State and development prospects of the agricultural tractor fleet in the context of digital transformation of agriculture

全文:

ВВЕДЕНИЕ

В настоящее время, одним из ключевых направлений развития экономики Российской Федерации является цифровая трансформация всех отраслей народного хозяйства. В сельском хозяйстве применение цифровых технологий направлено на обеспечение стабильности производства и повышение его эффективности. Данный эффект планируется достичь за счет качественного улучшение параметров управления производственными процессами и принятия решений на основе современных подходов формирования и обработки информации [1].

По некоторым оценкам в настоящее время около 70% фермерских хозяйств США, Канады и Европы уже применяют «умные» технологии сельскохозяйственного производства [2]. В Российской Федерации в настоящее время по данным Минсельхоза России в сельскохозяйственном производстве используется свыше 86 тысяч различных комплектов оборудования для точного земледелия [3]. Согласно данным проведенного в 2019–2020 гг. мониторинга состояния вопроса применения элементов точного сельского хозяйства в Российской Федерации из 64 регионов технологии точного земледелия применялись в 55 регионах и лишь в 10% хозяйств на общей площади 15,5 млн га [4]. Цифровые технологии обладают высоким потенциалом для повышения эффективности сельскохозяйственного производства и способствует снижению затрат на 23% [5]. Инвестиционным банком Goldman Sachs прогнозируется, что к 2050 году применение цифровых технологий позволит увеличить производительность мирового сельского хозяйства на 70% [6].

Цифровая трансформация сельского хозяйства подразумевает под собой кардинальные изменения в подходах управления технологическими процессами и техникой, являющейся одним из основных средств производства. Таким образом, применяющаяся в цифровом сельском хозяйстве техника должна быть оснащена определенными элементами цифровых технологий, позволяющими осуществлять сбор, обработку и передачу информации, контроль и управление параметрами протекания технологического процесса и применяемых технических средств [7]. В связи с этим вопрос трансформации сельскохозяйственного производства целесообразно рассматривать в призме состояния парка сельскохозяйственной техники и уровня обеспеченности ею.

Анализ данных Росстата о количественном составе парка сельскохозяйственных тракторов показывает, что количество тракторов за период с 1991 по 2021 гг. сократилось в 6,8 раза до 198,3 тыс. ед., а уровень обеспеченности тракторами в настоящее время составляет 3 ед./1000 га пашни [10]. Обеспеченность тракторами, например, в Беларуси составляет 9 ед./1000 га пашни, Казахстане ― 6, Аргентине ― 8, Канаде ― 16, США ― 26, Китае ― 28, Германии и Франции ― по 65 [11]. Доля техники, с даты выпуска которой прошло более 10 лет, по данным органов Гостехнадзора, в 2021 году составила 56,97% т.е. в целом доля техники, выработавшей нормативный ресурс, физически изношенной и морально устаревшей остается весьма значительной [12]. В целом в сельскохозяйственном производстве сохраняется тенденция сокращения парка сельскохозяйственных тракторов и снижения уровня обеспеченности.

В связи с сокращением парка тракторов снизился уровень энергообеспеченности сельскохозяйственных организаций: за период 2000–2021 гг. энергообеспеченность снизилась на 129 л.с. на 100 га или в 1,6 раза до уровня 200 л.с./100 га. При этом в 1990 году на каждые 100 га из 117,7 млн га посевов, с поправкой на мощность двигателей, приходилось оценочно 217 л.с. [11].

