (2020). Анализ стратегий. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 12(5), 79–96. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2020-12-5-79-96. EDN: https://elibrary.ru/OJCXCO
Якушев, В. П. (2019). Цифровые технологии точного земледелия в реализации приоритета «умное сельское хозяйство» России. Вестник российской сельскохозяйственной науки, (2), 11–15. https://doi.org/10.30850/vrsn/2019/2/11-15. EDN: https://elibrary.ru/ZBFLJJ
Bakharev, V. V., Mityashin, G. Yu., & Stepanova, T. V. (2023). Food security, food waste and food sharing: the conceptual analysis. Food Systems, 6(3), 390–396. https://doi.org/10.21323/2618-9771-2023-6-3-390-396. EDN: https://elibrary.ru/SNGHJJ
Carolan, M. (2018). The politics of Big Data: corporate agri food governance meets «weak» resistance. В Agri environmental Governance as an Assemblage (pp. 195–212). Routledge.
He, W., Li, E., & Cui, Z. (2021). Evaluation and influence factor of green efficiency of China’s agricultural innovation from the perspective of technical transformation. Chinese Geographical Science, 31, 313–328. https://doi.org/10.1007/s11769-021-1192-x. EDN: https://elibrary.ru/CCMLQE
Khudoynazarovich, K. S. (2021). Economic issues of ensuring economic efficiency in agricultural production and the use of innovative agricultural technologies. SAARJ Journal on Banking & Insurance Research, 10(2), 16–22. https://doi.org/10.5958/2319-1422.2021.00011.4. EDN: https://elibrary.ru/QCUECA
Lampach, N., Skoien, J. O., Ramos, H., Gaffuri, J., Koeble, R., See, L., & Van der Velde, M. (2025). Statistical atlas of European agriculture: gridded data from the agricultural census 2020 and the spatial distribution of CAP contextual indicators. Earth System Science Data Discussions, 1–35. In review. https://doi.org/10.5194/essd-2025-59. EDN: https://elibrary.ru/ACBSHF
Le, T. L., Lee, P. P., & Peng, K. C. (2019). Evaluation of total factor productivity and environmental efficiency of agriculture in nine East Asian countries. Agricultural Economics (Zemědělská Ekonomika), 65(6). https://doi.org/10.17221/50/2018-AGRICECON
Li, W., Wang, D., Li, M., Gao, Y., Wu, J., & Yang, X. (2021). Field detection of tiny pests from sticky trap images using deep learning in agricultural greenhouse. Computers and Electronics in Agriculture, 183, 106048. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106048. EDN: https://elibrary.ru/OFLCYG
Plotnikov, V., Nikitin, Y., Maramygin, M., & Ilyasov, R. (2021). National food security under institutional challenges (Russian experience). International Journal of Sociology and Social Policy, 41(1–2), 139–153. https://doi.org/10.1108/IJSSP-03-2020-0074. EDN: https://elibrary.ru/FFRHYZ
Petrunina, I. V., Gorbunova, N. A., & Zakharov, A. N. (2023). Assessment of causes and consequences of food and agricultural raw material loss and opportunities for its reduction. Theory and Practice of Meat Processing, 8(1), 51–61. https://doi.org/10.21323/2414-438X-2023-8-1-51-61. EDN: https://elibrary.ru/BGTBTE
Sokolov, O. V., Castornov, N. P., & Zhilyakov, D. I. (2021). Current state and problems of development of organic gardening in Russia. В IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (с. 012048). Michurinsk. https://doi.org/10.1088/1755-1315/845/1/012048. EDN: https://elibrary.ru/RUOOJQ
Sparrow, R., & Howard, M. (2021). Robots in agriculture: prospects, impacts, ethics, and policy. Precision Agriculture, 22, 818–833. https://doi.org/10.1007/s11119-020-09757-9. EDN: https://elibrary.ru/ZJXSZH
Dudkin, I. V., Dolgopolova, N. V., Zhilyakov, D. I., et al. (2023). System when placing grain production in microzones of the Central Chernozem region. В E3S Web of Conferences: VIII International Conference on Advanced Agritechnologies, Environmental Engineering and Sustainable Development (AGRITECH VIII 2023) (с. 02011). Krasnoyarsk. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202339002011. EDN: https://elibrary.ru/UXLTRV
Zhilyakov, D. I., Ryakhovsky, D. I., & Bondarenko, N. G., et al. (2022). The importance of state support and regulation in the agro industrial complex. Res Militaris, 12(2), 2549–2560. EDN: https://elibrary.ru/BGCRRS
Fedotova, G. V., Gontar, A. A., Kulikova, N. N., & Kurbanov, A. K. (2018). Threats to food security of the Russia’s population in the conditions of transition to digital economy. В The Impact of Information on Modern Humans (Vol. 622, pp. 542–548). Springer Nature Switzerland AG. https://doi.org/10.1007/978-3-319-75383-6_68. EDN: https://elibrary.ru/XXMNED
Bakharev, V. V., Mityashin, G. Yu., Stelmashonok, E. V., et al. (2023). Trends of evolution of food security: digital transformation, social entrepreneurship and human dignity. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(2), 363–391. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-2-363-391. EDN: https://elibrary.ru/KBWSDA
Zhang, S., Li, B., & Yang, Y. (2021). Efficiency analysis of scientific and technological innovation in grain production based on improved grey incidence analysis. Agriculture, 11(12), 1241. https://doi.org/10.3390/agriculture11121241. EDN: https://elibrary.ru/CWUAWO
References
Aralkin, N. A., & Shokh, M. A. (2022). Innovations in agriculture as a factor of its development. Innovative Economy: Prospects for Development and Improvement, (1(59)), 15–20. https://doi.org/10.47581/2022/IE.1.59.02. EDN: https://elibrary.ru/YVCSUD
FSBSI “Rosinformagrotekh”. (2019). Departmental project “Digital Agriculture”: Official publication (48 p.). Moscow.
