vetpressАграрная наукаAgrarian science0869-81552686-701XРедакция журнала "Аграрная наука"10.32634/0869-8155-2022-364-11-174-180vetpress-2391Research ArticleРЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКАREGIONAL AND SECTORAL ECONOMYРазработка экономической модели автоматизации расчетов бизнес-концепций малых сельхозпроизводителейDeveloping an economic model for automated calculations for small agriculture business concepthttps://orcid.org/0000-0003-2877-4991АфанасьеваО. Г.AfanasevaO. G.

кандидат экономических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета, анализа и аудита 

29, ул. К. Маркса, Чебоксары, 428003, Российская Федерация 

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Accounting, Analysis and Audit

29, str. K. Marx, Cheboksary, 428003, Russian Federation 

Olesyafanaseva@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-1571-2516ЕльмовВ. А.ElmovV. A.

инженер-программист Информационно-вычислительного центра 

15, Московский проспект, Чебоксары, 428015, Российская Федерация 

Software Engineer of Department of Informatization

15, Moskovsky prospect, Cheboksary 428015, Russian Federation 

v.elmov@chuvsu.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9256-5380ФилипповаС. П.FilippovaS. P.

кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики, менеджмента и агроконсалтинга, доцент 

29, ул. К. Маркса, Чебоксары, 428003, Российская Федерация 

Candidate of Economic Sciences, associate Professor of the Department of Economics, Management and Agricultural Consulting

29 Karl Marx street, Cheboksary, 428003, Russian Federation 

sveta-fp@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9987-2893МакушевА. Е.MakushevA. E.

кандидат экономических наук, ректор 

29, ул. К. Маркса, Чебоксары, 428003, Российская Федерация 

Candidate of Economic Sciences, Rector

29, K. Marx str., Cheboksary, 428003, Russian Federation 

info@academy21.ruТолстоваМ. Л.TolstovaM. L.

15, Московский проспект, Чебоксары, 428015, Российская Федерация 

15, Moskovsky prospect, Cheboksary 428015, Russian Federation 

Чувашский государственный аграрный университетРоссияChuvash State Agrarian UniversityRussian FederationЧувашский государственный университет имени И.Н. УльяноваРоссияChuvash State University named after I.N. UlyanovRussian Federation202216012023111174180Copyright © Афанасьева О.Г., Ельмов В.А., Филиппова С.П., Макушев А.Е., Толстова М.Л., 20232023Афанасьева О.Г., Ельмов В.А., Филиппова С.П., Макушев А.Е., Толстова М.Л.Afanaseva O.G., Elmov V.A., Filippova S.P., Makushev A.E., Tolstova M.L.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vetpress.ru/jour/article/view/2391

Актуальность. По данным Росстата, за 2021 год удельный вес малых сельхозпроизводителей в валовом сборе картофеля составлял 77,8%, овощей — 71,6%, в производстве молока сырого — 43,8%, скота и птицы (в живом весе) — 21,9%. Однако по данным переписи 2021 года по сравнению с 2016 годом количество малых форм хозяйствования в России снизилось в среднем на 25%. Количество сельскохозяйственных организаций, не относящихся к субъектам малого предпринимательства, за указанный период увеличилось на 26,3%. В целях поддержки малого агробизнеса авторами разработана экономическая модель расчета рентабельности бизнес-концепций указанных категорий хозяйств, направленная на автоматизацию оценки эффективности ведения бизнеса и инвестиционных вложений.Методы. Для выстраивания концепции расчетов использовались методы сравнительного, статистического анализа, экономико-математический подход. Для реализации методики расчета доходности применены базовые алгоритмы финансовой математики и встроенные в табличный процессор MS Excel функции финансовой категории.Результаты. Модель позволяет оценить стоимость инвестиционных вложений, кредитных средств; запланировать численность персонала; пересчитать финансовые результаты с учетом использования кредитов и субсидий; рассчитать налоги. В целях апробации модели проведена оценка эффективности инвестирования в разведение КРС молочного направления в Чувашской Республике. Модель запускали 88 раз для расчета сроков окупаемости вложений в строительство и запуск молочной фермы с поголовьем 250 гол. основного стада при разной продуктивности коров и применяемой государственной поддержке. По результатам расчетов при средней и высокой продуктивности коров (6500–9000 кг) и с учетом применения основных направлений субсидирования отрасли, доступных в республике, окупаемость инвестиционных вложений можно через 4 года.