Существующие темпы обновления парка сельскохозяйственной техники не позволяют интенсивно внедрять цифровые технологии и в полной мере реализовать их потенциал. Для достижения цели повышения производительности труда, экономической и энергетической эффективности, ресурсосбережения сельскохозяйственного производства путем цифровой трансформации предлагается параллельно реализовывать два подхода. Первый подход предусматривает интенсивное обновление парка сельскохозяйственными тракторами с внедренными комплексами цифровых решений, обеспечивающих управление всеми узлами и агрегатами трактора (рулевое управление, двигатель, трансмиссия, ВОМ, гидравлическая система и т.д.), а также технологическими процессами и отдельными рабочими органами агрегатируемых машин. Данный подход нацелен на реализацию в средних и крупных хозяйствах, имеющих финансовые возможности обновлять парк техники с учетом заложенных нормативных сроков эксплуатации. Второй подход предполагает производство и внедрение универсальных цифровых технических устройств (комплектов оборудования), которые возможно применять на уже эксплуатирующихся сельскохозяйственных тракторах. Такими устройствами являются системы точного земледелия, в частности системы параллельного вождения, системы контроля и управления наиболее ответственными требующими высокой точности проведения технологическими операциями: внесение удобрений, посев, внесение средств защиты, уборка. Данный подход нацелен на небольшие сельскохозяйственные организации, фермерские и личные подсобные хозяйства. В связи с этим предлагается произвести прогнозирование по количественному составу парка и уровню обеспеченности тракторами на период до 2030 г.

Цель исследования ― определить 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 г.

МЕТОДЫ

При построении прогноза использовались данные о количественном составе парка сельскохозяйственных тракторов и уровне обеспеченности ими за период 1990–2021 гг., данные площади пашни [7–9] с учетом плановых показателей государственной программы вовлечения в оборот земель сельскохозяйственного назначения в соответствии с Постановлением Правительства РФ от 14 мая 2021 г. № 731 «О Государственной программе эффективного вовлечения в оборот земель сельскохозяйственного назначения и развития мелиоративного комплекса Российской Федерации» (далее ― Постановление № 731).

С учетом того, что технический уровень сельскохозяйственных тракторов за период с 1990 по 2020 гг. существенно изменился целесообразно перевести количество тракторов из физических единиц в количество тракторов в условных единицах при помощи коэффициентов перевода 1,1 и 1,25. Для определения прогноза количества тракторов в условных единицах, на основании рекомендаций специалистов ФГБНУ ФНАЦ ВИМ с учетом развития технического уровня тракторов, принимаем коэффициенты перевода 1,3 для 2025 г. и 1,32 для 2030 г.

Построение прогноза осуществлялось с использованием метода прогнозирования по средним значениям с последующей проверкой достоверности методом экстраполяции и построением линии тренда при использовании инструмента Microsoft Excel ― 2016 на период 2023–2030 гг.

При построении прогноза рассматривалось два сценария развития: пессимистический с учетом негативных тенденций сокращения парка сельскохозяйственной техники последних 10 лет и оптимистический, подразумевающий кардинальные положительные изменения в технологической политике по вопросам технико-технологического обеспечения сельскохозяйственного производства. Оптимистический сценарий (целевой) представлял собой плановый прогноз развития количественного состава парка и обеспечения к 2030 году сельскохозяйственными тракторами на уровне не менее 4 условных эталонных единиц на 1000 га пашни.

На основании показателей количественного состава парка определялось ежегодное сокращение количества эксплуатирующихся тракторов в течение последних 10 лет (2012–2021 гг.) [10], исходя из чего определено среднее арифметическое значение сокращения парка тракторов ― на 9,4 тыс. ед./год. Исходя из предположения, что при пессимистическом сценарии данная тенденция сохранится, построен прогноз изменения количественного состава парка на период 2023–2030 гг. с учетом рассчитанного среднего арифметического значения ежегодного сокращения парка.

