УДК 636.085.087(571.56)

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10200

АГРОЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА КОРМОВЫХ КУЛЬТУР ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВА КРИОКОРМА В УСЛОВИЯХ ЦЕНТРАЛЬНОЙ ЯКУТИИ

AGRI-ENERGY ASSESSMENT OF FEEDING CROPS UTILIZED FOR THE CRYOFEED PRODUCTION UNDER THE CENTRAL YAKUTIA CONDITIONS

Максимова Харитина Ивановна, кандидат сельскохозяйственных наук, старший научный сотрудник лаборатории кормопроизводства  ФИЦ «Якутский научный центр  СО РАН», Якутский научно-исследовательский  институт сельского хозяйства им. М.Г. Сафронова, ORCID: http://orcid.org/ 0000-0003-1640-5531, tinamaksimova56@mail.ru

Kharitina I. Maksimova, Candidate of Agricultural Sciences, Senior Researcher of the Laboratory of Feed Production under the Federal Research Center, Federal State Budgetary Scientific Institution (FSBSI) Yakut Scientific Research Institute of Agriculture named after Safronov M.G., ORCID: http://orcid.org/ 0000-0003-1640-5531, tinamaksimova56@mail.ru

Аннотация. Приведены результаты исследований по агроэнергетической
оценке кормовых культур  для производства
замороженного зеленого корма. Экспериментальные работы по продуктивности
кормовых культур на зеленый криокорм проводились в 2002-2004 гг. на
научно-производственном стационаре в ОПХ «Покровское» Хангаласского улуса.
Почвы в районе исследований – мерзлотные пойменные дерновые светлосерые
супесчаные. Агрохимические показатели почвы следующие: реакция щелочная — рН
водная – 8,90, содержание гумуса — 3,4 %, N_нитр – 0,89; Р₂О₅
– 13,3;  К₂О – 19,2 мг/100 г
почвы. Годы исследований существенно различались по метеорологическим условиям.
ГТК вегетационных периодов  составил —
0,25;  1,70;  0,89  при
средне-многолетнем показателе — 0,60. Схема опыта следующее: овес, овес +
горох, овес+рапс. Варианты удобрений: без удобрений (контроль),  (NPK)₆₀,  (NPK)₁₂₀. Исследования проводились
общепринятыми методиками полевых опытов. Установлено, что овес по выходу сухой
массы (3,1-7,1), валовой энергии (55,7-126,4 ГДж/га), кормовых единиц (2,29-4,90),
обменной энергии (29,6-65,7 ГДж/га)  обеспечил наибольший показатель. Горохоовсяная
смесь по выходу протеина 0,19-0,73 т/га и кормопротеиновых единиц 0,25-0,97т/га
превосходит остальные культуры, сбор валовой и обменной энергии равен 47,8-115,0
и 26,0-60,0 ГДж/га соответственно. Урожайность зеленой массы горохоовсяной
смеси составляет 10,6-25,2  т/га.  Рапсоовсяная  смесь также обеспечила высокую продуктивность:
урожай зеленой массы составил 11,1-29,3 т/га, сбор кормопротеиновых единиц
равен 1,80-4,16 т/га,  валовой энергии -39,0-101,8
ГДж/га, обменной энергии- 21,1-54,8 ГДж/га. Применение минерального удобрения в
разных дозах обеспечивает прибавку урожая от 12,0-18,0 т/га в сравнении с
контрольным вариантом. Наибольший энергетический коэффициент отмечается при
применении минерального удобрения в дозе (NPK)₆₀  у всех изучаемых культурах – 4,45-4,56. При
высокой дозе удобрений (NPK)₁₂₀ из изучаемых культур агроэнергетически
эффективным выделяется овес, обеспечивший максимальный выход валовой энергии
126,4 ГДж/га и обменной энергии 65,7 ГДж/га. Приращение валовой энергии 94,7
ГДж/га при энергетическом коэффициенте 3,98,  урожайность зеленой массы — 28,4 т/га. Содержание
каротина в замороженных на корню зеленых кормах достигает до 109,0 мг/кг.

Summary. In this study, we provide the results from the agri-energy assessment of feeding crops utilized for the production of frozen green feeding crops. Experiments on the productivity of green cryofeed took place in the research station under the “Pokrovskoye” enterprise of Khangalasskiy district in 2002-2004. Soils in the studied area were cryogenic floodplain sod-alfisol sandy-loam type. Agrochemical soil properties were following: alkaline soils with the overall pH 8,90; humus content- 3,4%; the amount of N_nit— 0,89; Р₂О₅ – 13,3; К₂О – 19,2 mg per 100g of the soil mass. Meteorological conditions were significantly different each year during the experimental works. HTC (Hydrothermal Coefficient by Selyanin) of vegetative periods was 0,25; 1,70; 0,89, with the long-term average coefficient of 0,60. The design of the experiments was in the following: oat, oat+pea, oat+rapeseed mixes. Fertilizer variations were: no fertilizer (control), mineral fertilizer under the concentrations of (NPK)60, and (NPK)120. Experiments were carried according to generally recognized methods for the fieldwork. Based on the experiments, it was found that in terms of dry mass yield (3.1-7.1), gross energy (55.7-126.4 GJ/ha), feeding units (2.29-4.90), exchange energy (29, 6-65.7 GJ/ha) parameters, pure oat mix provided the highest quality. In contrast, in terms of the protein production of 0.19-0.73 t/ha and feeding protein units of 0.25-0.97 t/ha, the pea-oat mix was shown to surpass other crops. The gross and exchange energy was 47.8-115.0 and 26.0-60, 0 GJ/ha, respectively. The green mass yield of the pea-oat mixture was 10,6-25,2t/ha. Rapeseed-oat mix also has been shown to produce a high yield. The green mass yield was 11,1-29,3t/ha, with the feeding protein units of 1,80-4,16t/ha, gross energy 39,0-101,9GJ/ha and exchange energy 21,1-54,8GJ/ha. The utilization of mineral fertilizer at different concentrations has been shown to induce the yield by 12,0-18,0t/ha compared with control. The highest energy coefficient of 4,45-4,56 was detected when applying fertilizers at (NPK)60 dose. Under the high dose of (NPK)120, the most effective, under the agri-energy perspective, was oat crop with the maximal yield of gross energy of 126,4GJ/ha and exchange energy of 65,7GJ/ha. The gross energy increment was 94.7 GJ/ha, the energy coefficient of 3.98, the yield of green mass is 28.4 t/ha. The carotene content in green feeding crops reached up to 109.0 mg/kg.

Ключевые слова: овес, горохоовсяная смесь, рапсоовсяная смесь, криокорм,
каротин, минеральное удобрение, урожайность, зеленая масса, валовая энергия,
обменная энергия,  агроэнергетический
коэффициент.

Key words: oat,
pea-oat mix, rapeseed-oat mix, cryofeed, carotene,  mineral fertilizer, yield, green mass, gross
energy, exchange energy, agrienergy coefficient.

Введение

Естественные
кормовые угодья республики полностью не могут обеспечить потребности животноводства
в полноценных кормах, в связи с чем объемистые корма в виде силоса, сенажа и
зеленого корма приобретают все большее значение в кормлении
высокопродуктивных  лактирующих коров и
откормочного скота. Повышение их качества, прежде всего по энергетической и
протеиновой питательности, а также содержанию биологически активных веществ —
непременное условие разработки новых и совершенствования существующих
технологий производства сочных кормов.

В
настоящее время в республике достаточно заготавливают сочные питательные корма
— силос, сенаж. Однако, эти технологии несут определенные совокупные затраты на
производстве корма. Между тем, агроклиматические условия северной республики
располагают большими преимуществами  при
применении отдельных приемов новых технологий производства зеленого криокорма.
Технология производства зеленого криокорма при использовании естественного
холода увеличивает содержание каротина с каждого гектара. Способ заготовки
зеленого криокорма состоит в том, что посев кормовых культур производят в более
поздние сроки, а уборку производят поэтапно по установленным показателям
отрицательных температур. Зеленый криокорм – это зеленый корм замороженный
естественным холодом, запрессованный в тюки малого размера. Производство
замороженных зеленых кормов (зеленого криокорма), основанное на поздний срок
посева однолетних кормовых растений обеспечит потребность в кормовом белке и
витаминах животных Севера в зимне-весенний период [1]. Поэтому это направление
работ имеет большое научное и народно-хозяйственное значение. Обеспечение
зелеными кормами в зимнее время для ликвидации дефицита витаминов и питательных
веществ в рационе питания животных является большим резервом в увеличении
производства мяса и молока.

Материал, условия и методика
проведения исследований

Экспериментальные работы по подбору
кормовых культур на зеленый криокорм проводились в 2002-2004 гг. на
научно-производственном стационаре в ОПХ «Покровское» Хангаласского улуса.

Почвы в районе исследований – мерзлотные пойменные
дерновые светлосерые супесчаные. Агрохимические показатели на начало
исследований следующие: реакция щелочная — рН водная – 8,90, содержание гумуса — (по
Тюрину) – 3,4 %, содержание подвижных форм азота среднее: N_нитр —
0.89 (метод Грандваль-Ляжу); подвижных форм фосфора среднее: Р₂О₅
– 13.3; калия (метод Эгнера-Рима) высокое: К₂О – 19.2 мг/100 г
почвы.

Агротехника кормовых культур (сроки посева, норма высева,
обработка почвы и др.) проводилась по рекомендациям ЯНИИСХ для кормовых культур
[2].  Из минеральных удобрений использовались
мочевина (46 % д.в.), двойной суперфосфат (46 % д.в.) и хлористый калий (60 %
д.в.).

Для посева кормовых культур использовались семена
районированных сортов: овес (сорт Покровский), горох (сорт Капитал), рапс яровой
(сорт Восточно-Сибирский).

Годы
исследований существенно различались по метеорологическим условиям. ГТК
вегетационных периодов  составил — 0,25;
1,70; 0,89 соответственно по годам при среднемноголетнем показателе — 0,60.

Климат
2002 года характеризуется как засушливый и теплый. В течение вегетации
сельскохозяйственных культур осадков выпало в 4 раза меньше нормы. Агрометеорологические
условия вегетационного периода 2003 года характеризуются как благоприятные для
роста и развития однолетних кормовых культур и накопления вегетативной зеленой
массы. В июле месяце осадки выпали в виде кратковременных грозовых дождей. Так,
количество осадков составило 156 мм  (при
средней многолетней норме 48 мм), в августе осадков выпало два раза больше
месячной нормы, что способствовало накоплению вегетативной зеленой массы на
криокорм.

Климат
2004 года характеризуется как холодный. Гидротермический коэффициент активной
вегетации растений (+10⁰ — +10⁰С) отмечается как
увлажненный ГТК — 0,93 при норме 0,71 и для возделывания кормовых культур на
зеленый криокорм считается благоприятным.

Схема
опыта следующее: 1. Овес, 2. Овес + горох, 3. Овес+рапс.

Варианты
удобрений: 1. без удобрений (контроль), 2. (NPK)₆₀, 3. (NPK)_120.

Площадь делянки 96 м². Ширина защитных
полос между вариантами с удобрениями 4 м. 
Посев произвели 22 июля

Полевые исследования проводились общепринятыми
методиками:  «Методические указания по
проведению полевых опытов с кормовыми севооборатами» [3] а также «Методика
полевого опыта» Б.А. Доспехова [4].

 Зоотехнический
анализ кормов выполнялся в лаборатории биохимии Якутского НИИСХ и в
Республиканской агрохимлаборатории. При биоэнергетической оценке использованы
«Методические рекомендации по биоэнергетической оценке севооборотов и
технологий выращивания кормовых культур» [5], «Методическое пособие по
агроэнергетической и экономической оценке технологий и систем кормопроизводства
[6].

 Математическая
обработка проведена по Б.Н. Доспехову и статистической обработке на ПК программа
Stalislibra-6.

Основная обработка почвы проводилась по типу зяби.
Предпосевная обработка почвы состояла из дискования ЛДГ-10 в 2-3 следа или
КПС-4 в сцепке с зубовыми боронами вдоль и поперек поля и прикатывания почвы
гладкими водоналивными катками до и после посева.

Результаты и обсуждение

Улучшение
качества зеленого корма и его хранение при консервации естественным холодом
достигается  при поздних посевах
однолетних кормовых культур, когда теплообеспеченность оставшегося
вегетационного периода составляет 690 — 745°С и их уборка производится  с наступлением низких температур воздуха.
Технология заготовки зеленого замороженного корма позволяет сохранить витамины
и питательные вещества в корме, улучшает его качество под действием
естественного холода [7].

В опытах по возделыванию кормовых культур на криокорм высокую продуктивность обеспечили все изучаемые культуры — овес, горохоовсяная смесь и рапсоовсяная смесь. По выходу сухой массы 3,1-7,1, валовой энергии 55,7-126,4 ГДж/га, кормовых единиц 2,29-4,90 обменной энергии 29,6-65,7 ГДж/га овес обеспечил наибольший показатель. Урожайность зеленой массы составила  12,3-28,4 т/га. Горохоовсяная  смесь по выходу протеина (0,19-0,73 т/га) и кормопротеиновых единиц (0,25-0,97 т/га) превосходит остальные культуры, обеспечивая урожайность зеленой массы  10,6-25,2 т/ га. Отмечается высокий сбор валовой и обменной энергии 47,8-115,0 и 26,0-60,0 ГДж/га соответственно. Рапсоовсяная смесь также обеспечила высокую продуктивность: урожайность зеленой массы составила 11,1-29,3 т/га, сбор кормовых единиц равен 1,80-4,16 т/га,  валовой энергии – 39,0-101,8 ГДж/га, обменной энергии- 21,1-54,8 ГДж/га (табл.1).

Применение минерального удобрения в
разных дозах обеспечивает прибавку урожая от 12,0-18,0 т/га в сравнении с контрольным
вариантом, что указывает на целесообразность 
применения возрастающих доз минеральных удобрений.

Агроэнергетическая оценка культур на
зеленый криокорм  показывает
эффективность минерального удобрения, при этом выход валовой энергии
(96,5-126,4 ГДж/га), обменной энергии (52,7-65,7Гдж/га) увеличивается в два
раза по сравнению с контролем (табл.2).

Применение минерального
удобрения обеспечивает увеличение приращения валовой энергии в 2-2,5 раза.
Наибольший энергетический коэффициент отмечается при применении минерального
удобрения в дозе (NPK)60  у всех изучаемых культурах – 4,45-4,56. При
высокой дозе удобрений (NPK)₁₂₀ из изучаемых культур,
агроэнергетически эффективным оказался овес, обеспечивший максимальный выход
валовой энергии 126,4 ГДж/га, обменной энергии 65,7 ГДж/га, приращение валовой
энергии 94,7 ГДж/га, при энергетическом коэффициенте 3,98 и при урожае зеленой
массы 28,4 т/га.

Основным
источником каротина для животных являются зеленые корма. Каротин является тем
первоисточником, из которого в организме животных образуется витамин А и другие
недостающие витамины. В наших исследованиях кормовые культуры для возделывания
зеленого корма содержат 30,0-109,0 мг/кг каротина.

Выводы

Таким образом, эффективным агротехническим приемом возделывания кормовых культур на производство криокорма является посев зеленой массы овса, горохоовсяной  смеси и рапсоовсяной смеси, при этом наибольший энергетический коэффициент отмечается при применении минерального удобрения в дозе (NPK)60 – 4,56; 4,45; 4,45 соответственно. Содержание каротина в замороженных на корню зеленых кормах достигает до 109, 0 мг/кг.

Литература

  1. Roumyantsev, V.A. Criofeed in
winter reindeer rations/ Program and absracts// 3^rd circumpolar
agricultural conference.(Anchorage, 12-16 October, 1998). Hotel caption cook.- Alaska,
Anchorage, 1998. – P. 25.

  
2.Система ведения
агропромышленного производства Республики Саха (Якутия) до 2005 г./РАСХН.Сиб.
отд-ние. Якут. НИИСХ.- Новосибирск, 1999.

  
3. Методические указания по проведению опытов с кормовыми севооборотами.
– М.;  1974. – С. 9-17.

  
4. Доспехов Б.А. Методика полевого опыта. – М., Колос, 1978. – 416 с.

  
5. Методические рекомендации по биоэнергетической оценке се-вооборотов  и технологий выращивания кормовых культур. –
М.; 1989. – 23 с.

  
6. Методическое пособие  по агроэнергетической
и экономической оценке технологий и систем кормопроизводства. М. : 1995. 173 с.

   7.  Румянцев
В.А. Производство зеленого криокорма в Центральной Якутии : рекомендации/
Румянцев В.А., Румянцева Д.В. АН РС (Я).- Якутск: Полюс, 2011.- 24с.

References

1. Rumyantsev,
   V.A. Cryofeed in winter reindeer rations / Program andabracts // 3rd
   circumpolar agricultural conference. (Anchorage, 12-16 October, 1998). Hotel
   caption cook.- Alaska, Anchorage, 1998 .— P. 25.
2. The
   system of agricultural production of the Republic of Sakha (Yakutia) until 2005
   / RAAS.Siberian brance,  Yakut SRIA.-
   Novosibirsk, 1999.
3. Guidelines
   for conducting experiments with feed crop rotation. — M .; 1974. — S.9-17.
4. Dospekhov,
   B.A. Field experience. Moscow: Kolos, 1978.- 416 p.
5. Guidelines
   for bioenergy assessment of crop rotation and forage crop cultivation
   technologies. — M .; 1989 .- 23 p.
6. Methodological
   manual on agri-energy and economic evaluation of technologies and systems of
   feed production. Moscow: 1995, 173 p.
7. Rumyantsev
   V.A. Green cryofeed production in Central Yakutia: recommendations / Rumyantsev
   V.A., Rumyantseva D.V. Science Academy, RS(Ya.) .- Yakutsk: Polus, 2011 .- 24s.

УДК 657: 631. 162

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10184

СОВРЕМЕННЫЕ
ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ЖИВОТНОВОДСТВА В ПЕРМСКОМ КРАЕ

CURRENT TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF ANIMAL HUSBANDRY
IN THE PERM REGION

Шалаева Людмила Васильевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова» (ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ)

Shalaeva
Lyudmila Vasilyevna, Candidate of
Economic Sciences, associate professor of accounting and finance

FGBOU WAUGH «The Perm state agrarian and
technological university of a name of the academician D.N. Pryanishnikov»
(FGBOU WAUGH Perm to GHAT)

Аннотация. В статье представлены результаты анализа основных тенденций в сфере животноводства на примере сельскохозяйственных организаций Пермского края. Анализ проведен на базе классической методологии по материалам официальной статистики за 2014-2018 года. Дана оценка условий и результатов производства продукции животноводства, обозначены положительные и отрицательные тенденции производства основных видов продукции: мяса, молока, яиц. Результаты исследований имеют практическое значение для оценки эффективности решения проблем продовольственной безопасности и импортозамещения в условиях санкционной экономики, а также реализации программ социально-экономического развития сельских территорий Пермского края.