Relevance. According to Rosstat, for 2021 share of small agribusiness in the gross harvest of potatoes was 77.8%, vegetables — 71.6%, in production of raw milk — 43.8%, livestock and poultry (in live weight) — 21.9%. However, according to the 2021 census, compared to 2016, the number of small businesses in Russia decreased by an average of 25%. The number of agricultural organizations that are not small businesses increased by 26.3% over the specified period. In order to support small agribusiness, the authors have developed an economic model for calculating the profitability of business concepts for these categories of farms, aimed at automating the assessment of the effectiveness of doing business and investment.Methods. To build the concept of calculations, methods of comparative, statistical analysis, economic and mathematical approach were used. To implement the methodology for calculating the profitability, the basic algorithms of financial mathematics and the functions of the financial category built into the spreadsheet processor MS Excel were used.Results. The model allows to evaluate the cost of investments, credit funds; plan the number of staff; recalculate financial results taking into account the use of loans and subsidies; calculate taxes. In order to test the model, an assessment was made of the effectiveness of investing in dairy cattle breeding in the Chuvash Republic. The model was run 88 times to calculate the payback period for investments in the construction and launch of a dairy farm with a population of 250 head in the main herd with different productivity of cows and applied state support. According to the results of calculations, with an average and high productivity of cows (6500–9000 kg), taking into account the use of the main areas of subsidizing the industry available in the republic, the return on investment can come in 4 years.

