<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Russian Journal of Management</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Russian Journal of Management</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Russian Journal of Management</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2409-6024</issn>
   <issn publication-format="online">2500-1469</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">104324</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.29039/2500-1469-2025-13-9-24-33</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Отраслевой менеджмент</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Industry management</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Отраслевой менеджмент</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">ASSESSMENT OF THE EFFECTIVENESS OF DIGITALIZATION OF THE REGIONAL AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ЦИФРОВИЗАЦИИ РЕГИОНАЛЬНОГО АПК</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-8533-4573</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Киварина</surname>
       <given-names>Мария Валентиновна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Kivarina</surname>
       <given-names>Mariya Valentinovna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>доктор экономических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>doctor of economic sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
    <contrib contrib-type="author">
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Юрина</surname>
       <given-names>Наталия Николаевна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Yurina</surname>
       <given-names>Nataliya Nikolaevna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-2"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Yaroslav-the-Wise Novgorod State University</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <aff-alternatives id="aff-2">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого</institution>
     <country>Россия</country>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого</institution>
     <country>Russian Federation</country>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <pub-date publication-format="print" date-type="pub" iso-8601-date="2025-10-20T00:00:00+03:00">
    <day>20</day>
    <month>10</month>
    <year>2025</year>
   </pub-date>
   <pub-date publication-format="electronic" date-type="pub" iso-8601-date="2025-10-20T00:00:00+03:00">
    <day>20</day>
    <month>10</month>
    <year>2025</year>
   </pub-date>
   <volume>13</volume>
   <issue>9</issue>
   <fpage>24</fpage>
   <lpage>33</lpage>
   <history>
    <date date-type="received" iso-8601-date="2025-09-18T00:00:00+03:00">
     <day>18</day>
     <month>09</month>
     <year>2025</year>
    </date>
   </history>
   <self-uri xlink:href="https://riorpub.com/en/nauka/article/104324/view">https://riorpub.com/en/nauka/article/104324/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>В условиях активного развития цифровых технологий и необходимости повышения конкурентоспособности агропромышленного комплекса актуализируется проблема оценки эффективности процессов цифровизации на региональном уровне. Цифровизация сельского хозяйства выступает катализатором комплексного развития сельских территорий, способствуя созданию высокотехнологичных рабочих мест, повышению инвестиционной привлекательности регионов и улучшению качества жизни сельского населения. Оценка эффективности функционирования цифровой платформы в АПК необходима для принятия решений о внедрении и масштабировании цифровых решений в российских регионах. В статье представлен комплексный подход к оценке эффективности цифровизации регионального АПК, основанный на многокритериальном анализе технологических, экономических и социальных показателей. Разработана методика интегральной оценки, включающая систему индикаторов цифровой зрелости, экономической эффективности и социального воздействия. Проведен анализ современного состояния цифровизации АПК в различных регионах Российской Федерации. Выявлены ключевые факторы, влияющие на эффективность внедрения цифровых технологий в региональном АПК. Предложены рекомендации по совершенствованию системы мониторинга и управления процессами цифровой трансформации агропромышленного комплекса на региональном уровне.