Состояние и перспективы развития парка сельскохозяйственных тракторов в условиях цифровой трансформации сельского хозяйства

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Одной из основных задач развития экономики является цифровая трансформация различных отраслей народного хозяйства, в том числе сельского хозяйства. Внедрение цифровых технологий в производственные процессы способствует повышению технико-экономических показателей производства за счет обеспечения своевременного принятия оптимальных управленческих решений, повышения производительности труда, снижения влияния человеческого фактора на производство. Для обеспечения цифровой трансформации сельскохозяйственного производства, в первую очередь, необходимо оценить состояние машинно-технологического обеспечения сельского хозяйства, в частности, тракторного парка, с точки зрения уровня подготовки техники для оснащения цифровыми системами и наличию штатных технических решений адаптации техники к цифровому сельскому хозяйству.

Цель ― определение с учетом текущих тенденций предполагаемые значения показателей уровня технико-технологического обеспечения сельскохозяйственного производства путем разработки прогноза развития парка сельскохозяйственных тракторов и уровня обеспеченности данными видами техники на период до 2030 года.

Методы. При оценке состояния тракторного парка были использованы данные специализированных баз данных по тракторному парку и площади пашни, выбываемой из активного сельскохозяйственного оборота, статистические материалы организаций «Росстат», «Автосельхозмаш-Холдинг». Для прогноза развития тракторного парка были применены статистические методы экстраполяции, реализованные в среде Microsoft Excel.

Результаты. Построен прогноз развития тракторного парка по двум сценариям: пессимистическому и оптимистическому, с учетом применения цифровых технологий.

Заключение. Прогноз развития позволил оценить состояние тракторного парка на 2030 год по различным сценариям.

Об авторах

Иван Александрович Старостин

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: starwan@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-8890-1107

канд. техн. наук, заведующий лабораторией «Прогнозирование развития систем машин и технологий в агропромышленном комплексе»

Россия, Москва

Александр Владимирович Лавров

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Автор, ответственный за переписку.
Email: vimlavrov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9070-206X
SPIN-код: 3198-2929

канд. техн. наук, заведующий лабораторией «Система мобильных энергетических средств»

Россия, Москва

Александр Вадимович Ещин

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: eschin-vim@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9368-7758

канд. техн. наук, старший научный сотрудник лаборатории «Прогнозирование развития систем машин и технологий в агропромышленном комплексе»

Россия, Москва

Светлана Александровна Давыдова

Федеральный научный агроинженерный центр ВИМ

Email: davidova-sa@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-1219-3335
SPIN-код: 1050-6034

канд. техн. наук, ведущий научный сотрудник лаборатории «Прогнозирование развития систем машин и технологий в агропромышленном комплексе»

Россия, Москва

Список литературы

  1. Забазнова Д.О. Цифровые технологии в учете и контроле Агрохолдингов // Экономика и управление: проблемы, решения. 2020. Т. 3, № 2. С. 94–104.
  2. Тарасов В.И. Цифровизация как очередной этап информатизации малого и среднего бизнеса в аграрной сфере России и Китая // Экономика и бизнес: теория и практика. 2021. № 4–2 (74). С. 185–189.
  3. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 8 сентября 2022 года №2567-р. Стратегия развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года. [дата обращения: 03.04.2023] Режим доступа: http://static.government.ru/media/files/G3hzRyrGPbmFAfBFgmEhxTrec694MaHp.pdf
  4. Труфляк Е.В., Курченко Н.Ю., Креймер А.С. Мониторинг научно-технологического развития АПК в области точного сельского хозяйства. Краснодар: КубГАУ, 2021.
  5. Оборин М.С. Цифровые инновационные технологии в сельском хозяйстве // Аграрный вестник Урала. 2022. № 05 (220). С. 82–92.
  6. Бураева Е.В. Цифровизация сельского хозяйства как детерминанта экономического роста в аграрном секторе экономики // Вестник аграрной науки. 2020. № 2(83). С. 99–107.
  7. Федоренко В.Ф., Черноиванов В.И., Гольтяпин В.Я., и др. Мировые тенденции интеллектуализации сельского хозяйства: научн. аналит. обзор. М.: Росинформагротех, 2018.
  8. Шевцов В.Г., Лавров А.В. База данных «Количественно-возрастной состав сельскохозяйственных организаций Российской Федерации по годам (за период с 1990 по 2009 гг.)» // Ресурсосберегающие технологии и техническое обеспечение производства зерна: Сб. докл. Междунар. научн.-техн. конф. М.: ВИМ, 2010. С. 392–397.
  9. Шевцов В.Г., Лавров А.В. Формирование количественно-возрастного состава тракторного парка в условиях убыточного с.-х. производства // Тракторы и сельхозмашины. 2012. Т. 79, № 3. C. 3–6. doi: 10.17816/0321-4443-69322
  10. Федеральная служба государственной статистики. Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство. [дата обращения 15.12.2022] Доступ по ссылке: https://rosstat.gov.ru/enterprise_economy
  11. Старостин И.А., Загоруйко М.Г. Материально-техническая база сельского хозяйства: обеспеченность тракторами и состояние тракторостроения // Аграрный научный журнал. 2020. № 10. С. 136–130.
  12. Национальный доклад о ходе и результатах реализации в 2021 году Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия. М.: Министерство сельского хозяйства Российской Федерации, 2022. [дата обращения: 03.04.2023] Режим доступа: https://mcx.gov.ru/upload/iblock/60d/60d8f2347d3eb724ab9b57c61a9ac269.pdf
  13. Росстат. Сельское хозяйство, охота и охотничье хозяйство, лесоводство в России. 2015. Статистический сборник. M.: Росстат, 2015. [дата обращения: 03.04.2023] Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/selhoz15.pdf
  14. Росстат. Сельское хозяйство в России. 2019. Статистический сборник. M.: Росстат, 2015. [дата обращения: 03.04.2023] Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/sh_2019.pdf
  15. Росстат. Сельское хозяйство в России. 2021. Статистический сборник. M.: Росстат, 2015. [дата обращения: 03.04.2023] Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/S-X_2021.pdf

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Прогноз изменения количественного состава парка сельскохозяйственных тракторов.

Скачать (266KB)
3. Рис. 2. Прогноз изменения обеспеченности сельскохозяйственными тракторами.

Скачать (273KB)
4. Рис. 3. Целевые объемы приобретения сельскохозяйственных тракторов по годам для реализации оптимистического сценария.

Скачать (90KB)

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».