PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_5_208

ОСОБЕННОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ЖИВОТНОВОДСТВА В РЕСПУБЛИКЕ КОМИ

FEATURES AND PROSPECTS OF ANIMAL HUSBANDRY DEVELOPMENT IN THE KOMI REPUBLIC

Юдин Андрей Алексеевич, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им. А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Тарабукина Татьяна Васильевна, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им.А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Облизов Алексей Валерьевич, кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления государственного образовательного учреждения высшего образования «Коми республиканская академия государственной службы и управления»

Yudin Andrey Alekseevich, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the A.V. Zhuravsky Institute of Agrobiotechnologies – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Tarabukina Tatyana Vasilyevna, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the Institute of Agrobiotechnologies named after A.V. Zhuravsky – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Oblizov Alexey Valeryevich, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of State and Municipal Administration of the State Educational Institution of Higher Education «Komi Republican Academy of Public Service and Management»

Аннотация. Цель данного исследования – выявить особенности и основные тенденции развития отрасли животноводства Республики Коми и предложить перспективные направления ее развития.В качестве методологической базы исследования выступили методы анализа и синтеза, расчётно-конструктивный и монографический методы. В статья выявлено, что производство продукции животноводства в Республике Коми сосредоточено на двух ключевых направлениях: молочное скотоводство и птицеводство. При этом приоритетной отраслью выступает мясомолочное животноводство, в частности оленеводство. Устойчивое развитие животноводства в регионе затруднено рядом ограниченийкак экономического и логистического характера, так и агроклиматического. Почти половина площади сельскохозяйственных угодий располагаются в зоне вечной мерзлоты, в результате чего сельскохозяйственное производство республики распределено неравномерно. Выявлено, что поголовье скота и птицы в Республике Коми ежегодно сокращается. Для решения этих проблем автором предложено содействие развитию оленеводства и сельского туризма; организация интегрированного производства, сочетающего в себе мясное и молочное скотоводство и производство органической продукции.

Abstract. The purpose of this study is to identify the features and main trends in the development of the livestock industry of the Komi Republic and to propose promising directions for its development.Methods of analysis and synthesis, computational and constructive and monographic methods were used as the methodological basis of the study. The article reveals that the production of livestock products in the Komi Republic is focused on two key areas: dairy cattle breeding and poultry farming. At the same time, meat and dairy animal husbandry, in particular reindeer husbandry, is a priority industry. The sustainable development of animal husbandry in the region is hampered by a number of constraints, both economic and logistical, and agro-climatic. Almost half of the area of agricultural land is located in the permafrost zone, as a result of which the agricultural production of the republic is unevenly distributed. It has been revealed that the number of livestock and poultry in the Komi Republic is decreasing annually. To solve these problems, the author proposed to promote the development of reindeer husbandry and rural tourism; organization of integrated production combining meat and dairy cattle breeding and production of organic products.

Ключевые слова: животноводство, молочное скотоводство, оленеводство, агропромышленный комплекс, скот и птица на убой, производство молока

Keywords: animal husbandry, dairy cattle breeding, reindeer husbandry, agro-industrial complex, cattle and poultry for slaughter, milk production

Отрасль животноводства Республики Коми развивается в условиях различных ограничений, как экономического и логистического характера, так и агроклиматического. Короткое прохладное лето одновременно с продолжительной и суровой зимой приводят к сдерживанию эффективного развития сельскохозяйственного производства[1]. Практически половина сельскохозяйственный угодий Республики Коми расположены в зоне вечной мерзлоты, что затрудняет обеспечение кормовыми ресурсами крупного рогатого скота [1, 3].

В регионе животноводством заняты преимущественно сельскохозяйственные организации, а растениеводством – хозяйства населения (выращивание картофеля и овощей).

Согласно Государственной программе Республики Коми«Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственнойпродукции, сырья и продовольствия, развитие рыбохозяйственного комплекса» в качестве приоритетных направлений развития агропромышленного комплекса (АПК) выделены следующие:

• молочное скотоводство – системообразующая отрасль;
• оленеводство – традиционный вид хозяйственной деятельности;
• аквакультура и рыболовство;
• пищевая и перерабатывающая промышленность и производство продукции с высокой добавленной стоимостью;
• повышение плодородия почв сельскохозяйственных угодий;
• повышение доходности сельхозтоваропроизводителей;
• поддержка развития фермерства, кооперации и интеграционных процессов в АПК республики [4].

Видим, что мясомолочное животноводство – это ключевая отрасль АПК Республики Коми. В регионе реализуются ряд мероприятий, направленных на поддержку животноводства. Это субсидии на строительство и реконструкцию производственных объектов животноводства, приобретение оборудования; субсидии на приобретение или производство комбикорма для крупного рогатого скота; на содержание поголовья северных оленей, а также на производство и реализацию товарной животноводческой продукции. Помимо этого, в целях повышения качества производимой продукции в Республике Коми осуществляется поддержка племенного животноводства в форме возмещения части затрат на содержание племенного маточного поголовья коров молочного и мясного поголовья, самок оленей.

В рамках регионального проекта «Экспорт продукции АПК» сельхозтоваропроизводителям предоставляют субсидии на строительство или модернизацию перерабатывающих мощностей оленеводческой продукции [4].

В 2021 г. в Республике Коми произведено продукции животноводства на общую сумму 9,1 млрд руб., что на 16,6% выше уровня 2017 г. (рис. 1)

Несмотря на рост производства продукции животноводства в стоимостной форме, поголовье скота и птицы в регионе сокращается (рис. 2).

Так, поголовье крупного рогатого скота в период с 2017 по 2021 гг. сократилось на 13,8%, овец и коз – на 24,6%, птицы – на 6,8%, свиней – на 13%, северных оленей – на 6,1%.

Производство скота и птицы на убой в убойном весе с 2017 по 2021 гг. увеличилось на 10,9% или 2,6 тыс. тонн до 26,4 тыс. тонн; молока – сократилось на 1,5% до 53,9 тыс. тонн; яиц – сократилось на 12% до 120,6 млн шт. в 2021 г.

Если рассматривать производство продукции животноводства в расчете на душу населения, то Республика Коми существенно уступает среднероссийским показателям: на 1 человек в год здесь производится 33 кг скота и птицы на убой и 67 кг – молока. В то время как в целом по России, соответственно, 78 и 222 кг (рис.3).

Структура производства скота и птицы на убой выглядит следующим образом:

• птица – 61%;
• свиньи –28%;
• крупный рогатый скот – 7%;
• олени – 3%.

Важным аспектом является то, что в Республике Коми наблюдается низкий уровень самообеспеченности населения молоком и молочными продуктами –26% [8]. Большая часть молочной продукции завозится из Кировской и Вологодской областей. При этом загруженность молокоперерабатывающих мощностей составляет около 57%. Отчасти это связано с невысоким надоями молока на 1 корову (рис. 4) и, соответственно, нехваткой собственного сырья.

Одна из проблем Республики Коми – это неравномерное распределение сельскохозяйственного производства по региону. Подавляющее большинство сельхозпродукции производит Сыктывдинский район и г. Сыктывкар. Оленеводство развито преимущественно в северных районах республики.

На основе проведенного анализа можно сделать следующие выводы о состоянии и перспективах развития отраслей животноводства Республики Коми.

Во-первых, наиболее стабильно развивающейся отраслью региона является оленеводство. Во многом это происходит за счет наличия различных мер поддержки сельхозтоваропроизводителей-оленеводов. Однако данная отрасль остается неустойчивой и сильно зависимой от агроклиматических условий, так как происходит ухудшение экологического состояния пастбищ и сокращение их площади. Помимо этого, заработная плата работников оленеводства привела к острому кадровому дефициту. Для решения данной проблемы региональным Министерством сельского хозяйства предоставляется государственная поддержка рабочей профессии «оленевод 3-5 разряда» в размере 300 тыс. руб. в течение 3-х лет.

В качестве перспективных направлений развития оленеводства в Республике Коми можно определить следующее.

1. Освоение северных лесных территорий республики под лесные пастбища и передачу их в аренду оленеводам.
2. Развитие переработки оленеводческой продукции и ее экспорт в качестве органической продукции за пределы не только региона, но и страны. Особой ценностью обладает высокодоходное эндокринно-ферментное сырье.
3. Развитие сельского туризма и создание соответствующей инфраструктуры.

Во-вторых, это интенсификация молочного производства в Республике Коми. Необходимо строительство новых высокоавтоматизированных молочных комплексов на 100-200 голов для производства органического молока и молочной продукции с высокой добавленной стоимостью.

В целях повышения эффективности мясного скотоводства в регионе необходима организация интегрированного мясомолочного производства. В отдельности – мясное скотоводство убыточно, однако, при добавлении молочного производства – возможен выход на оптимальный уровень рентабельности в 10-15%. Кроме этого, переход на замкнутое органическое производство позволит сельхозтоваропроизводителям реализовывать продукцию по цене, выше рыночной, что еще больше увеличит рентабельность сельхозпроизводства.

В-третьих, диверсификация сельскохозяйственного производства и равномерное распределение по территории республики. Это позволит выровнять объемы государственной поддержки отрасли, особенно для арктических и приарктических территорий. В этих районах требуется прямая господдержка в форме реализации инвестиционных проектов в животноводстве для коренных народов.

Реализация вышеперечисленных направлений развития отрасли животноводства позволит решить ряд проблем, присущих Республике Коми. Это и повышение самообеспеченности местного населения мясомолочной продукцией; и рост занятости населения региона. Кроме того, развитие сельского туризма даст возможность диверсифицировать экономику региона и привлечь дополнительные инвестиции.

Список источников

1. Иванов В.А.Особенности, ограничения и направленияразвития агропромыслового хозяйствав арктических и приарктических территорияхевропейского Северо-Востока // Арктика: экология и экономика. – № 4. –(12). –2013. – С. 50-59.
2. Иванов В.А., Безумов Л.В. Оленеводство Севера// Регион. – 2013. – № 7. – С. 36-39.
3. ИвановВ.А., ТерентьевВ.В., МальцеваИ.С. Возможности и перспективы развития аграрного сектора Республики Комиhttp://koet.syktsu.ru/vestnik/2008/2008-3/5/5.htm[Электронный ресурс]. Режим доступа:http://koet.syktsu.ru/vestnik/2008/2008-3/5/5.htm(дата обращения 15.04.2023).
4. О Государственной программе Республики Коми «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия, развитие рыбохозяйственного комплекса» // Постановление Правительства Республики Коми от 31.10.2019 № 525. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/561625131 (дата обращения 18.04.2023).
5. Республика Коми в диаграммах и графиках: стат. сб. / Комистат – Сыктывкар, 2022. – 81 с.
6. Статистика и аналитические материалы // Министерство сельского хозяйства и потребительского рынка Республики Коми.[Электронный ресурс]. Режим доступа:https://mshp.rkomi.ru/deyatelnost/statistika-i-analiticheskie-materialy(дата обращения 16.04.2023).
7. Стратегия социально-экономического развития муниципального образования муниципального района «Сыктывдинский» на период до 2035 года. – 2020. – 88 с.
8. Юдин А.А., Тарабукина Т.В. Основные тенденции в развитии молочно-продуктового подкомплекса Республики Коми // Московский экономический журнал. –2021. –№4. – С. 145-154.

References

1. Ivanov V.A. Features, limitations and directions of the development of agro-industrial farming in the Arctic and near-Arctic territories of the European Northeast // Arctic: ecology and economics. – № 4. –(12). -2013. – Pp. 50-59.
2. Ivanov V.A., Madmen L.V. Reindeer breeding of the North// Region. – 2013. – No. 7. – pp. 36-39.
3. IvanovV.A., Terentyev.V., MaltsevaI.S. Opportunities and prospects for the development of the agricultural sector of the Republic Комиhttp://koet.syktsu.ru/vestnik/2008/2008-3/5/5.htm [Electronic resource]. Access mode:http://koet.syktsu.ru/vestnik/2008/2008-3/5/5.htm (accessed 15.04.2023).
4. On the State Program of the Republic of Komi «Development of agriculture and regulation of agricultural products, raw materials and food markets, development of the fisheries complex» // Decree of the Government of the Republic of Komi dated 31.10.2019 No. 525. [Electronic resource]. Access mode: https://docs.cntd.ru/document/561625131 (accessed 18.04.2023).
5. Komi Republic in charts and graphs: stat. sat. / Komistat – Syktyvkar, 2022. – 81 p.
6. Statistics and analytical materials // Ministry of Agriculture and Consumer Market of the Komi Republic.[electronic resource]. Access mode:https://mshp.rkomi.ru/deyatelnost/statistika-i-analiticheskie-materialy (accessed 16.04.2023).
7. Strategy of socio-economic development of the municipal formation of the municipal district «Syktyvkar» for the period up to 2035. – 2020. – 88 p .
8. Yudin A.A., Tarabukina T.V. The main trends in the development of the dairy subcomplex of the Komi Republic // Moscow Economic Journal. -2021. –No. 4. – pp. 145-154.

Для цитирования: Юдин А.А., Тарабукина Т.В., Облизов А.В. Особенности и перспективы развития животноводства в Республике Коми // Московский экономический журнал. 2023. № 5. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-5-2023-16/

© Юдин А.А., Тарабукина Т.В., Облизов А.В., 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 5.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 311.213

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_5_205

ЭКОСИСТЕМА ДЛЯ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ В СЕЛЬСКОМ ХОЗЯЙСТВЕ

 ECOSYSTEM FOR BIG DATA ANALYSIS IN AGRICULTURE

Невзоров Александр Сергеевич, ассистент кафедры статистики и кибернетики, ФГБОУ ВО Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева, г. Москва, E-mail: a.nevzorov@rgau—msha.ru

Демичев Вадим Владимирович, канд. экон, наук, доцент, доцент кафедры статистики и кибернетики, ФГБОУ ВО Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева, г. Москва, E-mail: demichev_v@rgau—msha.ru

Nevzorov Alexander Sergeevich, assistant of the Department of Statistics and Cybernetics, Russian State Agrarian University – MTAA, Moscow, E-mail: a.nevzorov@rgau-msha.ru

Demichev Vadim Vladimirovich,Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Statistics and Cybernetics, Russian State Agrarian University – MTAA, Moscow, E-mail: demichev_v@rgau-msha.ru

Аннотация. Эффективность деятельности производителей аграрного сектора на современном этапе развития во многом зависит от возможности перехода на инновационные технологии, к числу которых относятся цифровые технологии, включая технологии Big Data (большие данные). В результате использования больших данных может быть достигнуто существенное повышение производительности труда, качества использования сельскохозяйственных земель, снижение издержек производства. Важным моментом в использовании результатов анализа больших данных является развертывание инфраструктуры или экосистемы больших данных. Настоящее исследование направлено на описание основных компонентов экосистемы, начиная от языков программирования и их библиотек и заканчивая конкретными методами машинного обучения как важного инструмента анализа больших данных. В работе рассматриваются вопросы предобработки и исследования данных, а также их визуализация.

Abstract. In the modern world the efficiency of agricultural manufacturers mostly depends on innovative technologies involved, such as Information Technology and Big Data. As a rule, usage of Big Data leads to significant increase in labor performance as well as quality of agricultural land use and production costs reduction. An important part in Big Data analysis is infrastructure deployment or ecosystem deployment. The given research is to describe the basic components of the ecosystem starting from programming languages and their libraries and concluding with specific methods of machine learning as a crucial instrument of Big Data analysis. The article deals with the issues of preprocessing and studying data, as well as their visualization.

Ключевые слова: большие данные, сельское хозяйство, ридж-регрессия, экосистема

Keywords: big data, agriculture, ridge regression, ecosystem

Введение. Существует множество определений термина большие данные. Наиболее точная дефиниция приведена в тексте государственного стандарта «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь» (ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2021). Согласно ГОСТу большие данные (big data) – это большие массивы данных, отличающиеся главным образом такими характеристиками, как объем, разнообразие, скорость обработки и/или вариативность, которые требуют использования технологии масштабирования для эффективного хранения, обработки, управления и анализа [5].

В свою очередь массивы данных (dataset) определены как идентифицируемая совокупность данных, к которой можно получить доступ или скачать в одном или нескольких форматах.

Помимо указанных в государственном стандарте характеристик в литературе также можно встретить такие характеристики больших данных как достоверность, визуализация, ценность [1].

Важным элементом экосистемы анализа больших данных является язык программирования и его пакеты (библиотеки), позволяющие существенно оптимизировать процесс анализа больших данных. Широкое применение для анализа больших данных получил высокоуровневый язык программирования Python. Данный язык программирования общего назначения применяется не только в анализе данных и Data Science, но и в разработке приложений, в том числе веб-приложений, задачах автоматизации и других сферах программирования [13].

Python – эффективный инструмент решения задач анализа больших данных и достигается это во многом благодаря наличию различных специализированных библиотек [4], в число которых входят такие библиотеки как Seaborn, Statmodels, Keras, PyMC3, Plotly, Altair, Geoplotlib, Gensin, Natasha, BeautifulSoup, Feather, Ibis, ParaText, Bcolz, Blaze, Xarray, Dask и др.

Говоря об анализе больших данных необходимо сформировать перечень источников генерации больших данных. В сельском хозяйстве генерировать большие данные могут всевозможные датчики в полях и фермах, а также других производственных площадках, отслеживающие экономические, организационные, производственные и технологические процессы. Сельское хозяйство становится одним из основных потребителей новых технологий. А это означает, что цифровизация, связанная с индустрией, касается сельского хозяйства в первую очередь. Построение экосистемы анализа больших данных, особенно на первых этапах ее развития, требует развертывания всевозможных датчиков, приборов или отладки существующих источников генерации больших данных для их последующей записи и хранения в базах данных [9].