Summary. The article presents the results of analysis of the main trends in the
field of animal husbandry on the example of agricultural organizations in the
Perm region. The analysis is based on the classical methodology based on
official statistics for 2014-2018. The assessment of conditions and results of
production of livestock products is given, positive and negative trends of
production of the main types of products are indicated: meat, milk, eggs. The
research results are of practical significance for assessing the effectiveness
of solving problems of food security and import substitution in the conditions
of the sanctions economy, as well as implementing programs for the
socio-economic development of rural territories of the Perm region.

Ключевые слова: тенденции, сельское
хозяйство, животноводство, продуктивность, поголовье.

Key words: trends, agriculture, animal husbandry, productivity,
livestock.

Введение

В
Пермском крае животноводство является наиболее устойчивым к неблагоприятным
климатическим условиям видом сельскохозяйственного производства и стратегически
значимым направлением производственной деятельности, обеспечивающим необходимые
продовольственные ресурсы для решения проблем продовольственной безопасности РФ
и импортозамещения. Сельскохозяйственные организации Пермского края выполняют
серьёзные задачи наращивания темпов производства сельскохозяйственного сырья и
продукции его переработки, в том числе продукции животноводства. Оценка условий
и результатов производства продукции животноводства дана по официальным
материалам государственной статистики деятельности сельскохозяйственных
организации Пермского края за 2014-2018 года [1].

Материалы и методы исследования

Решение
проблем методологического обеспечения направлений анализа, нацеленных на
выявление существенных тенденций, мы встречаем в трудах многих зарубежных и
отечественных ученых, таких как Богатая
И.Н. [2], Вахрушина М.А. [3], Ивашкевич В.Б. [4], Керимов В.Э. [5], Портер М. [6],
Степаненко Е.И. [7], ШешуковаТ.Г. [8] и др.

Анализ проведен на базе
классической методологии по следующим направлениям оценки  показателей деятельности в отрасли животноводства:

• оценка динамики и структуры производства продукции сельского хозяйства  (таблица 1,2);
• оценка динамики и структуры производства продукции животноводства по категориям хозяйств (таблицы 3);
• оценка динамики производства отдельных видов продукции животноводства (таблица 4);
• оценка динамики продуктивности животных   (таблица 5);
• оценка динамики поголовья скота и птицы (таблица 6);
• оценка динамики расхода кормов в животноводстве  (таблица 7).

Результаты исследований
имеют практическое значение для оценки эффективности решения проблем
продовольственной безопасности и импортозамещения в условиях санкционной
экономики, а также реализации программ социально-экономического развития
сельских территорий Пермского края.

На первом этапе дана оценка динамики и структуры производства продукции сельского хозяйства за период с 2014 г. по 2018 г. (таблица 1).

В структуре производства
продукции сельского хозяйства наибольшая доля приходится на производство
продукции животноводства (в среднем за период исследования – 67,5%). На долю
производства продукции растениеводства приходится в среднем 32,5%. При этом
имеет место незначительное увеличение доли продукции животноводства (+3,05%).

Сравнительная оценка темпов роста производства продукции сельского хозяйства и темпов роста производства продукции животноводства представлена в таблице 2.

В целом за исследуемый период объем
производства продукции сельского хозяйства по официальным данным Пермского
края увеличился на 6905,1 млн. руб. или на 18,52% к уровню 2014 года. При этом в
2015, 2016 годах отмечены отрицательные тенденции. Прирост  объема производства продукции животноводства за
2014-2018 года составил 5405,8 млн. руб. (22,42%) при
незначительном снижении объема продукции в 2016 году на 1,11% относительно
уровня предыдущего года. Среднегодовой темп роста объёма производства продукции сельского
хозяйства составил 105,63%, в животноводстве – 106,62%. В животноводстве стабильно
наблюдается превышение темпов роста производства продукции в целом по сельскому
хозяйству. Исключением является 2018 год (-3,28%).

Результаты
исследования

Далее представлены результаты оценки динамики и структуры производства продукции животноводства по категориям хозяйств (таблица 3).

В структуре производства продукции животноводства по
категориям хозяйств наибольшая доля приходится на сельскохозяйственные
организации (69-74%) при наличии положительной динамики (рост доли за 2014-2018
года — на 5,57%). На хозяйства населения приходится в разные годы 20-27%
от общего
объема производства продукции животноводства. Доля данного сегмента за период
исследования сократилась на 6,72%. Имеет место увеличение доли продукции крестьянских
(фермерских) хозяйств и индивидуальных предпринимателей (+1,15%).

Сопоставляя темпы роста производства продукции животноводства
по категориям хозяйств со средними темпами роста в животноводстве, можно
отметить стабильное и существенное превышение среднего уровня по отрасли по крестьянским
(фермерским) хозяйствам и индивидуальным предпринимателям (в целом за период
исследования – 42,97%). Исключением являются 2017-2018 года. По остальным
сегментам структуры производства продукции животноводства наблюдаются
нестабильные тенденции, в большей степени положительные по сельскохозяйственным
организациям (в целом за период исследования прирост составил 9,87%), существенные
отрицательные – по хозяйствам населения (в целом за период исследования спад
составил 29,76%).

Для оценки влияния обозначенных тенденций на уровень продовольственных ресурсов Пермского края рассмотрим динамику производства отдельных видов продукции животноводства (таблица 4).

Представленные данные
свидетельствуют о наличии положительных тенденции в сфере молочного
скотоводства и птицеводства мясо-яичного направления, отрицательных тенденций в
сфере мясного скотоводства и свиноводства. Высокий уровень нестабильности
отмечен в сфере производства меда, что доказывает высокую степень зависимости
данной отрасли от погодных условий. Прирост производства молока всех видов
составил относительно уровня 2014 года 40,6 тыс. тонн (8,73%), прирост
производства яиц – 288,9 млн. шт. (28,59%), что, в большей степени, и
определило прирост производства продукции животноводства в целом за период
исследования на 11,37%.

В результате сопоставления
темпов роста натуральных объемов производства продукции животноводства со
средними темпами роста в животноводстве, получены, в основном, отрицательные
отклонения, что свидетельствует о преобладающем влиянии роста цен на динамику
производства продукции животноводства и о наличии тенденции снижения
результативности деятельности в сфере животноводства.

Динамика показателей продуктивности скота и птицы представлена в таблице 5.

Показатели продуктивности
скота и птицы имеют положительную тенденцию, что определяет перспективы
развития животноводства в Пермском крае и резервы роста его эффективности.
Отмечен стабильный рост среднегодового надоя молока. За период исследования
прирост по надою молока на 1 голову составил 667 кг (12,3%). Более высокие
темпы роста продуктивности скота имеют место в свиноводстве (более 30%), более
низкие – в мясном скотоводстве и птицеводстве.

Перейдем к оценке факторов, определяющих результаты деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края в отрасли животноводства. Динамика поголовья скота и птицы представлена в таблице 6.

В составе КРС наблюдается
рост поголовья коров на 3,6 тысяч голов (3,57%), что является прямым фактором
роста объема производства молока всех видов. Поголовье птицы по сравнению с
уровнем 2014 года выросло на 697,5 тысяч голов (9,23%), что также явилось
существенным фактором роста производства яиц. По остальным видам скота
наблюдается снижение поголовья.

Показатели динамики расхода кормов в животноводстве представлены в таблице 7.

Показатели расхода кормов в животноводстве имеют в основном положительную динамику, что свидетельствует о росте уровня обеспеченности поголовья скота и птицы кормами, в том числе концентрированными
и
наличии
условий
для
развития
отрасли
животноводства
и
повышения
уровня
его
результативности
и
эффективности.

Выводы

Динамика представленных
показателей позволяет сделать вывод о наличии положительных и отрицательных
тенденций в деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края в
отрасли животноводства.  Обозначены
основные резервы роста эффективности производства продукции животноводства и
продовольственных ресурсов региона, что определяет необходимость дальнейшего
развития молочного и мясного скотоводства, птицеводства и свиноводства.

Считаем, что существенную
помощь в решении обозначенных проблем оказало бы изменение системы
государственной поддержки сельскохозяйственных товаропроизводителей.  Система субсидирования и другие формы
финансовой поддержки имеют прямое, существенное значение для реализации возможностей и исключения
рисков решения проблем продовольственной безопасности и импортозамещения в
рамках исследуемого региона.

Список литературы

1. Территориальный орган Федеральной службы
государственной статистики по Пермскому краю [Электронный ресурс] / Режим
доступа: http://permstat.gks.ru/

2. Богатая И.Н. Стратегический
учет собственности предприятия. Ростов-на-Дону: Феникс, 2001. 320 с.

3. Вахрушина М.А., Сидорова М.И., Борисова Л.И. Стратегический управленческий учет. Полный курс MBA: Учеб. пособие.
М.: РИД ГРУПП, 2011. 192 с.

4. Ивашкевич В.Б.Бухгалтерский управленческий учёт: учебник.
М.: Магистр: Инфра-М,2011. 576 с.

5. Керимов В.Э. Стратегический
учет: Учеб. пособие / М.: Омега-Л, 2010. 166 с.

6. Портер М.Конкурентная стратегия: Методика анализа
отраслей и конкурентов / Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес
Букс, 2005.  454 с.

7. Степаненко Е.И. Теория и
методология системы показателей финансово-экономической деятельности
организаций агропромышленного комплекса. М.: Маркетинг. 2007. 300 с.

8. Шешукова Т.Г., Шалаева Л.В.Стратегический
управленческий анализ внешней среды / Л.В. Шалаева.  Пермь: ИПЦ «Прокростъ», 2015. 139 с.

List of references

1.
Territorial body of the Federal state statistics service for Perm Krai
[Electronic resource] / access Mode: http://permstat.gks.ru/.

2.
Bogataya I. N. Strategic accounting of enterprise property. Rostov-on-don:
Phoenix, 2001. 320 PP.

3.
Bahrushina M. A., Sidorova, M. I., Borisova, L. I., Strategic management
accounting. Full MBA course: Studies. benefit. M: the REED GROUP, 2011. 192 PP.

4.
Ivashkevich, V. B. Accounting administrative account: the textbook. M.: Master:
Infra-M, 2011. 576 p.

5.
Kerimov V. E. Strategic accounting: Studies. manual / M.: omega-L, 2010. 166 p.

6.
Porter M. Competitive strategy: Techniques for analyzing industries and competitors
/ Per. with English. M.: Alpina Business Books, 2005.  454 p.

7.
Stepanenko E. I. Theory and methodology of the system of indicators of
financial and economic activity of the organizations of agro-industrial
complex. M.: Marketing. 2007. 300 PP.

8.
Sheshukova T. G., Shalaeva L. V. Strategic management analysis of the external
environment / L. V. Shalaeva.  Perm: CPI
«Procrasty», 2015. 139 p.

УДК 657: 631. 162

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10183

СОВРЕМЕННЫЕ
ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ РАСТЕНИЕВОДСТВА В ПЕРМСКОМ КРАЕ

CURRENT TRENDS IN CROP PRODUCTION IN THE PERM REGION

Шалаева Людмила Васильевна, Кандидат
экономических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов ФГБОУ ВО
«Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика
Д.Н. Прянишникова» (ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ)

Shalaeva Lyudmila Vasilyevna, Candidate of
Economic Sciences, associate professor of accounting and finance

FGBOU WAUGH
«The Perm state agrarian and technological university of a name of the
academician D.N. Pryanishnikov» (FGBOU WAUGH Perm to GHAT)

Аннотация. В статье представлены результаты анализа основных тенденций в растениеводстве на примере деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края. Анализ проведен на базе классической методологии по материалам официальной статистики за 2014-2018 года. Дана оценка условий и результатов производства продукции растениеводства, обозначены положительные и отрицательные тенденции производства основных видов продукции: зерна, картофеля, овощей. Результаты исследований имеют практическое значение для оценки эффективности решения проблем продовольственной безопасности и импортозамещения в условиях санкционной экономики, а также реализации программ социально-экономического развития сельских территорий Пермского края.

Summary. The article presents the results of analysis of the main trends in crop
production on the example of agricultural organizations in the Perm region. The
analysis is based on the classical methodology based on official statistics for
2014-2018. The assessment of conditions and results of crop production is
given, positive and negative trends in the production of the main types of
products are indicated: grain, potatoes, vegetables. The research results are
of practical significance for assessing the effectiveness of solving problems
of food security and import substitution in the conditions of the sanctions
economy, as well as implementing programs for the socio-economic development of
rural territories of the Perm region.

Ключевые слова: тенденции, сельское
хозяйство, растениеводство, интенсификация, эффективность, продовольственные ресурсы.

Key words: trends,
agriculture, crop production, intensification, efficiency, food resources.

Введение

В
соответствии с государственной политикой РФ растениеводство является одним из
наиболее стратегически значимых направлений производственной деятельности, обеспечивающих
необходимые ресурсы для решения проблем продовольственной безопасности РФ и
импортозамещения. Роль сельскохозяйственного производителя продукции
растениеводства ещё более возрастает в современных условиях санкционной
экономики. На сельскохозяйственные организации возложены серьёзные задачи
наращивания темпов производства сельскохозяйственного сырья и продукции его
переработки, в том числе продукции растениеводства. Оценка условий и результатов
производства продукции растениеводства дана по официальным материалам
государственной статистики деятельности сельскохозяйственных организации
Пермского края за 2014-2018 года [1].

Материалы и методы исследования

Решение
проблем методологического обеспечения направлений анализа, нацеленных на
выявление существенных тенденций, мы встречаем в трудах многих зарубежных и
отечественных ученых, таких как Богатая
И.Н. [2], Вахрушина М.А. [3], Ивашкевич В.Б. [4], Керимов В.Э. [5], Портер М. [6],
Степаненко Е.И. [7], ШешуковаТ.Г. [8] и др.

Анализ проведен на базе
классической методологии по следующим направлениям оценки  показателей деятельности в отрасли
растениеводства:

• оценка динамики и структуры производства продукции сельского хозяйства  (таблица 1,2);
• оценка динамики и структуры производства продукции растениеводства по категориям хозяйств (таблицы 3);
• оценка динамики производства отдельных видов продукции растениеводства (таблица 4);
• оценка динамики урожайности продукции растениеводства   (таблица 5);
• оценка динамики и структура посевных площадей (таблица 6);
• оценка уровня интенсификации производства продукции растениеводства  (таблица 7).

Результаты исследований
имеют практическое значение для оценки эффективности решения проблем
продовольственной безопасности и импортозамещения в условиях санкционной
экономики, а также реализации программ социально-экономического развития
сельских территорий Пермского края.

На первом этапе дана оценка динамики и структуры производства продукции сельского хозяйства за период с 2014 г. по 2018 г. (таблица 1).

В структуре производства
продукции сельского хозяйства наибольшая доля приходится на производство
продукции животноводства (в среднем за период исследования – 67,5%). На долю
производства продукции растениеводства приходится в среднем 32,5%. При этом
имеет место незначительное увеличение доли продукции животноводства (+3,05%).

Сравнительная оценка темпов роста производства продукции сельского хозяйства, в частности продукции растениеводства представлена в таблице 2.

В целом за исследуемый период объем
производства продукции сельского хозяйства по официальным данным Пермского
края увеличился на 6905,1 млн. руб. или на 18,52% к уровню 2014 года. При этом в
2015, 2016 годах отмечены отрицательные тенденции. Снижение  объема производства продукции растениеводства
в 2015 году составило 370 млн. руб. (2,81%), в 2016 году — 271,7
млн. руб. (2,12%). Среднегодовой темп роста объёма производства продукции сельского
хозяйства составил 105,63%, в растениеводстве — 104,05%. В растениеводстве
наблюдается отрицательное отклонение от темпа роста в целом по сельскому
хозяйству. Исключением является 2018 год (+7,27%).

Далее дана оценка динамики и структуры производства продукции растениеводства по категориям хозяйств (таблица 3).

В структуре производства продукции растениеводства
по категориям хозяйств наибольшая доля приходится на хозяйства населения
(54-63%) при наличии нестабильной динамики. На сельскохозяйственные организации
приходится в разные годы 28-37% от общего объема производства продукции
растениеводства. Доля данного сегмента за период исследования сократилась на
3,55%. Имеет место увеличение доли продукции крестьянских (фермерских) хозяйств
и индивидуальных предпринимателей (+1,76%).

Сопоставляя темпы роста производства продукции
растениеводства по категориям хозяйств со средними темпами роста в
растениеводстве, можно отметить стабильное и существенное превышение среднего
уровня по отрасли по крестьянским (фермерским) хозяйствам и индивидуальным
предпринимателям (в целом за период исследования – 35,17%). Исключением
является 2018 год. По остальным сегментам структуры производства продукции
растениеводства наблюдаются нестабильные тенденции, в большей степени
отрицательные по сельскохозяйственным организациям, в меньшей степени – по
хозяйствам населения.

Результаты
исследования

Для оценки влияния обозначенных тенденций на уровень продовольственных ресурсов Пермского края рассмотрим динамику производства отдельных видов продукции растениеводства (таблица 4).

Пермский край отличается
более суровыми климатическими условиями, что объясняет причины нестабильности в
отрасли растениеводства. Устойчивая отрицательная тенденция наблюдается по зерну
за 2015,2016 года, картофелю — за период с 2014 года по 2017 год, овощам – за
2014-2016 года. Нестабильным является производство кукурузы на корм,
выращивания многолетних и однолетних кормовых культур на сено.  Положительная тенденция имеет место по зерну
за 2017-2018 года.

В результате сопоставления
темпов роста натуральных объемов производства продукции растениеводства со
средними темпами роста в растениеводстве, получены, в основном, отрицательные
отклонения, что свидетельствует о преобладающем влиянии роста цен на динамику
производства продукции растениеводства и о наличии тенденции снижения
результативности деятельности в сфере растениеводства.

Динамика показателей урожайности продукции растениеводства  представлена в таблице 5.

Показатели урожайности
неустойчивы, имеют место существенные колебания их уровня по исследуемому
периоду. Всё это ещё раз доказывает, что Пермский край – зона рискованного
земледелия.  

Перейдем к оценке условий деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края в отрасли растениеводства. Динамика и структура посевных площадей Пермского края представлена в таблице 6.

При росте общей посевной
площади на 35,5 тыс. га (4,9%) имеет место снижение площади посева зерновых
культур, картофеля, овощей и увеличение площади посева кормовых культур, в том
числе многолетних трав (+ 68,1 тыс. га за 2014-2018 года). Это соответствует
изменениям в структуре производства продукции сельского хозяйства (снижение
доли продукции растениеводства при росте доли продукции животноводства).