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>In the context of the active development of digital technologies and the need to increase the competitiveness of the agro-industrial complex, the problem of assessing the effectiveness of digitalization processes at the regional level is becoming relevant. Digitalization of agriculture acts as a catalyst for the integrated development of rural areas, contributing to the creation of high-tech jobs, increasing the investment attractiveness of regions and improving the quality of life of rural populations. An assessment of the effectiveness of the digital platform in the agro-industrial complex is necessary for making decisions on the implementation and scaling of digital solutions in Russian regions. The article presents a comprehensive approach to assessing the effectiveness of digitalization of the regional agro-industrial complex, based on a multi-criteria analysis of technological, economic and social indicators. An integrated assessment methodology has been developed, including a system of indicators of digital maturity, economic efficiency and social impact. The analysis of the current state of digitalization of the agro-industrial complex in various regions of the Russian Federation is carried out. The key factors influencing the effectiveness of the introduction of digital technologies in the regional agro-industrial complex have been identified. Recommendations are proposed for improving the monitoring and management system for the digital transformation of the agro-industrial complex at the regional level.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>цифровизация</kwd>
    <kwd>агропромышленный комплекс</kwd>
    <kwd>региональная экономика</kwd>
    <kwd>эффективность</kwd>
    <kwd>индикаторы</kwd>
    <kwd>цифровые технологии</kwd>
    <kwd>сельское хозяйство</kwd>
    <kwd>интегральная оценка</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>digitalization</kwd>
    <kwd>agro-industrial complex</kwd>
    <kwd>regional economy</kwd>
    <kwd>efficiency</kwd>
    <kwd>indicators</kwd>
    <kwd>digital technologies</kwd>
    <kwd>agriculture</kwd>
    <kwd>integrated assessment</kwd>
   </kwd-group>
   <funding-group>
    <funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 24-28-20434 «Научно-методологический подход к оценке эффективности функционирования цифровой платформы АПК», https://rscf.ru/project/24-28-20434/</funding-statement>
    <funding-statement xml:lang="en">the work was supported by the Russian Science Foundation, Project № 24-28-20434 «Scientific and methodological approach to assessing the effectiveness of the agro-industrialdigital platform», https://rscf.ru/en/project/24-28-20434/</funding-statement>
   </funding-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>ВведениеЦифровизация агропромышленного комплекса представляет собой одну из приоритетных задач современного этапа развития российской экономики. В условиях необходимости обеспечения продовольственной безопасности, повышения конкурентоспособности отечественной сельскохозяйственной продукции и устойчивого развития сельских территорий особую актуальность приобретает вопрос эффективного внедрения цифровых технологий в различных регионах страны.Региональная специфика развития АПК определяет различные подходы к процессам цифровизации, что обуславливает необходимость разработки комплексной методики оценки эффективности данных процессов. Неравномерность технологического развития регионов, различия в уровне цифровой грамотности населения, специфика природно-климатических условий и структуры производства требуют дифференцированного подхода к оценке результативности цифровой трансформации регионального АПК.Цель исследования заключается в разработке методологических основ комплексной оценки эффективности цифровизации регионального агропромышленного комплекса и формировании практических рекомендаций по повышению результативности данного процесса.Методы исследованияВ основе исследования лежит системный подход к анализу взаимосвязей между цифровизацией сельского хозяйства и региональным развитием, методы статистического и эконометрического моделирования, сравнительного анализа, экспертных оценок. Теоретико-методологическую основу работы составляют научные публикации российских и зарубежных ученых, рассматривающих аспекты цифровой трансформации различных секторов экономики и, прежде всего, сельского хозяйства. Проблемы цифровизации сельского хозяйства активно исследуются в работах отечественных и зарубежных ученых. Теоретические основы цифровой трансформации агросектора заложены в трудах И.Г. Ушачева, А.И. Алтухова, Поповой Л.