Целью представленного исследования является описание варианта экосистемы для анализа больших данных в сельском хозяйстве РФ, этапов анализа и более детальное рассмотрение этапа моделирования на примере прогнозирования урожайности зерновых культур.

Методы или методология проведения исследования, материалы

Для решения поставленных задач и реализации цели исследования применялись следующие общенаучные методы познания: анализ и синтез, сравнение, абстракция; а также специальные статистические и технические методы, направленные на выявление закономерности развития сельского хозяйства.

Для прогнозирования урожайности использовался метод ридж-регрессии, который можно использовать для подбора модели регрессии, когда в данных присутствует мультиколлинеарность и высокий уровень вариации признаков. То есть регрессия методом наименьших квадратов пытается найти оценки коэффициентов, которые минимизируют сумму квадратов остатков (RSS):

где:

y_i  – фактическое значение отклика для i -го наблюдения;

ŷ_i – прогнозируемое значение отклика на основе модели множественной линейной регрессии.

И наоборот, ридж или гребневая регрессия стремится минимизировать следующее:

где j находится в диапазоне от 1 до p переменных-предикторов и λ ≥ 0.
Этот второй член уравнения известен как штраф за усадку. В гребневой регрессии мы выбираем значение λ, которое дает наименьшую возможную тестовую MSE (среднеквадратическую ошибку).

Построение ридж-регрессии проведено на языке python в среде разработки spyder.

Информационной базой проведенного анализа послужили статистические сборники Росстата («Регионы России», «Сельское хозяйство в России»), статистические издания Минсельхоза («АПК России»)[8].

Результаты и обсуждение

1. Обработка больших данных возможна и на одном компьютере, однако, на практике, мы имеем дело с целой экосистемой больших данных, реализуемой не на одном компьютере, а на целых кластерах компьютеров.

В настоящее время существует много разных инструментариев и инфраструктур больших данных, которые постоянно обновляются. Экосистема больших данных может быть разбита на группы по технологиям с похожими целями и функциональностью.

Распределенная файловая система похожа на обычную файловую систему, но, в отличие от последней, она работает на нескольких серверах сразу. В основе любой файловой системы лежат такие действия, как хранение, чтение и удаление данных, а также реализация средств безопасности файлов.

Инфраструктура распределенного программирования. После того как данные будут сохранены в распределенной файловой системе, их необходимо использовать. Важный аспект работы с распределенным жестким диском состоит в том, что вы не перемещаете данные к программе, а скорее перемещаете программу к данным [2]. Сложности распределенного программирования: перезапуск сбойных заданий, отслеживание результатов из других субпроцессов и другие.

Инфраструктура машинного обучения. Когда данные оказываются на своем месте, наступает время их извлечения и анализа, с целью получению той или иной информации. С этой целью применяются методы машинного обучения, статистики и прикладной математики. Важным также является умение применять библиотеки машинного обучения, о которых мы с вами уже говорили: Scikit-learn, PyBrain, NLTK, TensorFlow и другие.

Для хранения огромных объемов данных требуется программное обеспечение, специализирующееся на управлении этими данными и формировании запросов к ним. В данном случае применяются нереляционные базы данных. Все остальные элементы являются основополагающими для развертывания системы больших данных, но не входят в компетенцию аналитика: инструменты планирования, сравнительного анализа, развертывания системы, программирование служб, безопасность [3].

2. Процесс работы с большими данными может быть описан следующим образом. На первом этапе осуществляется назначение цели исследования. Четко установленная цель и подробно описанные задачи позволяют эффективно спланировать весь процесс анализа больших данных. На втором этапе осуществляется сбор данных. Проведение качественного исследования требует сбора данных из всех доступных для авторов исследования источников. На этом этапе данные формируются в таблицах Excel, баз данных и т.д [7]. Следующим этапом является группировка и подготовка данных. На этом этапе данные из низкоуровневой формы преобразуются в данные, которые могут напрямую использоваться в ваших моделях. Выявление и исправление всевозможных ошибок, объединение и преобразование позволяет использовать необработанные данные в дальнейшем анализе.

Подготовка данных состоит из множества аспектов, работа над которыми существенно облегчит этап моделирования.

Очистка, интеграция и преобразование данных. Основная задача данного шага – это убрать дефекты и подготовить данные для использования в фазах моделирования и представления результатов. Это очень важный момент, потому что модели будут работать лучше и будет потрачено меньше времени на исправление аномальных результатов. Модель должна получать данные в конкретном формате, так что преобразование данных всегда будет играть важную роль[12].

Очистка данных представляет собой подпроцесс направленный на устранение ошибок в данных с тем, чтобы эти данные адекватно и последовательно представляли процесс, в результате которого они были получены. «Адекватное и последовательное представление» означает, что существует как минимум два типа ошибок. К первому типу относятся ошибки интерпретации, когда вы принимаете на веру значение в данных (пример: из данных следует, что возраст человека превышает 300 лет). Ошибки второго типа связаны с расхождениями между источниками данных или стандартизированными значениями. Например: в одной таблице денежные суммы хранятся в рублях, в другой — в долларах.

Ошибки ввода данных. Процессы сбора и ввода данных подвержены ошибкам. Они часто требуют человеческого участия, а поскольку люди не идеальны, они допускают опечатки или отвлекаются и вносят ошибки в технологическую цепочку. Впрочем, данные, собранные машинами или компьютерами, тоже не застрахованы от ошибок. Одни ошибки появляются из-за человеческого несовершенства, другие обусловлены сбоями машин или оборудования. В частности, ко второй категории относятся ошибки, происходящие из ошибок передачи данных или ошибок в фазах извлечения, преобразования и загрузки. Также могут встречаться такого рода ошибки как избыточные пробелы, расхождение в регистре символов, невозможные значения, отсутствующие значения, разные единицы измерения, разные уровни агрегирования, выбросы.

Выбросы (outliers). Выбросом называется результат наблюдений, заметно отклоняющийся от других результатов, или более конкретно – результат наблюдений, который обусловлен иной логикой или иным порождающим процессом, чем другие результаты. Простейший способ поиска выбросов основан на использовании диаграмм или таблиц с минимумами и максимумами

На четвертом этапе выполняется исследование данных. Конечной целью этого этапа является глубокое понимание данных. Осуществляется поиск закономерностей, корреляций и отклонений, основанных на визуальных и описательных методах.

Построение модели. На данном этапе осуществляется построение моделей реализации поставленных в исследовании целей – прогнозирования, классификации, кластеризации, регрессии и других. Модели могут быть достаточно сложными, например, модели машинного обучения.

Следующим этапом осуществляется отображение и автоматизация полученных результатов. Очень часто на данном этапе разрабатывается веб-приложение для дальнейшей автоматизации и отображения результатов статистического анализа. Также на данном этапе демонстрируются и интерпретируются полученные результаты, в том числе касательно наиболее важных выводов относительно предметной области исследования.

В таком виде результаты могут быть представлены заказчику или пользователю. Конечно, результаты могут быть представлены как в виде презентации, так и в виде научно-исследовательского отчета. Однако, создание веб-приложения позволяет автоматизировать производимый анализ, с возможностью его дальнейшего развития и углубления. Таким образом, результаты анализа, модели могут быть применены в другом проекте или задействованы в рабочем процессе при изменении или обновлении набора данных [10].

Представленные этапы не являются строго линейными в своем исполнении и зачастую носят итеративный характер, что означает возможность возвращения и корректировки каждого из этапов.

3. В качестве возможного варианта реализации этапа моделирования, рассмотрим построение модели прогнозирования урожайности зерновых культур на основе метода ридж-регрессии. Построение прогноза урожайности зерновых и зернобобовых на 2023, 2024, 2025 года на языке python позволяет наглядно изобразить корреляцию между зависимой и независимыми переменными.

Обозначение переменных представлено далее:

Y – Урожайность зерновых и зернобобовых (в весе после доработки), ц/га убранной площади;

X1 – Субсидии на 1га пашни;

X2 – Внесение минеральных удобрений на один гектар посева сельскохозяйственных культур в сельскохозяйственных организациях (кг);

X3 – Удельный вес продукции растениеводства;

T – временная компонента (год).

В качестве набора данных были использованы панельные данные, то есть выборочная совокупность регионов России (77 регионов) за 15 лет [6]. Приведем графическое изображение ряда показателей исследования.

Данные представленные на рисунках 1-4 показывают высокий уровень вариации признаков, что обуславливает актуальность применения ридж-регрессии [11].

Построим корреляцию между переменными позволит увидеть тесноту связи (табл. 1).

Величина и знак коэффициента корреляции указывают, что сила связи между переменными низкая. Коэффициент детерминации r² 0,16 говорит о том, что только 16% вариации урожайности  зерновых и зернобобовых за данный период объяснялось изменением субсидий на 1га пашни, внесением минеральных удобрений на один гектар посева сельскохозяйственных культур в сельскохозяйственных организациях и удельным весом продукции растениеводства, а 84% — другими факторами.

Низкие значения линейных коэффициентов корреляции объясняются высокой вариативностью показателей (рис. 3-5).

При построении ридж-регрессии были получены следующие результаты. Лучшее полученное значение alpha составило 0.99 для построения ридж-регрессии, которое дает наименьшую возможную тестовую MSE (среднеквадратическую ошибку). Предсказанные средние значения Y (урожайность зерновых по совокупности регионов) на 2023-2025: 28.4, 29,0, 29.6 ц/га соответственно, с уровнем доверия 95%.

Выводы. Для повышения эффективности сельскохозяйственного производства может быть развернута экосистема анализа больших данных, включающая инфраструктуру больших данных, процесс планирования и непосредственно этапы анализа больших данных. Это позволяет получать эффективные и точные оценки прогнозных значений, на основе которых могут быть приняты взвешенные управленческие решения. Основные этапы анализа больших данных – постановка цели, сбор данных, подготовка данных, исследование данных, моделирование данных, отображение и автоматизация. В качестве примера этапа моделирования рассмотрен пример обработки данных с применением ридж-регрессии с прогнозом урожайности зерновых и зернобобовых культур на 2023, 2024, 2025 годы с применением языка программирования Python.

Список источников

1. Демичев В.В. Влияние больших данных на развитие сельского хозяйства России // Российский экономический интернет-журнал. – 2020. – № 3. – С. 10.
2. Дэви, С. Основы Data Science и Big Data. Python и наука о данных / С. Дэви, М. Арно, А. Мохамед. – СПб.: Питер, 2018. – 336 с.
3. Миркин, Б. Г.  Введение в анализ данных : учебник и практикум / Б. Г. Миркин. – Москва : Издательство Юрайт, 2023. – 174 с. – (Высшее образование). – ISBN 978-5-9916-5009-0. – Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. – URL: https://urait.ru/bcode/511121(Дата обращения: 5.04.2023).
4. Златопольский Д.М.Основы программирования на языке Python. – М.: ДМК Пресс, 2017. – 284 с.
5. Национальный стандарт РФ ГОСТР ИСО/МЭК 20546-2021 «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь» (утв. и введен в действие приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 13 июля 2021 г. N 632-ст).
6. Панельные данные Электронный ресурс URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1%8B%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5 (Дата обращения: 5.04.2023).
7. Парфенов, Ю. П. Постреляционные хранилища данных : учебное пособие для вузов / Ю. П. Парфенов ; под научной редакцией Н. В. Папуловской. – Москва : Издательство Юрайт, 2023. – 121 с. – (Высшее образование). – ISBN 978-5-534-09837-2. – Текст : электронный // Образовательная платформа Юрайт [сайт]. – URL: https://urait.ru/bcode/514724 (Дата обращения: 5.04.2023).
8. Федеральная служба государственной статистики. Электронный ресурс URL: https://rosstat.gov.ru/.
9. Цифровая трансформация сельского хозяйства России: офиц. изд. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019 – 80 с.
10. 180 Data Science and Machine Learning Projects with Python. URL: https://medium.com/coders-camp/180-data-science-and-machine-learning-projects-with-python-6191bc7b9db9 (Дата обращения: 5.04.2023).
11. Data Visualization with Python. Электронный ресурс URL: https://www.geeksforgeeks.org/data-visualization-with-python/ /(Дата обращения: 5.04.2023)
12. Machine Learning Repository. Электронный ресурс URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php (Дата обращения: 5.04.2023).
13. Python Machine Learning Tutorials. Электронный ресурс URL: https://realpython.com/tutorials/machine-learning/ (Дата обращения: 5.04.2023).

References

1. Demichev V.V. The impact of big data on the development of Russian agriculture // Russian Economic Internet Journal. — 2020. — No. 3. — P. 10.
2. Davy, S. Fundamentals of Data Science and Big Data. Python and Data Science / S. Davy, M. Arno, A. Mohamed. — St. Petersburg: Peter, 2018. — 336 p.
3. Mirkin, B. G. Introduction to data analysis: textbook and workshop / B. G. Mirkin. — Moscow: Yurayt Publishing House, 2023. — 174 p. — (Higher education). – ISBN 978-5-9916-5009-0. – Text: electronic // Educational platform Urayt [website]. – URL: https://urait.ru/bcode/511121 (Date of access: 04/05/2023).
4. Zlatopolsky D.M. Fundamentals of programming in Python. – M.: DMK Press, 2017. – 284 p.
5. National standard of the Russian Federation GOST R ISO / IEC 20546-2021 «Information technology. Big data. Overview and dictionary» (approved and put into effect by order of the Federal Agency for Technical Regulation and Metrology dated July 13, 2021 N 632-st).
6. Panel data Electronic resource URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D0%B0%D0%BD%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D1 %8B%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5 (Date of access: 04/05/2023).
7. Parfenov, Yu. P. Post-relational data warehouses: a textbook for universities / Yu. P. Parfenov; under the scientific editorship of N. V. Papulovskaya. — Moscow: Yurayt Publishing House, 2023. — 121 p. — (Higher education). – ISBN 978-5-534-09837-2. – Text: electronic // Educational platform Urayt [website]. – URL: https://urait.ru/bcode/514724 (Date of access: 04/05/2023).
8. Federal State Statistics Service. Electronic resource URL: https://rosstat.gov.ru/.
9. Digital transformation of Russian agriculture: official. ed. — M.: FGBNU «Rosinformagrotech», 2019 — 80 p.
10. 180 Data Science and Machine Learning Projects with Python. URL: https://medium.com/coders-camp/180-data-science-and-machine-learning-projects-with-python-6191bc7b9db9 (Date of access: 04/5/2023).
11. Data Visualization with Python. Electronic resource URL: https://www.geeksforgeeks.org/data-visualization-with-python/ /(Date of access: 04/5/2023)
12. Machine Learning Repository. Electronic resource URL: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php (Date of access: 04/05/2023).
13. Python Machine Learning Tutorials. Electronic resource URL: https://realpython.com/tutorials/machine-learning/ (Date of access: 04/5/2023).

Для цитирования: Невзоров А.С., Демичев В.В. Экосистема для анализа больших данных в сельском хозяйстве // Московский экономический журнал. 2023. № 5. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-5-2023-13/

© Невзоров А.С., Демичев В.В., 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 5.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 338.43.2

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_4_163

РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТИ ОБЪЕМОВ ПРОИЗВОДСТВА ОТ ЗАКУПОЧНОЙ ЦЕНЫ НА КАРТОФЕЛЬ

MULTIPLE REGRESSION AND CORRELATION IN ECONOMIC CALCULATIONS OF AGRICULTURAL PRODUCTION EFFICIENCY

Баянова Ольга Викторовна, к.э.н., доцент, доцент кафедры экономической теории и мировой экономики, ФГБОУ ВО Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова», E-mail: olga2673576@yandex.ru

Bayanova Olga Viktorovna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economic Theory and World Economy, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Perm State Agro-Technological University named after academician D.N. Prianishnikov», E-mail: olga2673576@yandex.ru

Аннотация. Научная статья содержит методику и результаты регрессионного анализа объемов производства картофеля и уровня закупочной цены. В исследовании выявлена высокая теснота обратной связи между объемами производства картофеля и закупочной ценой. Слабая заинтересованность аграриев в обеспечении роста объемов производства картофеля обусловлена тем, что доля закупочной цены картофеля у аграриев в средней цене картофеля в торговой сети составляет половину. Таким образом, в средней цене картофеля половина принадлежит производителям, а вторая половина покрывает расходы на логистику и торговлю, а также обогащает торговую сеть.

Abstract. The scientific article contains the methodology and results of the regression analysis of potato production volumes and the level of the purchase price. The study revealed a high closeness of the feedback between potato production volumes and the purchase price. The weak interest of farmers in ensuring the growth of potato production is due to the fact that the share of the purchase price of potatoes from farmers in the average price of potatoes in the retail network is half. Thus, in the average price of potatoes, half belongs to producers, and the second half covers the costs of logistics and trade, as well as enriches the trading network.

Ключевые слова: аграрное производство; производство картофеля; закупочная цена; парная регрессия и корреляция

Keywords: agricultural production; potato production; purchase price; pair regression and correlation 

Картофель называют вторым хлебом, поэтому он занимает достойное место в потребительской корзине каждого жителя страны. Для обеспечения продовольственной безопасности нашей страны необходимо наращивать объемы производства картофеля. Заинтересовать аграриев в увеличении объемов производства можно лишь привлекательной закупочной ценой, так как им потребуются существенные вложения в увеличение посевных площадей и (или) улучшение сортности семенного картофеля. Проблемы обеспечения роста объемов производства и ценообразования являются актуальными в научной среде и дискутируются многими отечественными и зарубежными учеными-экономистами: влияние роста населения на объем производства сельскохозяйственной продукции в Нигерии выявили Aina I.V., Falola A., Amoussou P.J. [1]; оценку уязвимости сельскохозяйственных производителей Великобритании и Греции к скачкам цен на рынках сельскохозяйственной продукции сделали Triantafyllou A., Dotsis G., Sarris A. [2]; оценили эффективность сельского хозяйства и аграрной политики в России американские ученые Rada N., Liefert W., Liefert O. [3]; эластичность цен на сельскохозяйственную продукцию в регионах Румынии исследовали Poperscu A., Caraba-Meita N.-L. [4]; этапы моделирования процессов импортозамещения на рынке продовольствия раскрыла  Конкина В.С. [5]; особенности формирования аграрной кампусной системы в условиях обеспечения продовольственной безопасности сельскохозяйственного региона выявили Подковырова М.А., Иванова Н.С. [6]; экономико-математический метод определения производственного потенциала хозяйств (на примере сельскохозяйственных предприятий Башкортостана) презентовал Галиев Р.Р. [7]. Таким образом, тема исследования является актуальной.