Показатели интенсификации производства продукции растениеводства  представлены в таблице 7.

Показатели интенсификации производства, технического и энергетического оснащения имеют колебания, в том числе отрицательные.  Существенно
снизился
уровень
использования
энергетических
мощностей
–
на
115 тысяч
л.с.
(8,9%). Внесение
минеральных
удобрений
колеблется
и
сократилось
к
уровню
2014 года
на
1 тысячу
тонн,
что
частично
компенсировано
за
счет
органических
удобрений.
В
итоге
можно
сказать,
что
имеют
место
и
положительные
и
отрицательные
тенденции,
оказывающие
чаще
всего
прямое
влияние
на
показатели
результативности
и
эффективности
сельскохозяйственного
производства.

Выводы

Динамика представленных
показателей позволяет сделать вывод о наличии положительных и отрицательных
тенденций в деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края.
Наблюдаются недостаток технических, энергетических ресурсов, минеральных
удобрений. Проявляется проблема недостатка семян и посадочного материала, более
устойчивых к условиям выращивания на территории Пермского края.

Считаем, что существенную
помощь в решении обозначенных проблем оказало бы изменение системы
государственной поддержки сельскохозяйственных товаропроизводителей.  Система субсидирования и другие формы
финансовой поддержки имеют прямое, существенное значение для обоснования возможностей и исключения
рисков решения проблем продовольственной безопасности и импортозамещения в
рамках исследуемого региона.

Список литературы

1. Территориальный орган Федеральной службы
государственной статистики по Пермскому краю [Электронный ресурс] / Режим
доступа: http://permstat.gks.ru/

2. Богатая И.Н. Стратегический
учет собственности предприятия. Ростов-на-Дону: Феникс, 2001. 320 с.

3. Вахрушина М.А., Сидорова М.И., Борисова Л.И. Стратегический управленческий учет. Полный курс MBA: Учеб. пособие.
М.: РИД ГРУПП, 2011. 192 с.

4. Ивашкевич В.Б.Бухгалтерский управленческий учёт: учебник.
М.: Магистр: Инфра-М,2011. 576 с.

5. Керимов В.Э. Стратегический
учет: Учеб. пособие / М.: Омега-Л, 2010. 166 с.

6. Портер М.Конкурентная стратегия: Методика анализа
отраслей и конкурентов / Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес
Букс, 2005.  454 с.

7. Степаненко Е.И. Теория и
методология системы показателей финансово-экономической деятельности
организаций агропромышленного комплекса. М.: Маркетинг. 2007. 300 с.

8. Шешукова Т.Г., Шалаева Л.В.Стратегический
управленческий анализ внешней среды / Л.В. Шалаева.  Пермь: ИПЦ «Прокростъ», 2015. 139 с.

List of references

1.
Territorial body of the Federal state statistics service for Perm Krai
[Electronic resource] / access Mode: http://permstat.gks.ru/.

2.
Bogataya I. N. Strategic accounting of enterprise property. Rostov-on-don:
Phoenix, 2001. 320 PP.

3.
Bahrushina M. A., Sidorova, M. I., Borisova, L. I., Strategic management
accounting. Full MBA course: Studies. benefit. M: the REED GROUP, 2011. 192 PP.

4.
Ivashkevich, V. B. Accounting administrative account: the textbook. M.: Master:
Infra-M, 2011. 576 p.

5.
Kerimov V. E. Strategic accounting: Studies. manual / M.: omega-L, 2010. 166 p.

6.
Porter M. Competitive strategy: Techniques for analyzing industries and competitors
/ Per. with English. M.: Alpina Business Books, 2005.  454 p.

7.
Stepanenko E. I. Theory and methodology of the system of indicators of
financial and economic activity of the organizations of agro-industrial
complex. M.: Marketing. 2007. 300 PP.

8.
Sheshukova T. G., Shalaeva L. V. Strategic management analysis of the external
environment / L. V. Shalaeva.  Perm: CPI
«Procrasty», 2015. 139 p.

УДК 658

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10162

ТОЧЕЧНЫЙ
И ИНТЕРВАЛЬНЫЙ ПРОГНОЗ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ
ФЕДЕРАЦИИ

POINT AND INTERVAL FORECAST OF
THE MAIN INDICATORS OF LIVING STANDARDS OF THE POPULATION OF THE RUSSIAN
FEDERATION

Баянова
Ольга Викторовна, кандидат экономических наук, доцент,
доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов, ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г.
Пермь

Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor,
associate Professor of accounting and Finance, Department  FSBEI
HE Perm SATU, c. Perm

Аннотация.
В
научной статье представлена методика и результаты построения эконометрической
модели, точечного и интервального прогнозирования важных показателей уровня
жизни населения Российской Федерации. Раскрыты семь этапов эконометрического
моделирования уровня жизни, сделан точечный прогноз показателей уровня жизни:
при величине прожиточного минимума в размере 8500 рублей размер заработной
платы составит 28028 рублей. В результате интервального прогнозирования построен
доверительный интервал прогнозируемой среднемесячной
номинальной начисленной заработной платы работников организаций: (y_p  = 28028 ± 5335,8). Верхняя граница интервала составляет 33363,8 рублей, нижняя граница — 22692,2 рублей.

Summary. The scientific article presents the methodology and results of building an econometric model, point and interval forecasting of important indicators of living standards of the population of the Russian Federation. Seven stages of econometric modeling of living standards have been revealed, a point forecast of living standards indicators has been made: if the subsistence minimum is 8,500 rubles, the wage will be 28,028 rubles. As a result of interval forecasting, the confidence interval of the forecast average monthly nominal accrued wages of employees of organizations has been built: (y_p = 28028 ± 5335.8). The upper limit of the interval is 33363.8 rubles, the lower limit — 22692.2 rubles.

Ключевые
слова: сельское хозяйство; эконометрическое моделирование; точечный
прогноз; интервальный прогноз; прожиточный минимум; заработная плата.

Keyword: agriculture;
econometric modeling;
dot forecast;
interval forecast;
living wage;
salary.

Введение

Построение
эконометрической модели при проведении исследования экономических показателей
является приоритетной работой экономистов-исследователей. Точечное и
интервальное прогнозирование позволяет предсказать изменение ключевых
экономических показателей в результате влияния различных факторов. Поэтому
проведение эконометрического исследования в виде точечного и интервального
прогнозирования уровня заработной платы при определенном значении фактора
(величины прожиточного минимума) является актуальным.

Теоретической базой
исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых: Антамошкина
Е.Н. провела анализ эффективности агропродовольственной политики на основе
экономико-математического моделирования [1]; Московский Н.В. представил оценку
региональной практики разработки и реализации стратегических программ [2];
Реймер В.В. обращает внимание на потенциал повышения конкурентоспособности
сельских территорий [3]; Bachev
H.
вскрыл социально-экономические проблемы в сельской местности и дал оценку
системы управления устойчивым развитием сельского хозяйства Болгарии [4]; Koteva N.  соотносят экономическое и финансовое состояние
сельского хозяйства Болгарии с назревшими социально-экономическими проблемами в
стране [5]; Prause
G.,
Boevsky
I.
видят разумное развитие сельских регионов Эстонии в решении
социально-экономических проблем [6].

Материалы и методы исследования

Начальным
этапом эконометрического исследования является построение эконометрической
модели показателей уровня жизни населения Российской Федерации. Существует семь
этапов построения эконометрической модели.

Первый
этап называется «Постановочный».  Он
включает в себя постановку цели исследования и набора экономических переменных.
Цель исследования показателей уровня жизни: обеспечение роста уровня жизни
населения, выявление факторов, оказывающих влияние на его размер.Набор
участвующих в модели факторов: основной фактор – величина прожиточного минимума.
На уровень жизни оказывает влияние величина прожиточного минимума.

Второй
этап называется «Априорный». Он выявляет сущность экономического показателя, а
также формирование и формализацию априорной (известной до начала моделирования)
информации. Сущность показателей уровня жизни населения: показывает
социальную обстановку в стране; свидетельствует о богатстве или бедности
населения страны; экономический показатель, характеризующий выполнение
социальной направленности государственной политики. Априорная информация: рост уровня
жизни – положительная тенденция, снижение уровня жизни – отрицательная
тенденция; рост величины прожиточного минимума – отрицательная тенденция;
снижение величины прожиточного минимума – положительная тенденция; рост заработной
платы – положительная тенденция; снижение заработной платы – отрицательная
тенденция.

Третий этап называется
«Информационный». На этом этапе производится регистрация значений участвующих в
модели факторов и показателей. Используются данные статистики или экономических
субъектов.

Четвертый этап называется
«Спецификация». На этом этапе (подробного описания объекта исследования):
обнаруженные связи и соотношения выражаются в математической форме;
устанавливается список экономических переменных и взаимосвязи экзогенных и
эндогенных переменных, в том числе лаговых; производится формулировка исходных
предпосылок и ограничений модели.

Список экономических
переменных и взаимосвязи экзогенных и эндогенных переменных:

• заработная плата — эндогенная переменная (результативный признак) располагается в левой части модели и обозначается y;
• величина прожиточного минимума  — экзогенная переменная (фактор) располагается в правой части модели и обозначаются х.

Формулировка исходных
предпосылок и ограничений модели:

• заработная плата  стремится к бесконечности

• величина прожиточного минимума – стремятся к минимуму

Пятый этап называется
«Параметризация». Этот этап характеризуется выбором
общего вида модели и выявлением входящих в нее связей.

Выбор общего вида модели. В модели присутствует один фактор, поэтому используем уравнение парной регрессии.

где a – параметр уравнения парной
регрессии (свободный член уравнения);

b
—
параметр уравнения парной регрессии при факторе;

— случайная ошибка.

Выявление входящих в модель связей. Параметр a свободный член уравнения, не поддающийся интерпретации. Параметр b измеряет, на сколько единиц в среднем изменится результативный признак при изменении первого фактора на одну единицу.

Шестой этап называется
«Идентификация». На этом этапе проводится
статистический анализ модели, дается оценка ее параметров при помощи
статистических методов. Статистический анализ модели: точечное и интервальное
прогнозирование. Оценка параметров модели проводится с помощью метода
наименьших квадратов.

Седьмой этап называется
«Верификация». Этот этап предполагает проверку адекватности модели и точности
расчетов.Проверка адекватности модели производится с помощью расчета ошибки
аппроксимации. Значимость параметров уравнения регрессии проверяется с помощью t-критерия
Стьюдента и F-критерия
Фишера.Точность расчетов проверяется путем пересчета.

Под
прогнозированием в эконометрических исследованиях понимают построение оценки
зависимой переменной для таких значений независимых переменных, которых нет в
исходных наблюдениях. В исследованиях различают точечное и прогнозирование и
интервальное.

При
точечных прогнозных расчетах по уравнению регрессии определяется прогнозное
значение результативного признака путем подстановки в линейное уравнение
регрессии соответствующего (точечного) значения фактора. Такой прогноз
обязательно дополняется расчетом стандартной ошибки.

Интервальные
прогнозы заключаются в построении доверительного интервала прогноза и строятся
на основе точечных прогнозов. Доверительным интервалом называется интервал,
относительно которого можно с заранее выбранной вероятностью утверждать, что он
содержит значение прогнозируемого показателя. Доверительный интервал имеет
верхнюю и нижнюю границу. Ширина интервала зависит от качества модели, числа наблюдений,
горизонта прогнозирования, выбранного уровня вероятности и других факторов.

При
построении доверительного интервала прогноза используется стандартная ошибка
прогноза и табличное значение t-критерия
Стьюдента. Если построенная модель адекватна, то с выбранной вероятностью можно
утверждать, что при сохранении сложившихся закономерностей развития
прогнозируемая величина попадает в интервал, образованный верхней и нижней
границей.

Точечное
и интервальное прогнозирование базируется на следующих предположениях:

1.
развитие исследуемого явления в целом описывается плавной кривой;

2. общая
тенденция развития явления в прошлом и настоящем не указывает на серьезные
изменения в будущем;

3. учет
случайности позволяет оценить вероятность отклонения от закономерного развития.

С  вероятностью в 95% (или погрешностью в 5%)
определим размер среднемесячной номинальной начисленной
заработной платы работников организаций, если величина прожиточного минимума
составит 8500 рублей.

Убедимся, что такой точки нет в исходных наблюдениях (таблица 1).

На
первом этапе проведем точечное прогнозирование.

Если
примем прогнозное значение величины прожиточного минимума x = 8500 рублей,то точечный прогноз среднемесячной номинальной начисленной заработной платы
работников организаций составит:

y_p  = 585,7287 + 3,2285 * 8500
= 28028,0 рублей.

На
втором этапе представим методику и результаты интервального прогнозирования.

Чтобы
получить интервальный прогноз, найдем стандартную ошибку предсказываемого
значения среднемесячной номинальной начисленной
заработной платы работников организаций:

Для определения знаменателя составим рабочую таблицу (таблица 2).

Предельная
ошибка прогнозируемой среднемесячной номинальной
начисленной заработной платы работников организаций составит:

∆y_p = t_{табл  ·} m_yp = 2,57 * 1937,96 = 4980,55
рублей.

и
не больше, чем

y_{p max}  = 28028 + 4980,55 = 33008,55
рублей.

Результаты исследования

Доверительный
интервал прогнозируемой среднемесячной номинальной
начисленной заработной платы работников организаций составит:

y_p  = 28028 ± 4980,55.

При
величине прожиточного минимума, равной 
8500 рублей, получим значение среднемесячной
номинальной начисленной заработной платы работников организаций:

не
меньше, чем

y_{p min}  = 28028 – 4980,55 =
23047,45 рублей,

и
не больше, чем

y_{p max}  = 28028 + 5335,8 = 33363,8
рублей.

Выводы

Таким образом,  получены следующие результаты точечного и интервального
прогнозирования:

—
при прогнозном значении величины прожиточного минимума в размере8500 рублей,размер среднемесячной номинальной
начисленной заработной платы работников организаций составит 28028,0
рублей;

—
при величине прожиточного минимума, равной 
8500 рублей, получим значение среднемесячной
номинальной начисленной заработной платы работников организаций не
меньше, чем 23047,45 рублей и не больше, чем 33363,8 рублей.

Литература

1. Антамошкина Е.Н.
Анализ эффективности агропродовольственной политики на основе
экономико-математического моделирования// региональные проблемы преобразования
экономики . – 2016. — № 10. – С. 46 – 54.

2. Московский Н.В. Региональная
практика разработки и реализации стратегических программ  // Агропродовольственная политика России. –
2016. – № 9. – С.26 – 29.

3. Реймер В.В. К вопросу о
повышении конкурентоспособности сельских территорий  // Экономика сельского хозяйства России. – 2017.
– № 6. – С.84 – 89.

4. Bachev H. Assessment of system of governance of agrarian sustainability
// Икон. Упр. селск. Стоп. – 2015. – Vol 60, № 4. – С. 21 – 48.

5. Koteva N. Farms economic and financial state // Икон. Упр. селск. Стоп. – 2015. – Vol 60, № 4. – С. 3 – 20.

6. Prause G., Boevsky I.  Smart rural
development // Икон. Упр. селск. Стоп. – 2015. – Vol 60, № 4. – С. 63 – 69.

Reference

1. Antamoshkin E. N. Analysis of the effectiveness of agro-food policy
on the basis of economic and mathematical modeling//regional problems of economic
transformation. — 2016. — № 10. — pp. 46 — 54.

2. Moscow N.V. Regional practice of development and implementation of
strategic programs//Agri-food policy of Russia. — 2016. — № 9. — С.26 — 29.

3. Reimer V. V. To the issue of increasing the competitiveness of rural
areas//Economics of Agriculture of Russia. — 2017. — № 6. — С.84 — 89.

4. Bachev H. Assessment of system of governance of agrarian
sustainability // Икон. Упр. селск. Стоп. – 2015. – Vol 60, № 4. – Р. 21 – 48.

5. Koteva N. Farms economic and financial state // Икон. Упр. селск. Стоп. – 2015. – Vol 60, № 4. – Р. 3 – 20.

6. Prause G., Boevsky I.  Smart rural
development // Икон. Упр. селск. Стоп. – 2015. – Vol 60, № 4. – Р. 63 – 69.

УДК 658

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10161

ИССЛЕДОВАНИЕ
МЕТОДОМ ПАРНОЙ РЕГРЕССИИ ОСНОВНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ УРОВНЯ ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ
ФЕДЕРАЦИИ

STUDY BY PAIR REGRESSION OF
BASIC INDICATORS OF LIVING STANDARDS OF THE POPULATION OF THE RUSSIAN
FEDERATION

Баянова
Ольга Викторовна, кандидат экономических наук, доцент,
доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь

Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor,
associate Professor of accounting and Finance Department  FSBEI
HE Perm SATU, c. Perm

Аннотация.
Научная
статья содержит методику и результаты эконометрического исследования
показателей уровня жизни населения Российской Федерации: величины прожиточного
минимума и заработной платы населения Российской Федерации. Построена регрессионная
модель (парная регрессия), проведен регрессионный анализ, выявлен хороший
подбор модели к исходным данным. Выдвинута нулевая гипотеза, которая в процессе
исследования опровергнута по параметру b
и по коэффициенту корреляции. построены доверительные интервалы, которые
засвидетельствовали, что параметр а
проходит нулевую отметку (доверительный интервал от -11433 до 12604), а
параметр b не проходит нулевую отметку (доверительный
интервал от 1,9 до 4,6).

Summary. The scientific article contains the methodology and results of the econometric study of the indicators of living standards of the population of the Russian Federation: the value of the subsistence minimum and the wages of the population of the Russian Federation. Regression model (pair regression) was built, regression analysis was carried out, good model matching to the initial data was revealed. A null hypothesis has been advanced, which during the study is refuted by parameter b and by the correlation coefficient. Confidence intervals are constructed, which indicate that parameter a passes the zero mark (confidence interval -11433 to 12604) and parameter b does not pass the zero mark (confidence interval 1.9 to 4.6).

Ключевые
слова: сельское хозяйство; прожиточный минимум; заработная плата;
регрессионный анализ; парная регрессия.

Keyword: agriculture; living wage; salary; regression analysis;
pair regression.

Введение

Показатели уровня жизни
населения Российской Федерации имеют важное значение для оценки социальных
процессов в экономике страны. Исследование зависимости одних показателей уровня
жизни от других представляет научный и практический интерес и показывает
резервы и рычаги воздействия на мотивационные процессы в обществе, а также
уровень бедности населения. Этим обусловлена актуальность темы исследования.

