Разработка экономической модели автоматизации расчетов бизнес-концепций малых сельхозпроизводителей

Калькуляторов расчета бизнес-планов в различных сферах жизнедеятельности большое количество. Многие из них доступны онлайн на интернет-ресурсах, где часть расчетов имеют открытый доступ, а полный расчет производится на коммерческих условиях. Однако, когда речь заходит об агроиндустрии, количество отраслевых аналогов расчета резко снижается. В крупных агрохолдингах, где эксперты — сотрудники компании — имеют возможность проходить обучение и стажировку, калькуляторы и экономико-математические модели (ЭММ) разработаны не только для всего бизнес-процесса и отраслей сельского хозяйства, но также внедрены решения по оптимизации отдельных логистических цепочек, использования полей, стада и прочее.

Мелкотоварные производства формируют от 20 до 70-80% агропродовольствия страны

В мелкотоварном хозяйстве ситуация иная, несмотря на его существенную долю в формировании агропродовольствия страны: от 20% до 70–80% в зависимости от вида производимой продукции (табл. 1).

Таблица 1 - Доля крестьянских (фермерских) хозяйств и хозяйств населения в производстве основных видов сельскохозяйственной продукции

По данным Росстата, в 2021 году наибольший удельный вес КФХ и хозяйств населения в общем объеме производства приходился на выращивание картофеля и овощей открытого и закрытого грунтов — более 70%. В животноводстве доля указанных категорий хозяйств значительна в производстве молока сырого — 43,8%. Однако по большинству анализируемых в работе продуктов удельный вес малого бизнеса из года в год сокращается. К примеру, с 2016 года его доля в общем производстве сократилась на величины от 1,9 п.п. (производство яиц) до 5,6 п.п. (производство молока сырого). Исключение составили объемы сбора зерновых и зернобобовых культур: рост за анализируемый период насчитывал 2,8 п.п.

Количество малых формирований в сельской местности снизилось

По данным микропереписи сельского хозяйства, проведенной Росстатом в 2021 году, количество КФХ в России составляет 102,4 тыс. ед., ИП (занятых сельским хозяйством) — 20,8 тыс. ед., ЛПХ — 16,6 млн ед., микропредприятий — 14,4 тыс. ед., малых предприятий — 6,5 тыс. ед. Если сравнить количество малых формирований на селе 2021 года с показателями сельскохозяйственной переписи Росстата 2016 года, то можно отметить резкое снижение их числа. За анализируемый период малый агробизнес всех категорий сократился в среднем на 25%. Количество сельскохозяйственных организаций, не относящихся к субъектам малого предпринимательства, увеличилось на 26,3%, до 9,6 тыс. ед.

Снижение количества малого бизнеса представляет угрозу для развития сельских территорий и препятствует повышению внутренней экономики

По ряду обстоятельств малый бизнес и хозяйства населения остаются незащищенными агроформированиями. Снижение их удельного веса в общей структуре производства не только формирует угрозу для развития сельских территорий (социальный аспект), но и является препятствием для повышения эффективности внутренней экономики.

На данный момент не существует калькулятора для малых производств

Ранее авторами был разработан инвестиционный калькулятор, который создавался в качестве единого инструмента для оценки окупаемости инвестиционных проектов на федеральном уровне и проходил согласование как с отраслевыми экспертами, крупными агрохолдингами, так и с государственными институциональными единицами, системообразующими банками.

Однако, указанная ЭММ, при всей ее продуманности, подходит для внедрения только в крупных агрохолдингах с поголовьем более 1000 голов продуктивного стада.

На данный момент актуальным является разработка экономических моделей для малых сельхозпроизводителей

В ситуации все большего включения хозяйств населения в организованную структуру ведения агробизнеса, а также с возможностью доступа с 2022 года к получению государственной поддержки на возмещение затрат (при условии перехода ими на оплату НПД), считаем актуальной разработку экономической модели расчета рентабельности бизнес-концепций именно для малых сельхозпроизводителей.

Цель данной работы - упрощение процесса расчета бизнес-концепций

Целью проводимой работы является автоматизация расчетов бизнес-концепций и эффективности инвестиционных вложений малого агробизнеса для быстрой оценки целесообразности бизнес-идей. В дальнейшем предполагается формирование простой и удобной в использовании онлайн-платформы расчета, которая будет работать при вводе основных факторных данных. Далее программа рассчитает и выведет показатели финансовых результатов, полученных при заданных пользователем входных данных.

Цель бизнес-концепции - понимание бизнес-стратегии предпринимателем

Разрабатываемая авторами бизнес-концепция имеет своей целью не доказывать внешним пользователям перспективность бизнес-идеи сельхозпроизводителя и выгодность инвестиций (реализовывать эту цель призван бизнес-план), а выработать полное понимание собственного проекта и ясную бизнес-стратегию у самого предпринимателя.