Материалы и методы исследования

Статистические данные за 2020 год о реализации картофеля в Пермском крае, в сравнении с соседними регионами Российской Федерации, показаны на рисунке 1.

С целью получения максимального эффекта от сбыта картофеля необходимо обратить внимание на то, что уровень закупочной цены зависит от сорта картофеля. Качественные характеристики принимаемого покупателем продовольственного картофеля определяются лабораторными исследованиями, однако важную роль здесь играет ботанический сорт картофеля и срок созревания (ранний и поздний). Согласно ГОСТ 7176-2017  клубни продовольственного картофеля калибруют по размеру, определяемому прохождением через квадратные отверстия. В потребительских упаковкой массой не более 5 кг разница между размерами самого мелкого и самого крупного продовольственного картофеля не должна быть более 30 мм. Статистика цен на картофель в Российской Федерации приведена в таблице 1.

Отметим, что наблюдается рост цен на картофель в динамике с 2017 года, а в сравнении с индексом цен на продукты питания зачастую превышает его. Например, рост цен на продукты питания в 2021 году составил 12,2%, при этом рост закупочных цен на картофель наблюдался на 48,4%. Доля закупочной цены на картофель в средней цене этого продукта в торговой сети является важным показателем, характеризующим адекватность закупочной цены. Так, на протяжении периода исследования доля закупочной цены в средней цене на картофель варьируется от 40 до 50%. Можно утверждать, что в средней цене на продукт, представленный в торговой сети населению и предприятиям пищевой промышленности, около половины занимает стоимость закупленного у аграриев картофеля. А на долю затрат на упаковку, логистику и транспортировку приходится вторая половина средней цены.

Проведем эконометрическое исследование зависимости объемов производства продовольственного картофеля от закупочных цен с использованием статистических данных и метода корреляционного и регрессионного анализа. Статистические данные об объемах производства картофеля и закупочных ценах на него показаны в таблице 2.

Отечественные аграрии заинтересованы в увеличении объемов производства картофеля при условии увеличения закупочной цены. Выдвинем гипотезу о том, что аграриев действительно мотивирует высокая закупочная цена на продовольственный картофель. В этом случае в эконометрической модели результативным признаком является объем производства продовольственного картофеля, а фактором – закупочная цена на него. Модель парной регрессии имеет вид:

Значение параметра b определим, используя формулу:

Для расчета значения параметра b составим вспомогательную таблицу 3.

Полученное значение параметра  свидетельствует о том, что на изменение закупочной цены на 50 копеек объемы производства картофеля должны среагировать изменением на 1 млн. тонн.

Далее определим значение параметра  по формуле:

Теоретическое значение результативного признака в исследуемом периоде покажем в таблице 4.

Среднее значение ошибки аппроксимации, равное 3,7%, свидетельствует об отличном подборе вида модели к исходным данным.

После расчета параметров линейного уравнения регрессии определим коэффициент корреляции по формуле:

Составим вспомогательную таблицу для расчета среднеквадратического отклонения по результативному признаку и фактору (таблица 5).

Тогда коэффициент корреляции составит:

По шкале Чеддока значение коэффициента корреляции, равное (- 0,76), свидетельствует о наличии высокой тесноты связи между изменением закупочных цен и объемов производства продовольственного картофеля. Однако выдвинутся гипотеза, не подтверждает заинтересованность аграриев, так как выявлено наличие обратной связи между данными показателями: с ростом закупочных цен мы наблюдаем снижение объемов производства продовольственного картофеля. Несомненно, что на заинтересованность аграриев оказывают влияние совсем другие факторы. На рост объемов производства картофеля оказывает влияние не только мотивация аграриев в увеличении собственных доходов, тесно связанных с ростом закупочных цен, но и другие, неучтенные в модели факторы. Для того, чтобы показать влияние неучтенных в модели факторов определим коэффициент детерминации  как квадрат коэффициента корреляции:

Полученное значение коэффициента детерминации свидетельствует, что 58% результативного признака (объемов производства продовольственного картофеля) охватывает выбранный фактор (закупочная цена на картофель), а на долю неучтенных в модели факторов приходится 42% вариации результативного признака (1 – r²).

Результаты исследования

Завершим исследование точечным и интервальным прогнозированием. Точечный прогноз объема производства картофеля на 2023 год обоснуем тем, что закупочная цена на картофель к концу 2023 года составит 25 рублей за кг.

Составим линейное уравнение регрессии:

Таким образом, точка закупочной цены продовольственного картофеля на уровне 25 рублей за кг. прогнозирует объем производства картофеля в размере 14,7 млн. тонн, подтверждая влияние факторов, не учтенных в модели.

Интервальный прогноз построим на основе точечного прогнозирования. Для этого произведем расчет случайной ошибки уравнения регрессии по формуле:

При расчете случайной ошибки уравнения регрессии используется значение стандартной ошибки прогноза, которую определим по формуле:

Тогда случайная ошибка уравнения регрессии составит:

Предельная ошибка прогнозируемого объема производства картофеля определяется по формуле:

∆ y_p = t_{табл  ·} m_yp = 3,182 * 3,45 = 11,0 млн. тонн картофеля.

Доверительный интервал имеет вид:

y_p  = 14,7 ± 11,0.

Таким образом, при уровне закупочной цены на картофель, равной 25 рублей за кг., объем производства картофеля будет не меньше, чем:

y_{p min}  = 14,7 – 11,0 = 3,7 млн. тонн картофеля

и не больше, чем:

y_{p max}  = 14,7 + 11,0 = 25,7 млн. тонн картофеля.

Заключение

По результатам проведенного эконометрического исследования проблем сбыта продовольственного картофеля в аграрном секторе экономики обнаружено:

• качество продовольственного картофеля регулируется государственными стандартами; согласно государственному стандарту продовольственный картофель предназначен для реализации в свежем виде; государственные стандарты призваны обезопасить здоровье потребителя при употреблении в пищу продовольственного картофеля;
• индекс средней цены на картофель продовольственный в торговой сети опережает индекс закупочных цен на него; индекс закупочных цен в периоде исследования опережает индекс потребительских цен на продукты питания; почти 50% в средней цене продовольственного картофеля занимает закупочная цена покупки картофеля у аграриев;
• значение параметра  показало, что рост закупочной цены на 50 копеек не способен заинтересовать аграриев в увеличении объемов производства картофеля; коэффициент корреляции засвидетельствовал наличие обратной и высокой связи между закупочной ценой и объемами производства картофеля; вариация значений закупочной цены охватывает вариацию объема производства картофеля только на 58%, а на долю неучтенных в регрессионной модели факторов приходится 42%;
• при установлении закупочной цены в размере 25 рублей за 1 кг. продовольственного картофеля спрогнозирован объем его производства на уровне 14,7 млн. тонн; интервальный прогноз показал нижнюю границу интервала объема производства картофеля на уровне 3,7 млн. тонн, верхняя граница интервала – 25,7 млн. тонн продовольственного картофеля.

Список источников

1. The effect of population growth on the agricultural production in Nigeria (1961 – 2013) / Aina I.V., Falola A., Amoussou P.J. и др. // Croatian Journal of Food Science and Technology. – 2019. Vol. 11, № 2. – P. 230 – 236.
2. Triantafyllou A. и др. Assessing the Vulnerability to Price Spikes in Agricultural Commodity Markets / Triantafyllou A., Dotsis G., Sarris A. // Journal of Agricultural Economics. 2020. – Vol. 71, № 3. – P. 631 – 651.
3. Rada N. и др. Evaluating Agricultural Productivity and Policy in Russia / Rada N., Liefert W., Liefert O. // Journal of Agricultural Economics. – 2020. – Vol. 71, № 1. – P. 96 – 117.
4. Poperscu A., Caraba-Meita N.-L. Price elasticity of production in Romania agriculture – a territorial approach by micro-region // Scientific Papers. Series “ Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development”. – 2020. Vol. 20, № 1. – P. 489 – 504.
5. Конкина В.С. Моделирование процессов импортозамещения на рынке продовольствия // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2019. — № 10. – С. 37 – 41.
6. Подковырова М.А., Иванова Н.С. Особенности формирования аграрной кампусной системы в условиях обеспечения продовольственной безопасности сельскохозяйственного региона // Экономика сельского хозяйства России. – 2019. — № 11. – С. 80 – 86.
7. Галиев Р.Р. Экономико-математический метод определения производственного потенциала хозяйств // Экономико-математические методы анализа деятельности предприятий АПК / Саратовский государственный аграрный университет. – Саратов, 2019. – С. 74 – 78.

References

1. The effect of population growth on the agricultural production in Nigeria (1961 – 2013) / Aina I.V., Falola A., Amoussou P.J. и др. // Croatian Journal of Food Science and Technology. – 2019. Vol. 11, № 2. – P. 230 – 236.
2. Triantafyllou A. и др. Assessing the Vulnerability to Price Spikes in Agricultural Commodity Markets / Triantafyllou A., Dotsis G., Sarris A. // Journal of Agricultural Economics. 2020. – Vol. 71, № 3. – P. 631 – 651.
3. Rada N. и др. Evaluating Agricultural Productivity and Policy in Russia / Rada N., Liefert W., Liefert O. // Journal of Agricultural Economics. – 2020. – Vol. 71, № 1. – P. 96 – 117.
4. Poperscu A., Caraba-Meita N.-L. Price elasticity of production in Romania agriculture – a territorial approach by micro-region // Scientific Papers. Series “ Management, Economic Engineering in Agriculture and Rural Development”. – 2020. Vol. 20, № 1. – P. 489 – 504.
5. Konkina V.S. Modelirovanie processov importozameshheniya na ry`nke prodovol`stviya // E`konomika sel`skoxozyajstvenny`x i pererabaty`vayushhix predpriyatij. – 2019. — № 10. – S. 37 – 41.
6. Podkovy`rova M.A., Ivanova N.S. Osobennosti formirovaniya agrarnoj kampusnoj sistemy` v usloviyax obespecheniya prodovol`stvennoj bezopasnosti sel`skoxozyajstvennogo regiona // E`konomika sel`skogo xozyajstva Rossii. – 2019. — № 11. – S. 80 – 86.
7. Galiev R.R. E`konomiko-matematicheskij metod opredeleniya proizvodstvennogo potenciala xozyajstv // E`konomiko-matematicheskie metody` analiza deyatel`nosti predpriyatij APK / Saratovskij gosudarstvenny`j agrarny`j universitet. – Saratov, 2019. – S. 74 – 78.

Для цитирования: Баянова О.В. Регрессионный анализ зависимости объемов производства от закупочной цены на картофель // Московский экономический журнал. 2023. № 4. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-4-2023-21/

© Баянова О.В, 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 4.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК338.436.39

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_4_161

ОЦЕНКА ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОТЕЧЕСТВЕННОГО АГРАРНОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА В УСЛОВИЯХ САНКЦИЙ: ОТВЕТ НА ВЫЗОВЫ И ВЕКТОРЫ РАЗВИТИЯ

ASSESSMENT OF DOMESTIC AGRARIAN ENTREPRENEURSHIP UNDER SANCTIONS: RESPONSE TO CHALLENGES AND VECTORS OF DEVELOPMENT

Бунчиков Олег Николаевич, д.э.н., профессор, Заведующий кафедрой экономики и товароведения, ФГБОУ ВО Донской государственный аграрный университет, E-mail: bunchikov.oleg@mail.ru

Михненко Татьяна Николаевна, к.э.н., доцент кафедры инновационного менеджмента и предпринимательства, ФГБОУ ВО Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), E-mail: mihnenkotn@mail.ru

Седых Юлия Анатольевна, к.э.н., доцент кафедры инновационного менеджмента и предпринимательства, ФГБОУ ВО Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), E-mail: serhides@mail.ru

Bunchikov Oleg Nikolaevich, Doctor of Economics, Professor, Head of the Department of Economics, Philosophy and Social disciplines FSBEI HE Don Stateagricultural university, E-mail: bunchikov.oleg@mail.ru

Mikhnenko Tatiana Nikolaevna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department innovation management and entrepreneurship, FGBOU VO Rostov State Economic University (RINH), E-mail: mihnenkotn@mail.ru

Sedykh Yulia Anatolyevna, Candidate of Economic Sciences, Associate, Professor of the Department innovation management and entrepreneurship, FGBOU VO Rostov State Economic University (RINH), E-mail: serhides@mail.ru

Аннотация. В статье проведен анализ деятельности отечественного аграрного бизнеса, за более чем тридцатилетний период времени. Дана оценка эффективности производства как в целом сельскохозяйственной продукции российскими аграриями, так и динамики производства в ведущих сельскохозяйственных отраслях РФ, таких как растениеводство и животноводство. Проведен анализ удельного веса основных категорий отечественного аграрного бизнеса, таких как сельскохозяйственных организаций, хозяйств населения и крестьянских(фермерских)хозяйств в формирование продовольственной независимости РФ  

Abstract. The article analyzes the activities of the domestic agricultural business for more than thirty years. An assessment of the efficiency of production of both agricultural products by Russian farmers in general and the dynamics of production in the leading agricultural sectors of the Russian Federation, such as crop production and animal husbandry, is given. The analysis of the share of the main categories of domestic agricultural business, such as agricultural organizations, households and peasant (farm) farms in the formation of food independence of the Russian Federation

Ключевые слова: аграрный бизнес, эффективность производства, продовольственная независимость, растениеводство, санкции, динамика, удельный вес, индексы производства, СХО, сельскохозяйственное предпринимательство, К(Ф)Х, хозяйства населения, сельское хозяйство

Keywords: agrarian business, production efficiency, food independence, crop production, sanctions, dynamics, share, production indices, agricultural enterprises, agricultural entrepreneurship, C (F) X, households, agriculture

Российская Федерация, являясь самой крупной страной мира по размерам, имеет также значительные площади сельскохозяйственных угодий, в том числе пашни, что позволяет отечественным сельскохозяйственным товаропроизводителям, включая аграрный бизнес, наращивать объемы продукции сельского хозяйства, в том числе применяя инновационные технологии возделывания сельскохозяйственных культур, и выращивания животных и птицы.

На рисунке 1 представлена динамика производства аграрной продукции в РФ всеми категориями сельскохозяйственных товаропроизводителей, за период с 1990 по 2022 годы. Анализ данных свидетельствует о стабильной положительной динамике как в целом производства продукции сельского хозяйства РФ, как и отдельных отраслей: растениеводства и животноводства [2].

В 2022 году аграрным бизнесом нашей страны всего произведено сельскохозяйственной продукции на сумму в 8 триллионов 851 миллиард рублей, что в сравнении со средними показателями за 1990 — 2000годы больше в 28 раз, в сравнении со средними значениями за 2000 — 2010 годы производство выросло почти в шесть раз, а в сравнении с 2015, 2020 и 2021 годами объем сельскохозяйственной продукции в стране увеличился в 1,8 раза и на 36,8% и 14,8% соответственно.

Среди основных отраслей сельского хозяйства России, таких как растениеводство и животноводство, больший объем производства приходится на производство растениеводческой продукции, аграрный бизнес в 2022 году произвел данной продукции на сумму в 5 триллионов, 266 миллиардов рублей, что в сравнении со средними значениями за 1990 — 2000 и 2000 — 2010 годы больше, соответственно в 31,3 и 7,3 раза [4].

Аграриями РФ в 2022 году произведено продукции отрасли животноводства на сумму в три триллиона, пятьсот восемьдесят пять миллиардов рублей, что в сравнении со средними показателями за 1990 — 2000 годы и 2000 — 2010 годы больше в 24,2 и 4,4 раза соответственно.

В 2022 году, по отношению к аналогичному периоду 2015 года, производство отрасли животноводства увеличилось на шестьдесят процентов, а в  сравнении  с предыдущим 2021 годом, рост составил десять процентов.

На рисунке 2 представлена динамика производства продукции отрасли растениеводства в разрезе категорий хозяйств сельскохозяйственных товаропроизводителей РФ с 1990 по 2022 годы [1].

В 2022 году больше всего произведено растениеводческой продукции сельскохозяйственными организациями, на общую сумму в три триллиона семнадцать миллиардов рублей, что в сравнении со средними аналогичными показателями за 1990 — 2000 годы и за 2000 — 2020 годы, больше в 26,7 и 2,1 раза соответственно. В сравнении с предыдущим, 2021 годом, производство растениеводческой продукции в сельскохозяйственных организация РФ в 2022 году увеличилось на 20,8% [2].

На втором месте по объему произведенной растениеводческой продукции в РФ за 2022 год, находятся К(Ф)Х и ИП, которые произвели продукции на сумму в один триллион двести двадцать восемь миллиардов рублей.

В сравнении с аналогичным средним показателем за 1990 — 2000 годы и 2000 — 2020 годы в 2022 году он вырос в 123,4 и 2,4 раза соответственно. Объем производства продукции растениеводства в 2022 году в сравнении с предыдущим 2021 годом, в К(Ф)Х и ИП увеличился более чем на двадцать три процента [9].