малый агробизнесбизнес-концепцияэффективность производстваавтоматизацияэкономико-математическая модель (ЭММ)КФХинвестициигосударственная поддержкаsmall agribusinessbusiness planproduction efficiencyautomationeconomic and mathematical model (EMM)KFHinvestmentgovernment supportReferencesАгапитова Л.Г. Бизнес-план как основа создания и развития малых форм хозяйствования в АПК. Экономика и предпринимательство. 2021; 9(134): 705-709. https://doi.org/10.34925/EIP.2021.134.9.128Agapitova L.G. Business plan as a basis for the creation and development of small business in the agro-industrial complex. Journal of Economy and entrepreneurship. 2021; 9(134): 705-709. https://doi.org/10.34925/EIP.2021.134.9.128 (In Russian.)Тудвасева Е.Ю. Бизнес-план и планирование на предприятии. Бизнес и дизайн ревю. 2020; 3(19): 3.Tudvaseva E.Yu. Planning on the enterprise is the importance of a business plan. Business and Design Review. 2020; 3(19): 3. (In Russian.)Епанчинцев В.Ю. Бизнес-план инвестиционного проекта как продукт аграрного консалтинга. Фундаментальные исследования. 2021; 8: 21-28. https://doi.org/10.17513/fr.43076Epanchintsev V.Yu. Business plan of the investment project as a product of agrarian consulting. Fundamental research. 2021; 8: 21-28. (In Russian.) https://doi.org/10.17513/fr.43076Кравченко Т.С. Трудовой потенциал К(Ф)Х как фактор социально-экономического развития сельских территорий. Доклады VI Национальной научно-практической конференции, Комрат, 26 ноября 2020 года. Комрат: Комратский государственный университет. 2020. 140-144.Kravchenko T.S. Labor potential K(F)X as a factor of socioeconomic development of rural areas. Reports of the Conference of VI education and science. Comrat : Comrat State University. 2020. 140-144. (In Russian.)Афанасьева О.Г. Разработка экономико-математической модели расчета инвестиционной привлекательности молочного скотоводства. Доклады ТСХА: Сборник статей, 02–04 декабря 2014 года. М. : Грин Эра. 2015. 141-146.Afanaseva O.G. Development of an economic and mathematical model for calculation of the investment attractiveness of dairy cattle breeding. Reports of the Conference of the RGAU - MSHA them. K. A. Timiryazeva. M.: Grin Era. 2015. 141-146. (In Russian.)Басирова Э.Р., Ефимов О.Н. Расчет емкости рынка страхования сельскохозяйственных культур (на примере Республики Башкортостан). Вопросы инновационной экономики. 2019; 9(2): 595-606. https://doi.org/10.18334/rp.20.5.40574Basirova E.R., Efimov O.N. Calculation of the capacity of the crop insurance market (on the example of the Republic of Bashkortostan). Voprosy Innovatsionnoy Ekonomiki. 2019; 9(2): 595-606. https://doi.org/10.18334/rp.20.5.40574 (In Russian.)Воеводина Л.А., Воеводин О.В. Калькулятор окупаемости инвестиций в мелиоративный парк. Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. 2019; 2(74): 103-108.Voyevodina L.A., Voyevodin O.V. Return calculator for meliorative park. Puti povushenia effektivnosti oroshaemogo zemledeliya. 2019; 2 (74): 103-108. (In Russian.)Вардомацкая Е.Ю., Деркаченко П.Г., Сомова Е.А. Интерактивное приложение «депозитный калькулятор». Тезисы докладов 52-й Международной научно-технической конференции преподавателей и студентов, Витебск, 24 апреля 2019 года. Витебск: Витебский государственный технологический университет. 2019. 151-152.Vardomatskaya E., Somova E., Dubkova M. Interactive APP “deposit calculator” as a method for determining income from opening a deposit. Education and science in the XXI century: Articles of the IV International Scientific and Practical Conference. Vitebsk : Vitebsk State Technological University. 2019. 161-163. (In Russian.)Filippova S., Ivanov E., Gordeeva L., Abrosimova M., Litvinova O., Tolstova M., Afanaseva O., Nesterova N. Digitalization of agriculture in the context of ensuring food security. Proc. Of the 38th International Business Information Management Association (IBIMA). 2021; 38: 7494-7500.Filippova S., Ivanov E., Gordeeva L., Abrosimova M., Litvinova O., Tolstova M., Afanaseva O., Nesterova N. Digitalization of agriculture in the context of ensuring food security. Proc. Of the 38th International Business Information Management Association (IBIMA). 2021; 38: 7494-7500.Несвоева А.А., Коваленко А.Н. Разработка программного приложения «инвестиционный калькулятор». Молодой исследователь: Материалы I Всероссийской научной конференции с международным участием, Липецк, 24 декабря 2020 года. Липецк : Липецкий государственный технический университет. 2021. 