В. [1, 2, 3]. Зарубежные исследования фокусируются преимущественно на технологических аспектах «умного сельского хозяйства» [4]. Несмотря на значительное количество публикаций, остается недостаточно изученным влияние цифровизации сельского хозяйства на комплексное развитие регионов. Большинство исследований сосредоточены на технических аспектах внедрения цифровых решений или экономических эффектах для конкретных сельхозпредприятий, в то время как мезоэкономические и социальные последствия цифровой трансформации агросектора для региональных систем остаются малоизученными.Анализ литературы показывает, что существующие подходы к оценке эффективности цифровизации АПК можно условно разделить на несколько групп:Технократический подход, фокусирующийся на технических показателях внедрения цифровых решений (количество датчиков, охват GPS-мониторингом, уровень автоматизации и т.д.).Экономический подход, основанный на оценке финансовых результатов цифровизации (рост производительности, снижение затрат, увеличение прибыли).Комплексный подход, включающий технологические, экономические и социальные аспекты цифровой трансформации.Однако в существующих исследованиях недостаточно внимания уделяется региональной специфике процессов цифровизации и разработке интегральных методик оценки эффективности с учетом территориальных особенностей развития АПК. В основе авторского подхода лежит комплексное исследование изучаемого предмета с применением методов эмпирического, сравнительного, логического и графического анализа. В качестве информационных источников исследования выступают данные официальной статистики по России и Новгородской области, аналитические и справочные материалы, публикуемые экспертами в области цифровой трансформации агропромышленного комплекса, а также данные рейтинговых агентств по изучаемой проблематике. Результаты исследованийАвторская методология оценки эффективности функционирования региональной цифровой платформы АПК основана на системном подходе, рассматривающем цифровую платформу как сложную социально-экономическую систему, с учетом следующих принципов:комплексность оценки (учет технических, экономических и социальных аспектов);системность (рассмотрение платформы как части региональной экосистемы АПК);динамичность (оценка изменений показателей во времени);сопоставимость (возможность сравнения различных платформ и регионов);практическая применимость (возможность использования полученных результатов для принятия управленческих решений).Эффективность функционирования региональной цифровой платформы АПК предлагается рассматривать как интегральную характеристику, отражающую степень достижения поставленных целей при оптимальном использовании ресурсов.Концептуальная модель оценки эффективности функционирования региональной цифровой платформы АПК включает четыре блока показателей (Рисунок 1).  Рис. 1. Составляющие комплексной оценки эффективности функционирования региональной цифровой платформы АПК Показатели оценки эффективности функционирования цифровой платформы АПК в регионе систематизированы следующим образом:Техническая эффективность:А) Коэффициент доступности платформы – определяется как отношение разности времени работы и времени простоя к общему количеству рабочего времени. Показатель находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 означает отсутствие рабочего времени платформы, 1 – бесперебойную работу цифровой платформы;Б) Скорость обработки запросов – определяется как отношение среднего времени отклика платформы к эталонному времени. Чем меньше данный показатель, тем выше уровень технической эффективности работы платформы и наоборот;В) Масштабируемость платформы – определяется как отношение максимального количества пользователей платформы к плановому количеству. Чем больше данный показатель, тем выше уровень технической эффективности работы платформы и наоборот;Г) Уровень информационной безопасности – отношение числа отраженных информационных атак к их общему количеству. Данный показатель находится в интервале от 0 до 1, где 0 – критически низкий уровень информационной безопасности, а 1 – крайне высокий уровень информационной безопасности (все атаки были отражены).Экономическая эффективность:А) Рентабельность инвестиций в платформу – определяется как отношение разницы между величиной доходов от функционирования платформы и затрат на ее функционирование к общей величине затрат, связанных с работой платформы. Чем больше данный показатель, тем выше отдача от вложенных инвестиций и наоборот;Б) Экономия затрат пользователей – отражает величину затрат, которые пользователи смогли сэкономить в результате перехода на цифровую платформу. Чем больше данный показатель, тем выше экономическая эффективность функционирования платформы и наоборот.