Отечественные и
зарубежные ученые также показывают научный интерес, проводя научные изыскания в
данной области знаний. Среди отечественный ученых следует назвать Котомину М.,
которая  исследовала качество жизни
сельского населения в регионах России и выявила его связь с уровнем развития
сельскохозяйственной кооперации [2]; Панарина В.И., вскрывшая социальные
факторы, являющиеся основой устойчивого развития сельских территорий [3]; Арсланов
Ш.Д., Гаджиева А.Г., представившие мотивацию труда как важный аспект развития
сельского хозяйства[1] .

Зарубежные ученые также
активно исследуют данную проблему: Sengupta P. вскрыл экономическое воздействие
национального закона о продовольственной безопасности Индии на благосостояние
населения страны [5]; Bassi
I.
представил план исследования влияния структурных и социальных факторов на
результаты деятельности аграрного производства в рамках развития системы
социального сельского хозяйства Италии [4]; Gaviglio A., Bertocchi M., Marescotti M.E. представили на обсуждение
социальный компонент устойчивого развития фермерских хозяйств Италии [6].

Таким образом, проблемы повышения
уровня жизни населения  являются
актуальными среди отечественных ученых-экономистов и на международном уровне.

Материалы и методы исследования

Информационной базой исследования уровня жизни населения Российской Федерации послужили данные сайта Росстата. Важными показателями уровня жизни населения Российской федерации являются величина прожиточного минимума и заработная плата (таблица 1).

Показатели уровня жизни
населения Российской Федерации взаимозависимы, но теснота связи между ними не
исследована. Поэтому следует провести эконометрическое исследование методом
парной регрессии. Для начала следует выявить результативный признак и фактор:

y
–
среднемесячная номинальная начисленная заработная плата
работников организаций, рублей (результативный признак);

х – величина прожиточного минимума (в среднем на душу населения), рублей в
месяц (фактор).

Составим уравнение регрессии: ŷ_х   = a + b · x

Для определения параметров регрессии (a иb) составим рабочую таблицу (таблица 2).

Параметр b определяется по формуле:

Параметр a определяется по формуле:

Определим регрессионное
значение результативного признака за каждый год наблюдения:

1)
ŷ_{х =} 585,7285
+3,2285 · 6693 = 22194,079

2)
ŷ_{х =} 585,7285
+3,2285 · 7199 = 23827,7

3) ŷ_{х =} 585,7285
+3,2285 · 8096 = 26723,7

4) ŷ_{х =} 585,7285
+3,2285 · 9510 = 31288,8

5) ŷ_{х =} 585,7285
+3,2285 · 9591 = 31550,3

6) ŷ_{х =} 585,7285
+3,2285 · 9978 = 32799,7

7) ŷ_{х =} 585,7285
+3,2285 · 10098 = 33187,1

Выдвигаем гипотезу H₀ о статистически незначимыхотличиях от нуля значений показателей:

a = b
= r_xy =
0.

t_табл =
2,57 для числа степеней свободы  df
= n
– 2 = 7 — 2 = 5

и α = 0,05.

Вначале определим случайную ошибку параметра a. Случайная ошибка параметра a определяется по формуле:

Для определения ошибки параметра a  составим рабочую таблицу (таблица 3).

В таблице 4 произведем расчет среднеквадратического отклонения фактора.

Тогда

Далее определим случайную ошибку параметра b.

В завершение определим случайную ошибку по коэффициенту корреляции.

Для определения числителя необходимо рассчитать коэффициент детерминации. Коэффициент детерминации равен квадрату коэффициента корреляции. Произведем расчет коэффициента корреляции:

Тогда коэффициент детерминации

Коэффициент детерминации оказывает вариацию результативного признака, объясняемую фактором.

Таким образом, рост среднемесячной номинальной начисленной заработной платы
работников организаций на 88,2% сопряжен с ростом величины прожиточного минимума, а на долю неучтенных в
модели факторов приходится (1 – 0,882) 11,8%.

Далее следует сделать вычисления значений t- критерия Стьюдента:

Табличное значение на
пяти процентном уровне значимости (α = 0,05) при числе степеней свободы равное 5
(n
– 2) t_табл = 2,57.

Фактические значенияt—статистики
превышают табличное значение по параметру b  и коэффициенту корреляции, а по параметру a
меньше табличного значения.

Результаты исследования

Для выявления качества подбора модели к исходным данным следует рассчитать ошибку аппроксимации. Составим рабочую таблицу по определению числителя и знаменателя в формуле расчета ошибки аппроксимации (таблица 5).

Ошибка аппроксимации определяется по формуле:

Определим предельную
ошибку для каждого параметра:

∆a = T табл * m_a =
2,57 * 4676,648 = 12018,985;

∆b
= T
табл * m_b = 2,57 * 0,529 =
1,36.

Доверительный интервал по
параметру а:

γ_a  = a ± ∆a = 585,7287 ±
12018,985;

γ_a
min  = 585,7287 –
12018,985 = -11433,2563;

γ_a
max  = 585,7287 +
12018,985 = 12604,7137.

Доверительный интервал по
параметру b:

γ_b 
= b
± ∆b = 3,2285 ± 1,36;

γ_{b min}  = 3,2285 – 1,36 = 1,8685;

γ_{b max}  = 3,2285 + 1,36 = 4,5885.

Выводы

Таким образом,  эконометрическое исследование показателей
уровня жизни населения Российской Федерации показало следующие результаты:

• нулевая гипотеза по параметру b  и коэффициенту корреляции отклоняется, а по параметру a подтверждается;
• значения параметра b  и коэффициента корреляции статистически значимы;
• анализ верхней и нижней границ (γ_{a max}  иγ_{a min} ; γ_{b max}  и γ_{b min}) доверительных интервалов свидетельствует о том, что с вероятностью 0,95 (p = 1 – α) только параметр  b, находясь в указанных границах, не принимают нулевых значений и существенно отличаются от нуля;
• в отношении параметра a такой вывод сделать нельзя, так как он в границах доверительного интервала принимает значение, равное 0;
• значение средней ошибки аппроксимации свидетельствует о хорошем подборе модели к исходным данным.

Литература

1. Арсланов Ш.Д.,
Гаджиева А.Г. Развитие сельского хозяйства: мотивация труда // Региональные
проблемы преобразования экономики. – 2016. — № 10. – С. 31 – 37.

2. Котомина М. Качество
жизни сельского населения в регионах России и его связь с уровнем развития
сельскохозяйственной кооперации // Международный сельскохозяйственный журнал. –
2017. — № 1. – С. 30 – 42.

3. Панарина В.И.  Социальные факторы как основа устойчивого
развития сельских территорий // Вестник сельскохозяйственного развития и
социальной политики. – 2017. — № 1. – С. 7 – 8.

4. Bassi I. Social farming: a proposal to explore the effects of
structural and relational variables on social farm results// Agricultural and
Food Economics. – 2016. – Vol.4,. – P.12 – 13.

5. Sengupta P. Mukhopadhyay K. Economic and Environmental Impact of
National Food Security Act of India // Agricultural and Food Economics. – 2016.
– Vol.4,. – P.22 – 23.

6. The social pillar of sustainability: a quantitative approach at the
farm level/ Gaviglio A., Bertocchi M., Marescotti M.E. // Agricultural and Food
Economics. – 2016. – Vol.4,. – P.17 – 19.

Reference

1. Arslanov Sh.D., Gajieva A.G. Agricultural development: motivation of
labor//Regional problems of economic transformation. — 2016. — № 10. — P 31 —
37.

2. Kotomina M. Quality of life of the rural population in the regions of
Russia and its connection with the level of development of agricultural
cooperation//International Agricultural Journal. — 2017. — № 1. — P 30 — 42.

3. Panarina V. I. Social Factors as the Basis of Sustainable Development
of Rural Areas//Journal of Agricultural Development and Social Policy. — 2017.
— № 1. — Р.
7 — 8.

4. Bassi I. Social farming: a proposal to explore the effects of
structural and relational variables on social farm results// Agricultural and
Food Economics. – 2016. – Vol.4,. – P.12 – 13.

5. Sengupta P. Mukhopadhyay K. Economic and Environmental Impact of
National Food Security Act of India // Agricultural and Food Economics. – 2016.
– Vol.4,. – P.22 – 23.

6. The social pillar
of sustainability: a quantitative approach at the farm level/ Gaviglio A.,
Bertocchi M., Marescotti M.E. // Agricultural and Food Economics. – 2016. – Vol.4,.
– P.17 – 19.

УДК 338.43

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10160

СОВРЕМЕННЫЕ
УГРОЗЫ ИННОВАЦИОННОМУ РАЗВИТИЮ АПК

OBSTACLES OF INNOVATIVE DEVELOPMENT OF AIC

Калашников Константин Александрович, аспирант кафедры маркетинга,экономики предприятий и организаций, Саратовский социально-экономический институт (филиал), РЭУ им. Г.В. Плеханова, rokville@yandex.ru

Жадан Михаил Владимирович, аспирант кафедры маркетинга, экономики предприятий и организаций, Саратовский социально-экономический институт (филиал), РЭУ им. Г.В. Плеханова, michael.zhadan@gmail.com

Kalashnikov Konstantin Aleksandrovich, postgraduate student of the department of marketing, economics of enterprises and organizations, Saratov socio-economic institute (branch), of Plekhanov Russian University of Economics, rokville@yandex.ru

Zhadan Michael Vladimirovich, postgraduate student of the department of marketing, economics of enterprises and organizations, Saratov socio-economic institute (branch), of Plekhanov Russian University of Economics, michael.zhadan@gmail.com

Аннотация.
Современный
этап развития агропромышленного комплекса Российской Федерации требует максимальной
концентрации трудовых, интеллектуальных и финансовых ресурсов для обеспечения
инновационной деятельности и внедрения новых технологий производства. Однако
цели и задачи инновационного развития предприятий АПК вступают в противоречие с
барьерами, трудностями и угрозами, приводящими к неутешительным результатам
инновационной активности. В статье рассмотрены основные проблемы АПК в сфере
инновационного развития, исследованы государственные программы, направленные на
стимулирование модернизации АПК. Предложены пути, механизмы и инструменты
совершенствования системы государственного стимулирования инновационного
развития АПК.

Summary. The current stage of development of the agricultural
sector of the Russian Federation (RF) requires the involvement of labor,
intellectual and financial resources to ensure innovation and the use of new
production technologies. However, the goals and objectives of the innovative
development of enterprises of the agro-industrial complex (AIC) are faced with
barriers, difficulties and obstacles, leading to disappointing results of
innovative activity. The article discusses the main problems of a different nature
that hinder the innovative development of agricultural producers. Key
government programs have been identified that address the main obstacles to the
innovative development of the agricultural sector in Russia. Ways, mechanisms
and tools with the help of which it is possible to improve the state system of
stimulating the innovative development of the agro-industrial complex of the
country are proposed.

Ключевые
слова: инновационное развитие, финансовые ресурсы, АПК, сельское
хозяйство, государственное регулирование.

Keywords: innovative development, financial resources,
financing, AIC, agro-industrial complex of Russia, agriculture, agricultural
products, innovative technologies.

Введение

Наиболее значимыми и острыми
проблемами развития агропромышленного комплекса Российской Федерации являются недостаточное
инновационное обеспечение производства и низкие темпы модернизации технологий. Успех
в решении данных проблем напрямую зависит от координации усилий и процессов на
микро- и макро-уровне, поскольку любая трансформация обуславливается
способностью экономических систем к генерации и внедрению инновационных технологий,
в которой должны быть задействованы все экономические субъекты хозяйствования [1].

Следует отметить, что
развитие инновационной деятельности российского АПК сегодня протекает под
влиянием следующих фундаментальных процессов [2]:

• необходимость импортозамещения на потребительском рынке, в том числе, на рынке продуктов питания;
• высокие показатели износа основных фондов российских сельскохозяйственных производителей и предприятий перерабатывающей промышленности;
• ужесточение рыночной конкуренции на глобальном рынке сельскохозяйственной и пищевой продукции;
• глобализация и интеграционные процессы мировой экономики, оказывающие влияние на сельскохозяйственный бизнес;
• научно-техническая революция (НТР) и становление «цифровой экономики».

Таким образом, научные
исследования на тему выявления и систематизации угроз инновационной
деятельности отечественного АПК (и, в том числе, сельского хозяйства) имеют
высокую актуальность. Целью статьи является комплексный анализ основных проблем
и трудностей, которые тормозят инновационное развитие агропромышленного
комплекса страны.

Исходя из цели научной
работы, авторами были поставлены следующие задачи:

• выявить основные проблемы, препятствующие инновационному развитию субъектов АПК в России;
• проанализировать ключевые государственные программы, направленные на регулирование инновационного развития АПК;
• предложить пути, механизмы и инструменты, при помощи которых возможно совершенствование государственной системы стимулирования инновационного развития АПК России.

Методология
проведения исследования

Методологические основы
настоящего исследования представляют собой совокупность методологических
подходов, общенаучных и специальных методов, использованных при подготовке
статьи.

Методологические подходы
включают системный подход, предполагающий изучение объекта исследования (АПК)
как экономической системы, и динамический подход, состоящий в исследовании
процессов инновационной деятельности предприятий АПК в их непрерывном движении
и развитии.

К частным
методологическим аспектам можно отнести следующие:

1. Исследование базируется на положении о
   том, что развитие инновационной системы агропромышленного комплекса РФ в
   настоящее время требует решения целого ряда проблем, среди которых одной из
   главных является проблема финансирования инновационной деятельности, в
   особенности сокращение инвестиций в инновации. Многие аграрии отдают
   предпочтение покупкам активов, поглощению наиболее слабых компаний, или же в
   качестве альтернативы решаются на слияние с более сильными компаниями, при этом
   распределяют доходы самых крупных предприятий агропромышленного комплекса среди
   узкого круга собственников.
2. Оценка перспектив инновационного развития
   АПК России осуществляется исходя из предположения о том, что стимулирование со
   стороны государства играет важную роль при формировании устойчивых конкурентных
   преимуществ предприятий АПК. С 2013 года в России действует «Государственная программа развития
   сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции,
   сырья и продовольствия на 2013-2020 годы», направленная, в том числе, на
   технологическое развитие и модернизацию предприятий АПК.
3. При разработке направлений
   совершенствования инновационной деятельности предприятий АПК принят во внимание
   новаторский опыт зарубежных стран. Такие страны как США, Франция, Китай,
   Германия и Великобритания акцентируют законодательную деятельность в сфере
   высоких технологий на создание и внедрений инноваций во всех сферах
   производства. В качестве примера можно назвать налоговые льготы по инновационным
   разработкам, различного рода компенсации научно-исследовательских затрат на
   всех уровнях. Кроме этого в высокоразвитых странах большое внимание уделяется
   обучению рабочего персонала путём создания специализированных институтов и
   взаимовыгодных условий труда для перспективных специалистов.

При
подготовке статьи использованы сравнительный и расчетно-аналитический методы.
Источниками информации выступили результаты научных исследований отечественных
ученых, информация Росстата, открытые данные органов государственной власти и
предприятий АПК России.

Результаты исследования и
обсуждения

Результатом инновационной деятельности сельскохозяйственных
производителей в развитых странах является высокий уровень производительности
труда и выработки продукции на одного работника в сельском хозяйстве. Факторами
роста эффективности являются высокая техническая оснащенность предприятий, их
обеспеченность высококвалифицированными трудовыми ресурсами, а также
государственное регулирование развития АПК, направленное на ускоренное
технологическое развитие производителей продовольствия и облегчение их доступа
к финансовым ресурсам.

Анализ АПК России показал, что техническая оснащенность предприятий является недостаточной для интенсивной модернизации и роста производительности. С 1990 по 2018 годы парк основных видов техники в сельскохозяйственном производстве устойчиво снижается, независимо от вида техники и ее назначения (таблица 1).

Например, количество тракторов в анализируемый период снизилось с
1,365 до 0,211 млн единиц, культиваторов – с 602,7 до 84,8 тыс. единиц, сеялок
– с 673,9 до 79,0 тысяч единиц. Причинами такой динамики выступают изменение
объемов производства аграрной продукции, слабое развитие родственных и
поддерживающих отраслей (в первую очередь, сельскохозяйственного
машиностроения), экономические и социальные угрозы инновационному развитию агропромышленного
комплекса, недостаточно эффективное государственное регулирование АПК.

При рассмотрении данной проблемы обращают на себя внимание, в
первую очередь, медленное обновление основных производственных фондов, дефицит
инвестиций в основной капитал и недостаточная для устойчивого развития модернизация
сельскохозяйственного производства. Изношенная техника вырабатывает свой срок
эксплуатации, а приобретение новой во многих случаях не представляется
возможным. Полагаем, что высокая степень износа машин и оборудования
сельскохозяйственного назначения – это одна из главных причин отставания России
от развитых стран мира по уровню производительности труда в аграрном секторе экономики.

Кроме того, обновление парка сельскохозяйственной техники на
предприятиях АПК зачастую требует импорта машиностроительной продукции из стран-лидеров
по развитию техники и технологии. Соответственно, такие риски, как
дестабилизация валютного курса российского рубля и введение двухсторонних
экономических и политических санкций между Западом и Российской Федерации, негативно
влияют на инновационное развитие отечественных предприятий.

Для решения этой проблемы необходимо стимулирование развития
машиностроительного комплекса России с целью производства новой конкурентоспособной
сельскохозяйственной техники и оборудования, необходимых для инновационного
развития АПК. Кроме того, следует осуществлять не просто расширенное производство
основных видов техники, но и их инновационное обновление, модернизацию, внедрение
цифровых и компьютерных технологий, инструментов автоматизации процесса
производства до максимального уровня, вплоть до автопилотного движения техники
по разработанным маршрутам по сельскохозяйственным угодьям страны.

Правительство России, в
полной мере осознавая вышеописанную проблему, является инициатором и активным
участником процессов модернизации сельскохозяйственного машиностроения страны,
а именно [6]:

• финансирует инновационные проекты в рамках государственных контрактов;
• реализует федеральные проекты по развитию промышленности страны;
• создает инструментарий таможенной политики страны с целью установления экономически целесообразных таможенных тарифов в рамках внешнеэкономического  регулирования;
• совершенствует нормативно-правовую базу, цель которой состоит в обеспечении устойчивого и конкурентоспособного функционирования АПК.

Также следует отметить,
что комплексный подход по совершенствованию методов и инструментов инновационного
развития экономики страны, выступает и важнейшим элементом деятельности
государства по развитию машиностроения в АПК [6]. К нему относятся следующие
направления регулирования:

• модернизация системы образования по подготовке новых специалистов в области сельскохозяйственного производства;
• создание новых технологий и техники для сельского хозяйства;
• обеспечение информационной составляющей деятельности предприятий агропромышленного комплекса на международном и федеральном уровне;
• преобразования и инновационные улучшения отечественных предприятий путём внедрения инновационных технологий производства.