322-327.Nesvoeva A.A., Kovalenko A.N. Software application development «investment calculator». Young Researcher: The Results of Russian scientific conference, Lipetsk, 24 dec. 2020. Lipetsk : Lipetsk State Technical University. 2021. 322-327. (In Russian.)Светлова Г.Н., Филатов А.И. Математические модели в управлении. Модель трансфертных цен: учебно-методическое пособие. М. : Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева, 2020. 89 с.Svetlova G.N., Filatov A.I. Mathematical models in management: transfer prices model; teaching manual. M. : Russian State Agrarian University-Moscow Agricultural Academy named after K.A. Timiryazev. 2020. 89 p. (In Russian.)Сафиуллин И.Н., Зиганшин Б.Г., Амирова Э.Ф., Клычова Г.С., Низамутдинов М.М. Оценка продовольственной безопасности России. Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021; 2(62): 124-132. https://doi.org/10.12737/2073-0462-2021-124-132Safiullin I., Ziganshin B., Amirova E., Klychova G., Nizamutdinov M. Assessment of food security in Russia. Vestnik of Kazan Agrarian University. 2021; 2(62): 124-132. (In Russian.) https://doi.org/10.12737/2073-0462-2021-124-132Jiang N., Sharp B. Technical efficiency and technological gap of New Zealand dairy farms: a stochastic meta-frontier model. Journal of Productivity Analysis. 2015; 44: 39–49. https://doi.org/10.1007/s11123-015-0429-zJiang N., Sharp B. Technical efficiency and technological gap of New Zealand dairy farms: a stochastic meta-frontier model. Journal of Productivity Analysis. 2015; 44: 39–49. https://doi.org/10.1007/s11123-015-0429-zLungarska A., Jayet P.A. Impact of Spatial Differentiation of Nitrogen Taxes on French Farms’ Compliance Costs. Environmental and Resource Economics. 2018; 69: 1–21. https://doi.org/10.1007/s10640-016-0064-9Lungarska A., Jayet P.A. Impact of Spatial Differentiation of Nitrogen Taxes on French Farms’ Compliance Costs. Environmental and Resource Economics. 2018; 69: 1–21. https://doi.org/10.1007/s10640-016-0064-9Babkina A., Puchkova O., Svetlova G., Afanasyeva S. The system approach to the planning as the basis of food security. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences: Proceedings of the Conference on Land Economy and Rural Studies Essentials (LEASECON 2021), Omsk, 10–11 may 2021. Omsk : European Publisher. 2022. 460-465. https://doi.org/10.15405/epsbs.2022.02.59Babkina A., Puchkova O., Svetlova G., Afanasyeva S. The system approach to the planning as the basis of food security. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences: Proceedings of the Conference on Land Economy and Rural Studies Essentials (LEASECON 2021), Omsk, 10–11 may 2021. Omsk: European Publisher. 2022. 460-465. https://doi.org/10.15405/epsbs.2022.02.59Rezitis A.N. Investigating price transmission in the Finnish dairy sector: an asymmetric NARDL approach. Empirical Economics. 2019; 57: 861–900. https://doi.org/10.1007/s00181-018-1482-zRezitis A.N. Investigating price transmission in the Finnish dairy sector: an asymmetric NARDL approach. Empirical Economics. 2019; 57: 861–900. https://doi.org/10.1007/s00181-018-1482-zBravo-Ureta B.E., Solés D., Moreira Lépez V.H., Maripani J.F., Thiam A., Rivas T. Technical efficiency in farming: a meta-regression analysis. Journal of Productivity Analysis. 2007; 27: 57–72. https://doi.org/10.1007/s11123-006-0025-3Bravo-Ureta B.E., Solés D., Moreira Lépez V.H., Maripani J.F., Thiam A., Rivas T. Technical efficiency in farming: a meta-regression analysis. Journal of Productivity Analysis. 2007; 27: 57–72. https://doi.org/10.1007/s11123-006-0025-3Afanaseva O.G., Elmov V.A., Ivanov E.A., Makushev A.E. Factors that facilitate development of small agricultural cooperative farm alliances. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021; 935: 012045 https://doi.org/10.1088/1755-1315/935/1/012045Afanaseva O.G., Elmov V.A., Ivanov E.A., Makushev A.E. Factors that facilitate development of small agricultural cooperative farm alliances. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021; 935: 012045 https://doi.org/10.1088/1755-1315/935/1/012045Точиева Л.К., Гойгова М.Г. Разработка экономико-математических моделей (ЭММ) и принципы их построения. Экономика и предпринимательство. 2016; 9(74): 490-493.Tochieva L.K., Goigova M.G. Development of economicmathematical models (EMM) and the principles of its construction. Journal of Economy and entrepreneurship. 2016; 9(74): 490-493. (In Russian.)Светлов Н.М., Буць В.И., Карачевская Е.В. Применение математических методов в управлении АПК Беларуси и России. М.: Центральный экономико-математический институт РАН. 2020. 