Modeling of grain clusters in traditional and deep grain processing

Abstract

В последние годы зерновой комплекс России достиг беспрецедентных успехов в производстве и экспорте зерна, что является результатом эффективной реализации «Долгосрочной стратегии развития зернового комплекса Российской Федерации до 2035 года». Стратегия-2035 предусматривает внедрение тотальной инновации – создание зерновых кластеров. Формируемые кластеры по своей сложности, масштабам, многофункциональности и потенциальной эффективности не имеют аналогов ни в отечественной, ни в мировой практике. Кластеры представляют собой сложные социально-экономические, биотехнологические, организационные системы, которые нельзя создавать методом проб и ошибок, поскольку велики риски значительных потерь. С целью снижения рисков, ускорения создания эффективных кластеров зерновой направленности проведено исследование агропромышленных кластеров России, в том числе по глубокой переработке зерна, сельскохозяйственных организаций основных зернопроизводящих регионов России с позиций 4 методологических подходов (системно-синергетического, кластерного, биоэкономического и глобального). В результате исследования выявлены комплекс факторов, снижающих качество зерна как исходного сырья для перерабатывающей промышленности (в частности, деградация почв, применение устаревших технологий); сильные и слабые стороны существующих кластеров в России; влияние естественной положительной обратной связи между отраслями растениеводства и животноводства на рентабельность производства зерна; разработана адаптивная модель – мультимодель зернового кластера. Адаптивная модель указывает, какими по комплексу параметров должны быть эффективные кластеры; содержит общую информацию, предписания и инструменты формирования кластеров с заранее заданными свойствами эффективности. Данная модель может быть адаптирована к конкретным условиям того или иного региона страны вне зависимости от природно-климатических условий с использованием биоматематики. Она ориентирована на системное решение проблемы повышения качества зерна как исходного сырья для перерабатывающей промышленности, роста доходности всех участников кластеров: от сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий до экспортеров зерна и продуктов его переработки. In recent years, the grain complex of Russia has achieved unprecedented success in the production and export of grain, which is the result of the effective implementation of the «Long – term strategy for the development of the grain complex of the Russian Federation until 2035». The strategy 2035 provides for the introduction of a total innovation – the creation of grain clusters. The clusters being formed, in terms of their complexity, scale, versatility and potential effectiveness, have no analogues either in domestic or in world practice. Clusters are complex, socio-economic, biotechnological, organizational systems that cannot be created by trial and error, since the risks of significant losses are high. In order to reduce the risk and accelerate the creation of effective grain clusters, a study of agro-industrial clusters in Russia, including deep grain processing, agricultural organizations of the main grain-producing regions of Russia and from the positions of four methodological approaches (systemic synergetic, cluster, bioeconomical and global) was conducted. The study revealed a set of factors that reduce the quality of grain as a raw material for the processing industry (in particular, soil degradation, the use of outdated technologies); strengths and weaknesses of existing clusters in Russia; the influence of natural positive feedback between crop and livestock industries on the profitability of grain production; an adaptive model – a multimodel grain cluster was developed. The adaptive model indicates what effective clusters should be according to a set of parameters, contains general information, prescriptions and tools for forming clusters with predetermined efficiency properties. This model can be adapted to the specific conditions of a particular region of the country, regardless of natural and climatic conditions, using biomathematics. It is focused on a systematic solution to the problem of improving the quality of grain as a raw material for the processing industry, increasing the profitability of all cluster participants: from agricultural and processing enterprises to exporters of grain and its processed products.