Тем не менее, считаем, что
в сложившихся условиях необходимо принятие усиленных мер государственной
поддержки бизнеса с целью стимулирования непрерывного развития машиностроения
сельскохозяйственного назначения, а также модернизации основных фондов и
программы импортазамещения, а именно:

• создание не только бизнес-акселераторов, но и бизнес-инкубаторов, что окажет финансовую поддержку стартапам в области машиностроения и технологий производства за счёт государственно-частного сотрудничества в сфере венчурного инвестирования;
• максимизация доли государственно-частных проектов для решения вопроса дефицита высококвалифицированных кадров машиностроительных предприятий;
• развитие экономически свободных зон хозяйствования, в которых предусмотрены дополнительные налоговые льготы не только для отечественных инвесторов, но и для иностранных, желающих внести вклад в инновационное развитие машиностроительного комплекса страны.

Помимо создания
благоприятной институционально-экономической среды инновационного развития АПК
предприятиям должны быть созданы и условия льготного финансирования. Сегодня отечественные
аграрии сталкиваются с целым комплексом проблем в сфере доступа к финансовым
ресурсам, ограничивающих финансирование инновационных проектов:

• недостаток собственных средств и нестабильность поступления доходов, что связано с высоким уровнем риска отрасли и значительной кредиторской задолженностью сельского хозяйства;
• недостаточно эффективная система регулирования цен на продовольствие;
• сложности получения финансирования по государственным программам;
• высокий уровень процентных ставок по кредитам коммерческих банков;
• высокие темпы роста цен на ресурсы.

Для решения
данных проблем считаем целесообразной реализацию мероприятий, направленных более
интенсивное стимулирование развития АПК со стороны государства:

• установить налоговые льготы для предприятий АПК, осуществляющих НИОКР и внедряющих их результаты в производство;
• увеличить поток государственных инвестиций в сельское хозяйство при помощи создания государственно-частных проектов, ориентирующихся на переосмысление инновационной деятельности агропромышленного комплекса;
• увеличить финансирование научных исследований в сфере АПК;
• увеличить бюджетное финансирование науки и образования России, в частности, высших учебных заведений, занимающихся подготовкой профессиональных кадров для сельскохозяйственных предприятий.

Участие государства в процессах инновационного
развития АПК осуществляется в соответствии с государственной программой
«Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков
сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы». Подпрограмма
«Развитие отраслей агропромышленного комплекса» включает ведомственные
проекты «Техническая модернизация агропромышленного комплекса» (срок реализации
– 2018-2025 гг.) и «Стимулирование инвестиционной деятельности в
агропромышленном комплексе» (срок реализации – 2018-2025 гг.), предусматривающие,
в том числе, меры по нейтрализации основных угроз и препятствий инновационного
развития агропромышленного комплекса России [4]:

• комплекс мероприятий, направленных на внедрение налоговых льгот при импорте иностранных инновационных технологий производства, способных модернизировать производство отечественной продукции;
• стимулирование крупных государственных агропромышленных корпораций к росту инновационной активности;
• модернизация программы поддержки экспорта сельскохозяйственной продукции отечественного производства;
• улучшение налогового стимулирования инновационной деятельности сельскохозяйственных производителей;
• поддержка инновационных программ коммерческих банков страны и других финансовых структур;

Заключение.
Авторами были выявлены две ключевые проблемы, препятствующие инновационному
развитию АПК РФ: дефицит финансовых ресурсов у предприятий и недостаточное для
ускоренной модернизации развитие отечественного сельскохозяйственного
машиностроения, приводящие к изношенности основных производственных фондов.

С целью обеспечения
инновационного развития АПК России и роста его эффективности в ближайшей и
среднесрочной перспективе, необходим комплексный подход, предполагающий
реализацию разноуровневых методов и инструментов стимулирования модернизации
предприятий. Важным условием инновационного развития является координация
действий и усилий всех заинтересованных экономических субъектов: предприятий
АПК, сельскохозяйственного машиностроения, банковского и финансового секторов, государства.
Лишь объединив усилия и ресурсы, можно нейтрализовать главные угрозы
инновационному развитию отечественных производителей сельскохозяйственной
продукции, повысить уровень производительности труда, нарастить объемы производства
продовольствия и снижение его себестоимости.

Литература

1. Козичева Е.В. Проблемы
   финансирования инновационной деятельности // Вопросы региональной экономики. –
   2018. – № 4. – С. 47-53.
2. Инновации в АПК России: поиск
   вариантов развития. URL: http://www.webeconomy.ru/index.php?page=cat&newsid=1052&type=news
   (дата обращения: 10.02.2020).
3. Национальный доклад «О ходе и
   результатах реализации государственной программы развития сельского хозяйства и
   регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на
   2013–2020 годы». URL: http://www.mcx.ru (дата обращения: 10.02.2020).
4. Государственная
   программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков
   сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы (с изм.
   и доп. от 18.12.2019г.) [электронный документ] Режим доступа: http://gov.garant.ru/SESSION/PILOT/main.htm
   (дата обращения:
   10.02.2020).
5. Сельское хозяйство // Росстат. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/enterprise/economy/#
   (дата обращения: 12.02.2020).
6. Самигуллин И.Ф. Совершенствование
   государственного регулирования машиностроительного комплекса // Актуальные проблемы
   экономики и права. – 2018. – №1 (29).

УДК 528.7+004.94

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10158

ПРЕДПОСЫЛКИ СОЗДАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ТРЕХМЕРНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПЛАТФОРМЫ ГОРОДСКОЙ
ТЕРРИТОРИИ (ИТИПГТ)

PREREQUISITES FOR CREATING A TECHNOLOGY FOR AN INTELLIGENT
THREE-DIMENSIONAL INFORMATION PLATFORM FOR AN URBAN AREA

Щукина Вера Николаевна, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры геодезии и кадастровой деятельности, ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет» (625000 Россия, г. Тюмень, ул. Володарского, д.38), ORCID: http://orcid.org/ 0000-0002-4706-0671, schukinavn@tyuiu.ru

Антипова Алена Николаевна, кандидат геолого-минералогических наук, доцент кафедры Автомобильного транспорта строительных и дорожных машин, ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет» (625000 Россия, г. Тюмень, ул. Володарского, д.38), ORCID: http://orcid.org/ 0000-0001-5934-3364, antipovaan@tyuiu.ru

Голякова Юлия Евгеньевна, ассистенткафедры геодезии и кадастровой деятельности, ФГБОУ ВО «Тюменский индустриальный университет» (625000 Россия, г. Тюмень, ул. Володарского, д.38), ORCID: http://orcid.org/ 0000-0001-8600-8529 , goljakovaje@tyuiu.ru

Vera N. Shchukina, candidate of technical Sciences, associate Professor, associate Professor of the Department of  Geodesy and cadastral activity, Industrial University of Tyumen, Ph.D., (2 Lunacharsky st., Tyumen, 625000 Russia), ORCID: http://orcid.org/ 0000-0002-4706-0671, schukinavn@tyuiu.ru

Alena N. Antipova, candidate of geological and mineralogical Sciences, associate Professor of the Department of Motor transport of construction and road vehicles, Tyumen industrial University (2 Lunacharsky st., Tyumen, 625000 Russia), ORCID: http://orcid.org/ 0000-0001-5934-3364, antipovaan@tyuiu.ru

Yuliya E. Golyakova, assistant of the Department of  Geodesy and cadastral activity, Industrial University of Tyumen, (2 Lunacharsky st., Tyumen, 625000 Russia), ORCID: http://orcid.org/ 0000-0001-8600-8529 , goljakovaje@tyuiu.ru

Аннотация. В статье рассматривается необходимость внедрения
цифровых интеллектуальных технологий в области управления и развития городскими территориями посредством создания  интеллектуальной
трехмерной информационной платформы на примере г. Тюмень. Приведено описание
отечественного и зарубежного опыта по теме статьи, а также представлена предлагаемая
технологическая схема реализации интеллектуальной платформы и ее основные
характеристики. Внедрение цифровых интеллектуальных технологий в управление и развитие городских
территорий обусловлено ускорением темпов строительства,
возрастающей сложностью технологий застройки, подземной и надземной
инфраструктур, увеличением числа операций с недвижимостью. Значительно расширяет возможности трехмерное
отображение местности и расположенных на ней объектов. В качестве исходных данных для точного трехмерного моделирования городской
территории предлагается использовать материалы аэрофотосъемки, полученные при
помощи беспилотного воздушного судна. Информационное наполнение зависит от
направления использования платформы. Для хранения геоданных, фотоснимков местности,
необходимой документации предлагается использование облачных хранилищ, которые
являются наиболее защищенными и позволяют обеспечивать высокую скорость доступа
к информации по многокритериальному запросу. Предлагаемая технология
формирования комплексной единой интеллектуальной информационной платформы
хранения и обработки трехмерных моделей, позволит: хранить все геоданные и
документацию о модели в едином хранилище данных, обладающем высокой
производительностью доступа к данным; осуществлять многомерность запроса данных
модели и построения модели по большому количеству критериев; формировать личный
кабинет пользователя с учетом индивидуальных прав доступа к материалам и
документам; оперативно обновлять информацию об изменениях параметров местности;
осуществлять статистическую и аналитическую обработку данных с учетом всех
изменений на территории. Разработка технологии ведется с использованием
исходных материалов и данных применительно к г. Тюмень, но в тоже время
является универсальной и может быть внедрена для иных населенных пунктов.

Summary.
The article
considers the need to introduce digital intelligent technologies in the field
of management and development of urban areas by creating an intelligent
three-dimensional information platform on the example of Tyumen. A description
of domestic and foreign experience on the topic of the article is given, as
well as the proposed technological scheme for implementing the intelligent
platform and its main characteristics. The introduction of digital intelligent
technologies in the management and development of urban areas is due to the
accelerated pace of construction, the increasing complexity of building
technologies, underground and above-ground infrastructures, and an increase in
the number of real estate operations. Significantly expands the possibilities
of a three-dimensional display of the terrain and the objects located on it. It
is proposed to use aerial photographs obtained using an unmanned aerial vehicle
as initial data for accurate three-dimensional modeling of an urban area. The
content depends on the direction of use of the platform. For storing geodata,
photographs of the area, the necessary documentation, the use of cloud storage
is proposed, which are the most protected and can provide high speed access to
information on a multi-criteria request. The proposed technology for the
formation of a comprehensive unified intellectual information platform for
storing and processing three-dimensional models will allow: to store all
geodata and model documentation in a single data warehouse with high data
access performance; implement multidimensionality of requesting model data and
building a model according to a large number of criteria; to form a personal
account of the user taking into account individual access rights to materials
and documents; promptly update information on changes in terrain parameters;
carry out statistical and analytical data processing taking into account all
changes in the territory. The development of the technology is carried out
using source materials and data in relation to the city of Tyumen, but at the
same time it is universal and can be implemented for other settlements.

Ключевые
слова: трехмерная
модель (3D модель), беспилотное
воздушное
судно (БВС), технологии «Умный город»,
виртуальная и дополненная реальность, большие данные.

Keywords: three-dimensional model (3d-model), unmanned
aircraft, Smart City technologies, virtual and augmented reality, Big Data.

Введение

Одним из
направлений Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации
является необходимость перехода к передовым цифровым, интеллектуальным
производственным технологиям, роботизированным системам, новым материалам и
способам конструирования, создание систем обработки больших объемов данных,
машинного обучения и искусственного интеллекта [1].

Актуальность
внедрения цифровых интеллектуальных технологий в области управления и развития
территориями обусловлена ускорением темпов строительства,
возрастающей сложностью технологий застройки, подземной и надземной
инфраструктуры, увеличением числа операций с недвижимостью, возникновением
потребностей в интеллектуальных трехмерных цифровых моделях территорий и
рельефа.

Цифровые модели
территорий, рельефа используются в решении различных прикладных задач, таких
как: определение геометрических параметров рельефа; мониторинг динамики рельефа
при проведении проектно-изыскательских работ; вычисление геометрических
характеристик зданий и сооружений (площади, протяженности, периметра) для нужд
архитектуры и городского планирования; мониторинг и прогнозирование
геологических и гидрологических процессов; расчет освещенности и ветрового
режима для архитектуры и городского планирования, инженерных изысканий,
экологического мониторинга; построение зон видимости для телекоммуникационных и
сотовых компаний, определение зон водоотведения и водоснабжения; формирования
туристических маршрутов с применением дополненной реальности.

Трехмерное
отображение местности и расположенных на ней объектов значительно расширит
возможности проектно-изыскательских и других видов работ за счет точности
измерений и постоянного мониторинга изменений параметров, а так же обеспечит
устойчивость и экологическую защищенность инфраструктуры городской территории.

В настоящее время
осуществляется переход на принципиально
новый технологический уровень в части информационно-аналитической поддержки
функционирования социально-экономического комплекса территориального
образования РФ — геопространственное моделирование. Исследования в
данной области ведутся рядом российских ученых, к которым относятся А.П. Карпик,
Д.В. Лисицкий, А.Г. Осипов, В.Н. Савиных, и др. [2,3].

Основная цель
геоинформационного моделирования пространства – увеличение круга
исследовательских задач в сфере рационального использования территории и оценки
негативного воздействия человеческой деятельности на объекты окружающей среды,
поиск более эффективных экономических решений, и, как результат,  внедрение технологий «умного города» и развитие цифровой реальности.

Отечественный
и зарубежный опыт

Зарубежные
исследователи Дикин и Аль-Уэар предлагают следующие
характеристики технологии «умный город» [4]:

• применение большого набора электронных и цифровых технологий;
• использование информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) для трансформации жизни и рабочей среды в пределах региона и внедрение их в государственные системы;
• объединение возможностей ИКТ в соответствии с потребностями общества.

Существует
ряд городов, активно использующих стратегии «умного города»: Амстердам,
Барселона, Киев, Манчестер, Милтон-Кинс, Москва, Сочи и др. [5-9]. Стратегии развития «умного города»
включают умное развитие всех социально-экономических сфер города: транспорт,
ЖКХ, туризм, образование, здравоохранение, экологию и т.д. При этом развитие
одной сферы влечет за собой
развитие всех других направлений
жизнедеятельности. Как
следствие, для обоснованного принятия решения в
каждой сфере необходимо оперировать большим объемом информации, выполнять ее
всесторонний многомерный и интеллектуальный
анализ.

На смену
привычному представлению объектов местности в виде топографических карт и
планов, ГИС приходят трехмерные геометрически точные модели местности, рельефа
и отдельных зданий и сооружений.

На сегодняшний
день вопросам создания и дальнейшего применения 3D — моделей городов
уделяется много внимания со стороны отечественных и зарубежных ученых и
производственников [10-19]. Ее
применение рассматривается в следующих направлениях:

• точная и оперативная реализация проектно-изыскательских работ инженерно-геологических изысканий;
• создание площадки электронного взаимодействия застройщиков, банков и органов власти в рамках реализации строительного проекта;
• создание комплексной информационной системы экологического мониторинга;
• формирование оптимальных туристических маршрутов с применением виртуальной и дополненной реальности;
• оптимизации транспортных потоков больших городов;
• применение голографических проекций при презентации архитектурных проектов;
• реализация проектов в рамках «Умный город».

В России
успешным примером реализации 3D моделирования городской территории является
работа ГК «Геоскан» для территории города Томска [20].

За рубежом
первую трехмерную карту создали в 1980-х в столице Финляндии – Хельсинки. Также
наиболее ярким является опыт Сингапура при составлении трехмерной карты страны.

Методология проведения
исследования

Существующие методы и подходы для
создания трёхмерных моделей объектов и местности по результатам аэрофотосъемки
с беспилотных летательных аппаратов позволяют получать актуальную информацию о
местности и строить геометрически точные трехмерные модели с привязкой к
геодезической сети.

Анализ 
имеющихся технологий создания цифровой модели городской среды показал
наличие ряда недостатков:

• типизация строений приводит к упрощению создаваемой модели городов;
• недостаточная фотореалистичность конечной модели;
• отсутствие актуального обновления информации при изменении рельефа или объекта местности;
• недостаточная производительность используемых устройств хранения и обработки данных.

Однако построение только трехмерной
модели местности недостаточно для комплексного выполнения работ различных
направлений, связанных с обработкой 3D модели.

Предлагаемая технология формирования
комплексной единой интеллектуальной информационной платформы хранения и
обработки трехмерных моделей, позволит:

• хранить все геоданные и документацию о модели в едином хранилище данных, обладающем высокой производительностью доступа к данным;
• осуществлять многомерность запроса данных модели и построения модели по большому количеству критериев;
• формировать личный кабинет пользователя с учетом индивидуальных прав доступа к материалам и документам;
• оперативно обновлять информацию об изменениях параметров местности;
• осуществлять статистическую и аналитическую обработку данных с учетом всех изменений на территории.

Технологическая схема реализации
интеллектуальной платформы представлена на Рисунке 1.

Разработка интеллектуальной
информационной платформы в зависимости от уровня доступа предлагается по трем
направлениям:

• разработка веб-интерфейса;
• локальное приложение;
• мобильное приложение для работы с планшетом. Хранение трехмерной модели местности на основе аэрокосмических снимков требует большого объема хранилища данных. Для высокопроизводительного доступа к данным и их оперативной обработки предусматривается использование мощных технических средств. Для хранения геоданных, фотоснимков местности, необходимой документации предлагается использование облачных данных, которые являются наиболее защищенными и позволяют обеспечивать высокую скорость доступа к информации по многокритериальному запросу.

Для создания 3D модели г. Тюмени по
результатам аэрофотосъемки применяется программное обеспечение (ПО)  для создания
ортофотопланов и 3D-моделей  Agisoft Metashape
Professional. Данное ПО достаточно полно раскрывает возможности фотограмметрии,
а также включает в себя технологии машинного обучения для анализа и
пост-обработки, что позволяет получать максимально точные результаты.

Структуру интеллектуальной платформы и
ее компоненты предполагается хранить в облачной БД Firebase, которая в
дальнейшем послужит платформой для создания мобильного приложения и технологий
виртуальной и дополненной реальности.

Осуществление взаимодействия
пользователя с параметрами и компонентами модели будет осуществляться через WEB
ресурс, позволяющий обеспечивать индивидуальный доступ для определенных
категорий пользователей.