В) Увеличение товарооборота сельхозпродукции – определяется как отношение прироста товарооборота сельскохозяйственной продукции в результате внедрения и использования цифровой платформы к доцифровому товарообороту. Рост данного показателя отражает эффективность функционирования цифровой платформы АПК.Г) Снижение транзакционных издержек – отражает величину сокращения трансакционных издержек (например, на заключение договоров или поиск торговых партнеров), которое является результатом использования цифровой платформы. Чем больше величина экономии, тем выше экономическая эффективность работы платформы и наоборот.Социальная эффективность:А) Охват целевой аудитории – определяется как отношение количества активных пользователей к общему числу потенциальных пользователей цифровой платформы АПК. Данный показатель находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 – отсутствие активных пользователей платформы, 1 – 100%-ный охват потенциальных пользователей;Б) Удовлетворенность пользователей – определяется как отношение средней оценки удовлетворенности пользователей цифровой платформы к максимальной оценке. Данный показатель находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 – абсолютная неудовлетворенность пользователей, 1 – абсолютная удовлетворенность пользователей платформы;В) Повышение доступности информации – отражает отношение количества информационных ресурсов на платформе к общему количеству необходимых ресурсов. Данный показатель находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 – отсутствие информационных ресурсов на платформе, 1 – 100-ная обеспеченность платформы всеми необходимыми информационными ресурсами;Г) Развитие цифровых компетенций – социальный показатель, отражающий отношение числа пользователей с наличием необходимых цифровых компетенций для работы с платформой к общему количеству пользователей. Данный показатель находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 – критически низкий уровень развития цифровых компетенций в регионе, 1 – абсолютный уровень развития цифровых компетенций.Управленческая эффективность:А) Скорость реагирования на изменения – отношение единицы к среднему времени внедрения изменений. Рост данного показателя отражает повышение управленческой эффективности функционирования цифровой платформы АПК и наоборот;Б) Качество технической поддержки – определяется как отношение количества решенных обращений к общему числу обращений в техподдержку по функционированию цифровой платформы. Данный показатель находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 – критически низкое качество технической поддержки, 1 – абсолютно высокое качество технической поддержки;В) Адаптивность к потребностям пользователей – отражает отношение числа внедренных предложений пользователей к общему количеству предложений. Данный показатель находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 – критически низкая адаптивность цифровой платформы к потребностям пользователей, 1 – абсолютно высокая адаптивность;Г) Эффективность администрирования – управленческий показатель, который определяется как отношение числа выполненных административных задач посредством использования цифровой платформы к общему количеству задач. Данный показатель находится в диапазоне от 0 до 1, где 0 – критически низкая эффективность администрирования, 1 – абсолютно высокая эффективность администрирования.Интегральный показатель эффективности (ИПЭ) рассчитывается как взвешенная сумма блочных показателей:ИПЭ = α₁ × Т + α₂ × Э + α₃ × С + α₄ × Угде         Т, Э, С, У – нормализованные значения блочных показателей (соответственно технической, экономической, социальной и управленческой эффективности) (находятся в диапазоне от 0 до 1);α₁, α₂, α₃, α₄ – весовые коэффициенты значимости каждой группы показателей, определяемые экспертным методом (α₁ + α₂ + α₃ + α₄ = 1).Нормализация блочных показателей осуществляется по общепринятой формуле:Xнорм = (Xфакт – Xmin) / (Xmax – Xmin)Весовые коэффициенты определяются экспертным путем или на основе анализа приоритетов конкретного региона.