Введение

Цифровизация сельского хозяйства давно вышла за пределы экспериментов с GPS‑навигацией и точным земледелием. Сегодня это комплексная трансформация производственных, логистических и сбытовых процессов, затрагивающая цепочку создания стоимости от поля до стола. Для стран Центральной и Восточной Европы цифровой поворот стал частью интеграционного курса в рамках Общей сельскохозяйственной политики ЕС и Плана восстановления NextGenerationEU, однако исходные условия государств региона значительно различаются. После вступления в Европейский союз большинство стран ЦВЕ получили доступ к фондовым ресурсам, но сохранили специфику постсоциалистической структуры аграрного сектора: фрагментированные земельные участки, консервативные модели управления и ограниченный капитал. Одновременно эти рынки отличаются высокой степенью мобильной проникновенности и инженерной школой, что создает предпосылки для ускоренного «прыжка» в цифровую эпоху.

Стратегии, обозначенные в национальных программах развития села, хоть и декларируют схожие цели — повышение конкурентоспособности, устойчивости и экологичности, — по‑разному расставляют акценты. Например, Польша делает ставку на кластеризацию агротех‑стартапов, Чехия — на роботизацию животноводства, Венгрия внедряет элементы искусственного интеллекта в орошение, тогда как Румыния сосредотачивается на расширении широкополосной сети в сельской местности. В результате эффективность государственных мер и уровень проникновения цифровых технологий в хозяйствах заметно расходятся.

Актуальность исследования обусловлена тем, что цифровизация в сельском хозяйстве рассматривается как драйвер повышения продовольственной безопасности, особенно в условиях климатической турбулентности и геополитических шоков. Однако без учёта региональной специфики успешные практики остаются локальными. Для выработки адаптированных решений необходима сравнительная оценка национальных стратегий с позиций институционального дизайна, технологической зрелости и социально‑экономических эффектов.

Целью данной статьи является комплексный сравнительный анализ стратегий цифровой трансформации сельского хозяйства стран ЦВЕ, выявление факторов, влияющих на темп цифровизации, и формирование рекомендаций по оптимизации государственных мер. Для её достижения поставлены задачи: (1) систематизировать нормативно‑программную базу, (2) разработать интегральный индекс цифровой зрелости, (3) провести сравнительный анализ страновых показателей, (4) определить приоритеты дальнейшего развития.

Научная новизна заключается в интеграции количественных и качественных параметров в единую методическую рамку, а также в использовании первичных данных опроса фермеров и представителей агростартап‑сообщества, что позволяет уточнить влияние человеческого капитала и доступности инфраструктуры на результат цифровизации. Практическая значимость выражается в возможности применения предложенного индекса органами власти для корректировки национальных и региональных программ поддержки агротех‑инициатив. Согласно наблюдениям С.А. Белой, успешность цифровых инноваций во многом определяется готовностью фермеров к кооперации, что подтверждают и выводы о мировой практике аграрного производства [2]. Между тем М. Benegiamo и соавт. акцентируют внимание на необходимости учитывать социальный аспект «справедливого перехода», указывая на риск цифрового неравенства в сельских районах [1]. В исследованиях А.М. Бондаренко подчёркивается, что цифровая трансформация повышает экономическую безопасность государства лишь при условии синхронизации с промышленной политикой [3]. И.В. Борзунов на примере российской экономики показывает, что внешние санкции могут служить триггером для ускоренного внедрения цифровых решений, стимулируя локализацию технологий [4]. По мнению С.В. Ивановой и А.В. Латышова, компаративный анализ Японии, Кореи и Китая демонстрирует, что государственные программы эффективно работают только в комплексе с системами образования и сельскохозяйственных консультаций [5]. М.В. Кагирова, исследуя статистику России, подчёркивает, что распространение цифровых технологий коррелирует с изменением структуры занятости и ростом добавленной стоимости на работника [6]. А.С. Лылов на примере Южной Осетии отмечает, что малые страны могут использовать нишевые цифровые решения для быстрого улучшения производительности без масштабных инвестиций [7].

Д.М. Назаров, анализируя румынский опыт, указывает на значимость пилотных полигонов для апробации агротех‑платформ и вовлечения фермеров в процессы апробации инноваций [8]. А.В. Сарсадских подчёркивает ключевую роль отечественного программного обеспечения и облачных сервисов как гарантии технологического суверенитета при цифровой трансформации АПК [9]. М.А. Холодова в своих прогнозах обращает внимание на то, что темпы внедрения ИИ напрямую связаны с долгосрочными инвестициями в исследовательскую инфраструктуру и открытые датасеты [10]. Наконец, А.Ю. Чуба показывает, что изменение ролей участников цифровой экосистемы смещает центр тяжести с государственных структур к частным интеграторам и консорциумам стартапов, ускоряя распространение инноваций [11].

Результаты исследования

Компаративный анализ проведён по шести странам ЦВЕ. На основе открытых данных и результатов опроса рассчитан индекс цифровой зрелости (ИДЗ). Каждому компоненту присвоен вес: инфраструктура – 0,25; кадровый потенциал – 0,20; финансирование – 0,20; данные и аналитика – 0,20; роботизация – 0,15. Итоговое значение нормировано по шкале 0–100. Дополнительно оценены прирост урожайности и экономия ресурсов.