ЛПХ за 2022 год произведено растениеводческой продукции в объеме один триллион двадцать один миллиард рублей, что в сравнении со средними показателями за 1990- 2000 годы и 2000- 2020 годы, больше в 12,5 и 1,6 раза соответственно, в в сравнении с предыдущим, 2021 годом, объем данной продукции вырос на 5,1%.

На рисунке 3 представлена динамика производства животноводческой продукции в РФ по категориям хозяйств.

Среди трех основных категорий сельскохозяйственных производителей, в 2022 году больше всего произведено продукции отрасли животноводства сельскохозяйственными организациями (СХО) на сумму в два триллиона, триста тридцать два миллиарда рублей, что в сравнении к среднему за 1990 — 2000 и 2000 — 2020 годы больше почти в 34,8 и 2,0 раза соответственно, а в сравнении с 2021 годом данный показатель вырос на 12,7%.

Второе место в производстве продукции животноводства в РФ занимают хозяйства населения (ЛПХ), в 2022 года ими произведено животноводческой продукции в объеме один триллион, сорок девять миллиардов рублей, что в сравнении со средним за 1990 — 2000 и 2000 — 2020 годы больше соответственно в 13,3 и 1,5 раза. В сравнении с предыдущим 2021 годом объем производства в 2022 году увеличился на 6,3% [7].

К(Ф)Х в 2022 году увеличили объемы производства продукции животноводства в объеме двести четыре миллиарда рублей, что  в сравнении со средним за 1990 — 2000 и 2000 — 2020 годы больше в 53,1 и  2,0 раза соответственно, а по отношению к предыдущему 2021 году, объем продукции вырос на 7,9% [5].

На рисунке 4 представлена структура производства с/х продукции в РФ по категориям хозяйств.

Анализ данных свидетельствует о том, что основное производство аграрной продукции в нашей стране сосредоточено в сельскохозяйственных организациях, — в 2022 году на их долю приходилось 60,4%, однако в сравнении с 1990 годом этот показатель сократился на 13,3%, а в 2000, 2005 и 2010 годах он равнялся 45,2%, 44,6% и 44,8% уступая первенство хозяйствам населения [8].

Хозяйства населения в 2022 году произвели почти четверть (23,4%) всей сельскохозяйственной продукции в нашей стране, однако, начиная с 2000 года, удельный вес ЛПХ в производстве с/х продукции постоянно снижается. Так, в частности, если ЛПХ в 2000 году контролировали 51,6% всего производства продукции сельского хозяйства в РФ, то уже в 2005 году 49,3%, в 2010 году 48,0%, в 2015 году 34,5%, в 2020 и 2021 годах этот показатель уменьшился до 27,4% и 25,4% соответственно.

К(Ф)Х производят шестую часть (16,2%) всей сельскохозяйственной продукции в стране. Однако, в отличие от сельскохозяйственных организаций и хозяйств населения, за анализируемый тридцатилетний период времени, они имеют устойчивую положительную динамику.

Так если, в 1990 году удельных вес К(Ф)Х в производстве с/х продукции РФ составлял всего 1,1%, то уже в 2000 году он утроился до 3,3%, в 2010 году составлял 7,2%, в 2020 году вырос до 14,3% и в 2021 году равнялся 15,5% [6].

На рисунке 5 представлены индексы производства с/х продукции в РФ за период с 1990 по 2021 годы, в процентах к предыдущему году.

Индексы производства продукции сельского хозяйства показывают в целом устойчивую положительную динамику в целом по России, за исключением 1990, 1995 и 2010 года, когда этот показатель опустился ниже 100% и составил 96,4%, 92,0 и 87,9% соответственно.

Индексы производства продукции животноводства только в 1990 и 1995 годах опускались ниже 100% и составляли 98,8% и 89,6% соответственно [10].

Индексы производства растениеводческой продукции также демонстрируют положительную динамику за исключением уровня 1990, 1995, 2010 и 2021 годов, когда эти значения равнялись соответственно 92,4%, 95,4%, 74,9 и 99,3% .

Проведенный анализ динамики производства сельскохозяйственной продукции аграрным бизнесом в РФ показывает положительную устойчивую динамику за многолетний период времени, несмотря на различные вызовы и негативные факторы, включая разного рода санкции, оказываемые на отечественных аграриев, со стороны многочисленных западных стран.

Российский аграрный бизнес успешно развивается, наращивает объемы производства, тем самым формируя продовольственную независимость нашей страны.

Список источников

1. Бунчиков О.Н., Михненко Т.Н., Высоцкая Т.А. Эффективность финансово-хозяйственной деятельности и основные направления развития аграрного бизнеса в РФ // Бунчиков О.Н., Михненко Т.Н., Высоцкая Т.А. Московский экономический журнал . 2021. № 12
2. Бунчиков О.Н., Михненко Т.Н., Седых Ю.А. Оценка финансово-экономической деятельности аграрного предпринимательства в условиях импортозамещения //Бунчиков О.Н., Михненко Т.Н., Седых Ю.А. Московский экономический журнал . 2021. № 12
3. Бунчиков О.Н., Косенко О.Ю. Эффективность реализации политики импортозамещения в региональной экономике // Бунчиков О.Н., Косенко О.Ю. Московский экономический журнал . 2021. № 6
4. Бунчиков О.Н., Блинов Ю.Д. Характерные особенности менеджмента в отрасли растениеводства // Бунчиков О.Н., Блинов Ю.Д. Наука и Образование. 2021. Т. 4. №2
5. Бунчиков О.Н., Джуха В.М., Гайдук В.И., Михненко Т.Н. Анализ деятельности и направления развития аграрного бизнеса в экономике России // Современное состояние и приоритетные направления развития аграрного образования и экономики предприятий. Материалы международной научно-практической конференции п. Персиановский, 2022. С. 118-123.
6. Бунчиков О.Н., Бериашвили М.И. Состояние АПК Российской Федерации в условиях санкций // Теоретические и прикладные вопросы экономики, управления и образования. Материалы III Международной научно-практической конференции. Под научной редакцией Б.Н. Герасимова. Пенза, 2022. С.67-70.
7. Бунчиков О.Н., Голятин В.А. Экономическая безопасность России в условиях санкций // Социально-экономические системы в условиях глобальных трансформаций: проблемы м перспективы развития. Материалы IIМеждународной научно-практической конференции. Нальчик, 2022. С.7-9.
8. Бунчиков О.Н., Бунчикова Е.В. Влияние уровня заработной платы на эффективность производства яиц в сельскохозяйственных организациях. // Проектный и инвестиционный менеджмент в условиях социально-экономических трансформаций. Материалы IIIНациональной научно-практической конференции текстовое электронное издание. Краснодар, 2022. С. 89-94.
9. Бунчиков О.Н., Сироткин В.А. Эффективность функционирования Российского аграрного бизнеса в условиях санкций //Бунчиков О.Н., Сироткин В.А. Московский экономический журнал, 2022. Т.7. № 5.
10. Бунчиков О.Н., Сироткин В.А. Анализ динамики обеспеченности и эффективность использования основных производственных фондов аграрным предпринимательством // Бунчиков О.Н., Сироткин В.А. Московский экономический журнал. 2022. Т.7. № 6.

References

1. Bunchikov O.N., Mikhnenko T.N., Vysotskaya T.A. Efficiency of financial and economic activity and the main directions of development of agricultural business in the Russian Federation // Bunchikov O.N., Mikhnenko T.N., Vysotskaya T.A. Moscow Economic Journal. 2021. No. 12
2. Bunchikov O.N., Mikhnenko T.N., SedykhYu.A. Evaluation of the financial and economic activities of agricultural entrepreneurship in the context of import substitution // Bunchikov O.N., Mikhnenko T.N., SedykhYu.A. Moscow Economic Journal. 2021. No. 12
3. Bunchikov O.N., KosenkoO.Yu. The effectiveness of the implementation of import substitution policy in the regional economy // Bunchikov O.N., KosenkoO.Yu. Moscow Economic Journal. 2021. No. 6
4. Bunchikov O.N., BlinovYu.D. Characteristic features of management in the crop industry // Bunchikov O.N., BlinovYu.D. Science and education. 2021. Vol. 4. No. 2
5. Bunchikov O.N., Dzhukha V.M., Gaiduk V.I., Mikhnenko T.N. Analysis of activities and development directions of agricultural business in the Russian economy // Current state and priority directions of development of agricultural education and enterprise economics. Proceedings of the international scientific and practical conference p. Persianovsky, 2022. S. 118-123.
6. Bunchikov O.N., Beriashvili M.I. The state of the agro-industrial complex of the Russian Federation under sanctions // Theoretical and applied issues of economics, management and education. Materials of the III International Scientific and Practical Conference.Under the scientific editorship of B.N. Gerasimov.Penza, 2022.P.67-70.
7. Bunchikov O.N., Golyatin V.A. Economic security of Russia in the context of sanctions // Socio-economic systems in the context of global transformations: problems and development prospects. Materials of the II International Scientific and Practical Conference.Nalchik, 2022.P.7-9.
8. Bunchikov O.N., Bunchikova E.V. The influence of wages on the efficiency of egg production in agricultural organizations. // Project and investment management in the conditions of social and economic transformations. Materials of the III National Scientific and Practical Conference text electronic edition.Krasnodar, 2022. S. 89-94.
9. Bunchikov O.N., Sirotkin V.A. Efficiency of functioning of the Russian agrarian business in the conditions of sanctions // Bunchikov O.N., Sirotkin V.A. Moscow Economic Journal, 2022. V.7. No. 5.
10. Bunchikov O.N., Sirotkin V.A. Analysis of the dynamics of security and the efficiency of the use of fixed production assets by agrarian entrepreneurship // Bunchikov O.N., Sirotkin V.A. Moscow Economic Journal. 2022. V.7. No. 6.

Для цитирования: Бунчиков О.Н., Михненко Т.Н., Седых Ю.А. Оценка деятельности отечественного аграрного предпринимательства в условиях санкций: ответ на вызовы и векторы развития // Московский экономический журнал. 2023. № 4. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-4-2023-19/

© Бунчиков О.Н., Михненко Т.Н., Седых Ю.А., 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 4.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 339.543

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_4_151

НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО МЕХАНИЗМА ТАМОЖЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ЗЕРНОВОГО ЭКСПОРТА РФ

DIRECTIONS FOR IMPROVING THE ORGANIZATIONAL AND ECONOMIC MECHANISM OF CUSTOMS REGULATION OF GRAIN EXPORT OF THE RUSSIAN FEDERATION

Шабашева Юлия Евгеньевна, преподаватель кафедры «Финансовый менеджмент», ГКОУ ВО «Российская таможенная академия», г. Люберцы, Россия, Email: yue.shabasheva@customs-academy.ru.

Shabasheva Yulia Evgenievna, Lecturer of the chair «Financial Management», Russian Customs Academy, Lyubertsy, Россия, Email: yue.shabasheva@customs-academy.ru.

Аннотация. В современных условиях повышения мировых цен на продовольствие для России, являющейся одним из мировых лидеров по экспорту пшеницы, особое значение приобретает эффективность таможенного регулирования зернового экспорта. В статье проанализирована динамика объемов импортно-экспортных операций, сделаны выводы о существующих тенденциях на зерновом рынке. Представлены данные о внешней торговле злаками и продуктами их переработки. Рассмотрен действующий организационно-экономический механизм установления экспортной плавающей пошлины на пшеницу и меслин. Выявлены проблемы его функционирования, разработаны направления совершенствования.

Abstract. In the current conditions of rising world food prices for Russia, which is one of the world’s leading wheat exporters, the efficiency of customs regulation of grain exports is of particular importance. The article analyzes the dynamics of the volume of import-export operations, draws conclusions about the existing trends in the grain market. The data on foreign trade in cereals and products of their processing are presented. The current organizational and economic mechanism for establishing an export floating duty on wheat and meslin is considered. Problems of its functioning are revealed, directions of improvement are developed.

Ключевые слова: механизм таможенного регулирования экспорта зерна, зерновой демпфер, экспортная пошлина на пшеницу, квота на экспорт зерна

Keywords: grain export customs regulation mechanism, grain damper, wheat export duty, grain export quota 

Введение. В современных условиях решающее значение для обеспечения экономической и продовольственной безопасности государств приобрела обеспеченность зерном, которое является основным продуктом питания в мире. Главной экспортной культурой во всем мире стала пшеница. Россия является одним из крупнейших мировых экспортеров пшеницы. Правительством РФ ставится задача дальнейшего наращивания экспорта зерна на мировые рынки продовольствия [1, 2].

В этих условиях важнейшее значение приобретает механизм таможенного регулирования зернового экспорта. Таможенно-тарифное и нетарифное регулирование экспортно-импортных операций на зерновом рынке осуществляется на основании IX раздела «Договора о Евразийском экономическом союзе» и приложений № 6, 7 к Договору. Также на основании законодательства РФ о государственном регулировании внешнеторговой деятельности, в т. ч. федерального закона № 164-ФЗ «Об основах государственного регулирования внешнеторговой деятельности» от 8 декабря 2003 года [3].

Материалы и методы исследования. Согласно прогнозам развития агропромышленных комплексов государств – членов евразийского экономического союза  на среднесрочный период 2021 – 2025 годов  и на долгосрочный период 2021 – 2030 годов, помимо обеспечения нужд внутреннего рынка, важнейшим направлением развития рынков продовольствия и сельскохозяйственной продукции является реализация экспортного потенциала. К 2030 году в целом по ЕАЭС прогнозируется наращивание объемов экспорта большинства видов продукции по отношению к настоящему периоду [3].

В период рыночных реформ Россия практически перестала экспортировать зерно, при этом импортировала его в значительных объемах. В конце 90-х – начале 2000-х в ходе процесса восстановления сельскохозяйственной отрасли начинается рост экспорта зерна. Динамика объема экспорта зерновых культур в период 2004-2021 гг. представлена на рисунке 1.

Согласно представленным данным, объем экспорта отечественного зерна с 2004 по 2021 годы вырос более чем в 17 раз в стоимостном измерении и в 2021 г. составил 11 268,7 млн долларов США. Такой высокий темп роста обусловлен двумя составляющими: значительным ростом цен на зерно в рассматриваемый период и увеличением объемов вывоза злаков. В натуральном измерении (в тыс. тонн) объем экспорта зерновых в 2021 г. по сравнению с 2004 г. вырос более чем в 7 раз и составил 42,9 млн. тонн. Рассмотренная тенденция  наращивания экспорта зерновых культур полностью отвечает задачам, поставленным в области достижения продовольственной безопасности РФ.

Противоположная тенденция существует в динамике импорта зерна в РФ (рисунок 2). В 2004г. количество импортированного в РФ зерна составило  почти 2,9 млн тонн. В период 2004-2021 гг. объем импорта устойчиво снижался. Исключение составили неурожайные 2012-2013 гг., когда в силу неблагоприятных климатических условий был собран более низкий урожай, чем в предыдущие годы. В силу этого в 2013 г. Россия импортировала зерно, в частности пшеницу, из Казахстана. После этого тенденция к снижению объемов импорта продолжилась. В 2021 г. импорт зерна составил 362 тыс. тонн, снизившись почти в 8 раз по сравнению с 2004 г.

Объемы импорта зерновых культур в РФ в стоимостном эквиваленте не полностью повторяют динамику импорта в натуральном измерении за счет повышения мировых цен на зерно за рассматриваемый период. Поэтому объем импортных закупок зерновых в период 2004-2021 гг. сократился на величину около 40% и составил 268,9 млн долл. США.

Таким образом, с начала 2000-х годов в России существует четкая тенденция к наращиванию экспорта и сокращению импорта зерна. Выявленная динамика полностью согласуется с задекларированным курсом на снижение зависимости от импорта продукции сельскохозяйственного производства и наращивание экспорта. Это свидетельствует о решении задач, стоящих в области обеспечения  продовольственной безопасности страны.

За период 2004-2021 гг. удельный вес злаков в общей стоимости всего экспорта возрос более чем в 5 раз и к 2021-ому году составил 2,3% по сравнению с 0,4% в 2004г. Злаки составляют группу 10 ТН ВЭД ЕАЭС, в нее включается исключительно необработанное зерно, в т.ч. не отделенное от колосьев. Исключение по степени обработки сделано только для риса. Однако величина экспорта продукции пищевой промышленности с более высокой добавленной стоимостью, произведенной из зерна, на протяжении всего исследуемого периода остается постоянной (рисунок 3).

Так, удельный вес продукции мукомольно-крупяной промышленности, солода, крахмалов, инулина, пшеничной клейковины, включаемых в группу 11 ТН ВЭД ЕАЭС, остается на уровне 0-0,1%. Также постоянный удельный вес 0,1-0,2% в общем объеме экспорта в период 2004-2021 гг. демонстрируют, относящиеся к группе 19 ТН ВЭД ЕАЭС,  готовые продукты из зерна злаков, муки, крахмала или молока, а также мучные кондитерские изделия.

Динамика удельного веса злаков и продуктов его переработки в общем объеме импорта представлена на рисунке 4.

Из представленных данных следует, что в ходе наращивания экспорта злаков импорт необработанного зерна за рассматриваемый период снизился в 7 раз и в 2021 г. составил 0,1% от всего российского экспорта. Импорт продукции мукомольно-крупяной промышленности, солода, крахмалов, инулина, пшеничной клейковины снизился в период с 2004-2006гг. и до сегодняшнего дня составляет достаточно постоянную величину в 0,1% от общего объема.

Однако импорт готовой продукции из продуктов переработки зерна, а также мучных кондитерских изделий в период 2004-2013 гг. имел тенденцию к росту, затем стабилизировался на уровне 0,4-0,3% от общего объема импорта.