Формирование личного кабинета
пользователя предусматривает доступ с учетом индивидуальных прав к геоданным,
трехмерным моделям и документации отдельным категориям пользователей:

• гостевой доступ — в ознакомительных целях для просмотра справочной информации о местности;
• доступ для органов власти — с целью отслеживания, ведения статистики и аналитики по выполняемым строительным, геодезическим и проектным работам;
• доступ для специалистов и организаций, осуществляющих администрирование и выполнение работ, связанных с соответствующим видом деятельности.

Многокритериальный запрос
предусматривает выборку данных по различным параметрам, необходимым для
получения достоверной и достаточной информации в зависимости от направления
деятельности.

Например, для благоустройства и нового
строительства: рельеф местности; площадь застройки; степень заселенности
района; расположение коммуникаций (водоотведение, теплоотведение, газоотведение
и т.д.); план района и др.

В дальнейшем планируется расширение
категорий данных в таких направлениях деятельности как оптимизация транспортных
потоков; осуществление земельного контроля; прогнозирование чрезвычайных
ситуаций и оценка ущерба, мониторинговые обследования и т. д.

Статистическая и аналитическая
обработка данных подразумевает вывод статистических обработанных геоданных в зависимости
от вида запроса. Например, это может быть журнал изменений объектов на
соответствующей территории. Применение метода экспликации (метод развёртывания
(раскрытия) сущности того или иного предмета (явления) через некоторое
многообразие иных предметов и явлений) позволит предоставить статистическую
информацию об объектах выделяемой области.

Результаты и обсуждение

Ожидаемые результаты теоретических и
экспериментальных наработок разрабатываемой технологии:

1. Материалы, полученные после
обработки полевых работ: цифровая модель рельефа (ЦМР), ортофотопланы, 3D —
модель тестового участка;

2. Интеллектуальная трехмерная
информационная платформа городской территории на тестовый участок;

3. Техническая и пользовательская
документация по работе с платформой;

4. Структура данных, информационное
наполнение 3D -модели, подтвержденные свидетельствами о государственной регистрации
программ для ЭВМ и БД;

5. Экспериментальная апробация.

Реализация данного проекта обеспечит:

• электронное взаимодействие органов власти, жителей города, строительных предприятий, организаций, занимающихся благоустройством территории и др.;
• планирование туристических маршрутов с применением виртуальной и дополненной реальности;
• оптимизацию транспортных потоков;
• выполнение земельного контроля;
• прогнозирование чрезвычайных ситуаций, оценку ущерба и др.

Предлагаемая интеллектуальная платформа
представляет собой систему, позволяющую решать комплекс задач, обеспечивающих
реализацию всего жизненного цикла градостроительных работ (начиная с этапа
изысканий и до вывода из эксплуатации с сопровождением всей технической и
аналитической документации) с применением таких технологий как облачное
хранение данных, виртуальная и дополненная реальность, Big Data, дистанционное зондирование территории и т.д.

Литература

1. Указ Президента РФ от 01.12.2016 № 642 «О Стратегии
научно-технологического развития Российской Федерации» [Электронный ресурс]. –
Режим доступа: http://www.consultant.ru.

2. Карпик, А.П. Геопространственный дискурс
опережающего и прорывного мышления [Текст] / А.П. Карпик, Д.В. Лисицкий, К.С.
Байков, А.Г. Осипов, В.Н. Савиных // Вестник СГУГиТ. – 2017. – №4. – С.53-67.

3. Карпик А.П. Управление территорией в
геоинформационном дискурсе / А.П. Карпик, А.Г. Осипов, П.П. Мурзинцев. –
Новосибирск.: СГГА, 2010. – 280 с.

4. Deakin M. From Intelligent
to Smart Cities / М. Deakin,
H. Аl Waer // Intelligent
Buildings International. – 2011. – vol. 3. – Issue 3. – pp. 140-152.

5. Администрация города Сочи — Документы [Электронный
ресурс]. – URL: http:// www.sochi.ru. – (Дата обращения: 03.09.2019).

6. В Сочи приступили к разработке системы «Умный
город» [Электронный ресурс]. – URL: http:// www.sochi.ru. – (Дата обращения:
03.09.2019).

7. «Умные города» могут появиться в Коммунарке и
Троицке [Электронный ресурс]. – URL: http:// moscowbig.ru. – (Дата обращения:
03.09.2019).

8. Smart Cities [Electronic
resource]. – URL: https://www.futurelearn.com/courses/smart-cities. – (accessed
03 September 2019).

9. The MK: Smart Project
[Electronic resource]. – URL: http://www.mksmart.org. – (accessed 03 September
2019).

10. Харченко В.И. Требования к геоинформационному
моделированию трехмерных объектов /В.И. Харченко // Конструкторское бюро. –
Москва: Издательский дом «Панорама». – 2018. — №4. – С.29-36.

11. Буй Тхе Чуен Разработка методов и технологии
обработки трехмерных изображений с применением шейдерной графики / Буй Тхе Чуен
// автореферат дисс. канд. техн. наук 05.13.01 — Системный анализ, управление и
обработка информации (по отраслям). – Москва: Вычислительный центр Российской
академии наук. – 2008. – 19 С.

12. Осоргин Ю.В. Применение 3D моделей в программе
MAPINFO PROFESSIONAL 11.5 для землеустройства / Ю.В. Осоргин // сборник трудов
конференции «Инновационное развитие землеустройства». – Кинель: Самарская
государственная сельскохозяйственная академия. – 2017. – С. 152-154.

13. Борисов Д.С. Создание 3D-карты при помощи
современных ГИС-технологий / Д.С. Борисов, Ю.В. Осоргин // сборник трудов
конференции «Современные проблемы агропромышленного комплекса». – Кинель:
Самарская ГСХА. – 2016. – С. 212-215.

14. Раклов В.П. К вопросу повышения эффективности
использования 3D-моделей при решении задач информационного обеспечения
городского территориального планирования и кадастра недвижимости / В.П. Раклов,
Л.Г. Евстратова // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. — Москва:
Издательский дом «Панорама». – 2019. – №6. — С.21-29.

15. Еремин И.Е. Реалистичная электронная карта
муниципального образования с элементами городской инфраструктуры / И.Е. Еремин,
К.Г. Мишаченко, А.О. Мищенко, П.И. Пузанов // Ученые заметки ТОГУ. – Хабаровск:
Тихоокеанский государственный университет. – 2016. — №3-1. – С. 117-122.

16. Гречищев А.В. О современных технологиях
многомерного моделирования объектов и местности по данным дистанционного
зондирования: аэро- и космическим. Часть 1 / А.В. Гречищев, В.Ю. Савинский,
Е.В. Стоволосов // сборник статей «Экология. Экономика. Информатика». —
Ростов-на-Дону: Южный научный центр РАН. – 2016. – С. 222-234

17. Герасимова С.Г., Ибрагимов М.Б., Петров М.В. Перспективы
создания 3D кадастра в России [Текст] / С.Г.Герасимова, М.Б.Ибрагимов,
М.В.Петров // Геопрофи. — 2013. — Т.2500,N 3.-С. 5-8.

18. Дышленко, С.Г. Трехмерное моделирование в ГИС
[Текст] / С.Г. Дышленко // Перспективы науки и образования. — 2014. — N8. — С.
28-33.

19. Архипова О.Е., Магаева А.А. Разработка
веб-приложения для мониторинга несанкционированных свалок на территории
Ростовской области / Экология. Экономика. Информатика. Сборник статей: в 2-х
т. Т. 2: Геоинформационные технологии и космический мониторинг Выпуск 1. –
Ростов н/Д: Изд-во ЮНЦ РАН, 2016. – С. 204-215.

20. Инновационный проект трехмерной карты Томска для
профессионалов и жителей города [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://tomsk3da.admtomsk.ru/

References

1. Ukaz Prezidenta RF ot
01.12.2016 № 642 «O Strategii nauchno-tekhnologicheskogo razvitiya Rossiiskoi
FederatsiI» [Decree of the President of the Russian Federation dated 01.12.2016
No. 642 «On the Strategy for the Scientific and Technological Development of
the Russian Federation»] [Electronic resource]. – Available at:
http://www.consultant.ru.

2. Karpik, A., Lisitskii, D.,
Baikov, K., Osipov, A. & Savinykh V. Geoprostranstvennyi diskurs operezhayushchego i proryvnogo
myshleniya [Geospatial Discourse of Advanced and Breakthrough Thinking]. Vestnik SSUGT, vol. 22, no 4, pp. 53-67.

3. Karpik, A., Osipov, A. & Murzintsev, P. (2010) Upravlenie territoriei v geoinformatsionnom diskurse [Territory
management in geoinformation discourse]. Novosibirsk: SGGA.

4. Deakin, M.  & Аl Waer, H.
(2011). From Intelligent to Smart Cities 
Intelligent Buildings
International,  vol. 3, no 3, pp.
140-152.

5. Administratsiya goroda Sochi – Dokumenty [Administration of Sochi — Documents] [Electronic resource]. Available at: http:// www.sochi.ru. (accessed 03 September 2019).

6. V Sochi pristupili k razrabotke sistemy «Umnyi
gorod» [In Sochi,
began to develop a system of «Smart City»] [Electronic resource].  Available
at: http:// www.sochi.ru. (accessed
03 September 2019).

7. «Umnye goroda» mogut poyavit’sya v Kommunarke
i Troitske [Smart cities
may appear in Kommunark and Troitsk] [Electronic resource].  Available at: http:// moscowbig.ru. – (Data obrashcheniya:
03.09.2019).

8. Smart Cities [Electronic resource]. – Available at:
https://www.futurelearn.com/courses/smart-cities. (accessed 03 September 2019).

9. The MK: Smart Project [Electronic resource]. –
Available at:  http://www.mksmart.org. – (accessed 03 September 2019).

10. Kharchenko, V. (2018). Trebovaniya k
geoinformatsionnomu modelirovaniyu trekhmernykh ob»ektov [Requirements for geoinformation modeling of
three-dimensional objects]. Konstruktorskoe
byuro. no 4. pp 29-36.

11. Bui Tkhe Chuen (2008). Development of methods and technologies for processing
three-dimensional images using shader graphics (PhD Thesis). Moscow:
Computing Center of the Russian Academy of Sciences.

12. Osorgin, Yu. (2017). Application of 3D models in the MAPINFO PROFESSIONAL 11.5 program for
land management. Paper presented at   Conference «Innovative development of land
management», Kinel, 2017.

13. Borisov, D. (2016) Creating a 3D map using
modern GIS technologies. Paper presented at  
Conference « Modern
problems of agriculture». – Kinel’, 2016.

14. Raklov, V.P. & Evstratova
L.G. (2019). K voprosu povysheniya ehffektivnosti ispol’zovaniya 3D-modelei pri
reshenii zadach informatsionnogo obespecheniya gorodskogo territorial’nogo
planirovaniya i kadastra nedvizhimosti  [On the issue of improving the efficiency of using 3D
models in solving the problems of information support of urban spatial planning
and real estate cadastre]. Land
management, cadastre and land monitoring, no 6, pp. 21-29.

15. Eremin,  I.E., Mishachenko, K.G., Mishchenko, A.O. & Puzanov,  P.I. (2016). Realistichnaya ehlektronnaya
karta munitsipal’nogo obrazovaniya s ehlementami gorodskoi infrastruktury [Realistic electronic map of the municipality with
elements of urban infrastructure]. Scientific
notes Pacific State University, no 3-1, pp.
117-122.

16. Grechishchev, A.V., Savinskii, V. Yu. & Stovolosov E.V.
(2016). O sovremennykh tekhnologiyakh mnogomernogo modelirovaniya ob»ektov
i mestnosti po dannym distantsionnogo zondirovaniya: aehro- i kosmicheskim.
Chast’ 1 [About modern
technologies for multidimensional modeling of objects and terrain based on
remote sensing data: aerospace and space. Part 1].  Ecology.
Economy. Computer science, pp. 222-234.

17. Gerasimova, S.G., Ibragimov, M.B. & Petrov M.V.
(2013). Perspektivy sozdaniya 3D kadastra v Rossii [Prospects for creating a 3D
cadastre in Russia. Geoprofi, no 3,
pp. 5-8.

18. Dyshlenko, S.G. (2014). Trekhmernoe
modelirovanie v GIS [3D modeling in GIS]. Prospects
for Science and Education, no 8, pp. 28-33.

19. Arkhipova, O.E. & Magaeva,
A.A. (2016). Razrabotka veb-prilozheniya dlya monitoringa nesanktsionirovannykh
svalok na territorii Rostovskoi oblasti [Development of a web application for monitoring
unauthorized landfills in the Rostov region]. Ecology. Economy. Computer science, pp. 204-215.

20. Innovatsionnyi proekt trekhmernoi karty
Tomska dlya professionalov i zhitelei goroda [An innovative project of a three-dimensional map of
Tomsk for professionals and residents] [Electronic resource]. – Available at:  https://tomsk3da.admtomsk.ru/. (accessed 03 September 2019).

УДК 338.436.33:332.1

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10151

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ
СЕЛЬСКИХ ТЕРРИТОРИЙ

SOCIO—ECONOMIC DEVELOPMENT OF RURAL AREAS

Эреджепова Римма
Курбаналиевна,
аспирант, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования «Южный федеральный университет»

Eredzhepova
Rimma Kurbanalievna, post-graduate student

Аннотация. Сельские
территории традиционно отстают в уровне и темпе социально-экономического
развития от городских, а последние десятилетия являются местом массового исхода
населения в более благоприятные. Исследование процессов, протекающих в границах
сельской местности, является приоритетным направлением современного научного
сообщества для сохранения жизнеспособности сел и улучшения качества жизни
населения. В статье представлен общий анализ социально-экономических параметров
функционирования современных сельских территорий традиционного аграрного
региона – Ставропольского края, выявлены 
позитивные и негативные тенденции, что позволит учитывать результаты при
разработке направлений развития сельских территорий.

Summary. Rural areas have traditionally lagged behind in the
level and pace of socio-economic development in urban areas, and the past
decades have been a place of mass exodus of populations more favourable. The
study of processes taking place within the boundaries of rural areas is a
priority of the modern scientific community in order to preserve the viability
of villages and improve the quality of life of the population. The article
presents a general analysis of the social and economic parameters of the
functioning of modern rural areas of the traditional agrarian region —
Stavropol region, positive and negative trends have been identified, which will
allow to take into account the results in the development of rural areas.

Ключевые слова:
сельские территории, социально-экономическое развитие, сельская инфраструктура,
проблемы социального характера.

Key
words: rural
territories, socio-economic development, rural infrastructure, social problems.

Базовые потребности сельского
населения  должны удовлетворяться в
границах сельских поселений, либо за счет возможностей близлежащих населенных
пунктов. Только в этом случае решается вопрос укоренения отдельных лиц в
пределах сел и снижение риска исхода экономически активного и
высококвалифицированного населения в городские территории.

Наравне с рисками
социально-демографического характера (исход молодежи, старение населения,
снижение воспроизводства населения) существуют и экономические, которые  охватывают еще больший спектр проблем:

• тотальная безработица и  бедность сельского населения;
• снижение уровня человеческого капитала сельской местности;
• низкие производственные показатели в АПК;
• ухудшение качественных характеристик продукции;
• продовольственная безопасность;
• экономика традиционно-аграрного региона;
• развитие криминогенной обстановки.

Таким образом, сложно переоценить
роль любого бизнеса в сельской местности, а малый как гарант самозанятости и
самообеспечения населения сел является движущей силой муниципальной экономики и
стимулом к саморазвитию, а значит и сохранению определенного уровня
человеческой ценности (капитала) в условиях сельской среды.

Хронической проблемой сельской местности является демография, а точнее сохранение численного уровня населения. В таблице 1 нами аккумулированы основные демографические данные   за период с  2002 -2018 гг в Ставропольском крае.

На
фоне роста общей численности населения, тенденция сокращения сельского
населения легко объяснима дрейфом в пользу городских поселений. За период 2018
к 2010 году снижение числа сельских жителей составило 0,97% или 29,7 тыс.
человек, что сопоставимо с районным центром муниципального образования. С 2014
года темпы сокращения сельского населения несколько снизились 0,2-0,1% в год.,
что в целом является позитивным индикатором, также как и периодические приросты
уровня рождаемости (до 2015 года). После 2014 года тенденция рождаемости
отрицательная и существенно ниже уровня в городской местности (11,1 против 11,8
в 2017 году; 10,4 против 11,3 в  2018
году). Уровень смертности в сельской местности традиционно превышает городской
показатель, однако в ретроспективном сравнении с 2002 года произошло
существенное его снижение (12,2 в  2018
г. против 15,2 в  2002 г.). Младенческая
смертность в целом по Ставропольскому краю (без разбивки на территориальные
единицы) продолжает оставаться высокой (до 12%), однако есть позитивные
отклонения и по данному показателю. В 2017-2018 гг. зафиксирован самый низкий
процент смерти младенцев как в сельской, так и в городской местности.

Данные в таблице 2 дают  возможность более подробно изучить вопрос миграционного движения населения в Ставропольском крае. Серьезные темпы исхода населения из сельской местности Ставропольстат отмечает с 2011 года, (-40,8), пиковое значение было достигнуто в 2013 году и составило -69,4. С 2014 года наблюдается постепенное снижение коэффициента миграционного прироста в селах Ставрополья, однако в 2017 году показатель снова растет до  высоких значений (-24,3), одновременно с этим, исход населения в 2017 году отмечается также по городским поселениями (-10,1).

Изучая
внутрикраевые потоки миграции следует отметить разновесность  направлений: преобладает движение из сельских
в городские поселения (среднее значение 13,05); далее следует межгородское
передвижение (9,3); следом  с уровнем
8,25 отмечается движение населения из городских в сельские поселения; самый
низкий уровень притока населения в направлении из сельских в сельские
поселения.

Следует
отметить, что учитывая фактор массового исхода населения из Ставропольского
края, прирост общей численности осуществляется за счет демографического
естественного фактора, миграция в регион малопривлекательна. Для анализа причин
этой проблемы необходимо рассматривать ряд социально-экономических показателей,
характеризующих уровень и качество жизни населения как в общерегиональном
масштабе.

В таблице 3 представлена выборка статистических данных  о занятости населения Ставропольского края по видам экономической деятельности, из которой прослеживается отраслевая специфика региональной экономики.

Таким
образом, уже на этом этапе исследования 
следует отметить существенный вклад сельскохозяйственных видов
деятельности для экономики края, 15,6% в 
2018 году всех занятых в экономике работают в сельском хозяйстве, охоте
и лесном хозяйстве. Однако, еще в 2005 году данный ВЭД превалировал в структуре
занятости и составлял19,4%, среди производственных видов деятельности сельское
хозяйство лидирует на протяжении исследуемого периода. Другой блок (услуги) ВЭД
возглавляет оптовая и розничная торговля , с 2010 года в структуре занятости
произошла декомпозиция ведущих ВЭД в пользу услугового сектора, в результате
чего 20,4 % всех занятых работают в торговых и услуговых предприятиях.

