Государственное регулирование деятельности агробизнеса в цифровых экосистемах

Актуальность статьи связана с тем, что на фоне происходящих цифровых трансформаций экономики стандартный набор методов и инструментов государственного регулирования агробизнеса не всегда оказывается таким же действенным, как в прежние периоды. Новизна исследования заключается в усовершенствовании концептуальных подходов к государственному регулированию экосистемной деятельности субъектов агробизнеса (в части использования финансирования, страхования, хеджирования рисков, государственных закупок, товарных интервенций, консультирования, лицензирования и др.), отличающихся от известных учетом основных характеристик цифровой экономики (рост объемов данных, прозрачность, скорость передачи информации, минимизация посреднических звеньев и проч.), обуславливающих модернизацию регулирующего воздействия. Обосновано, что регулирующее воздействие целесообразно модернизировать за счет разработки методик применения цифровых технологий (большие данные, искусственный интеллект, облачные вычисления и др.) и цифровых продуктов (QR-кодирование продукции, цифровые аккредитивы, цифровые банковские гарантии, смарт-контракты и др.) к указанным направлениям (финансирование, страхование, хеджирование, государственные закупки, товарные и закупочные интервенции, консультирование, лицензирование, сертификация и др.). Ожидаемые эффекты от применения модернизированных методов и инструментов государственного регулирования экосистемной деятельности субъектов агробизнеса для отрасли в целом сводятся к снижению регуляторной нагрузки и упрощению получения мер государственной поддержки. Для государственного управления эффекты применения модернизированных методов и инструментов государственного регулирования могут проявляться по направлениям: оптимизации информационного обмена с субъектами отрасли; повышении уровня контроля за движением бюджетных средств; усилении адресности мер государственной поддержки; повышении скорости взаимодействия с субъектами агробизнеса и ускорения отклика на управляющие воздействия.

1. Алексеев А.А., Кружкова Т.И., Ручкин А.В., Рущицкая О.А., Рущицкая О.Е. От интернета вещей к интернету поведения: государственное регулирование цифровой трансформации АПК // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2021. – № 6-1. – С. 5–13.

2. Коробейников Д.А., Филин М.А. Методика аналитической оценки экономической динамики аграрного производства / Д.А. Коробейников, М.А. Филин // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. – 2011. – № 2 (22). – С. 243–249.

3. Коробейникова О.М., Очеретяная Д.В., Петерс И.А., Шалдохина С.Ю. Цифровые экосистемы для агробизнеса // Аграрная Россия. – 2022. – № 6. – С. 40–47.

4. Красий Р.С. Государственное регулирование АПК в условия санкций и антисанкций // Международный журнал конституционного и государственного права. – 2018. – № 1. – С. 102–104.

5. Морозова И.А., Волков С.К., Орлова О.В. Тенденции развития АПК России в условиях ВТО // Региональная экономика: теория и практика. – 2014. – № 44 (371). – С. 41–50.

6. Попова Л.В., Коробейников Д.А., Коробейникова О.М., Телитченко Д.Н. Государственное регулирование в организационно-экономическом механизме сельского хозяйства // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. – 2016. – № 4 (44). – С. 292–299.

7. Burkaltseva D.D., Simchenko N.A., Tsekhla S.Yu., Blazhevich O.G., Polskaya S.I., Guk O.A., Yanovskaya A.A., Zharova A.R. Methodology for assessing the level of digital development of the ecosystem of the region // Academy of Strategic Management Journal. – 2021. – Vol. 20. – No. 6. – P. 9–16.

8. Burkaltseva D.D., Betskov A.V., Kilyaskhanov H.Sh., Demin G.I., Grischenko L.L., Timoshenko O.E., Tyulin A.S. Psychological features of cybercriminal behavior in committing financial crimes under conditions of digital transformation of socioeconomic systems // Opcion. – 2018. – Vol. 34. – No. 85. – P. 1642–1653.

9. Deng F., Yang L., Gong Q., Guo G. Evaluation of High-quality Economic Development Based on Entropy Weight Method: Taking Chengdu-Chongqing City Agglomeration as Example // ACM International Conference Proceeding Series. – 2021. – P. 41–47.

10. Feng M., Guo H. Research on the evaluation of high-quality economic development based on factor analysis // Journal of Scientific and Industrial Research. – 2019. – Vol. 78. – Is. 12. – P. 827–830.

11. Volkov S.K. Social and economic disproportion of development of Russian territories // Regional and Sectoral Economic Studies. – 2015. – Vol. 15. – No. 2. – P. 137–144.