Для интерпретации полученных результатов исследования предлагаем использовать следующую шкалу оценки эффективности функционирования региональной цифровой платформы АПК (Таблица 1). Таблица 1Шкала оценки эффективности функционирования региональной цифровой платформы АПКУровень эффективности функционирования Диапазон значений ИПЭ регионаХарактеристика уровняВысокий0,8 &lt; ИПЭ ≤ 1,0Цифровая платформа АПК работает в регионе как хорошо отлаженный механизм. Охват участников 80-95%, полная интеграция с государственными системами, банками, страховыми компаниями, 90%+ рутинных операций автоматизированы, мгновенная скорость обработки заявок и документооборотаСредний0,6 &lt; ИПЭ ≤ 0,8Платформа работает стабильно, однако существуют резервы для улучшения. Охват: 50-75% участников рынка, 60-80% процессов цифровизированы, подключены основные государственные сервисы, время отклика 1-3 дня на обработку заявокНизкий0,4 &lt; ИПЭ ≤ 0,6Платформа функционирует, но с существенными ограничениями. Недостаточный охват пользователей (25-45%), частые перебои в работе, функционал ограничен базовыми операциями, медленная обработка: 5-10 дней на стандартные процедурыКритический0,0 ≤ ИПЭ ≤ 0,4Платформа слабо выполняет свои функции. минимальный охват пользователей, частые отказы, отсутствие ключевого функционала, длительные простоиИсточник: составлено авторами. Полученные выводы могут быть в дальнейшем использованы региональными органами власти и управления для принятия своевременных решений по устранению выявленных недостатков с целью повышения эффективности функционирования цифровой платформы АПК в регионе.ОбсуждениеПроведенный анализ статистических данных и результатов специальных обследований показывает значительную дифференциацию регионов России по уровню цифровизации АПК [5]. Лидерами по внедрению цифровых технологий в сельском хозяйстве являются:1. Белгородская область (ИПЭ = 0,82)2. Краснодарский край (ИПЭ = 0,81)3. Ростовская область (ИПЭ = 0,81)4. Воронежская область (ИПЭ = 0,80)5. Липецкая область (ИПЭ = 0,78)Данные регионы характеризуются высоким уровнем развития агропромышленного производства, наличием крупных агрохолдингов с достаточными финансовыми ресурсами для инвестиций в цифровые технологии, а также развитой информационно-телекоммуникационной инфраструктурой.На основе значений интегрального показателя эффективности цифровизации все регионы были разделены на четыре кластера:Кластер 1 – «Лидеры» (ИПЭ &gt; 0,8): 4 региона.Кластер 2 – «Развивающиеся» (0,6 &lt; ИПЭ ≤ 0,8): 36 регионов.Кластер 3 – «Догоняющие» (0,4 &lt; ИПЭ ≤ 0,6): 31 регион.Кластер 4 – «Отстающие» (ИПЭ ≤ 0,4): 18 регионов.Корреляционно-регрессионный анализ позволил выявить ключевые факторы, влияющие на эффективность цифровизации регионального АПК:1. Уровень экономического развития региона (коэффициент корреляции r = 0,82);2. Качество телекоммуникационной инфраструктуры (r = 0,76);3. Образовательный уровень сельского населения (r = 0,68);4. Размер и структура сельскохозяйственных предприятий (r = 0,64);5. Государственная поддержка цифровизации АПК (r = 0,59);6. Наличие научно-образовательных центров (r = 0,55).Полученные результаты исследования свидетельствуют о значительной неравномерности процессов цифровизации АПК в российских регионах. Это связано с рядом объективных и субъективных факторов [6]. К объективным факторам относятся природно-климатические условия, географическое положение, историческая специализация региона, наличие природных ресурсов. Регионы с более благоприятными условиями для ведения сельского хозяйства демонстрируют более высокие темпы цифровизации. Субъективные факторы включают качество регионального управления, активность местных органов власти в поддержке цифровизации, наличие региональных программ развития АПК, сотрудничество с научными организациями и образовательными учреждениями.Основными барьерами цифровизации регионального АПК являются недостаток финансовых ресурсов у сельхозпроизводителей; низкий уровень цифровой грамотности; неразвитость цифровой инфраструктуры в сельской местности; отсутствие квалифицированных кадров; консервативность сельхозпроизводителей; несовершенство нормативно-правовой базы [7, 8].Результаты оценки эффективности функционирования региональной цифровой платформы АПК в Новгородской области представлены в таблице 2. Таблица 2Показатели эффективности функционирования региональной цифровой платформы АПК в Новгородской области (2024 г.)