Важным  индикатором рынка труда является уровень
оплаты труда, который идентифицирует следующие факты:

• заработанная плата в сельском хозяйстве выше уровня торговли в 2018 году на 15,7%, в обрабатывающей промышленности выше на 23,3%;
• по ВЭД «транспорт и связь» оплата труда превышает 33 тысяч рублей, что на 21% выше чем в сельском хозяйстве;
• лидирующую позицию занимает ВЭД «Государственное управление и обеспечение военной безопасности…», в 2018 году оплата труда составила 38006 рублей, что выше общерегионального значения на 30,7%.

Таким образом, оплата труда является не конечным фактором занятости в разрезе ВЭД, существует ряд более важных нюансов, по которым происходит распределение занятых среди отраслей экономики. В числе которых немаловажную роль играет место приложения труда и следовательно место проживания. Сельскохозяйственное производство привлекает население, проживающее в сельской местности, тогда как торговля и прочие услуговые виды деятельности более востребованы в городских условиях. Сельское население имеет альтернативные источники дохода в виде натуральных ресурсов, на диаграмме 1 представлена актуальная структура ресурсов. Основу доходов составляет денежный доход, на 9% позволяет увеличить объем располагаемых ресурсов натуральный доход, как правило, это реализация остатков продуктов ЛПХ, имеет сезонный непостоянный характер.

Сельская
среда, как место проживания и приложения труда диктует свои условия как по
образу жизни, так и по качеству первичных условий.  Особое значение для сел имеет
жилищно-коммунальное оснащение, которое является  значительной проблемой данных территорий и
существенно снижает качество жизни населения.

В таблицу 4 включены показатели состояния жилищного фонда и уровень его благоустройства, так по данным Ставропольстат в 2018 году  площадь жилищного фонда в сельской местности Ставропольского края составила 25 млн. м² , что на 2,4% выше уровня 2010 года. Средняя обеспеченность населения жильем с 2010 года увеличилась практически на 1 кв.м и составила в 2018 году 21,7 кв.м. Таким образом, сельские жители не испытывают проблем с площадью жилья, обращает внимание обеспеченность жилого фонда водопроводом (84,7% в 2018), канализацией (73% в 2018), газом (94,5% в 2018). В целом, уровень благоустройства ЖКХ сельских поселений в Ставропольском крае является высоким относительно общероссийским показателям. [2]

Однако, в благоустройстве нуждается большая часть сельских поселений, которые поэтапно включаются в проекты федерального и регионального уровня. [5] Социальная инфраструктура в сельской местности представлена ограниченным составом и в зависимости от размеров поселений и числа жителей может быть делегирована в близлежащие населенные пункты,  либо в районные центры. Учреждения здравоохранения не охватывают весь массив сельских поселений, а учитывая динамику на рисунке 2 данная проблема усугубляется с каждым годом. С 2014 года  число ЛПО в сельской местности сократилось почти в 2 раза с 498 ед. до 296 единиц, то есть из 731 жилых сельских населенных пунктов только в 296 функционирую лечебно-профилактические организации.  Однако, в регионе реализуется программы «Сельский доктор» и «Сельский фельдшер», направленные на решение проблемы обеспечения сельских поселений медицинским персоналом общей практики [1].

Показатели
дошкольного образования в сельской местности Ставропольского края демонстрируют
позитивную тенденцию, с 2010 года произошло увеличение числа учреждений на 12
единиц, а также их востребованность, численность дошкольников выросла с  34,3 тыс. человек в 2010 до 47,3 тыс. человек
в 2018 г.. Данные факты подтверждают благоприятные демографические процессы,
описанные выше, а также ставят актуальную задачу – создать такие условия
проживания и жизнедеятельности для сохранения данного тренда в будущем.

В части улучшения условий для проживания необходимо особое внимание обратить на расширение досуговых возможностей сельских жителей , для роста внутренней и внешней коммуникации. Так например, рассматривая данные о состоянии спортивной инфраструктуры в сельской местности обращает на себя внимание некоторое противоречие, численность детей, занимающихся спортом с 2014 года увеличилось на 2,4%, а число объектов постоянно снижается, закрываются спортивные залы, спортивные площадки и стадионы. Сельское население лишается возможностей для личного развития, спортивного развития детей, что формирует негативное отношение к сельской местности в целом и провоцирует негативное общественное мнение об отсталости сельских жителей по сравнению с городским населением.

Подводя итог исследования, следует
отметить, что сельские территории Ставропольского края находятся в фокусе
социально-экономической активности региональной системы, однако существует ряд
серьезных проблем и негативных тенденций противодействующих улучшению качеству
жизни населения.

Список используемой литературы

1. Дидигов
   И. Сельская медицина Ставрополья получает подкрепление. -16.01.2020 /И. Дидигов
   //Вести Ставрополье. [Электронный ресурс]. Режим доступа:  https://stavropolye.tv/news/129694 (дата обращения:10.02.2020)
2. За
   пять лет водой на Ставрополье обеспечат 100 населенных пунктов. //123ru.net. —  28.02.2020. [Электронный ресурс]. Режим
   доступа: https://123ru.net/stavropol/236694768/ (дата обращения: 28.02.2020)
3. Официальный сайт Министерства
   сельского хозяйства Ставропольского края.[Электронный ресурс]. Режим
   доступа:http://www.mshsk.ru/ (дата обращения: 15.02.2020)
4. Росстат.
   Сельские территории Российской Федерации 2014-2018 гг. [Электронный ресурс].
   Режим доступа: https://gks.ru/free_doc/new_site/region_stat/sel-terr/sel-terr.html  (дата обращения:18.02.2020).
5. Скупов
   Б. Без села город не проживет! Какое будущее у Госпрограммы развития сельских
   территорий/Б.Скупов //Строительный эксперт. 19.09.2019. [Электронный ресурс].
   Режим доступа:  https://ardexpert.ru/article/16506 (дата обращения:22.02.2020)
6. Статистический ежегодник.
   Ставропольский край. 2019 : стат. сб. / СевероКавказстат. – Ставрополь, 2019. –
   124 с.

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10142

КОНЦЕПЦИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ИНТЕГРАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В АПК
РЕСПУБЛИКИ КОМИ (НА ПРИМЕРЕ СОЗДАНИЯ АГРОТЕХНОПАРКОВ)

THE CONCEPT OF
FORMING INTEGRATION PROCESSES IN THE AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX OF THE KOMI
REPUBLIC (ON THE EXAMPLE OF CREATING AGROTECHNOPARKS)

Статья подготовлена в рамках государственного задания № 0412-2019-0051 по разделу Х 10.1., подразделу 139 Программы ФНИ государственных академий на 2020 год, регистрационный номер ЕГИСУ № АААА-А19-119011190131-6

The article was prepared in the framework of state task No. 0412-2019-0051 under section X 10.1., subsection 139 Of the FNI program of state academies for 2020, EGISU registration number no. AAAA19-119011190131-6

Юдин Андрей Алексеевич,
кандидат экономических наук, младший научный сотрудник отдела сельского
хозяйства Крайнего Севера, Институт агробиотехнологий Коми научного центра
Уральского отделения Российской академии наук – обособленное подразделение
ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН

Тарабукина Татьяна
Васильевна, научный сотрудник отдела сельского
хозяйства Крайнего Севера, Институт агробиотехнологий Коми научного центра
Уральского отделения Российской академии наук – обособленное подразделение
ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН

Yudin Andrey A.,
candidate of economic Sciences, Junior researcher of the Department of
agriculture of the far North, agrobiotechnology Institute of Komi scientific
center, Ural branch of the Russian Academy of Sciences – a separate division of
SCIENCE FITS Komi SC URD RAS

Tarabukina Tatyana,
the scientific employee of the Department of agriculture of the far North,
agrobiotechnology Institute of Komi scientific center, Ural branch of the
Russian Academy of Sciences – a separate division of SCIENCE FITS Komi SC URD
RAS

Аннотация.
Интеграция
аграрной науки, образования и сельскохозяйственного производства способна
решить множество проблем агропромышленного комплекса региона, таких как
недостаток квалифицированных кадров, низкий уровень инновационности
производства, морально и физически изношенная материально-техническая база,
низкая эффективность сельхозпроизводства и т.д. В статье проведен анализ
современного состояния АПК Республики Коми и уровня его инновационной
активности. Выявлено, что доля инвестиций в сельское хозяйство в Российской
Федерации колеблется в пределах 3-4 %, в то же время аналогичный показатель по
Республике Коми только в 2017 г. достиг отметки в 1%. Такая диспропорция
приводит к отставанию сектора сельского хозяйства в развитии, в сравнении с
другими регионами. При этом уровень инновационной активности продолжает
снижаться. Предложена концепция объединения научных, образовательных учреждений
с бизнесом в форме агротехнопарка и структура такого объединения, которая
включает в себя следующие звенья: управленческое, образовательное, научное и
производственное. Концепция функционирования агротехнопарка базируется на
развитии инновационного предпринимательства и повышении наукоемкости
сельскохозяйственного производства, оптимальном сочетании отраслей
производства, рациональном территориальном распределении и кооперации труда,
обеспечении необходимой самостоятельности как участников агротехнопарка, так и
его звеньев, организации формирования и пополнения фонда агротехнопарка с
учетом вклада и экономических интересов его участников, мотивации и координации
работы звеньев на базе полной взаимоотдачи и слаженного взаимодействия.
Реализация предложенной концепции позволит повысить уровень инновационной
активности сельскохозяйственных товаропроизводителей, увеличить количество высококвалифицированных
молодых специалистов в хозяйствах и даст стимул к развитию фундаментальной
науки. 

Summary. Integration of agricultural science, education and
agricultural production can solve many problems of the agro-industrial complex
of the region, such as the lack of qualified personnel, low level of innovative
production, morally and physically worn-out material and technical base, low
efficiency of agricultural production, etc.the article analyzes the current
state of the agro-industrial complex of the Komi Republic and the level of its
innovative activity. It was revealed that the share of investments in
agriculture in the Russian Federation fluctuates within 3-4 %, while the same
indicator for the Komi Republic only reached 1% in 2017. This disparity leads
to a lag in the development of the agricultural sector in comparison with other
regions. At the same time, the level of innovation activity continues to
decline. The concept of combining scientific and educational institutions with
business in the form of an agricultural technology Park and the structure of
such an Association, which includes the following links: management,
educational, scientific and production. The concept of agrotechnopark is based
on the development of innovative entrepreneurship and increasing
knowledge-intensity of agricultural production, optimal combination of
production sectors, rational territorial distribution of labor and cooperation,
providing the necessary autonomy as participants in agricultural industrial
Park, and its links, formation and replenishment of the Fund agrotechnopark
contributions and economic interests of its members, motivate and coordinate
the work of units at the base of the full taimoorazy and interaction. The
implementation of the proposed concept will increase the level of innovation
activity of agricultural producers, increase the number of highly qualified
young specialists in farms and give an incentive to the development of
fundamental science. 

Ключевые
слова: агротехнопарк, интеграция, АПК, инновации,
образование, аграрная наука, сельскохозяйственное производство.

Keywords: agrotechnopark, integration, agro-industrial
complex, innovations, education, agricultural science, agricultural production.

Введение

Одно
из наиболее перспективных направлений повышения эффективности функционирования
агропромышленного комплекса региона (далее АПК) – это объединение науки,
образования и производства. Такое объединение решает сразу множество проблем: кадровый
вопрос для бизнеса, апробацию научных разработок – для научных учреждений и
трудоустройства выпускников – для образовательных организаций. При этом
необходима единая платформа, где все три участника интеграционного процесса
могут взаимодействовать– агротехнопарк. В основе работы агротехнопарка
находится добровольное взаимовыгодное сотрудничество, направленное на
достижение общей цели – повышение инновационности АПК республики. Организационно-управленческая
модель агротехнопарка должна включать в себя следующие звенья: управленческое,
научное, производственное и образовательное. Такая система позволит обеспечить
процесс воспроизводства инновационного потенциала в АПК.

Целью
данной работы является разработка концепции интеграции науки, образования и
производства в агропромышленном комплексе региона.

Для достижения данной цели решены
следующие задачи:

1. проведен анализ инновационной активности
   АПК республики;
2. разработаны концептуальные основы
   интеграции науки, образования и производства в форме агротехнопарка;
3. предложена структура агротехнопарка
   Республики Коми.

Методологической базой исследования выступила совокупность
следующих методов: абстрагирование, анализ, синтез, индукция, дедукция,
сравнение, моделирование, диалектический метод познания социально-экономических
явлений и процессов, системный подход и т.д.

Результаты исследования и их обсуждение

Агропромышленный комплекс Республики Коми
занимает незначительную долю в валовом региональном продукте региона и имеет
больше не экономическое значение для него, а социальное. Доля сельского
хозяйства составляет 56%, а перерабатывающей промышленности – 44% продукции. Аграрное
производство в регионе характеризуется существенной удаленностью хозяйств от
районов производства материально-технических ресурсов, которые потребляются в
процессе производства, территориальной разбросанностью организаций друг от
друга и от рынков сбыта, плохо развитой инфраструктурой (транспортной,
инженерной, рыночной и т.д.).

В табл. 1 проведен сравнительный анализ доли инвестиций в сельское хозяйство в России в целом и в Республике Коми в частности.

Как показывают данные таблицы, доля инвестиций в сельское хозяйство в Российской Федерации колеблется в пределах 3-4 %, в то же время аналогичный показатель по Республике Коми только в 2017 г. достиг отметки в 1%. Такая диспропорция приводит к отставанию сектора сельского хозяйства в развитии, в сравнении с другими регионами. Она вызывает необходимость ввоза продуктов сельского хозяйства из других областей, подвергает риску продовольственную безопасность, которая является одним из приоритетных направлений развития государства.         

Рассмотрим инновационную активность предприятий в Республике Коми в сравнении с РФ (рисунок 1).

Как видно из графика, самой высокой
активности Республике Коми удалось достичь в 2014 г., доля организаций,
применяющих инновации, составила 8,9% от всего числа организаций. В 2015-2016 гг.
наблюдается спад инвестиционной активности. Если обратить внимание на график
РФ, то мы увидим, что средняя инновационная активность по стране в течение
всего исследованного периода была выше, чем в Республике Коми. В 2016 г.
инвестиционная активность по Республике Коми была почти в два раза ниже, чем по
стране, и составляла 53,5% от показателя по стране. Таким образом,
инвестиционную активность в Республике Коми можно оценить, как низкую.

Рассмотрим наличие кадрового потенциала
для проведения инновационных исследований, в целом по стране и в регионе, в
частности. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками в
Республике Коми, в 2016 г. составляла 1909 человек, что больше, чем в 2012 г.,
на 100 человек, но меньше, чем в 2000 г., когда их численность составляла 2170
человек. По РФ в 2017 и 2016 гг. в сравнении с 2012 г., численность персонала
интересующей нас категории снизилась и составила соответственно 707887 и 722291
к 726318 человек. Таким образом, темп роста 2016 к 2012 г. по Республике Коми
составил 105,5%, а по Российской Федерации 99,45%. Данное явление характеризует
сложившуюся тенденцию, как положительную.

Следует также отдельное внимание уделить
количеству организаций, выполнявших исследования, с 2012 г. их количество выросло
с 21 до 25 в 2016 г. Что касается общереспубликанского числа организаций,
выполнявших исследования, то в 2012 г. оно составляло 3566 шт., в 2016-2017 гг.
– 4032 и 3944 шт., соответственно. Таким образом, темп роста по Республике Коми
составил 119 %, а по РФ 113 %. Из вышесказанного можно сделать вывод, чтотемпы
роста инновационной активности в Республике Коми выше, чем в среднем по стране.

Стоимость инновационной продукции в 2016 г.
составила 12762,4 млн руб., что значительно ниже уровня 2012 г., темп роста
составил 52,8%. По Российской Федерации в целом, за 2016 г. было отгружено
инновационных товаров на сумму 4166998,7 млн руб., в 2012 г. 2872905,1 млн руб.
– темп роста составил 145,0%. Данный показатель является одним из основных
показателей инновационной деятельности, и его значение показывает, что в
Республике Коми есть серьезные проблемы в сфере инноваций.

Удельный вес инновационных товаров в общей
сумме произведенных товаров в 2016 г. составил 2,3%, для сравнения в 2012 г. он
составлял 5,4%. По России в целом, в 2016 г. доля инновационной продукции в
общем количестве произведенной продукции составила 7,2%, в 2012 г. данный
показатель составлял 8%. Несмотря на то, что снижение в целом по стране меньше,
чем по Республике Коми, это свидетельствует о снижении инновационной
деятельности.

Основные проблемы, характерные для
большинства муниципальных образований в АПК республики:

• физически и морально изношенная
  материально-техническая база (животноводческие помещения, технологическое
  оборудование, машинно-тракторный парк);
• несоизмеримо высокий рост цен на
  энергоносители, семена, удобрения, электроэнергию, корма;
• невостребованность в использовании
  сельскохозяйственных угодий (не все земли сельскохозяйственного назначения
  используются);
• низкий уровень внедрения инноваций в
  сельскохозяйственное производство [6].
  Отсутствие практических навыков у ученых по внедрению полученных научных
  результатов в производство;
• дефицит квалифицированных молодых кадров в
  производственной сфере [4].

Одним из наиважнейших направлений,
способствующих повышению эффективности деятельности сельскохозяйственных
предприятий в Республике Коми, выступает углубление интеграции
сельскохозяйственных предприятий, образовательных и научных учреждений
аграрного профиля [5, 7]. 

Интеграция образования, науки и бизнеса
представляет собой совместное использование научного, образовательного и
производственного потенциала во взаимных интересах. Это затрагивает повышение
квалификации и переподготовку кадров, осуществления совместных исследований и
разработок, внедрения и коммерциализации их результатов и т.д. Интеграционный
процесс, во-первых, экономически эффективен, а во-вторых, приводит к ускорению
научно-технологического развития и рациональному использованию интеллектуального
потенциала научных и образовательных учреждений [9].

На региональном уровне особую роль играет формирование интегрированных и кооперированных структур [3]. Результатом взаимодействия аграрного производства, науки и образования должно явиться формирование агротехнопарка Республики Коми.Нами разработана концепция функционирования агротехнопарка, представленная на рис. 2.

Концепция представляет совокупность
организационно-экономическихпринципов создания и осуществления деятельности
агротехнопарка Республики Коми [8], которые призваны образовать глубокие связи
и отношения сельскохозяйственного производства, науки, образования,
функциональных служб, обслуживающих подразделений и органов управления.