Задача разработки - обеспечить комплексный подход при проработке бизнес-модели

В сельском хозяйстве наиболее проработанными являются калькуляторы расчета страховки, кредита, налоговой нагрузки, а также другие ЭММ, направленные на оптимизацию затрат. Все эти модели обеспечивают решение какой-то одной задачи: рассчитать страховку, кредит, сократить издержки на содержание поля, установить оптимальную цену на продукт и т.д.; они имеют отраслевую направленность, узкую специализацию. Комплексным подходом эти решения не обладают. А если обладают, то, как уже упоминалось ранее, являются громоздкими и предназначены для крупных агрохолдингов.

Использование расчетов в онлайн-системах позволяет увеличить инновационность сельскохозяйственных организаций

Меж тем значимость ЭММ велика как для принятия управленческих решений, так и для анализа социально-экономического положения отдельных хозяйствующих субъектов и регионов в целом. Проблему достижимости целей хозяйственных и политических решений позволяет обосновывать использование методов математического программирования. В рамках цифровой экономики рассматривается переформатирование использования расчетов в онлайн-системах, что позволяет расширить возможности математических моделей и внедрить информационные технологии в аналитический процесс, увеличить инновационность сельскохозяйственных организаций.

Материал и методы исследования

В качестве инструментария для формирования линейки расчетов бизнес-концепций использованы:

1. Табличный процессор MS Excel (технологии макропрограммирования) и язык программирования высокого уровня С++ для тестирования работы расчетов на онлайн-платформах.

2. Для реализации методики расчета доходности применены базовые алгоритмы финансовой математики и встроенные в табличный процессор MS Excel функции финансовой категории.

3. Для выстраивания концепции расчетов использовались методы сравнительного, статистического анализа, экономико-математический подход.

4. При формировании таблиц, рассчитывающих расходы в разрезе отраслей, за основу закладывались нормативы, принятые Минсельхозом России, а также среднерыночные данные о ценах и других вводных показателях.

Теоретической и методологической базой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых, экономистов, внесших большой вклад в развитие экономико-математических моделей планирования и прогнозирования. Особо стоит выделить разработки ученых РГАУ — МСХА имени К.А. Тимирязева и ВИАПИ имени А.А. Никонова по разработке и практической реализации экономико-математических методов, моделирования, системного анализа, современных информационных систем и технологий.

Результаты и обсуждение

Разработанная экономическая модель имеет структуру, отображающую логику выстраивания схемы расчетов, и едина для всех отраслей применения (рис. 1).

Рисунок 1 - Структура экономической модели автоматизации расчетов бизнес-концепций малого агробизнеса (составлена авторами)


Модель представляет собой последовательный расчет затрат, которые в представленной структуре объединены в разделе «факторные показатели». Для суммирования затратной части пользователю необходимо внести входные параметры, которые делятся на две группы: общие и отраслевые.

• В группу «Общие» отнесены общехозяйственные расходы, которые не зависят от выбранного отраслевого направления;

• В группе «Отраслевые» суммируются затраты непосредственно по выбранному направлению деятельности.

Расчет показателей начинается после внесения пользователем входных параметров, что дает потребителю возможность корректировать данные с учетом индивидуальных потребностей. Входные параметры условно можно сгруппировать по следующим направлениям:

1) технологические (или отраслевые) — к этой группе относятся, к примеру, поголовье стада или площадь соответствующих видов культур (в зависимости от выбранного направления бизнес-концепции), продуктивность животных или урожайность культур и другие аналогичные данные;

2) операционные — это данные по группе постоянных и переменных затрат. К примеру, к переменным можно отнести стоимость кормов, средств защиты животных, семян, средств защиты растений и другие;

3) коммерческие — расходы на сбыт и рекламу (при необходимости);

4) инвестиционные — инвестиционные затраты состоят из двух групп:

а) общие, в том числе закупка автомобиля, помещения, мебели и прочие;

б) отраслевые: закупка техники, поголовья и прочие;

5) финансовые — доля собственного участия в проекте, сроки кредитования, процентная ставка по кредитам, отсрочки выплаты (если есть), субсидирование процентной ставки;

6) персонал — возможность планирования численности штата и расходов на его содержание;

7) текущие — цена реализации продукции и прочие.

Указанные параметры пользователь должен вносить в соответствующие ячейки поочередно, начиная со стоимости инвестиций и заканчивая источниками финансирования в части факторных показателей, и с текущих цен до выбранной системы налогообложения — в части результативных показателей.

Расчеты будут происходить, даже если некоторые входные параметры останутся незаполненными

С учетом того, что модель прежде всего призвана помочь хозяйствам населения, расчеты будут происходить, даже если некоторые входные параметры останутся незаполненными. При необходимости они могут проставляться автоматически исходя из средних отраслевых параметров. Отраслевые пункты будут отражаться опционально в зависимости от того, какое направление выбрал пользователь.

Выходные параметры модели можно разделить на несколько групп:

1) оценка эффективности бизнеса: объем производства продукции, выручка, прибыль, рентабельность,
период окупаемости;

2) оценка потребности в инвестиционных ресурсах: общая сумма инвестиций, собственные средства инвестора, залоговое обеспечение;

3) оценка уровня государственной поддержки по направлению;

4) социальная и бюджетная эффективность проекта: объем производства товарной продукции, количество рабочих мест, средняя заработная плата, налоговые поступления в бюджеты всех уровней.