Dorogov, I. F., & Pilova, F. I. (2021). Digitalization of agriculture and implementation of digital technologies in the agro industrial complex. Proceedings of the Kabardino Balkarian State Agrarian University named after V. M. Kokov, (1(31)), 118–122. EDN: https://elibrary.ru/GPGGYJ
Zhalnin, E. V. (2017). Technical innovations in agricultural production and resource saving effect. AgroSnabForum, (3), 14. EDN: https://elibrary.ru/YMDHKX
Ivshin, S. V., & Anisimov, A. Yu. (2024). Comparative analysis of Russian and foreign practices of digitalization of agro industrial enterprises. Proceedings of the Kuban State Agrarian University, (112), 40–47. https://doi.org/10.21515/1999-1703-112-40-47. EDN: https://elibrary.ru/VPDOXT
Indyukov, A. I. (2014). Priority innovations in the formation of the material and technical base of agricultural production. Agrarian Bulletin of the North Caucasus, (3(15)), 236–242.
Korepanova, V. S., Trubin, A. E., Nechaev, A. M., & Anisimov, A. Yu. (2024). Modification of the architecture of a convolutional neural network for determining the category of a land plot from satellite images. Applied Informatics, 19(6(114)), 32–43. https://doi.org/10.37791/2687-0649-2024-19-6-32-43. EDN: https://elibrary.ru/LSIYUM
Aleksakhin, A. N., Anisimov, A. Yu., Batishchev, A. V., et al. (2024). Open innovations in the Russian Federation: Current state and development prospects: Monograph (160 p.). Moscow: LLC “Rusains”. ISBN: 978 5 466 07442 0. EDN: https://elibrary.ru/LEDACU
Popkov, N. I. (2024). Scientific potential as a factor of agricultural growth. International Agricultural Journal, 65(6). https://doi.org/10.55186/25880209_2024_8_6_7. EDN: https://elibrary.ru/DIYFGV
Popova, L. V., Gorshkova, N. V., & Shaldokhina, S. Yu. (2019). Implementation of Agriculture 4.0 technologies: Conditions and forecasts. Bulletin of the Adygea State University. Series 5: Economics, (1(235)), 83–89. EDN: https://elibrary.ru/MKCCMA
Varlamov, A. A., Galchenko, S. A., Gvozdeva, O. V., & Chuksin, I. V. (2020). The process of digitalization of agriculture based on a conceptually new smart land management system. International Agricultural Journal, (5(377)), 69–72. https://doi.org/10.24411/2587-6740-2020-15097. EDN: https://elibrary.ru/GCPYFK
Seitov, S. K. (2024). Distribution of support volumes among subjects of the agro industrial complex in the Krasnoyarsk region. Science of Krasnoyarsk, 13(3), 65–86. https://doi.org/10.12731/2070-7568-2024-13-3-258. EDN: https://elibrary.ru/PHPXAM
Stelmashonok, E. V., & Stelmashonok, V. L. (2021). Digital transformation of the agro industrial complex: Analysis of prospects. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 13(2), 336–365. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2021-13-2-336-365. EDN: https://elibrary.ru/UUMMYD
Ternovykh, K. S., Kurennaya, V. V., & Agibalov, A. V. (2020). Development of innovations in agriculture: Trends and prospects. Bulletin of the Voronezh State Agrarian University, 13(2), 96–103. https://doi.org/10.17238/issn2071-2243.2020.2.96. EDN: https://elibrary.ru/GMMURR
Bakharev, V. V., Kapustina, I. V., Mityashin, G. Yu., & Katrashova, Yu. V. (2020). Analysis of strategies. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 12(5), 79–96. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2020-12-5-79-96. EDN: https://elibrary.ru/OJCXCO
Yakushev, V. P. (2019). Digital technologies of precision farming in the implementation of the “Smart Agriculture” priority in Russia. Bulletin of the Russian Agricultural Science, (2), 11–15. https://doi.org/10.30850/vrsn/2019/2/11-15. EDN: https://elibrary.ru/ZBFLJJ
Bakharev, V. V., Mityashin, G. Yu., & Stepanova, T. V. (2023). Food security, food waste and food sharing: the conceptual analysis. Food Systems, 6(3), 390–396. https://doi.org/10.21323/2618-9771-2023-6-3-390-396. EDN: https://elibrary.ru/SNGHJJ
Carolan, M. (2018). The politics of Big Data: corporate agri food governance meets «weak» resistance. В Agri environmental Governance as an Assemblage (pp. 195–212). Routledge.
