Разработка экономической модели автоматизации расчетов бизнес-концепций малых сельхозпроизводителей

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.

1. Агапитова 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.2021.134.9.128

2. Тудвасева Е.Ю. Бизнес-план и планирование на предприятии. Бизнес и дизайн ревю. 2020; 3(19): 3.

3. Епанчинцев В.Ю. Бизнес-план инвестиционного проекта как продукт аграрного консалтинга. Фундаментальные исследования. 2021; 8: 21-28. https://doi.org/10.17513/fr.43076

4. Кравченко 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.

5. 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.

6. 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.20.5.40574

7. Воеводина Л.А., Воеводин О.В. Калькулятор окупаемости инвестиций в мелиоративный парк. Пути повышения эффективности орошаемого земледелия. 2019; 2(74): 103-108.

8. 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.

9. 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.

10. 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.

11. 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.

12. 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/10.12737/2073-0462-2021-124-132

13. Jiang 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-z

14. Lungarska 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/s10640-016-0064-9

15. Babkina 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.2022.02.59

16. Rezitis 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-z

17. Bravo-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/s11123-006-0025-3

18. Afanaseva 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/10.1088/1755-1315/935/1/012045

19. Точиева Л.К., Гойгова М.Г. Разработка экономико-математических моделей (ЭММ) и принципы их построения. Экономика и предпринимательство. 2016; 9(74): 490-493.

20. 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/10.33276/978-5-8211-0782-4

21. Мухаметгалиев 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/10.12737/2073-0462-2020-121-125

22. Файзрахманов 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/10.12737/2073-0462-2022-136-139

23. Корнилова 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.

24. 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/10.1088/1755-1315/935/1/012036

25. 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.

26. 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.

27. 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.