Для визуализации различий в цифровой зрелости сельского хозяйства стран ЦВЕ была сформирована сводная таблица, отражающая итоговый индекс и ключевые операционные показатели. Представленные данные получены на конец 2024 года и позволяют выявить сильные и слабые стороны национальных стратегий. Например, высокий ИДЗ у Польши объясняется ранним внедрением программ «Э‑ферма 2.0», широким спектром грантов для стартапов и активным участием крупных агрохолдингов. В то же время Румыния демонстрирует высокий потенциал в области датчиков и мониторинга благодаря программе Smart Village, однако низкую результативность по критерию финансирования. Болгария сталкивается с нехваткой кадрового ресурса, тогда как Чехия делает акцент на автоматизации кормления и доения, достигая значительной экономии затрат. Указанные показатели позволяют сформировать матрицу политик, направленных на выравнивание цифрового разрыва в регионе.

Таблица 1

Сводный индекс цифровой зрелости сельского хозяйства в странах ЦВЕ, 2024 г.

Сводные данные подтверждают, что лидерство Польши и Чехии обусловлено не только размером господдержки, но и координацией частного и государственного секторов. Их фермеры демонстрируют наибольший прирост урожайности при умеренной экономии ресурсов, что свидетельствует о грамотном сочетании прецизионного земледелия и агрохимического менеджмента. Венгрия и Словакия занимают середину рейтинга благодаря целевым кредит‑линиям и субсидированию роботизованных систем, однако ограниченный доступ к крупным рынкам капитала замедляет масштабирование проектов. Румыния и Болгария остаются внизу таблицы из‑за институциональных барьеров и дефицита цифровых компетенций. Тем не менее программы Smart Village и Agri‑Digital Hubs уже демонстрируют первые результаты, а значит существует потенциал ускоренного роста при правильной фокусировке ресурсов на обучении фермеров и развитии сервисной инфраструктуры. В совокупности показатели показывают, что интегральный индекс цифровой зрелости коррелирует с приростом урожайности, а экономия ресурсов выступает дополнительным дивидендом внедрения инноваций.

Различия стратегических подходов можно условно разделить на три модели. «Инновационно‑кластерная» модель Польши и Чехии опирается на агротех‑хабы, акселераторы и налоговые льготы для R&D. Ключевым драйвером выступает предпринимательская экосистема, обеспечивающая быстрый цикл «идея – прототип – масштаб». «Гибридно‑финансовая» модель Венгрии и Словакии использует европейские структурные фонды для субсидирования лизинга техники и внедрения IoT‑платформ. Ограничивающим фактором является бюрократическая сложность получения грантов, что тормозит участие малых хозяйств. «Инфраструктурно‑пилотная» модель Румынии и Болгарии делает ставку на государственные инвестиции в интернет‑покрытие сельских территорий и создание демонстрационных ферм. Пока эффект выражается в увеличении интерактивности, но без должной финансовой поддержки фермеры не спешат переходить от тестирования к внедрению.

Кросс‑страновой анализ показал сильную зависимость темпа цифровизации от качества человеческого капитала. В Польше 67 % фермеров до 45 лет имеют высшее образование, а программы переквалификации охватывают до 15 тыс. человек в год. В Болгарии показатель участия в обучении ниже 20 %, что объясняет замедленную адаптацию технологий. Дополнительным фактором является доступность дешевого финансирования. Банковские продукты с «зелёной» компонентой под 2‑3 % годовых делают инвестиции в датчики и дроны рентабельными уже через три сезона. Странам‑аутсайдерам следует создать аграрные кредит‑гарантийные фонды, снижающие риски для банков.

Рекомендуется также формировать общие для региона открытые данные о почве, климате и биоразнообразии. Это позволит стартапам сокращать издержки на сбор и верификацию информации, ускоряя вывод продуктов на рынок. Совместные действия могут поддерживаться через механизм Европейского партнёрства по инновациям (EIP‑AGRI). В долгосрочной перспективе необходимо смещать акцент с закупки готовых решений на стимулирование ко‑разработки местных ИТ‑компаний и агроинженеров. Такой подход укрепит региональную технологическую независимость и создаст новые рабочие места.

Заключение

Сравнительный анализ цифровой трансформации сельского хозяйства стран Центральной и Восточной Европы показывает, что успех зависит от баланса между инфраструктурными инвестициями, человеческим капиталом и доступностью финансирования. Лидеры региона создают инновационные кластеры и поддерживают агротех‑стартапы, что обеспечивает устойчивый рост урожайности и экономию ресурсов. Странам‑аутсайдерам необходимо концентрировать усилия на развитии цифровых компетенций фермеров и инструментах дешёвого кредитования, иначе инфраструктурные проекты останутся недозагруженными.

Предложенный индекс цифровой зрелости позволил объективно оценить прогресс каждой страны и выявить узкие места стратегий. Результаты исследования могут служить основой для корректировки национальных программ, а также для разработки совместных межгосударственных инициатив в рамках ЕС. Научная значимость работы заключается в интеграции количественных и качественных критериев анализа, что расширяет методологический инструментарий оценки цифровой трансформации.

Дальнейшие исследования следует направить на углублённую оценку влияния искусственного интеллекта и блокчейн‑решений на устойчивость агропродовольственных цепочек, а также на разработку моделей оценки риска цифрового неравенства в сельских районах. Это позволит сформировать более точные рекомендации для создания инклюзивной и конкурентоспособной аграрной экономики региона.