Исходя из спрогнозированных значений численного состава парка строился прогноз изменения обеспеченности тракторами по пессимистическому и оптимистическому сценариям. Расчеты при построении данного прогноза учитывали плановые значения по вводу в оборот залежных земель в соответствии с Постановлением № 731, исходя из предположения, что все вновь вводимые в оборот залежные земли войдут в структуру пашни.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Построенный по пессимистическому сценарию прогноз развития парка сельскохозяйственных тракторов, представленный на рис. 1, показывает, что при сохранении текущих тенденций последних 10 лет парк сельскохозяйственных тракторов сократится до уровня 153,5 тыс. усл. ед. к 2030 г. При этом уровень обеспеченности сельскохозяйственными тракторами с учетом ввода в оборот залежных земель снизится до 1,2 усл. ед./1000 га пашни (рис. 2). Построенные методом экстраполяции кривые тренда показывают, что процесс сокращения парка тракторов происходит по экспоненциальной зависимости с величиной достоверности апроксимации 0,98. В представленных на графиках зависимостях переменный показатель x отражает номер временного периода в интервале от 1 до 41, где 1990 г. соответствует 1, а 2030 г. — 41.

 

Рис. 1. Прогноз изменения количественного состава парка сельскохозяйственных тракторов.

 

Рис. 2. Прогноз изменения обеспеченности сельскохозяйственными тракторами.

 

Построенный по оптимистическому сценарию прогноз развития парка сельскохозяйственных тракторов, представленный на рис. 2 показывает, что для достижения уровня обеспеченности сельскохозяйственными тракторами не менее 4 усл. ед./1000 га пашни необходимо увеличить численный состав парка до 524,2 тыс. усл. ед. Построенная методом экстраполяции кривая тренда показывает, что данный процесс пополнения парка тракторов может происходить по полиномиальной зависимости второй степени с величиной достоверности апроксимации 0,99.

На основании анализа показателей численного состава парка и ежегодного приобретения сельскохозяйственных тракторов в течение последних 10 лет (2012–2021 гг.) [12–15] определено среднее арифметическое списание тракторов ― 22,7 тыс. ед./год. С учетом этих данных рассчитаны плановые показатели приобретения сельскохозяйственных тракторов на период 2023–2030 гг., обеспечивающих достижение установленного уровня обеспеченности тракторами. Результаты расчета представлены на рис. 3. Достижение к 2030 г. объемов приобретения сельскохозяйственных тракторов на уровне 57,7 тыс. ед. с поддержанием достигнутых значений в течение последующих лет должно позволить обеспечить ежегодное обновление парка сельскохозяйственных тракторов на уровне не менее 14%, и последующее повышение уровня обеспеченности.

 

Рис. 3. Целевые объемы приобретения сельскохозяйственных тракторов по годам для реализации оптимистического сценария.

 

Реализация предложенного плана обновления парка должна обеспечить в период 2023–2030 гг. пополнение парка 376,6 тыс. ед. новых сельскохозяйственных тракторов.

Имеющийся опыт использования цифровых решений в сельском хозяйстве, и, в частности, в сельскохозяйственных тракторах, показывает, что цифровые технологии позволяют повысить производительность труда, снизить себестоимость производства, способствуют повышению урожайности и качества получаемой продукции. В связи с этим, целесообразно применить государственные меры поддержки, стимулирующие обновление парка тракторами только со встроенными элементами цифровых технологий (встроенные элементы систем параллельного вождения, точного земледелия, онлайн мониторинга технического состояния и т.д.), что в целом будет способствовать цифровизации сельскохозяйственного производства и повышению его эффективности.

Реализация предложенного оптимистического сценария по обновлению парка сельскохозяйственных тракторов техникой с элементами цифровых технологий с 2023 г. позволит к 2030 г. повысить их долю в структуре всего тракторного парка до уровня не менее 96%. Для обеспечения всех эксплуатирующихся в парке сельскохозяйственных тракторов элементами цифровых решений (как встроенными, так и дополнительно устанавливаемыми) необходимо изготовить 12 тыс. ед. комплектов оборудования для дополнительной установки на тракторы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Разработан прогноз развития парка сельскохозяйственных тракторов и уровня обеспеченности данными видами техники на период до 2030 г., предусматривающий пессимистический и оптимистический сценарии. Построенный по пессимистическому сценарию прогноз развития парка сельскохозяйственных тракторов показывает, что при сохранении текущих тенденций последних 10 лет парк сельскохозяйственных тракторов сократится до уровня 153,5 тыс. усл. ед. к 2030 г., а уровень обеспеченности снизится до 1,2 усл. ед./1000 га пашни. Построенный по оптимистическому сценарию прогноз развития парка сельскохозяйственных тракторов показывает, что для достижения уровня обеспеченности сельскохозяйственными тракторами не менее 4 усл. ед./1000 га пашни необходимо увеличить численный состав парка до 524,2 тыс. усл. ед., для чего необходимо достичь к 2030 г. объемов ежегодного приобретения сельскохозяйственных тракторов на уровне 57,7 тыс. ед. с поддержанием достигнутых значений в течение последующих лет, что должно обеспечить ежегодное обновление парка сельскохозяйственных тракторов на уровне не менее 14%.