№ПоказателиЗначение 1. Техническая эффективность (Т)1Коэффициент доступности платформы0,99 2Скорость обработки запросов0,90 3Масштабируемость платформы1,00 4Уровень информационной безопасности1,00  Интегральный показатель по блоку (Т)0,97 2. Экономическая эффективность (Э)1Рентабельность инвестиций в платформу0,30 2Экономия затрат (З) пользователей 0,74 3Увеличение товарооборота (ТО) сельхозпродукции 0,42 4Снижение транзакционных издержек (ТИ)0,44  Интегральный показатель по блоку (Э)0,48 3. Социальная эффективность (С)1Охват целевой аудитории0,54 2Удовлетворенность пользователей0,84 3Повышение доступности информации0,71 4Развитие цифровых компетенций0,24  Интегральный показатель по блоку (С)0,58 4. Управленческая эффективность (У)1Скорость реагирования на изменения1,00 2Качество технической поддержки0,94 3Адаптивность к потребностям пользователей0,66 4Эффективность администрирования0,95  Интегральный показатель по блоку (У)0,89 Источник: составлено авторами Для расчета интегрального показателя эффективности функционирования региональной цифровой платформы АПК были использованы весовые коэффициенты, определенные экспертной группой с учетом приоритетов развития АПК Новгородской области:- α₁ = 0,20 (техническая эффективность),- α₂ = 0,40 (экономическая эффективность) – повышенный приоритет,- α₃ = 0,25 (социальная эффективность), - α₄ = 0,15 (управленческая эффективность).ИПЭ = 0,20 × 0,97 + 0,40 × 0,48 + 0,25 × 0,58 + 0,15 × 0,89ИПЭ = 0,194 + 0,192 + 0,145 + 0,134 = 0,665Интегральный показатель эффективности составляет 0,665, что соответствует среднему уровню эффективности функционирования региональной цифровой платформы АПК.Разработанная методика оценки эффективности функционирования региональной цифровой платформы АПК позволяет не только определить общий уровень результативности цифровой трансформации сельского хозяйства в регионе, но и выявить «узкие места», которые требуют особого внимания со стороны руководства региона. Прежде всего к ним относятся недостаточная рентабельность вложенных инвестиций в развитие цифровой платформы АПК, а также низкий уровень развития цифровых компетенций у региональных сельхозпроизводителей – пользователей цифровой платформы.На основе проведенного исследования сформулированы следующие рекомендации по повышению эффективности цифровизации регионального АПК:1. Для федеральных органов власти:совершенствование нормативно-правовой базы цифровизации АПК;увеличение объемов государственной поддержки внедрения цифровых технологий;развитие цифровой инфраструктуры в сельской местности;создание единой информационной платформы АПК.2. Для региональных органов власти:разработка региональных стратегий цифровизации АПК;создание центров компетенций по цифровым технологиям;организация системы подготовки и переподготовки кадров;стимулирование кооперации между участниками рынка.3. Для сельхозпроизводителей:повышение уровня цифровой грамотности;участие в кооперативных формах внедрения технологий;использование государственных мер поддержки;сотрудничество с научными организациями.Таким образом, развитие цифровой трансформации в сельском хозяйстве Новгородской области может способствовать повышению эффективности производства, улучшению качества продукции, увеличению конкурентоспособности отрасли и улучшению условий жизни жителей региона.Разработанная методика оценки эффективности функционирования региональных цифровых платформ АПК представляет собой комплексный инструмент, позволяющий получить объективную оценку деятельности платформы по четырем ключевым направлениям: техническому, экономическому, социальному и управленческому.Предложенная методика вносит значительный вклад в развитие теории и практики оценки эффективности цифровых технологий в агропромышленном комплексе и может служить основой для принятия обоснованных управленческих решений в сфере цифровой трансформации сельского хозяйства. Разработанная методика может быть использована региональными органами управления АПК для мониторинга и оптимизации цифровых платформ, разработчиками ИТ-решений для повышения качества цифровых продуктов, инвесторами для оценки инвестиционной привлекательности проектов цифровизации АПК, научными организациями для проведения сравнительных межрегиональных исследований.ЗаключениеПроведенное исследование позволяет сделать следующие выводы:1. Цифровизация регионального АПК характеризуется значительной неравномерностью и зависит от множества факторов экономического, технологического и социального характера.2. Разработанная методика интегральной оценки эффективности цифровизации позволяет получить объективную картину состояния процессов цифровой трансформации в различных регионах и выявить направления для их совершенствования.3. Ключевыми факторами успешности цифровизации являются уровень экономического развития региона, качество цифровой инфраструктуры и человеческий капитал.4. Для повышения эффективности цифровизации необходимо комплексное воздействие на всех уровнях управления – федеральном, региональном и уровне хозяйствующих субъектов.5. Дальнейшие исследования должны быть направлены на углубленное изучение отраслевых особенностей цифровизации АПК и разработку специализированных методик оценки для различных направлений сельскохозяйственного производства.