Таким образом, существует четкая тенденция наращивания экспорта необработанного зерна, при этом внешнеторговый оборот продукции мукомольной промышленности, является относительно постоянным на протяжении 2004-2021 гг. Негативным обстоятельством является то, что при наращивании производства и экспорта необработанного зерна, растет величина импорта готовых продуктов переработки зерновых с более высокой добавленной стоимостью.

В этих условиях первостепенное значение приобретает эффективность функционирования организационно-экономического механизма таможенного регулирования рынка зерна.

Согласно ст. 25 Договора о ЕАЭС на всей территории Евразийского экономического союза действуют единые меры регулирования внешней торговли товарами с третьими сторонами [1]. На территории ЕАЭС осуществляется единое таможенное регулирование в соответствии с Таможенным кодексом Евразийского экономического союза (далее – ТК ЕАЭС) и иными регулирующими таможенные правоотношения международными договорами и актами, которые составляют право ЕАЭС [1].

Страны ЕАЭС в соответствии с международными договорами, и правилами Всемирной торговой организации могут устанавливать совместные меры для развития экспорта товаров из государств-членов Союза на рынки третьих стран. Согласно статье 41 Договора о ЕАЭС, они могут включать в себя: страхование и кредитование экспорта; международный лизинг; продвижение понятия «товар Евразийского экономического союза» и введение единой маркировки товаров, происходящих с территории ЕАЭС; экспозиционную деятельность; различные рекламные мероприятия за рубежом [1].

Договор о ЕАЭС затрагивает отдельные аспекты внешнеторговой деятельности на рынке зерна и зерновой продукции:

• раздел XI Договора о ЕАЭС, Приложение № 12 к Договору регламентирует проведение санитарных, ветеринарно-санитарных и карантинных фитосанитарных мер при осуществлении экспортно-импортных операций;
• раздел XXV Договора о ЕАЭС, Приложение № 29 к Договору содержит правила государственной поддержки сельского хозяйства, применяемые в т.ч. к группе 10 «Злаки» ТН ВЭД ЕАЭС.

Результаты исследования и их обсуждение.  Основными составляющими механизма таможенно-тарифного регулирования экспорта отечественного зерна являются:

• механизм зернового демпфера, в основе которого лежат плавающие пошлины на экспорт пшеницы, кукурузы и ячменя, а также возврат вырученных средств на субсидирование сельхозпроизводителей;
• установление тарифных квот на вывоз зерна (пшеницы, меслина, ржи, ячменя, кукурузы) из РФ.

На экспорт пшеницы, являющейся основной российской экспортной культурой, с 2016 года по май 2021 года Правительством РФ с целью стимуляции экспорта в рамках таможенно-тарифного регулирования установлена и последовательно продлевалась нулевая ставка экспортной пошлины. Однако в условиях повышения мировых цен на зерно для того, чтобы обеспечить ценовую стабильность на внутреннем рынке Правительство РФ установило плавающие пошлины на экспорт зерна.

Действующие ставки экспортных таможенных пошлин на пшеницу и меслин, вывозимые за пределы таможенной территории ЕАЭС представлены в таблице 1. На вывоз семенной пшеницы установлена нулевая ставка таможенной пошлины. Под семенной ТН ВЭД ЕАЭС подразумевает пшеницу и меслин, рассматриваемую в качестве посевного материала национальными компетентными органами [5].

Размер ставок экспортных пошлин на товарную позицию 1001 «Пшеница и меслин», за исключением семенных, установлен в зависимости от полугодия сельскохозяйственного года. В первом полугодии сельскохозяйственного года (1 июля — 31 декабря) действует плавающая ставка экспортной таможенной пошлины. Экспорт зерна в это время остается свободным, его объем дополнительно не регулируется.

На второе полугодие сельскохозяйственного года (1 января – 30 июня) Правительство РФ устанавливает тарифную квоту на вывоз зерна (пшеницы и меслина, ржи, ячменя, кукурузы). Вывоз зерновых, согласно полученной от Минпромторга разовой лицензии на экспорт, облагается по плавающей ставке экспортной таможенной пошлины. В случае отсутствия экспортной лицензии на вывоз зерна установлена комбинированная ставка таможенной пошлины  в размере 50%, но не менее 100 евро за тонну.

По пшенице и меслину ставки вывозной таможенной пошлины рассчитываются для кодов 1001 19 000 0, 1001 99 000 0 ТН ВЭД ЕАЭС по формулам, приведенным в таблице 2.

где: Ц_э — индикативная цена за одну тонну, округляемая до первого десятичного знака в соответствии с математическими правилами округления;

Ц_б — базовая экспортная цена, принимающая значение – 15 000 рублей [7];

Цб2 — базовая экспортная цена, принимающая значение — 375 долларов США [6];

Цб3 — базовая экспортная цена, принимающая значение – 400 долларов США [6];

Ц_кр — среднеарифметическое значение курса доллара США к рублю РФ, устанавливаемого ЦБ РФ, за 5 рабочих дней, предшествующих дате расчета ставки вывозной таможенной пошлины.

Действующий организационно-экономический механизм установления экспортной плавающей пошлины на пшеницу и меслин представлен на рисунке 5 [8-12].

Использование действующих формул расчета ставок может нести в себе риски для экономической стабильности в сельскохозяйственной отрасли. Россия является одним из крупнейших мировых экспортеров зерна. Мировые цены на зерновые культуры подвержены сильным колебаниям в рамках продления зерновой сделки между Россией, Украиной, Турцией и ООН в марте 2023 г. на 60 дней вместо стандартных 120 дней. В текущих геополитических условиях может возникнуть высокая волатильность цен на продовольственных рынках.

Однако действующие формулы расчета ставок вывозных таможенных пошлин содержат только три возможных значения показателя базовой экспортной цены (Ц_б – 15 000 рублей, Ц_б2 – 375 долларов США, Ц_б3 – 400 долларов США). В существующих условиях в случае резкого изменения мировых цен на зерно, экспорт может стать экономически неоправданным, что повлечет за собой угрозу финансовой стабильности экспортеров и производителей зерна. Также это негативно скажется на финансово-экономической безопасности РФ, как экспортной зерновой державы.

Для минимизации обозначенных угроз необходима разработка рекомендаций, направленных на совершенствование существующего механизма таможенно-тарифного регулирования зернового экспорта.

В текущей геополитической обстановке представляется целесообразным переход к расчету ежеквартального плавающего показателя базовой экспортной цены (Ц_б), базирующегося на данных о фактических затратах производителей зерна.

Разработанный организационно-экономический механизм установления экспортной плавающей пошлины на пшеницу и меслин представлен на рисунке 6.

Выводы. В условиях возможной волатильности мировых цен на зерновые культуры существует необходимость совершенствования действующего организационно-экономического механизма таможенного регулирования рынка зерна в целях обеспечения экономической стабильности в сельскохозяйственной отрасли и ценовой стабильности на продовольственном рынке России.

Применение существующего инструментария таможенного регулирования зернового экспорта при резком изменении мировых цен на зерно может вызвать ряд негативных последствий:

• угроза финансовой стабильности сельскохозяйственных производителей и экспортеров зерна;
• сокращение посевных площадей, снижение урожайности и, как следствие, уменьшение урожая в следующем сельскохозяйственном году;
• резкий скачок цен на продовольственные товары на внутреннем рынке России;
• снижение объемов экспорта зерновых культур из РФ.

На основании вышеизложенного, можно сделать вывод о том, что действующие инструменты таможенного регулирования экспорта зерна нуждаются в совершенствовании.

Разработанный организационно-экономический механизм установления экспортной плавающей пошлины на пшеницу и меслин предусматривает переход к новой методике расчета показателя базовой экспортной цены, использующегося при установлении ставок вывозных таможенных пошлин на зерновые культуры.

В рамках предложенного механизма предлагается рассчитывать базовую экспортную цену ежеквартально, основываясь на данных о фактических затратах производителей зерна. Это позволит учесть себестоимость производства зерна при расчете ставок экспортных пошлин и не допустить критического падения рентабельности для производителей зерна в случае наступления внешних шоков.

Список источников

1. Указ Президента Российской Федерации от 21 июля 2020 г. N 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» // [Электронный ресурс]. URL: https://www.garant.ru/hotlaw/federal/1401794/. (дата обращения: 14.03.2023 г.).
2. Государственная программа развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия утверждена постановлением Правительства РФ от 14.07.2012г. N 717 (в ред., введенной в действие со 02.04.2021 года постановлением Правительства РФ от 18.03.2021 г. № 415) // [Электронный ресурс]. URL: http://gov.garant.ru/SESSION/PILOT/main.htm. (дата обращения: 14.03.2023 г.).
3. Прогнозы развития агропромышленных комплексов государств — членов евразийского экономического союза  на среднесрочный период 2021-2025 годов  и на долгосрочный период 2021-2030 годов [Электронный ресурс]. URL: chrome-extenon://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://agro.eaeunion.org/Documents/ForecastsDevelop.pdf. (дата обращения: 15.03.2023 г.).
4. Официальный сайт ФТС России [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://customs.gov.ru/.Дата обращения: 25.03.2023 г.
5. Пояснения к ТН ВЭД ЕАЭС . URL: https://eec.eaeunion.org/comission/department/catr/psn/. (дата обращения: 25.03.2023 г.).
6. Постановление Правительства РФ от 31.12.2021 № 2595 «О мерах по регулированию вывоза пшеницы и меслина, ячменя, ржи и кукурузы за пределы территории Российской Федерации в государства, не являющиеся членами Евразийского экономического союза» [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_405720/. (дата обращения: 26.03.2023 г.).
7. Постановление Правительства РФ от 30.06.2022 № 1179 «О внесении изменений в некоторые акты Правительства Российской Федерации» [Электронный ресурс]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_420861/. (дата обращения: 26.03.2023 г.).
8. Бондаренко А.М. Экономико-технологическая эффективность процессов рециклинга органических отходов в обеспечении устойчивости аграрного сектора / А.М. Бондаренко, Л.С. Качанова // Московский экономический журнал. — 2020. — №8. — С. 126-133. DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10568.
9. Бондаренко А.М. Экономическая безопасность государства на основе цифровой трансформации предприятий аграрного сектора / А.М. Бондаренко, Л.С. Качанова, О.А. Кузминова, О.Н. Афанасьева // Московский экономический журнал. — 2021. — №10. doi: 10.24411/2413-046Х-2021-10597. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2021-19/
10. Бондаренко А.М. Совершенствование технологической составляющей экономической безопасности государства / А.М. Бондаренко, Л.С. Качанова, О.А. Кузминова, Т.А. Саадулаева // Московский экономический журнал. — 2021. — №10. doi: 10.24411/2413-046Х-2021-10596 URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2021-18/.
11. Качанова Л.С. Нетарифные методы таможенного регулирования импорта сельскохозяйственной продукции как инструмент импортозамещения в контексте обеспечения экономической безопасности государства / Л.С. Качанова // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. — 2022. — №5. — С. 26-30.
12. Kachanova L. A. Economic efficiency of innovation in the restoration of soil resources in organic agricultural production/ Kachanova L., Bondarenko A. / Innovative Technologies in Science and Education (ITSE-2020), E3S Web of Conferences 210, 04004 (2020). https://doi.org/10.1051/e3sconf/202021004004.

References

1. Ukaz Prezidenta Rossijskoj Federacii ot 21 iyulya 2020 g. N 474 «O nacional`ny`x celyax razvitiya Rossijskoj Federacii na period do 2030 goda» // [E`lektronny`j resurs]. URL: https://www.garant.ru/hotlaw/federal/1401794/. (data obrashheniya: 14.03.2023 g.).
2. Gosudarstvennaya programma razvitiya sel`skogo xozyajstva i regulirovaniya ry`nkov sel`skoxozyajstvennoj produkcii, sy`r`ya i prodovol`stviya utverzhdena postanovleniem Pravitel`stva RF ot 14.07.2012g. N 717 (v red., vvedennoj v dejstvie so 02.04.2021 goda postanovleniem Pravitel`stva RF ot 18.03.2021 g. № 415) // [E`lektronny`j resurs]. URL: http://gov.garant.ru/SESSION/PILOT/main.htm. (data obrashheniya: 14.03.2023 g.).
3. Prognozy` razvitiya agropromy`shlenny`x kompleksov gosudarstv — chlenov  evrazijskogo e`konomicheskogo soyuza  na srednesrochny`j period 2021-2025 godov  i na dolgosrochny`j period 2021-2030 godov [E`lektronny`j resurs]. URL: chrome-extenon://efaidnbmnnnibpcajpcglclefindmkaj/https://agro.eaeunion.org/Documents/ForecastsDevelop.pdf. (data obrashheniya: 15.03.2023 g.).
4. Oficial`ny`j sajt FTS Rossii [E`lektronny`j resurs]. Rezhim dostupa: https://customs.gov.ru/.Data obrashheniya: 25.03.2023 g.
5. Poyasneniya k TN VE`D EAE`S . URL: https://eec.eaeunion.org/comission/department/catr/psn/. (data obrashheniya: 25.03.2023 g.).
6. Postanovlenie Pravitel`stva RF ot 31.12.2021 № 2595 «O merax po regulirovaniyu vy`voza pshenicy i meslina, yachmenya, rzhi i ku-kuruzy` za predely` territorii Rossijskoj Federacii v gosudarstva, ne yavlyayushhiesya chlenami Evrazijskogo e`konomicheskogo soyuza» [E`lektronny`j resurs]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_405720/. (data obrashheniya: 26.03.2023 g.).
7. Postanovlenie Pravitel`stva RF ot 30.06.2022 № 1179 «O vnesenii izmenenij v nekotory`e akty` Pravitel`stva Rossijskoj Federacii» [E`lektronny`j resurs]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_420861/. (data obrashheniya: 26.03.2023 g.).
8. Bondarenko A.M. E`konomiko-texnologicheskaya e`ffektivnost` processov reciklinga organicheskix otxodov v obespechenii ustojchivosti agrarnogo sektora / A.M. Bondarenko, L.S. Kachanova // Moskovskij e`konomicheskij zhurnal. — 2020. — №8. — S. 126-133. DOI 10.24411/2413-046X-2020-10568.
9. Bondarenko A.M. E`konomicheskaya bezopasnost` gosudarstva na osnove cifrovoj transformacii predpriyatij agrarnogo sektora / A.M. Bondarenko, L.S. Kachanova, O.A. Kuzminova, O.N. Afanas`eva // Moskovskij e`konomicheskij zhurnal. — 2021. — №10. doi: 10.24411/2413-046X-2021-10597. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2021-19/
10. Bondarenko A.M. Sovershenstvovanie texnologicheskoj sostav-lyayushhej e`konomicheskoj bezopasnosti gosudarstva / A.M. Bondarenko, L.S. Kachanova, O.A. Kuzminova, T.A. Saadulaeva // Moskovskij e`konomicheskij zhurnal. — 2021. — №10. doi: 10.24411/2413-046X-2021-10596 URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-10-2021-18/.
11. Kachanova L.S. Netarifny`e metody` tamozhennogo regulirovaniya importa sel`skoxozyajstvennoj produkcii kak instrument importozameshheniya v kontekste obespecheniya e`konomicheskoj bezopasnosti gosudarstva / L.S. Kachanova // Konkurentosposobnost` v global`nom mire: e`konomika, nauka, texnologii. — 2022. — №5. — S. 26-30.
12. Kachanova L. A. Economic efficiency of innovation in the restora-tion of soil resources in organic agricultural production/ Kachanova L., Bondarenko A. /  Innovative Technologies in Science and Education (ITSE-2020), E3S Web of Conferences 210, 04004 (2020). https://doi.org/10.1051/e3sconf/202021004004..

Для цитирования: Шабашева Ю.Е. Направления совершенствования организационно-экономического механизма таможенного регулирования зернового экспорта РФ // Московский экономический журнал. 2023. № 4. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-4-2023-10/

© Шабашева Ю.Е., 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 4.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 631.1

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_3_141

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА МОЛОКА В СЕВЕРНЫХ РАЙОНАХ НА ОСНОВЕ ЦИФРОВИЗАЦИИ ОТРАСЛИ

INCREASING THE EFFICIENCY OF MILK PRODUCTION IN THE NORTHERN REGIONS BASED ON THE DIGITALIZATION OF THE INDUSTRY

Германович Алексей Григорьевич, к.э.н., доцент кафедры менеджмента и управленческих технологий, ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, E-mail: brosd104@gmail.com

Чемодин Юрий Александрович, к.т.н., доцент кафедры менеджмента и управленческих технологий, ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, E-mail: yur.stroim-hotel@yandex.ru

Шевченко Татьяна Викторовна, к.э.н., доцент кафедры менеджмента и управленческих технологий, ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, E-mail: tatyanavidn@mail.ru

Germanovich Alexey G., Candidate of Economic Sciences, associate Professor of the Department of Management and Management Technologies, Federal State Budgetary Educational Higher Education State University of Land Use Planning, E-mail: brosd104@gmail.com

Chemodin Yuri A., Candidate of Technical Sciences, associate Professor of the Department of Management and Management Technologies, Federal State Budgetary Educational Higher Education State University of Land Use Planning, E-mail: yur.stroim-hotel@yandex.ru

Shevchenko Tatiana Viktorovna, Candidate of Economic Sciences, associate Professor of the Department of Management and Management Technologies, Federal State Budgetary Educational Higher Education State University of Land Use Planning, E-mail: tatyanavidn@mail.ru

Аннотация. Статья посвящена узкой предметной области влияния цифровизации на производство молока в региональном разрезе. Актуальность исследуемой проблемы обусловлена необходимостью повышения эффективности предприятий сельского хозяйства в интересах обеспечения производственной безопасности страны. В ходе исследования, автором используется статистическая информация по производству и потреблению молочной продукции, который создают, в целом, оптимистический фон состояния отрасли и ее развития в дальнейшем. В тоже время, роль цифровых технологий и информатизации в деятельности сельского хозяйства остается не в полной мере проработанной. Анализ результативности регионов Северо-Западного федерального округа указывает на то, что эти регионы, несмотря на несколько худшие природно-климатические условия, чем южные регионы, имеют свои перспективы в животноводстве, где цифровая система управления, учета и контроля становится одним из факторов минимизации издержек кадрового голода и несовершенства инфраструктуры.