Модель универсальна и может использоваться в разрезе отраслей как хозяйствами населения, крестьянскими (фермерскими) хозяйствами (КФХ), так и небольшими организациями

Экономическая модель расчета эффективности бизнес-концепций малого агробизнеса универсальна и может использоваться в разрезе отраслей как хозяйствами населения, крестьянскими (фермерскими) хозяйствами (КФХ), так и небольшими организациями. Авторы считают, что максимальную эффективность модель принесет хозяйствам населения, так как в целях успешного развития домохозяйствам необходимо подстраиваться под рыночные условия хозяйствования, а также научиться закладывать в структуру затрат понесенные трудозатраты (ручной или механизированный труд). Следующий целевой ориентир — это КФХ. Данный вид хозяйствования в основном держится на одном лидере, у которого часто нет времени рассчитывать расходы, доходы и задумываться о целесообразности тех или иных направлений деятельности.

Модель позволит обратить внимание пользователя на инфраструктурные, ресурсные и регуляторные проблемы проекта.

В рамках описанной выше структуры (рис. 1) планируется разработка автоматизированного расчета эффективности бизнес-концепций по следующим направлениям, которые массово распространены среди домохозяйств страны, а именно:

1) выращивание картофеля;

2) разведение КРС молочного направления;

3) содержание молодняка КРС на откорме;

4) выращивание кур домашних (получение яиц);

5) выращивание кросса мясных кур для получения
бройлеров;

6) разведение кроликов;

7) выращивание овец и коз.

В качестве примера работы модели представим расчеты сроков окупаемости затрат (без дисконтирования) в разведении КРС молочного направления для малых форм хозяйствования, запускающих ферму на 250 гол. основного стада. Цена реализации сырого молока взята на уровне 34,5 руб./кг с учетом НДС, уровень выхода телят принят за 75%, товарность молока — 95%. Показатель рассчитывается в зависимости от изменения продуктивности коров и применения либо не применения предпринимателем отраслевых субсидий. Так как федеральные направления государственной поддержки дополняются региональными субсидиями, а также субъекты принимают самостоятельные решения по поводу процентных и других ставок субсидирования, было принято решение рассчитать показатели, исходя из основных действующих направлений государственной поддержки сельскохозяйственных товаропроизводителей (кроме ЛПХ) в Чувашской Республике. Модель запускали 88 раз, каждый раз меняя указанные выше условия. Получившиеся результаты сроков окупаемости вложений при разных условиях хозяйствования представлены в сравнительной таблице (табл. 2).

Таблица 2 - Сравнительная таблица, отражающая срок окупаемости инвестиционных вложений в разведение КРС молочного направления при заданных входных параметрах (лет)

При средней и высокой продуктивности коров (6500– 9000 кг) и с учетом применения основных направлений субсидирования отрасли (столбец 10 табл. 2), выйти на окупаемость инвестиционных вложений можно через 4 года. При отсутствии субсидий сельхозтоваропроизводители с надоем молока на 1 корову на уровне 8500–9000 кг могут выйти на окупаемость через 6 лет. При среднем уровне надоев (по данным Росстата, в 2021 году средняя продуктивность одной коровы во всех категориях хозяйств Чувашской Республики составила 5128 кг) без получения субсидий на окупаемость можно выйти через 15 лет. Максимальную помощь аграриям оказывает субсидирование технической и технологической модернизации и строительства животноводческого комплекса. При применении указанных направлений государственной поддержки ввод нового животноводческого комплекса при среднерегиональном уровне надоя может окупиться уже через 6 лет.

Модель можно дополнить и другими имеющимися в регионе направлениями государственной поддержки, что сделает ее еще содержательнее.

Выводы

Разработанная экономическая модель может быть использована малыми формами хозяйствования (в том числе хозяйствами населения, крестьянскими (фермерскими) хозяйствами или небольшими СХТП) по основным направлениям их сельскохозяйственной деятельности для расчета эффективности ведения агробизнеса, в том числе для оценки стоимости инвестиционных вложений; планирования численности персонала; расчета операционных и коммерческих расходов; оценки необходимости применения кредитных средств; расчета налогов и выхода продукции, сроков окупаемости вложений и т.д.

При дальнейшем расширении работы, направления, выбранные для первичной автоматизации, могут быть дополнены. В рамках второго этапа планируется автоматизация расчетов по следующим подотраслям: виноградарство (для южных регионов страны), хмелеводство, пчеловодство, ягодоводство и т.д..

Преимуществами модели являются:

• автоматизация — возможность использования для разных наборов исходных данных;

• простота использования — разработанное приложение не требует специальных навыков для его использования;

• наглядность — можно изучить уровень эффективности инвестиций и степень их изменения при различных входных параметрах;

• практическая направленность — возможность использования для отработки разных направлений инвестиционных вложений.

Источник: Аграрная наука. – 2023. – Т. 1. – №. 11. – С. 174-180.