Полученные результаты могут быть использованы органами государственной власти различных уровней для мониторинга и управления процессами цифровой трансформации регионального АПК, а также научными организациями для дальнейших исследований в данной области.  </p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Ушачев И.Г. Развитие цифровых технологий в сельском хозяйстве как составная часть аграрной политики / И. Г. Ушачев, А. В. Колесников. – DOI 10.33305/2010-4. – Текст : непосредственный // АПК: Экономика, управление. – 2020. – № 10. – (Аграрная политика: проблемы и решения). – С. 4-16.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Ushachev I.G. Razvitie cifrovyh tehnologiy v sel'skom hozyaystve kak sostavnaya chast' agrarnoy politiki / I. G. Ushachev, A. V. Kolesnikov. – DOI 10.33305/2010-4. – Tekst : neposredstvennyy // APK: Ekonomika, upravlenie. – 2020. – № 10. – (Agrarnaya politika: problemy i resheniya). – S. 4-16.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Алтухов А.И. Агропромышленный комплекс страны: состояние и возможности развития / А.И. Алтухов // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2024. – № 1(107). – С. 7-24. – DOI 10.33938/241-7.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Altuhov A.I. Agropromyshlennyy kompleks strany: sostoyanie i vozmozhnosti razvitiya / A.I. Altuhov // Ekonomika, trud, upravlenie v sel'skom hozyaystve. – 2024. – № 1(107). – S. 7-24. – DOI 10.33938/241-7.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Попова Л. В., Лата М. С., Мелихов П. А. Цифровизация как драйвер устойчивого развития аграрной экономики региона // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 5: Экономика. 2022. № 1 (295). С. 31–45. DOI: 10.53598/2410-3683-2022-1-295-31-45.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Popova L. V., Lata M. S., Melihov P. A. Cifrovizaciya kak drayver ustoychivogo razvitiya agrarnoy ekonomiki regiona // Vestnik Adygeyskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 5: Ekonomika. 2022. № 1 (295). S. 31–45. DOI: 10.53598/2410-3683-2022-1-295-31-45.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Wolfert S., Ge L., Verdouw C., Bogaardt M.J. Big Data in Smart Farming – A review // Agricultural Systems. 2017. Vol. 153. P. 69-80. DOI: 10.1016/j.agsy.2017.01.023</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Wolfert S., Ge L., Verdouw C., Bogaardt M.J. Big Data in Smart Farming – A review // Agricultural Systems. 2017. Vol. 153. P. 69-80. DOI: 10.1016/j.agsy.2017.01.023</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Сельское хозяйство в России [Электронный ресурс] // TAdviser. Государство. Бизнес. Технологии. М., 2025. URL: https://www.tadviser.ru/a/206468 (дата обращения: 06.06.2025).</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Sel'skoe hozyaystvo v Rossii [Elektronnyy resurs] // TAdviser. Gosudarstvo. Biznes. Tehnologii. M., 2025. URL: https://www.tadviser.ru/a/206468 (data obrascheniya: 06.06.2025).</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Аева А.В., Полянская М.С., Драгуленко В.В. Цифровая трансформация управления процессами в сельском хозяйстве // Журнал прикладных исследований. 2024. №12. С. 20-26. DOI 10.47576/2949-1878.2024.12.12.002.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Aeva A.V., Polyanskaya M.S., Dragulenko V.V. Cifrovaya transformaciya upravleniya processami v sel'skom hozyaystve // Zhurnal prikladnyh issledovaniy. 2024. №12. S. 20-26. DOI 10.47576/2949-1878.2024.12.12.002.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Трофимец Г.О. Цифровизация в сфере АПК: вызовы и перспективы / Г.О. Трофимец, З.И. Азиева // Прикладные экономические исследования. – 2025. – № 3. – С. 200-205. – DOI 10.47576/2949-1908.2025.3.3.026.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Trofimec G.O. Cifrovizaciya v sfere APK: vyzovy i perspektivy / G.O. Trofimec, Z.I. Azieva // Prikladnye ekonomicheskie issledovaniya. – 2025. – № 3. – S. 200-205. – DOI 10.47576/2949-1908.2025.3.3.026.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Парпиева Н.Р. Цифровая трансформация АПК: новые вызовы и возможности / Н.Р. Парпиева // Вопросы отраслевой экономики. – 2025. – № 1(9). – С. 65-72. – DOI 10.24888/2949-2793-2025-9-65-72.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Parpieva N.R. Cifrovaya transformaciya APK: novye vyzovy i vozmozhnosti / N.R. Parpieva // Voprosy otraslevoy ekonomiki. – 2025. – № 1(9). – S. 65-72. – DOI 10.24888/2949-2793-2025-9-65-72.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