177 с. https://doi.org/10.33276/978-5-8211-0782-4Svetlov N.M., Buts V.I., Karachevskaya E.V. The use of mathematical methods in the management of agro-industrial complex in Belarus and Russia. M. : Central Economics and Mathematics Institute RA. 2020. 177. (In Russian.) https://doi.org/10.33276/978-5-8211-0782-4Мухаметгалиев Ф.Н., Садриева Ф.Ф., Амирова Э.Ф, Губанова Е.В., Захарова Г.П. Современное состояние и перспективы развития технической базы сельского хозяйства в условиях цифровой экономики. Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2020; 3(59): 121-125. https://doi.org/10.12737/2073-0462-2020-121-125Mukhametgaliev F., Sadrieva F., Amirova E., Gubanova E., Zakharova G. Current state and problems of development of the technical basis of agriculture. Vestnik of Kazan Agrarian University. 2020; 3(59): 121-125. (In Russian.) https://doi.org/10.12737/2073-0462-2020-121-125Файзрахманов Д.И., Хазеев Л.Ф. Инвестиции как драйвер роста сельскохозяйственной отрасли (на примере Республики Татарстан). Вестник Казанского государственного аграрного университета. 2021; 4(64): 136-139. https://doi.org/10.12737/2073-0462-2022-136-139Fayzrahmanov D., Hazeev L. Investments as a driver of growth in the agricultural industry (on the example of the Republic of Tatarstan). Vestnik of Kazan Agrarian University. 2021; 4(64). 136-139. (In Russian.) https://doi.org/10.12737/2073-0462-2022-136-139Корнилова Л.М., Александров А.В. Цифровая трансформация агропромышленного комплекса Чувашской Республики. Научно-образовательная среда как основа развития интеллектуального потенциала сельского хозяйства регионов России: Материалы Международной научно-практической конференции, посвященной 90-летию ФГБОУ ВО Чувашский ГАУ, Чебоксары, 22 октября 2021 года. Чебоксары : Чувашский государственный аграрный университет, 2021. 565-567.Kornilova L.M., Aleksandrov A.V. Digital transformation of the agroindustrial complex of the Chuvash Republic. Scientific and educational environment as the basis for the development of the intellectual potential of agriculture in Russian regions: Materials of the International scientific and practical conference dedicated to the 90th anniversary of the Chuvash State Agrarian University, Cheboksary, 22 okt. 2021. Cheboksary: Chuvash State Agrarian University. 2021. 565-567. (In Russian.)Afanaseva O.G., Elmov V.A., Ivanov E.A., Makushev A.E. Evaluating the digitalization potential of agro-industrial sector of Russia. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021; 935: 012036 https://doi.org/10.1088/1755-1315/935/1/012036Afanaseva O.G., Elmov V.A., Ivanov E.A., Makushev A.E. Evaluating the digitalization potential of agro-industrial sector of Russia. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021; 935: 012036 https://doi.org/10.1088/1755-1315/935/1/012036Danilova N., Ivanov E., Malinina L., Khristoliubov S., Tolstova M. Substantiation of the process of developing a scorecard for a comprehensive evaluation of hop growing. Proc. Of the 38th International Business Information Management Association (IBIMA). 2021; 38: 4182-4189.Danilova N., Ivanov E., Malinina L., Khristoliubov S., Tolstova M. Substantiation of the process of developing a scorecard for a comprehensive evaluation of hop growing. Proc. Of the 38th International Business Information Management Association (IBIMA). 2021; 38: 4182-4189.Филатов А.И., Гатаулин А.М., Светлов Н.М., Стратонович Ю.Р., Светлова Г.Н., Карпузова В.И., Лядина Н.Г., Копенкин Ю.И., Ермакова Е.А. Развитие экономико-математических методов, информационных систем и технологий в АПК Российской Федерации (летопись кафедры экономической кибернетики) / и др. Иркутск: Мегапринт, 2017. 161 с.Filatov A.I., Gataulin A.M. Svetlov N.M., Stratonovich Yu.R., Svetlova G., Karpuzova V.I., Lyadina N.G., Kopenkin Yu.I., Ermakova E.A. Development of economic and mathematical methods, information systems and technologies in AIC of the Russian Federation (chronicle of the Department of Economic Cybernetics). Irkutsk: Megaprint. 2017. 161 p. (In Russian.)Бородин К.Г., Гончаров В.Д., Фролова Е.Ю. Прогноз развития рынка молока и молочной продукции в России: методы, оценки, анализ. М.: ВИАПИ имени А.А. Никонова. 2020. 255 с.Borodin K.G., Goncharov V.D., Frolova E.Y. Forecast of the development of the market for milk and dairy products in Russia: methods, estimates, analysis. M. : All-Russian Institute of Agricultural Research and Informatics named A. A. Nikonov. 2020. 255 p. (In Russian.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.