Развитие
инновационного предпринимательства и повышение наукоемкости
сельскохозяйственного производства должно происходить за счет формирования в
организациях-участниках производственного звена агротехнопарка условий для
апробации и внедрения передовых разработок научного звена, осуществления
экспериментального производства [2].

Оптимальное
сочетание отраслей производства будет достигнуто посредством формирования
оптимальной структуры экспериментального производства, которая позволит
обеспечить высокую экономическую эффективность деятельности производственного
звена агротехнопарка. Развитие внутризвеньевой специализации будет
осуществляться с учетом требований рынка и производственных мощностей
участников объединения.

Рациональное
территориальное распределение и кооперация труда будет основано на создании
территориальных подразделений производственного звена из сельскохозяйственных
организаций, оптимизации размеров районных подразделений и формировании тесных
взаимосвязей между участниками на основе кооперации [1].

За
участниками агротехнопарканеобходимо сохранение статуса собственника средств
производства, земли и выпущенной продукции (исключение составляет
экспериментальное производство) посредством установления количества и объемов
продукции экспериментального производства, переданных в собственность
участникам производственного звена агротехнопарка и обеспечения свободного
принятия решений по поводу использования имущества и земли, которые не
задействованы в экспериментальном производстве, а также по использованию
доходов, полученных от основной деятельности.

Организация
формирования и пополнения фонда агротехнопарка должно происходить с учетом
вклада и экономических интересов его участников, и расходов на обеспечение
материально-техническими ресурсами, обеспечения сопоставимости доходов и
расходов, обоснования системы показателей оценки деятельности звеньев.

Необходима
разработка положения о производственно-экономических отношениях внутри звеньев
агртехнопарка, о внутренних тарифах и ценах, взаиморасчетах звеньев и
учетно-финансовой группы.

Мотивация
работы звеньев агротехнопарка и усиление материальной заинтересованности его
участников в конечных результатах экспериментального производства будет
происходить на основе разработки прогрессивных систем взаимодействия звеньев,
стимулирующих осуществление экспериментального производства с учетом точного
соответствия методам и технологиям.

Таким образом, на основании вышеприведенной концепции
следует осуществлять создание и функционирование агротехнопарка, что позволит
достигнуть его эффективной работы, самообеспеченности, взаимодействиямежду
звеньями и заинтересовать всех участников в получении высоких конечных
результатов.

Агротехнопарк состоит из четырех основных звеньев,
главным из которых выступает управленческое звено, а в его подчинении находятся
научное, образовательное и производственное звенья (рис. 3).

Основываясь на проведенных исследованиях,
можно сделать следующие выводы:

• агротехнопарк является сложной
  мультисистемой, которая зависит от четкости и слаженности функционирования его
  звеньев и исполнения всеми участникамицелей и задач агротехнопарк в обязательном
  порядке;
• управленческое звено является
  главенствующим и способствуетстабильной эффективной деятельности
  агротехнопарка; с помощью него осуществляется экономический и юридический
  контроль за функционированием агротехнопарка и вместе с тем посредством данного
  звена осуществляется отстаивание интересов участников агротехнопарка на всех
  уровнях государственной власти;
• научное звено разрабатывает, обосновывает, внедряет и обеспечивает научное сопровождение инноваций, новых технологий, способов и методов управления сельскохозяйственным производством, основываясь на приоритетных научных направлениях.  Технологии, которые получены на выходе передаются в банк инноваций агротехнопарка с целью дальнейшей коммерциализации;

• образовательное  звено 
  представляет четко 
  организованную,  взаимосвязанную
  учебную  сеть,  призванную 
  сформировать  постоянно  действующую 
  систему подготовки  молодых  востребованных  специалистов, 
  переподготовки  и повышения  квалификации 
  руководителей  и  сотрудников АПК  по 
  проблемам, связанных с управлением и организацией производства, в
  особенности в период системного кризиса, необходимости импортозамещения и
  адаптации к условиям ВТО;
• производственное  звено 
  выступает в качестве главного и одного 
  из  сложнейших  звеньев 
  агротехнопарка,  так как в его
  состав должен входить полный цикл сельскохозяйственного  производства 
  от первичного сельскохозяйственного сырья  до 
  продуктов питания и полуфабрикатов, которые готовы к  употреблению, следовательно,  в его состав должны войти
  производственные  организации, а также
  организации по  доработке, переработке,
  хранению  и упаковке продукции сельского
  хозяйства.

Заключение

АПК
Республики Коми имеет множество нерешенных проблем, которые сказываются на эффективности
сельскохозяйственного производства. К ним можно отнести: недостаток
квалифицированных кадров, низкая инновационная активность
сельхозтоваропроизводителей, физически и морально изношенная
материально-техническая база и т.д. Для решения данных проблем необходимо
осуществление интеграционных процессов в отрасли. Объединение науки,
образования и бизнеса в АПК региона на единой платформе в форме агротехнопарка
позволяет ускорить процесс внедрения новых технологий в реальное производство,
обеспечить фундаментальную науку дополнительными стимулами, повысить качество
образования и создать новую социокультурную среду в регионе. Несмотря на свою
прогрессивность, интеграционные процессы в нашей стране испытывают кризис.
Необходимы новые механизмы, концепции и методы объединения, которые будут
соответствовать современной реальности. В связи с этим в данном исследовании
предложена концепция функционирования агротехнопарка, основывающаяся на
развитии инновационного предпринимательства и повышениинаукоемкости сельскохозяйственного
производства, оптимальном сочетании отраслей производства, рациональном
территориальном распределении и кооперации труда, мотивации и координации
работы звеньев на базе полной взаимоотдачи и слаженного взаимодействия и т.д. Структура
агротехнопарка включает в себя 4 звена: управленченское, образовательное,
научное и производственное.

Таким
образом, управление современным АПК Республики Коми в сложных
социально-экономических условиях обуславливает необходимость формирования
интеграционных процессов в отрасли с целью объединения и усиления
образовательного, научного и производственного потенциала. Это позволит отрасли
перейти на новый инновационный путь, что необходимо для обеспечения
продовольственной безопасности региона.

Список литературы

1. Байбакова Т.В. Оценка эффективности
   интеграционных процессов в АПК / Т.В. Байбакова // Экономика и управление:
   проблемы, решения. – 2016. – Т. 2. – №8. – С. 119-123.
2. Голубев А. В. Интеграция аграрной науки и
   образования // Никоновские чтения. – 2008. –№13.–[Электронный ресурс]. Режим
   доступа:
   https://cyberleninka.ru/article/n/integratsiya-agrarnoy-nauki-i-obrazovaniya
   (дата обращения: 01.03.2020).
3. Кайшев В.Г.Совершенствование
   организационно-экономического механизма интеграции / В.Г. Кайшев, А.А. Дибиров
   // Экономика сельского хозяйства России. – 2017. – №6. – С. 32-40.
4. Косякова Л.Н. Формирование кадрового
   потенциала агропромышленного комплекса: инновационный подход // Известия
   СПбГАУ. –2016. –№45. – С. 196-200.
5. Махотлова М. Ш.,
   Карашаева А. С. Интеграционные взаимодействия аграрной науки и
   сельскохозяйственного производства // Молодой ученый. – 2015. – №20. – С.
   168-172.
6. Пшихачев С.М. Исследование
   международного опыта организации инновационных и инвестиционных процессов на
   предмет использования в условиях российского АПК / С.М. Пшихачев, И.Х.
   Керефова, Н.И. Литовка // Финансовая экономика. – 2019. – №8. – С. 188-191.
7. ПыжиковаН., ХодосД., Власова Е.
   Интеграционный вектор развития аграрной науки, образования и производства //
   МСХ. –2015. –№5. –[Электронный ресурс]. Режим доступа:https://cyberleninka.ru/article/n/integratsionnyy-vektor-razvitiya-agrarnoy-nauki-obrazovaniya-i-proizvodstva
   (дата обращения: 02.03.2020).
8. Сёмин А.Н. Технопарковые и
   агрокластерные структуры как базис научно-технологического развития
   агропромышленного комплекса / А.Н. Сёмин, А.С. Труба // Экономика
   сельского хозяйства России. – 2019. – №7. – С. 2-7.
9. Соловьева Т. Н., Сафронов B. B. Интеграция
   производства, науки и образования как условие перехода агропромышленного
   производства к инновационному типу развития // Никоновские чтения. –2008. –№13.
   – [Электронный ресурс]. Режим доступа:https://cyberleninka.ru/article/n/integratsiya-proizvodstva-nauki-i-obrazovaniya-kak-uslovie-perehoda-agropromyshlennogo-proizvodstva-k-innovatsionnomu-tipu-razvitiya
   (дата обращения: 02.03.2020).
10. Терновых К. С. Агропромышленные интегрированные
    формирования: состояние и перспективы развития // Монография. Воронеж:
    Воронежский ГАУ, 2013. – С.245.
11. Труба А.С. Развитие кооперационных и
    интеграционных процессов в системе формирования устойчивости АПК / А.С. Труба,
    О.Ю. Анциферова // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих
    предприятий. – 2018. – №10. – С. 64-68.

УДК 657: 631. 162

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10123

СОВРЕМЕННЫЕ
ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА В ПЕРМСКОМ КРАЕ

CURRENT TRENDS IN THE DEVELOPMENT OF AGRICULTURE IN
THE PERM REGION

Шалаева Людмила Васильевна, кандидат
экономических наук, доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов, ФГБОУ ВО
«Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика
Д.Н. Прянишникова» (ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ)

Shalaeva Lyudmila Vasilyevna, candidate of
Economic Sciences, associate professor of accounting and finance, FGBOU WAUGH
«The Perm state agrarian and technological university of a name of the
academician D.N. Pryanishnikov» (FGBOU WAUGH Perm to GHAT)

Аннотация. В целях решения проблем обеспечения продовольственной безопасности и импортозамещения в рамках государственной политики акценты всё более смещаются в сторону поддержки отечественного товаропроизводителя, и прежде всего в сфере сельского хозяйства. В статье представлены результаты анализа основных тенденций деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края по материалам официальной статистики за 2014-2018 года. Выявлены положительные и отрицательные тенденции в деятельности сельскохозяйственных организаций, обозначены ключевые проблемные точки реализации программы социально-экономического развития сельских территорий края и решения проблем продовольственной безопасности и импортозамещения.

Summary. In order to solve the problems of ensuring food security and import
substitution in the framework of state policy, the emphasis is increasingly
shifting towards supporting domestic producers, especially in the field of
agriculture. The article presents the results of the analysis of the main
trends in the activities of agricultural organizations in the Perm region based
on official statistics for 2014-2018. Positive and negative trends in the
activities of agricultural organizations were identified, and key problem
points were identified for implementing the program of socio-economic
development of rural territories of the region and solving problems of food security
and import substitution.

Ключевые
слова: тенденции, сельское хозяйство, интенсификация, эффективность,
продовольственные ресурсы.

Key words: trends,
agriculture, intensification, efficiency, food resources.

Введение

В
современных условиях нарастающих проблем обеспечения продовольственной
безопасности и импортозамещения в рамках государственной политики акценты всё
более смещаются в сторону поддержки отечественного товаропроизводителя, и
прежде всего в сфере сельского хозяйства. На сельскохозяйственные организации
возложены серьёзные задачи наращивания темпов производства
сельскохозяйственного сырья и продукции его переработки. В каких условиях
происходит выполнение данных задач и с какими результатами? Ответить на данный
вопрос попытаемся на примере сельскохозяйственных организации Пермского края,
используя официальные материалы государственной статистики за 2014-2018 года [1].

Материалы и методы исследования

Решение
проблем методологического обеспечения направлений анализа, нацеленных на
выявление существенных тенденций, мы встречаем в трудах многих зарубежных и
отечественных ученых, таких как Богатая
И.Н. [2], Вахрушина М.А. [3], Ивашкевич В.Б. [4], Керимов В.Э. [5], Портер М. [6],
Степаненко Е.И. [7], ШешуковаТ.Г. [8] и др.

Отдельные элементы данных методик были
использованы в ходе исследования. Основной задачей анализа является
обозначение наиболее существенных тенденций в условиях и результатах
деятельности сельскохозяйственных товаропроизводителей. Базой для анализа
послужили относительные показатели, характеризующие динамику показателей
интенсификации и эффективности деятельности сельскохозяйственных организаций.

Для начала дадим общую оценку динамики производства продукции сельского хозяйства за период с 2014 г. по 2018 г. (таблица 1).

В целом за исследуемый период объем производства продукции сельского хозяйства по официальным данным Пермского края увеличился на 6905,1 млн. руб. или на 18,52% к уровню 2014 года. При этом в 2015, 2016 годах отмечены отрицательные тенденции. Снижение  объема производства продукции растениеводства в 2015 году составило 370 млн. руб. (2,81%), в 2016 году — 271,7 млн. руб. (2,12%); в животноводстве по данным 2016 года — 308,1 млн. руб. (1,11%). По остальным годам исследуемого периода наблюдается положительная динамика. Среднегодовой темп роста объёма производства продукции сельского хозяйства составил 105,63%, в том числе в растениеводстве — 104,05%, в животноводстве — 106,62%.

Результаты
исследования

Каким образом обозначенные тенденции повлияли на уровень продовольственных ресурсов Пермского края? Рассмотрим их динамику в разрезе основных видов сельскохозяйственной продукции (таблица 2).

Пермский край отличается
более суровыми климатическими условиями, что объясняет причины нестабильности в
отрасли растениеводства. Устойчивая отрицательная тенденция наблюдается по
картофелю за период с 2014 года по 2017 год, овощам – за 2014-2016 года; в
отрасли мясного скотоводства – с 2016 по 2018 года. Более стабильными с
положительной тенденцией являются такие направления животноводства, как
производства молока и яйца.

Перейдем к оценке условий хозяйствования и эффективности деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края. Динамика показателей интенсификации деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края представлена в таблице 3.

Стратегическим ресурсом для сельскохозяйственного
товаропроизводителя
является
земля.
За
2014-2018 года наблюдается увеличение посевной площади на 35,5 тысяч га, что благоприятно повлияло на выход продукции растениеводства. Показатели интенсификации производства, технического и энергетического оснащения имеют колебания, в том числе отрицательные.  Существенно
снизился
уровень
использования
энергетических
мощностей
–
на
115 тысяч
л.с.
(8,9%). Внесение
минеральных
удобрений
колеблется
и
сократилось
к
уровню
2014 года
на
1 тысячу
тонн,
что
частично
компенсировано
за
счет
органических
удобрений.
В
итоге
можно
сказать,
что
имеют
место
и
положительные
и
отрицательные
тенденции,
оказывающие
чаще
всего
прямое
влияние
на
показатели
результативности
и
эффективности
сельскохозяйственного
производства.

Динамика показателей эффективности деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края  представлена в таблице 4.

Показатели урожайности
неустойчивы, имеют место существенные колебания их уровня по исследуемому
периоду. Всё это ещё раз доказывает, что Пермский край – зона рискованного
земледелия. Более стабильными являются показатели отрасли животноводства. Надой
молока на 1 корову за исследуемый период вырос на 667 кг (12,3%). В 2018 году
имеет место высокий уровень среднесуточного привеса свиней (400 г), что выше
уровня 2014 года на 95 г (31,1%).

Выводы

Динамика представленных
показателей позволяет сделать вывод о наличии положительных и отрицательных
тенденций в деятельности сельскохозяйственных организаций Пермского края.
Наблюдаются недостаток технических, энергетических ресурсов, минеральных
удобрений. Проявляется проблема недостатка семян и посадочного материала, более
устойчивых к условиям выращивания на территории Пермского края.

Менее рискованной
отраслью и более эффективной является животноводство, в частности молочное и
мясное скотоводство, свиноводство, птицеводство мясо-яичного направления.
Именно эти направления сельскохозяйственного производства определяют основной
источник роста продовольственных ресурсов Пермского края и возможности решения
проблемы продовольственной безопасности на уровне региона.

Считаем, что существенную
помощь в решении обозначенных проблем оказало бы изменение системы
государственной поддержки сельскохозяйственных товаропроизводителей.  Система субсидирования и другие формы
финансовой поддержки имеют прямое, существенное значение для обоснования возможностей и исключения
рисков решения проблем продовольственной безопасности и импортозамещения в
рамках исследуемого региона.

Список литературы

1. Территориальный орган Федеральной службы
государственной статистики по Пермскому краю [Электронный ресурс] / Режим
доступа: http://permstat.gks.ru/

2. Богатая И.Н. Стратегический
учет собственности предприятия. Ростов-на-Дону: Феникс, 2001. 320 с.

3. Вахрушина М.А., Сидорова М.И., Борисова Л.И. Стратегический управленческий учет. Полный курс MBA: Учеб. пособие.
М.: РИД ГРУПП, 2011. 192 с.

4. Ивашкевич В.Б.Бухгалтерский управленческий учёт: учебник.
М.: Магистр: Инфра-М,2011. 576 с.

5. Керимов В.Э. Стратегический
учет: Учеб. пособие / М.: Омега-Л, 2010. 166 с.

6. Портер М.Конкурентная стратегия: Методика анализа
отраслей и конкурентов / Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес
Букс, 2005.  454 с.

7. Степаненко Е.И. Теория и
методология системы показателей финансово-экономической деятельности организаций
агропромышленного комплекса. М.: Маркетинг. 2007. 300 с.

8. Шешукова Т.Г., Шалаева Л.В.Стратегический
управленческий анализ внешней среды / Л.В. Шалаева.  Пермь: ИПЦ «Прокростъ», 2015. 139 с.

List of references

1.
Territorial body of the Federal state statistics service for Perm Krai
[Electronic resource] / access Mode: http://permstat.gks.ru/.

2.
Bogataya I. N. Strategic accounting of enterprise property. Rostov-on-don:
Phoenix, 2001. 320 PP.

3.
Bahrushina M. A., Sidorova, M. I., Borisova, L. I., Strategic management
accounting. Full MBA course: Studies. benefit. M: the REED GROUP, 2011. 192 PP.

4.
Ivashkevich, V. B. Accounting administrative account: the textbook. M.: Master:
Infra-M, 2011. 576 p.

5.
Kerimov V. E. Strategic accounting: Studies. manual / M.: omega-L, 2010. 166 p.

6.
Porter M. Competitive strategy: Techniques for analyzing industries and
competitors / Per. with English. M.: Alpina Business Books, 2005.  454 p.

7.
Stepanenko E. I. Theory and methodology of the system of indicators of
financial and economic activity of the organizations of agro-industrial
complex. M.: Marketing. 2007. 300 PP.

8.
Sheshukova T. G., Shalaeva L. V. Strategic management analysis of the external
environment / L. V. Shalaeva.  Perm: CPI
«Procrasty», 2015. 139 p.