Abstract. The article is devoted to a narrow subject area of the impact of digitalization on milk production in the regional context. The relevance of the problem under study is due to the need to improve the efficiency of agricultural enterprises in the interests of ensuring the country’s industrial security. In the course of the study, the author uses statistical information on the production and consumption of dairy products, which create, in general, an optimistic background for the state of the industry and its development in the future. At the same time, the role of digital technologies and informatization in the activities of agriculture remains not fully developed. The analysis of the performance of the regions of the North-Western Federal District indicates that these regions, despite somewhat worse natural and climatic conditions than the southern regions, have their own prospects in animal husbandry, where the digital management system, accounting and control becomes one of the factors minimizing the costs of personnel starvation and imperfections of infrastructure.

Ключевые слова: производство молока, сельское хозяйство, молочная продукция, цифровизация

Keywords: milk production, agriculture, dairy products, digitalization

Агропромышленный комплекс – основа продовольственной безопасности национальной экономики. Во всем мире сельскому хозяйству отводится особая роль.

Предприятия отрасли находятся под пристальным вниманием государства, которая разрабатывает механизмы поддержки агропредприятия.

Тем не менее, сельское хозяйство существует в условиях рыночной экономики, что создает ряд угроз, в том числе и внешней среды, которые не представляется возможным.

Молочная промышленность России использует 82% отечественного сырья и 18% импортного. Нормы потребления молочных продуктов, согласно международным стандартам, должно составлять 390 кг в год, а в России этот показатель составляет 175 кг в год [5].

За последние 2-3 года уровень потребления, также как и самообеспеченности продуктами питания в РФ только увеличивался.

В структуре ВВП России сельское хозяйство занимает 3%. На положительную динамику оказала влияние как федеральная, так и региональная политика по поддержки аграрного производства, государственные инвестиции в отрасль [4].

В динамике 2014-2018 гг. потребление молочных продуктов незначительно повышалось.

При этом, самообеспеченность продуктами питания, в том числе и молочными продуктами увеличилась.

Цифровые решения уже широко внедряются в практику сельского хозяйства ряда стран. Они являются показателем эффективности управленческого аппарата, сокращают бюрократические издержки, влияют на скорость принятия и исполнения решений.

В зависимости от уровня развития научной и материально-технической инфраструктуры экономики в стране, процесс цифровизация в сельском хозяйстве проходит в разрозненном, с точки зрения региональных и отраслевых особенностей, режиме, где выделяется проблема отсутствия централизованного подхода.

Ввиду процесса цифровизации, особое значение придается принципам информационного обеспечения использования земельных ресурсов.

В практике управления земельными ресурсами, их учета, контроля, уже существуют комплексы информационно-аналитических программных продуктов, которые сделали процесс землепользования более автоматизированным. Это косвенно затрагивает и рассматриваемую проблему, так как особое место в землепользовании отводится пастбищам [3].

Рассматривая результаты вторичных исследований российских авторов, отмечается, что в снижении экономической эффективности сельскохозяйственных предприятий России отчетливо прослеживается фактор технологической отсталости.

Так, в своем исследовании Е.И. Артемова, Н.М. Шпак анализируют молочное производство на территории одного из регионов-драйверов сельскохозяйственного производства – Краснодарского края.

Говоря о значении цифровизации молочного производства, они отмечают, что лишь 10-15% молочных ферм находятся в активной стадии цифровой трансформации. Рассматривая опыт применения роботизированных систем для осуществления кормления, доения, соблюдения санитарно-гигиенических условий содержания, они приводят как пример «LelyVector». Из приведенных ими данных следует, что применение данной цифровой платформы повышает продуктивность животных на 15-20%, а снизить расходы кормов примерно на 10-15% [2].

Роботизированные системы адаптированы в различных видах деятельности, прежде всего в кредитно-банковской сфере, но и в области производства они находят возможности применения.

В перспективе, цифровая модель «умной фермы» предполагает единое цифровое пространство молочного производства – характеристики животных согласно ветеринарному контролю, статистика продуктивности, информация о пастбищах, списки поставщиков и заказчиков, контроль логистики и др.

Развивают данный подход в своей статье группа авторов, в лице А.А. Майорова, Н.М. Сурай, В.В. Носова, А.Н. Бобкова, Л.В. Гариповой.

Ими разрабатывается структура цифровой платформы, которая включает в себя несколько подсистем. Во-первых, это «умное стадо» — информация о животных (возраст, заболевания, продуктивность и др.). Во-вторых, динамика производства продукции, раскрывающаяся через анализ баз данных. В третьих, управление логистикой [9].

Применительно к российскому опыту, следует обратить внимание на региональную дифференциацию. Северные регионы обладают научными центрами, которые позволяют интегрировать инновации.

Прогнозный фон указывает на то, что кризисные явления, вызванные локдауном, а затем и санкционным давлением, станут катализатором цифровой трансформации. Но у этого прогноза есть и свои ограничительные факторы, связанные с кризисом ИТ отрасли в России.

Традиционно, лидерами сельскохозяйственной отрасли являются регионы Юга России – Краснодарский, Ставропольский край, Ростовская, Волгоградская область.

Лидерство этих регионов обеспечивается природно-климатическими факторами.

Тем не менее, животноводство – то направление, которое целесообразно развивать и в северных регионах. Акцент в исследованиях молочного производства в северных регионах, таких как Вологодская область, известная своим производством молочной продукции, делается на нескольких аспектах.

Во-первых, это ресурсная основа – наличие пастбищ, структура посевных сельскохозяйственных культур.

Во-вторых, основной и оборотный капитал, кадровое обеспечение сельскохозяйственных предприятий.

В-третьих, механизмы государственной поддержки на федеральном и региональном уровнях в рамках программно-целевого подхода.

Проблем цифровизации, в узкой предметной области управление комплексом производства молочной продукции фигурирует не так часто и ни как основная проблема.

Основной проблемой является снижение убыточности производства молока.

Как отмечают Столярова О.А., Столярова Ю.В., несмотря на рентабельность реализации молочных продуктов, отрасль остается убыточной по причине того, что отрасль отягощается расходами на выращивание крупного рогатого скота [6].

Специфика аграрной отрасли заключается как большое количество субъектов взаимодействия, территориальное устройство и рассредоточенность.

Это приводит к тому, что объем рынка ИТ в аграрном секторе регулярно растет.

Всероссийская сельскохозяйственная перепись свидетельствует о динамике информатизации сельского хозяйства. Так, данные за 2006 год говорят о том, что в стране лишь 12,9% сельскохозяйственных предприятий имели выход в Интернет, в то время как под воздействием реализации целевых программ и проектов, таких как «Цифровая экономика», в 2016 году эта цифра выросла до 61,2%. За 10 лет охват интернетом сельскохозяйственных предприятий увеличился в 5 раз [10].

Однако, официально признается, что как субъекты отрасли сельского хозяйства, так и органы государственной власти не обладают национальными информационно-аналитическими системами, которые могли бы быть применены для управления земельными ресурсами.

В своем исследовании молочного животноводства Северо-Западного региона России, О.Л. Хромова, Н.И. Абрамова, Н.В. Зенкова отмечают, что надой в целом по Северо-Западному региону вырос к 2019 году на 2304 кг в передовой Вологодской области — на 2470 кг. В частности, анализируя племенной состав, исследователи опирались на информационно-аналитическую программу «Сэлекс – Молочный скот», которая облегчает работу с большими базами данных [8].

Но использование цифровых технологий предполагает не только непосредственно регулирование процессов, связанных с аграрным производством, но и для регулирования бизнес-процессов организации в целом.

Так, Н.И. Абрамова, Г.С. Власова, Л.Н. Богорадова, О.Л. Хромова отмечают, что на территории Европейского Севера России сократилось 54 предприятия сельского хозяйства. При этом, за счет внедрения современных технологий содержания и кормления коров, удалось добиться продуктивности имеющихся предприятий [2].

Кризисные явления, которые обусловлены влиянием внешних факторов, стали испытанием для национальной экономики. Агропромышленный комплекс России, учитывая динамику производства и достижения запланированных показателей, успешно справляется с этими препятствиями. Но, оценивая в долгосрочной перспективе, очевидно, что она нуждается в цифровой трансформации.

Определенную роль в этом сыграло и применение современных информационно-аналитических технологий.

Список источников

1. Артемова Е.И., Шпак Н.М. Цифровизация как инструмент инновационного развития молочного скотоводства / Е.И. Артемова, Н.М. Шпак // Вестник Академии знаний №31 (2), 2019. — С. 15-19.
2. Динамика развития молочного скотоводства на Европейском Севере Российской Федерации / Н.И. Абрамова, Г.С. Власова, Л.Н. Богорадова, О.Л. Хромова // Молочнохозяйственный вестник. №1 (37). — 2020. -С. 8-23.
3. Информационное обеспечение эффективного сельскохозяйственного землепользования / И.А. Хабарова, Д.А. Хабаров, Т.Р. Алтынбаев, А.А. Бляблин, С.Ю. Родовниченко // Международный журнал прикладных наук и технологий «Integral». — №2. — 2018. С. 241-253.
4. Пацала С.В., Горошко Н. В. Сельское хозяйство России: глобальные позиции, структурные пропорции и тенденции развития / С.В. Пацала, Н.В. Горошко // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки. — 2021. Т. 6. — С. 96–108. DOI: https://doi.org/10.21603/2500-3372-2021-6-1-96-108.
5. Рынок производства молока: статистика потребления и качество продукции / Б.А. Воронин, И.П. Чупина, Н.Н. Симачкова, Е.В. Зарубина, Л.А. Журавлева, Н.Б. Фатеева // International agricultural journal.- №5.- 2020. С. 28-42.
6. Столярова О.А., Столярова Ю.В. Основные направления повышения эффективности производства и переработки молока / О.А. Столярова, Ю.В. Столярова // Нива Поволжья. — № 2 (43). — 2017. — С. 136-144.
7. Федеральная служба государственной статистики: [сайт]. – Москва. Обновляется в течение суток. URL: http:// https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13278 (дата обращения 20.03.2023). – Текст: электронный.
8. Хромова О.Л., Абрамова Н.И., Зенкова Н.В. Характеристика современного состояния отрасли молочного скотоводства Северо-Западного федерального округа и Вологодской области / О.Л. Хромова, Н.И. Абрамова, Н.В. Зенкова // Молочнохозяйственный вестник. — №3 (43). 2021. С. 99-113.
9. Цифровые технологии в молочной промышленности / А.А. Майоров, Н.М. Сурай, В.В. Носов, А.Н. Бобков, Л.В. Гарипова // Экономические науки. — 2020. — № 3 (184). С. 87-94.
10. Цифровая трансформация сельского хозяйства России: офиц. изд. – М.: ФГБНУ «Росинформагротех», 2019. – 80 с.

References

1. Artemova E.I., Shpak N.M. Digitalization as an instrument of innovative development of dairy cattle breeding / E.I. Artemova, N.M. Shpak // Bulletin of the Academy of Knowledge No.31 (2), 2019. — pp. 15-19.
2. Dynamics of development of dairy cattle breeding in the European North of the Russian Federation / N.I. Abramova, G.S. Vlasova, L.N. Bogoradova, O.L. Khromova // Dairy Bulletin. №1 (37). — 2020. -Pp. 8-23.
3. Information support of effective agricultural land use / I.A. Khabarova, D.A. Khabarov, T.R. Altynbayev, A.A. Blyablin, S.Y. Rodovnichenko // International Journal of Applied Sciences and Technologies «Integral». — No.2. — 2018. pp. 241-253.
4. Patsala S.V., Goroshko N. V. Agriculture of Russia: global positions, structural proportions and development trends / S.V. Patsala, N.V. Goroshko // Bulletin of Kemerovo State University. Series: Political, Sociological and Economic Sciences. — 2021. Vol. 6. — pp. 96-108. DOI: https://doi.org/10.21603/2500-3372-2021-6-1-96-108
5. Milk production market: consumption statistics and product quality / B.A. Voronin, I.P. Chupina, N.N. Simachkova, E.V. Zarubina, L.A. Zhuravleva, N.B. Fateeva // International agricultural journal.- No. 5.- 2020. pp. 28-42.
6. Stolyarova O.A., Stolyarova Yu.V. The main directions of increasing the efficiency of milk production and processing / O.A. Stolyarova, Yu.V. Stolyarova // Niva of the Volga region. — № 2 (43). — 2017. — Pp. 136-144.
7. Federal State Statistics Service: [website]. – Moscow. Updated during the day. URL: http:// https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13278 (accessed 20.03.2023). – Text: electronic.
8. Khromova O.L., Abramova N.I., Zenkova N.V. Characteristics of the current state of the dairy cattle industry of the North-Western Federal District and the Vologda Region / O.L. Khromova, N.I. Abramova, N.V. Zenkova // Dairy Bulletin. — No.3 (43). 2021. pp. 99-113.
9. Digital technologies in the dairy industry / A.A. Mayorov, N.M. Suray, V.V. Nosov, A.N. Bobkov, L.V. Garipova // Economic sciences. — 2020. — № 3 (184). Pp. 87-94.
10. Digital transformation of agriculture in Russia: official ed. – M.: FSBI «Rosinformagrotech», 2019. – 80 p.

Для цитирования: Германович А.Г., Чемодин Ю.А., Шевченко Т.В. Повышение эффективности производства молока в северных районах на основе цифровизации отрасли // Московский экономический журнал. 2023. № 3. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2023-47/

© Германович А.Г., Чемодин Ю.А., Шевченко Т.В., 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 3.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 631.6

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_3_117

КОНСТРУКТИВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОЛИВА ПРИ КОМБИНИРОВАННОМ ОРОШЕНИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КУЛЬТУР

DESIGN CHARACTERISTICS OF THE AUTOMATED IRRIGATION SYSTEM FOR COMBINED IRRIGATION OF AGRICULTURAL CROPS

Акпасов Антон Павлович, кандидат технических наук, старший научный сотрудник, исполняющий обязанности заведующего отделом оросительных систем и гидротехнических сооружений, ФГБНУ «Волжский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации» (413123 Россия, Саратовская обл., Энгельсский р-н, р.п. Приволжский, ул. Гагарина, д. 1), тел. 8(8453) 75-44-20, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3252-7849, 1a9@mail.ru

Туктаров Ренат Бариевич, кандидат сельскохозяйственных наук, ведущий научный сотрудник отдела оросительных систем и гидротехнических сооружений, заместитель директора по науке, ФГБНУ «Волжский научно-исследовательский институт гидротехники и мелиорации» (413123 Россия, Саратовская обл., Энгельсский р-н, р.п. Приволжский, ул. Гагарина, д. 1), тел. 8(8453) 75-44-20, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6063-3801, tuktarov.rb@gmail.com

Akpasov Anton P., candidate of technical sciences, senior researcher, acting head of department of irrigation systems and hydraulic structures, Federal State Budgetary Scientific Institution «Volga Research Institute of Hydraulic Engineering and Land Reclamation» (Gagarina st., 1, w. s. Privolzhsky, Engels district, Saratov region 413123 Russia), tel. 8(8453) 75-44-20, https://orcid.org/0000-0002-3252-7849, 1a9@mail.ru

Tuktarov Renat B., candidate of agricultural sciences, leading researcher of department of irrigation systems and hydraulic structures, deputy director of science, Federal State Budgetary Scientific Institution «Volga Research Institute of Hydraulic Engineering and Land Reclamation» (Gagarina st., 1, w. s. Privolzhsky, Engels district, Saratov region 413123 Russia), tel. 8(8453) 75-44-20, ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6063-3801, tuktarov.rb@gmail.com

Аннотация. В статье рассмотрены конструктивные характеристики разрабатываемой системы автоматизированного полива при комбинированном орошении сельскохозяйственных культур. Приведено обоснование технических решений системы автоматизированного полива, которое основано на снижении энергопотребления и ресурсосбережения предложенной системы по сравнению с аналогами за счет снижения поливной нормы при применении меньшего количества среднеструйных спринклеров в расчете на 1 га. Описаны принцип работы и гидравлическая схема системы с раздельными трубопроводами для каждого способа орошения. Произведен гидравлический расчет на 1 га орошаемой площади капельного и спринклерного поливов с раздельными насосными станциями. Определены потери напора в каждом трубопроводе и подобрано соответствующее насосное оборудование для обеспечения необходимых напора и расхода в системе для поддержания оптимальной почвенной влагообеспеченности возделываемых растений и поддержания приземного микроклимата растений для вегетации в условиях засушливых жарких дней Заволжских степей. Приведена техническая характеристика системы автоматизированного полива при комбинированном орошении сельскохозяйственных культур.

Abstract. The article considers the design characteristics of an automated irrigation system for combined irrigation of crops. The rationale for the technical solutions of the automated irrigation system is given, which is based on reducing the energy consumption and resource saving of the proposed system compared to analogues by reducing the irrigation rate when using a smaller number of medium jet sprinklers per 1 ha. The principle of operation and the hydraulic scheme of the system with separate pipelines for each irrigation method are described. A hydraulic calculation was made for 1 ha of irrigated area with drip and sprinkler irrigation with separate pumping stations. The pressure losses in each pipeline were determined and the appropriate pumping equipment was selected to provide the necessary pressure and flow in the system to maintain optimal soil moisture supply for cultivated plants and maintain the surface microclimate of plants for vegetation in the conditions of dry hot days of the Zavolzhsky steppes. The technical characteristics of the automated irrigation system for combined irrigation of agricultural crops are given.