He, W., Li, E., & Cui, Z. (2021). Evaluation and influence factor of green efficiency of China’s agricultural innovation from the perspective of technical transformation. Chinese Geographical Science, 31, 313–328. https://doi.org/10.1007/s11769-021-1192-x. EDN: https://elibrary.ru/CCMLQE
Khudoynazarovich, K. S. (2021). Economic issues of ensuring economic efficiency in agricultural production and the use of innovative agricultural technologies. SAARJ Journal on Banking & Insurance Research, 10(2), 16–22. https://doi.org/10.5958/2319-1422.2021.00011.4. EDN: https://elibrary.ru/QCUECA
Lampach, N., Skoien, J. O., Ramos, H., Gaffuri, J., Koeble, R., See, L., & Van der Velde, M. (2025). Statistical atlas of European agriculture: gridded data from the agricultural census 2020 and the spatial distribution of CAP contextual indicators. Earth System Science Data Discussions, 1–35. In review. https://doi.org/10.5194/essd-2025-59. EDN: https://elibrary.ru/ACBSHF
Le, T. L., Lee, P. P., & Peng, K. C. (2019). Evaluation of total factor productivity and environmental efficiency of agriculture in nine East Asian countries. Agricultural Economics (Zemědělská Ekonomika), 65(6). https://doi.org/10.17221/50/2018-AGRICECON
Li, W., Wang, D., Li, M., Gao, Y., Wu, J., & Yang, X. (2021). Field detection of tiny pests from sticky trap images using deep learning in agricultural greenhouse. Computers and Electronics in Agriculture, 183, 106048. https://doi.org/10.1016/j.compag.2021.106048. EDN: https://elibrary.ru/OFLCYG
Plotnikov, V., Nikitin, Y., Maramygin, M., & Ilyasov, R. (2021). National food security under institutional challenges (Russian experience). International Journal of Sociology and Social Policy, 41(1–2), 139–153. https://doi.org/10.1108/IJSSP-03-2020-0074. EDN: https://elibrary.ru/FFRHYZ
Petrunina, I. V., Gorbunova, N. A., & Zakharov, A. N. (2023). Assessment of causes and consequences of food and agricultural raw material loss and opportunities for its reduction. Theory and Practice of Meat Processing, 8(1), 51–61. https://doi.org/10.21323/2414-438X-2023-8-1-51-61. EDN: https://elibrary.ru/BGTBTE
Sokolov, O. V., Castornov, N. P., & Zhilyakov, D. I. (2021). Current state and problems of development of organic gardening in Russia. В IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (с. 012048). Michurinsk. https://doi.org/10.1088/1755-1315/845/1/012048. EDN: https://elibrary.ru/RUOOJQ
Sparrow, R., & Howard, M. (2021). Robots in agriculture: prospects, impacts, ethics, and policy. Precision Agriculture, 22, 818–833. https://doi.org/10.1007/s11119-020-09757-9. EDN: https://elibrary.ru/ZJXSZH
Dudkin, I. V., Dolgopolova, N. V., Zhilyakov, D. I., et al. (2023). System when placing grain production in microzones of the Central Chernozem region. В E3S Web of Conferences: VIII International Conference on Advanced Agritechnologies, Environmental Engineering and Sustainable Development (AGRITECH VIII 2023) (с. 02011). Krasnoyarsk. https://doi.org/10.1051/e3sconf/202339002011. EDN: https://elibrary.ru/UXLTRV
Zhilyakov, D. I., Ryakhovsky, D. I., & Bondarenko, N. G., et al. (2022). The importance of state support and regulation in the agro industrial complex. Res Militaris, 12(2), 2549–2560. EDN: https://elibrary.ru/BGCRRS
Fedotova, G. V., Gontar, A. A., Kulikova, N. N., & Kurbanov, A. K. (2018). Threats to food security of the Russia’s population in the conditions of transition to digital economy. В The Impact of Information on Modern Humans (Vol. 622, pp. 542–548). Springer Nature Switzerland AG. https://doi.org/10.1007/978-3-319-75383-6_68. EDN: https://elibrary.ru/XXMNED
Bakharev, V. V., Mityashin, G. Yu., Stelmashonok, E. V., et al. (2023). Trends of evolution of food security: digital transformation, social entrepreneurship and human dignity. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 15(2), 363–391. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2023-15-2-363-391. EDN: https://elibrary.ru/KBWSDA
Zhang, S., Li, B., & Yang, Y. (2021). Efficiency analysis of scientific and technological innovation in grain production based on improved grey incidence analysis. Agriculture, 11(12), 1241. https://doi.org/10.3390/agriculture11121241. EDN: https://elibrary.ru/CWUAWO
Copyright (c) 2025 Alexander Yu. Anisimov, Alexander N. Aleksakhin, Alexey G. Zaitsev, Petr N. Mashegov, Irina V. Androsova
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