Реализация предложенного плана обновления парка должна обеспечить в период 2023–2030 гг. пополнение парка 376,6 тыс. ед. новых сельскохозяйственных тракторов, а при реализации государственных мер поддержки, стимулирующих обновлении парка тракторами только с цифровыми решениями, к 2030 г. в структуре парка техники будет эксплуатироваться 96% сельскохозяйственных тракторов с встроенными элементами цифровых технологий. Для обеспечения всех эксплуатирующихся в парке сельскохозяйственных тракторов оборудованием с элементами цифровых технологий необходимо дополнительно изготовить 12 тыс. ед. комплектов оборудования для установки на тракторы.

ДОПОЛНИТЕЛЬНО

Вклад авторов. И.А. Старостин ― руководство исследованием, концептуализация, методология, администрирование проекта; А.В. Лавров ― формальный анализ, проведение исследования, создание черновика рукописи, визуализация; А.В. Ещин ― проведение исследования, создание черновика рукописи, создание окончательной версии рукописи и ее редактирование; С.А. Давыдова ― формальный анализ, проведение исследования, создание черновика рукописи, создание окончательной версии (доработка) рукописи и ее редактирование. Авторы подтверждают соответствие своего авторства международным критериям ICMJE (все авторы внесли существенный вклад в разработку концепции, проведение исследования и подготовку статьи, прочли и одобрили финальную версию перед публикацией).

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с проведенным исследованием и публикацией настоящей статьи.

Источник финансирования. Авторы заявляют об отсутствии внешнего финансирования при проведении исследования и подготовке публикации.

ADDITIONAL INFORMATION

Authors’ contribution. I.A. Starostin ― research management, conceptualization, methodology, project administration; A.V. Lavrov ― formal analysis, research, writing the text of the manuscript, visualization; A.V. Eshchin ― conducting research, writing and editing the text of the manuscript; S.A. Davydova ― formal analysis, research, writing and editing the text of the manuscript. All authors made a substantial contribution to the conception of the work, acquisition, analysis, interpretation of data for the work, drafting and revising the work, final approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work.

Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.

Funding source. This study was not supported by any external sources of funding.

作者简介

Ivan Starostin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

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

Cand. Sci. (Tech.), Head of the of the Forecasting the Development of Machine Systems and Technologies in Agro-Industrial Sector Laboratory

俄罗斯联邦, Moscow

Aleksandr Lavrov

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

编辑信件的主要联系方式.
Email: vimlavrov@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9070-206X
SPIN 代码: 3198-2929

Cand. Sci. (Tech.), Head of the of the Forecasting the Development of Machine Systems and Technologies in Agro-Industrial Sector Laboratory

俄罗斯联邦, Moscow

Aleksandr Eshchin

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

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

Cand. Sci. (Tech.), Senior Researcher of the Forecasting the Development of Machine Systems and Technologies in Agro-Industrial Sector Laboratory

俄罗斯联邦, Moscow

Svetlana Davydova

Federal Scientific Agroengineering Center VIM

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

Cand. Sci. (Tech.), Leading Researcher of the Forecasting the Development of Machine Systems and Technologies in Agro-Industrial Sector Laboratory

俄罗斯联邦, Moscow

参考

补充文件