Ключевые слова: система автоматизированного полива, комбинированное орошение, насосная станция, капельный полив, спринклер

Key words: automated irrigation system, combined irrigation, pumping station, drip irrigation, sprinkler

Введение. В условиях засушливых летних дней и дефицита влагообеспеченности территории Заволжья получение стабильного урожая при возделывании сельскохозяйственных культур без орошения затруднено. Для полива овощных культур часто применяется капельный полив, который позволяет подавать оросительную воду непосредственно к корневой системе растения. Капельный полив позволяет существенно экономить оросительную воду по сравнению с другими способами орошения, но не создает приземный фитоклимат, позволяющий растениям противостоять негативному воздействию высоких атмосферных температур. Научные исследования ученых ФГБНУ «ВолжНИИГиМ», ФГБНУ «ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова», ФГБОУ ВО «ВолГАУ» и др. [1, 2, 4, 7, 12] показали эффективность применения комбинирования капельного орошения с мелкодисперсным или спринклерным поливом, которое дает не только благоприятные условия для развития сельскохозяйственных культур, но и прибавку урожая до 15 %.

Эксплуатация систем капельного и спринклерного орошения в условиях открытого грунта требует постоянного контроля режима орошения, мониторинга метеорологических условий, ручного запуска насосного оборудования, что подразумевает большие трудозатраты. Современные цифровые информационные технологии предлагают различные решения по полной автоматизации систем комбинированного орошения. Беспроводные метеостанции, оснащенные датчиком влажности/температуры воздуха и анемометром, и датчики влажности почвы могут круглосуточно передавать информацию в блок управления с микропроцессором для принятия оперативных решений как в ручном, так и заданном программой режиме. Микропроцессоры с интегрированной средой разработки (Arduino IDE, IDLE и др.) позволяют автоматизировать процесс управления аппаратной частью системы как в заданном режиме, так и в экстренном, на основании метеорологических данных.

Материалы и методы исследований. Целью исследований является разработка системы автоматизированного полива при комбинированном орошении сельскохозяйственных культур. Методической базой при разработке представленного оросительного оборудования являются научные труды ученых ФГБНУ «ВНИИГиМ им. А.Н. Костякова» (Бородычев В.В., Овчинников А.С.), положения теории технических систем (Хубка В., 1987 г.), основные положения теории проектирования новой техники (А.И. Половинкин, 1991 г., Дж. К. Джонс, 1986 г. и др.).

Объект исследований ­– конструктивные элементы системы комбинированного орошения, обеспечивающей капельный и спринклерный автоматизированные поливы сельскохозяйственных культур. Предмет исследований – гидравлические характеристики системы автоматизированного полива при использовании раздельных насосных станций для каждого способа орошения.

Результаты и обсуждения. При комбинированном орошении (КО) сельскохозяйственных культур основным способом поддержания оптимальной влагообеспеченности растений является капельный полив, который обеспечивает поддержание необходимого водного режима в почве для оптимальной вегетации растений. Расчеты показали, что на 1 га орошаемой площади для работы капельной системы требуется насосная станция с расходом до 1,5 л/с, напором до 3-4 атм. и потребляемой мощностью до 2-3 кВт.

Согласно исследованиям [5] на долю дождевания или мелкодисперсного полива из суммарного водопотребления растений при КО приходится от 6 до 15 %. В условиях роста количества засушливых дней и высоких дневных температур Заволжья России поливная норма мелкодисперсного дождевания должна корректироваться индивидуально для каждых полевых условий, так как капли малого диаметра подвержены сносу при скорости ветра более 3 м/с, что влечет за собой увеличение потерь воды и затрат на электроэнергии, в связи с увеличением длительности работы насосов.

Радиус полива мелкодисперсных и аэрозольных дождеобразующих устройств редко превышает 7-8 м [11] за счет преобладания капель мелкого диаметра (d_ср = 0,2÷1,0 мм), поэтому для равномерного распределения защитного дождевого облака для растений требуется высокая плотность расстановки насадок от 60 до 120 шт./га. В последствие это ведет к увеличению материалоемкости и стоимости всей системы комбинированного орошения.

Для качественного распыла и покрытия листовой поверхности растений требуется давление на входе в насадку от 0,1 МПа, что при учащенной схеме расстановки мелкодисперсных насадок приведет к увеличению нормы полива до 500 л/га и необходимости применения насосного оборудования высокой мощности (более 15 кВт) и частого длительного его включения.

Среднеструйные дождевальные аппараты (спринклеры) с коромысловым приводом обладают более высоким коэффициентом распределения интенсивности дождя и радиусом полива от 8 до 14 м, применение которых в системе комбинированного орошения позволит уменьшить их количество от 30 до 50 шт. в расчете на 1 га.

Главным недостатком применения спринклеров является относительно большой средний диаметр капель дождевого облака d_ср = 0,6÷2,0 мм. При длительном дождевании капли диаметром более 1,0 мм обладают высокой динамикой и способствуют развитию почвенной эрозии и смыву плодородного слоя почвы, а также негативно влияют на молодые листья растений.

Защитный спринклерный полив на открытых грунтах применяется в случаях высоких дневных температур, воздействия суховеев, низкой влажности атмосферного воздуха, что происходит в основном в июле-августе месяце, когда лиственная масса сельскохозяйственных культур способна устойчиво переносить воздействие капель большого диаметра.

Согласно исследованиям [9] эффективность воздействия защитного полива на фитоклимат растений выражается суммарной площадью контакта капель воды с листовой поверхностью, отнесенной к единице обрабатываемой поверхности. Эта величина называется степенью покрытия растения и определяется по формуле:

где K_П – степень покрытия каплями воды листового покрова, %;

K – коэффициент, характеризующий степень увеличения площади контакта по отношению к начальному диаметру капли;

d_к – диаметр капли, мм;

m – поливная норма, л/га.

При одинаковой дисперсности между m и степенью покрытия K_П существует линейная зависимость. При m = const K_П и увеличивается обратно пропорционально диаметру капель.

На рисунке 1 представлена зависимость степени покрытия каплями воды листового покроя от среднего диаметра капель защитного полива в зависимости от нормы полива. Как видно из графика степень покрытия K_П практически не изменяется или изменяется в малом диапазоне при среднем диаметре капель от 0,2 до 0,8 мм при норме полива от 100 до 500 л/с, значит K_П не заметно меняется при росте среднего диаметра капель.  При этом степень покрытия при поливной норме 350 и 500 л/га меняется лишь на 10 %, что дает возможность ресурсосбережения за счет уменьшения поливной нормы до 30 % и увеличения среднего диаметра капель дождя, создаваемого спринклерными насадками коромыслового привода.

Снижение поливной нормы защитного спринклерного полива требует меньшей продолжительности работы насосного оборудования, что по нашему мнению будет способствовать снижению энергопотребления системы комбинированного орошения и ресурсосбережения до 30 % при ее эксплуатации. А уменьшение плотности расстановки спринклерных насадок в расчете на 1 га орошаемой площади приведет к сокращению материалоемкости и трудозатрат при монтаже системы.

Проанализировав научные труды [3, 5, 8, 11], можно сделать вывод, что использование одного насоса с частотным преобразователем приведет к быстрому выходу из строя насоса за счет перепадов давления в работе при принудительном включении спринклерного полива.

Применение в работе двух насосов для каждого типа полива в расчетных зонах без принудительных перепадов увеличит срок службы насосной станции и исключит выхода из строя всей системы при выходе из строя одного из насосов.

Автоматизированная система комбинированного орошения (АСКО) (Рисунок 2) включает в себя насосную станцию с двумя насосами 1 для питания магистральных трубопроводов спринклерного 6 и капельного 7 орошения. На магистральных трубопроводах смонтированы гидранты 2, сетчатые фильтры для очистки воды 3, счетчики воды 4, регуляторы давления 5. Магистральный трубопровод капельного полива 7 через капельные ленты или трубопровод 8, расположенные на определенном расстоянии, подает оросительную воду непосредственно к корневой системе растений. От магистрального трубопровода спринклерного полива идет сеть трубопроводов меньшего диаметра для полива дождеобразующими устройствами (спринклерами) 9, шаг размещения которых в 2-3 больше радиуса распыла воды спринклеров. Спринклерный полив производится открытием соленоидных кранов 12 поочередно по две линии согласно заданному режиму блока управления.  Включение производится автоматически от блока управления запуском насоса на заданный расход двух крыльев и соответствующий напор.

Автоматизация полива обеспечивается работой блока управления 11, состоящего из микроконтроллера с управляющей программой. Блок управления считывает информацию с системы мониторинга микроклимата растений и параметров почвы круглосуточно. Система мониторинга микроклимата растений и параметров почвы автоматизированной системы 10 снабжена датчиками влажности и температуры воздуха, датчиком дождя, датчиком измерения скорости и направления приземного ветра, датчиками температуры и влажности почвы и датчиком влажности листовой поверхности растений, которые передают информацию через заданный промежуток времени и посылают соответствующий сигнал на блок управления системы. Блок управления снабжен микроконтроллером с управляющей программой, написанной в интегрированной среде разработки.

При условии долговременного показания низкого уровня влажности почвы в период между поливами, согласно заданной программе, производится принудительный запуск насоса в магистральный трубопровод капельного полива для поддержания необходимого для развития растений порога влажности почвы.

В засушливые летние месяцы при достижении критических величин метеоусловий произрастания сельскохозяйственных культур блок управления системы подает сигнал на включение насоса магистрального трубопровода защитного спринклерного полива в установленное программой время. С помощью блока управления производится поочередное открытие соленоидных кранов, установленных на каждой ветки сети спринклерного полива, которые обеспечивают защитное увлажнение растений порядных зон орошаемого участка через заданный промежуток времени.

При использовании автоматизированной системы комбинированного орошения с раздельным трубопроводом необходимо провести гидравлический расчет трубопровода для каждого типа орошения и подобрать насос с соответствующими рабочими характеристиками.

Гидравлический расчет системы автоматизированного полива комбинированного орошения проведен на площади 1 га с использованием двух насосов для спринклерного и капельного орошения.

Капельный полив

Основной полив для благоприятного развития вегетации растений обеспечивается за счет 98 капельных лент, разложенные по длине поливочного рукава (d = 50 мм) через 1 м по всей площади полива. Длина каждой капельной ленты составляет 100 м.

Для подбора необходимого насоса для капельного орошения предлагаемой автоматизированной системы необходимо определить его рабочие характеристики, которые зависят от рабочего давления на выходе и общего расхода в системе на площади в 1 га.

Общий расход системы капельного орошения складывается из количества капельниц на каждой линии [10]. На каждой линии располагается 500 капельниц с расходом для глинистых почв 1,5-2,0 л/ч. Расход каждой линии длинной 100 м Q_n = 750-1000 л/ч.

Общий расход всей системы капельного орошения АСКО будет составлять Q_общ = 73,5-98,0 м³/ч.

Давление в капельнице согласно характеристикам от завода изготовителя должно быть не менее 1,0-1,4 бар на каждой. Для определения рабочего давления насоса необходимо рассчитать потерю напора всей системы, который складывается из потерь напора в каждой линии.

Согласно [6] уравнение для расчета потерь напора по длине капельной ленты будет иметь вид:

где k₁ — коэффициент, учитывающий различия качества укладки поливных трубопроводов в лабораторных и производственных условиях, а также материал и качество их изготовления (наличие стыков), k₁= 1,15;

k₂ = 1.7·10^-4;

l_n – длина n участка капельной ленты, l_n = 0,2 м;

v – скорость транспортируемой жидкости, м/с;

l – длина капельной ленты, м;

d – диаметр сечения капельной ленты, мм.

Скорость движения воды в капельной ленте равна:

отсюда потеря напора в капельной ленте длинной 100 м будет составлять: h_n = 0,01 бар.

Потеря напора в поливочном рукаве определяется по формуле:

где v_п.р. – скорость воды в поливочном рукаве, м;

d – диаметр, мм;

l_п.р. – длина, м.

Потеря напора в поливочном рукаве h_п.р. = 0,013 бар.

Общая потеря напора во всей системе капельного орошения будет составлять сумму потерь в каждой линии и поливочном рукаве, отсюда:

H_общ = 0,993 бар.

Учитывая расчетный расход воды и потери напора в системе подойдет насос с расходом более 1 м³/ч, рабочим напором 30 м и с потребляемой мощностью – до 2÷3 кВт.

Спринклерный полив

Для осуществления защитного сприклерного полива при орошении сельскохозяйственных культур в условиях засушливого климата Заволжья необходимо применять разборный трубопровод из полиэтиленовых труб длиной 6 м (рисунок 3).

Распределительный трубопровод монтируется из труб диаметром 110 мм с помощью быстроразборных соединений и включают в себя 7 тройников 110x75x110 мм, расположенных через каждые 18 м друг от друга.

Спринклерная система включает в себя 6 поливочных крыльев, состоящих из труб диаметром 75 мм, через 18 м на которых расположены спринклерные насадки с коэффициентом среднего расхода 0,06-0,4.

С целью экономии воды, энергосбережения и исключения использования насосного оборудования высокой производительности при поливе 1 га орошаемой площади поочередно производится включение по два поливочного крыла через соленоидные краны согласно заданному режиму в блоке управления системой. Включение производится автоматически от блока управления запуском насоса на заданный расход двух крыльев и соответствующий напор.

Для достижения большого радиуса покрытия и равномерного распределения дождя спринклерные насадки должны обладать расходом не менее q_спр= 0,8 л/с. При автоматическом открытии двух соленоидных кранов и поливе крыльев общий расход системы будет составлять Q = 36 м³/ч.

Потери напора по всей длине системы автоматизированного полива рассчитывались для каждого поливочного крыла и распределительного крыла в отдельности по формуле:

где v – скорость воды в трубе, м/с;

l_T – длина трубы, м;

d_вн – внутренний диаметр трубы полиэтиленового трубопровода, мм.

Общие потери напора в системе будут составлять 1,22 атм.

Скорость воды в трубе находится по формуле:

Скорость воды в спринклерной линии будет составлять 0,9 м/с.

Число Рейнольдса в системе будет находится по формуле:

где υ – скорость воды в трубе, м/с;

d_вн – внутренний диаметр трубы, мм;

v – кинематическая вязкость воды при 20°С v = 1,004Е-6 м²/с.

Число Рейнольдса системы Re = 183 908.

Коэффициент гидравлического трения λ = 0,015279.

Исходя из расчетных данных техническая характеристика системы автоматизированного полива при комбинированном орошении сельскохозяйственных культур представлена в таблице 1.

Заключение. Разработка автоматизированной системы комбинированного орошения с телеметрической системой мониторинга метеорологических условий и блоком управления системы направлена на решение задач по поддержанию, как оптимального водного режима почвы при возделывании овощных культур, так и благоприятного для вегетации растений приземного микроклимата, обеспечивающего снижение негативного воздействия высоких температур летних месяцев.

Представленные расчетные технические характеристики гидравлической части системы автоматизированного полива отвечают требованиям поставленных задач по влагообеспеченности сельскохозяйственных культур, а также поддержания оптимального приземного микроклимата для вегетации растений и повышения урожайности в условиях засушливых летних месяцев.

Список источников

1. Акпасов А.П. Туктаров Р.Б. Перспективы применения цифровых технологических решений при комбинированном поливе сельскохозяйственных культур// Московский экономический журнал. 2022. № 6.  doi: 10.55186/2413046X_2022_7_6_337.
2. Бородычев В.В., Лытов М.Н. Обобщенная модель автоматизированной информационной системы мониторинга и управления орошением в режиме реального времени // Известия нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2017. №1 (45). С. 1-10.
3. Бородычев В.В., Лытов М.Н. Система «анализ – визуализация данных – принятие решений» в составе ГИС управления орошением // Известия нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2018. № 2 (50). С. 37-43.
4. Дубенок Н.Н., А.В. Майер Совершенствование системы мелкоструйчатого внутрипочвенного орошения многолетних насаждений в сочетании с аэрозольным увлажнением // Известия нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2018. № 3 (51). С. 269-275.
5. Дубенок Н.Н. Майер А.В., Гуренко В.М., Бородычев В.В. Система комбинированного орошения и эффективность производства овощной продукции // Известия нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2019. № 2 (54). С. 253-265.
6. Курбанов С.А., Майер А.В. Исследования систем капельного орошения с мелкодисперсным дождеванием // Проблемы развития АПК региона. 2012. № 3. С. 15-19.
7. Майер А.В., Бочарников В.С., Долгополова Е.А. Разработка технических средств и метод определения интервала времени между увлажнениями в системе комбинированного орошения // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2012. № 1(25). С. 1-6.
8. Майер А.В., В.С. Бочарников, О.В. Бочарникова Технические средства и технология комбинированного орошения сельскохозяйственных культур // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2012. № 2 (26). С. 137-144.
9. Мелихова Е. В. Совершенствование комбинированного орошения в Нижнем Поволжье на основе математического моделирования влагопереноса и информационных технологий: Автореф. дисс. докт. техн. наук. М., 2018. 40 с.
10. Новиков А.Е., Ламскова М.И., Моторин В.А., Некрасова В.В. Гидравлический расчет лент системы капельного // Научный журнал Природообустройство. 2014. № 4. С. 29-33.
11. Овчинников А.С., Бородычев В.В., Храбров М.Ю., Гуренко В.М., Майер А.В. Комбинированное орошение сельскохозяйственных культур //Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2015. № 1(37). – С. 6-13.
12. Овчинников, А.С. Бородычев В.В., Храбров М.Ю., Гуренко В.М., Майер А.В., Бородычев С.В. Перспективная система управления водным режимом почвы и микроклиматом насаждений // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2016. № 3 (43). С. 175-184.

References

1. Akpasov A.P. Tuktarov R.B. Perspektivy primeneniya cifrovyh tekhnologicheskih reshenij pri kombinirovannom polive sel’skohozyajstvennyh kul’tur// Moskovskij ekonomicheskij zhurnal. 2022. № 6. doi: 10.55186/2413046X_2022_7_6_337.
2. Borodychev V.V., Lytov M.N. Obobshchennaya model’ avtomatizirovannoj informacionnoj sistemy monitoringa i upravleniya orosheniem v rezhime real’nogo vremeni // Izvestiya nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional’noe obrazovanie. 2017. №1 (45). S. 1-10.
3. Borodychev V.V., Lytov M.N. Sistema «analiz – vizualizaciya dannyh – prinyatie reshenij» v sostave GIS upravleniya orosheniem // Izvestiya nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional’noe obrazovanie. 2018. № 2 (50). S. 37-43.
4. Dubenok N.N., A.V. Majer Sovershenstvovanie sistemy melkostrujchatogo vnutripochvennogo orosheniya mnogoletnih nasazhdenij v sochetanii s aerozol’nym uvlazhneniem // Izvestiya nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional’noe obrazovanie. 2018. № 3 (51). S. 269-275.
5. Dubenok N.N. Majer A.V., Gurenko V.M., Borodychev V.V. Sistema kombinirovannogo orosheniya i effektivnost’ proizvodstva ovoshchnoj produkcii // Izvestiya nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional’noe obrazovanie. 2019. № 2 (54). S. 253-265.
6. Kurbanov S.A., Majer A.V. Issledovaniya sistem kapel’nogo orosheniya s melkodispersnym dozhdevaniem // Problemy razvitiya APK regiona. 2012. № 3. S. 15-19.
7. Majer A.V., Bocharnikov V.S., Dolgopolova E.A. Razrabotka tekhnicheskih sredstv i metod opredeleniya intervala vremeni mezhdu uvlazhneniyami v sisteme kombinirovannogo orosheniya // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional’noe obrazovanie. 2012. № 1(25). S. 1-6.
8. Majer A.V., V.S. Bocharnikov, O.V. Bocharnikova Tekhnicheskie sredstva i tekhnologiya kombinirovannogo orosheniya sel’skohozyajstvennyh kul’tur // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional’noe obrazovanie. 2012. № 2 (26). S. 137-144.
9. Melihova E. V. Sovershenstvovanie kombinirovannogo orosheniya v Nizhnem Povolzh’e na osnove matematicheskogo modelirovaniya vlagoperenosa i informacionnyh tekhnologij: Avtoref. diss. dokt. tekhn. nauk. M., 2018. 40 s.
10. Novikov A.E., Lamskova M.I., Motorin V.A., Nekrasova V.V. Gidravlicheskij raschet lent sistemy kapel’nogo // Nauchnyj zhurnal Prirodoobustrojstvo. 2014. № 4. S. 29-33.
11. Ovchinnikov A.S., Borodychev V.V., Hrabrov M.Yu., Gurenko V.M., Majer A.V. Kombinirovannoe oroshenie sel’skohozyajstvennyh kul’tur //Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional’noe obrazovanie. 2015. № 1(37). – S. 6-13.
12. Ovchinnikov, A.S. Borodychev V.V., Hrabrov M.Yu., Gurenko V.M., Majer A.V., Borodychev S.V. Perspektivnaya sistema upravleniya vodnym rezhimom pochvy i mikroklimatom nasazhdenij // Izvestiya Nizhnevolzhskogo agrouniversitetskogo kompleksa: nauka i vysshee professional’noe obrazovanie. 2016. № 3 (43). S. 175-184.

Для цитирования: Акпасов А.П., Туктаров Р.Б. Конструктивные характеристики системы автоматизированного полива при комбинированном орошении сельскохозяйственных культур // Московский экономический журнал. 2023. № 3. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2023-23/

© Акпасов А.П., Туктаров Р.Б., 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 3.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 338.432.5:639.3.043.2

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_3_108

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЦЕЛЕСООБРАЗНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НАСЕКОМЫХ НА КОРМА ПРИ РАЗВЕДЕНИИ ОБЪЕКТОВ АКВАКУЛЬТУРЫ

THE ECONOMIC FEASIBILITY OF USING INSECTS FOR FEED WHEN BREEDING AQUACULTURE FACILITIES

Черданцев Вадим Петрович, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры менеджмента, ФГБОУ ВО «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова (614990, Россия, Пермский край, г. Пермь, ул. Петропавловская, д. 23), cherdantsev.vadim@yandex.ru

Cherdantsev Vadim Petrovich, Doctor of Economics, Professor, Professor of the Department of Management, Academician D.N. Pryanishnikov Perm State Agrarian-Technological University, a Federal State-Owned Publicly-Funded Institution of Higher Education (614990, Russia, Perm Krai, Perm, Petropavlovskaya St., 23)

Аннотация. Аквакультура является важным источником высококачественных белков для человека, и поскольку ежегодно сокращается доступность дикой рыбы и морепродуктов, аквакультура становится эффективным способом удовлетворения растущего спроса населения на животный белок. В свою очередь, она в значительной степени зависит от постоянных поставок рыбной муки, которая является основным компонентом кормов для рыб. Из-за дефицита рыбной муки в настоящее время широко исследуются альтернативные источники белка, обладающие аналогичными пищевыми качествами. Чтобы данное производство было прибыльным и развивалось в долгосрочной перспективе, важно искать источники белка, содержащие аналогичные рыбной муке уровни питательных компонентов (незаменимых аминокислот, фосфолипидов и жирных кислот). Альтернативой является мука из насекомых, которая в большей степени, чем растительные добавки, соответствуют рыбной муке по компонентному составу.

Abstract. Aquaculture is an important source of high-quality proteins for humans, and since the availability of wild fish and seafood is decreasing every year, aquaculture is becoming an effective way to meet the growing demand of the population for animal protein. In turn, it largely depends on the constant supply of fishmeal, which is the main component of fish feed. Due to the shortage of fishmeal, alternative protein sources with similar nutritional qualities are currently being widely investigated. In order for this production to be profitable and develop in the long term, it is important to look for protein sources containing levels of nutrients similar to fishmeal (essential amino acids, phospholipids and fatty acids). An alternative is insect flour, which, to a greater extent than vegetable additives, corresponds to fish meal in terms of component composition.

Ключевые слова: аквакультура, корм для рыб, рыбная мука, мука из насекомых, затраты, экономическое обоснование, эффективность, себестоимость, прибыль

Keywords: aquaculture, fish feed, fish meal, insect meal, costs, economic justification, efficiency, cost, profit 

Вопросы эффективности производства аквакультурных видов рыбы и морепродуктов сегодня приобретают все большую актуальность. В настоящее время развитие самой аквакультуры сдерживается, в связи с ростом стоимости кормов, в том числе мясокостной муки, мясной муки, рыбной муки, соевого шрота и жмыха, которые составляют 60–70% от общей себестоимости продукции аквакультуры. Растительные корма, такие как соевые бобы, семена масличных культур и  злаков, которые используются в рационе животных, не возможно использовать в качестве замены рыбной муки в аквакультуре. В основном это связано с тем, что корма на растительной основе содержат питательные компоненты и вещества, в том числе полисахариды, а также профили жирных кислот и аминокислот, не подходящие для кормления аквакультурных видов рыбы.

Таким образом, поиск альтернативной замены такого важного компонента в кормах для рыбы, как рыбная мука, является одним из наиболее важных направлений исследований в аквакультуре. В последние годы проводятся исследования по использованию муки из насекомых в качестве замены рыбной муки. Большинство проведенных экспериментов показали эффективные результаты такой замены. Безусловно, большое значение имеет как вид насекомых, используемых в качестве кормовой добавки, так и вид рыбы, на корм которой идет эта мука. На сегодняшний день в мире уже имеется практика промышленного производства кормов для аквакультуры с использованием муки из насекомых, однако объемы производства еще незначительны. Вместе с тем, этот производственный сегмент становится все более привлекательным для инвесторов. Эксперты полагают, что использование корма с добавкой муки из насекомых может произвести революцию в индустрии аквакультуры. [5]

Насекомые являются самой многочисленной и разнообразной группой и естественным источником пищи для рыб, особенно для плотоядных и всеядных, поскольку этим видам требуется значительное количество белков в рационе. Человек с древних времен также использует насекомых в качестве источника питания, и в настоящее время по оценкам Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (FAO) и ВОЗ более 2 млрд человек из наиболее бедных стран Африки и Азии регулярно употребляют насекомых в пищу. [1] Более того, традиция употреблять некоторые из видов насекомых как лакомство становится популярна и в Европе.

Несмотря на то, что насекомые стали использоваться в кормах для аквакультурных видов рыбы менее 40 лет назад, уже имеются подтверждения о таких эффектах для развития отрасли, как достижения в области селекции видов, культивирования, увеличения продуктивности, пищевой ценности рыбы.

Производство муки из насекомых быстро развивается в Китае, Европе, Северной Америке, Австралии и странах Юго-Восточной Азии. К настоящему времени 16 видов насекомых уже оценивались как альтернативный источник белка в кормах для аквакультуры. Среди используемых для промышленного производства кормов 8 видов насекомых являются наиболее перспективными (рисунок 1):

1. тутовый шелкопряд (Bombyx mori);
2. черная львиная муха (львинка) (Hermetia illucens);
3. комнатная муха (Musca domestica);
4. желтый мучной червь (Tenebrio molitor);
5. малый мучной червь (Alphitobius diaperinus);
6. домашний сверчок (Acheta domesticus);
7. полосатый сверчок (Gryllodes sigillatus);
8. ямайский полевой сверчок (Gryllus assimilis)

Следует отметить, что виды представленных насекомых были одобрены для производства кормов в аквакультуре в соответствии с законодательством ЕС. На сегодняшний день они являются наиболее изученными видами при замене источников белка (например, для замены рыбной муки) в кормах для аквакультурных видов рыбы.  Как можно заметить, насекомые способны преобразовывать биологические отходы в ценный источник белка, который в дальнейшем используется в качестве добавки к корму для рыбы (рисунок 2).

Рассмотрим питательный состав добавок из насекомых, включая содержание сырого протеина, аминокислот, содержание жира, профили жирных кислот и минералов (таблица 1).

Добавки на основе насекомых обладают высоким уровнем сырого протеина, который составляет от 42,1% до 63,3%. Этот уровень меньше, чем у рыбной муки, но аналогичен соевому шроту, а мука из куколок тутового шелкопряда и сверчков более богата протеинами, чем мука из личинки черной львиной мухи и комнатной мухи.

Если посмотреть на состав липидов, то можно заметить, что все добавки на основе насекомых имеют существенное превосходство (более чем в 4 раза) по уровню липидов над соевым шротом, и эти показатели выше, чем у рыбной муки. В отношении состава кальция и фосфора добавки на основе насекомых уступают рыбной муке, но превосходят соевый шрот.

Профили полиненасыщенных жирных кислот класса омега-3 (EPA — тимнодоновая кислота и DHA — цервоновая кислота) доступны только по некоторым видам насекомых, наибольший состав EPA отмечен у ямайского полевого сверчка, DHA – у тутового шелкопряда. Тем не менее, по содержанию жирных кислот добавки из насекомых уступают рыбной муке. Следует отметить, что на состав жирных кислот влияет множество факторов, включая корма для насекомых, условия культивирования и этап сбора насекомых.

Аминокислотный профиль добавок из различных насекомых также различается. Добавки из прямокрылых (т.е. саранчи и сверчков) и мучных червей содержат меньше лизина, чем рыбная мука, тогда как добавки из двукрылых (например, черной львиной мухи и комнатной мухи) и шелкопрядов довольно богаты лизином. За исключением тутового шелкопряда, содержание сернистых аминокислот у насекомых ниже, чем у рыбной муки. Уровни треонина одинаковы у добавок из семи видов насекомых, но у тутового шелкопряда треонин выше. Кроме муки из тутового шелкопряда и из личинок комнатной мухи, уровни триптофана у других шести видов насекомых ниже, чем у рыбной муки. В целом можно сказать, что шелкопряды, черная львиная муха и комнатная муха имеют более высокий аминокислотный профиль, чем рыбная мука. Эти насекомые являются лучшей альтернативой для замены рыбной муки в кормах для аквакультурных видов рыб, что подтверждается исследованиями, но замещать рекомендуется не более 30% рыбной муки. [2]

В последнее время проводится все больше исследований, направленных на определение влияния добавления муки из насекомых в корма для различных видов рыбы. Так, например, мука из куколок тутового шелкопряда уже более 40 лет применяется в Китае и других азиатских странах для корма многих видов аквакультурных рыб. Экспериментально доказано, что в отличие от муки из других насекомых, мука из тутового шелкопряда показала высокие результаты при включении ее в рацион рыб и больше всего подходит для карповых пород, при этом ее можно использовать не только для замены рыбной муки, но и рыбьего жира.[6] Успешно прошли испытания,  с включением муки, при кормлении плотоядной кеты (Oncorhynchus keta).

В целом, мука из тутового шелкопряда является хорошим источником белка не только для замены части рыбной муки в кормах для аквакультурых видов рыб, но и источником белка для потребления человеком. В настоящее время на мировом рынке цена на сушеную куколку тутового шелкопряда (3500 долларов США за тонну) намного выше, чем на рыбную муку (1505 долларов США за тонну). Биоактивные пептиды из куколок тутового шелкопряда находят промышленное применение в качестве источника ценных белков и биоактивных пептидов, но с экономической точки зрения замена рыбной муки на муку из тутового шелкопряда в настоящее время экономически нецелесообразна.

В то же время эксперименты по кормлению искусственно выращиваемых рыб показали, что включение личинок комнатной мухи в их рацион может повысить коэффициент конверсии корма, не вызывая при этом физиологического стресса. Кроме того, включение муки личинок комнатной мухи в рацион рыб снижает затраты на корма. В зависимости от питательной ценности, доступности, роста и кормовой эффективности мука личинок является альтернативным источником белка, который можно использовать для замены рыбной муки в кормах для аквакультуры.[6] Это особенно выгодно в тех странах, где импорт рыбной муки требует больших затрат.

По сравнению с другими добавками, обычно используемыми в кормах для аквакультуры, производство муки из насекомых пока очень невелико, а цены на нее высоки. Увеличение производства, в конечном итоге, приведет к снижению стоимости и повышению конкурентоспособности. Помимо этого, чтобы насекомые были экономически выгодны в кормовой промышленности, необходимо совершенствовать их культивирование, сбор, обработку и другие процессы.[3]

Добавки муки из некоторых видов насекомых обладают высоким содержанием белка, жиров и калорий, что делает их отличным компонентом кормов в аквакультуре. Исследования показали, что эти мука из насекомых может успешно заменить рыбную муку в кормах. Однако, использование насекомых вместо рыбной муки для кормления рыб, выращиваемых на ферме, имеет некоторые проблемы. Одной из них является пищевая ценность насекомых, которая различается у разных видов и на стадиях развития внутри одного вида. Другая проблема заключается в том, что ни один из 8-ми рассмотренных видов насекомых не является идеальной заменой рыбной муки. Третья проблема связана с высокой ценой не муку из насекомых.

Считаем, что для производства недорогих кормов для аквакультуры необходимо расширять культивирование насекомых до экономически выгодных масштабов, которые способны обеспечить промышленное производство муки из насекомых. Для того, чтобы конкурировать с традиционными источниками белка, мука из насекомых должна иметь преимущества в питательной ценности и цене, а также круглогодичную доступность и постоянное качество.

В ближайшем будущем выращивание насекомых для производства муки из насекомых в качестве ингредиента корма для рыб существенно повлияет на аквакультуру и сделает разведение рыбы более выгодным с экономической точки зрения.

Список источников

1. Даниэль Н. Обзор замены рыбной муки в аквакормах растительными источниками белка. Международный журнал рыболовства и водных исследований, 6 (2018) (2018), pp. 164-179. URL: https://www.fisheriesjournal.com/archives/2018/vol6issue2/PartC/6-1-35-823.pdf (дата обращения: 12.03.2023)
2. Д. Оонинкс, С. Лоран, М.Э. Виненбос, Дж.Дж. А. ван Лун Обогащение рациона съедобных насекомых омега-3 жирными кислотами. Наука о насекомых Insect Science, 27 (2020) (2020), pp. 500-509. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/1744-7917.12669?src=getftr (дата обращения: 12.03.2023)
3. К.Дж. Хоуки, К. Лопес-Визо, Дж. М. Брамелд, Т. Парр, А.М. Солтер Насекомые: потенциальный источник белка и других питательных веществ для кормов и продуктов питания., Ежегодный обзор биологических наук о животных. (2021), pp. 333-354. URL: https://doi.org/10.1146/annurev-animal-021419-083930 (дата обращения: 12.03.2023)
4. Нандиша М., Шрикант Г., П. Кешаванатх, Т. Варгезе, Н. Басавараджа, С. Дас Влияние обезжиренных куколок тутового шелкопряда в рационе на рост обыкновенного карпа, Cyprinus carpio. Биологические Отходы, 33 (1990) (1990), pp. 17-23. https://doi.org/10.1016/0269-7483(90)90118-C (дата обращения: 12.03.2023)
5. Юй Х.Б., Шен Ю.Ю., Цуй К.М., Чен Ю., Сунь У., Х.З. Хуан и др. Шелкопряд (Bombyx mori) обладает способностью накапливать полиненасыщенные жирные кислоты С20 и С22. Европейский журнал липидной науки и технологии, 120 (2018), p. 1700268. URL: https://doi.org/10.1002/ejlt.201700268 (дата обращения: 12.03.2023)
6. Юзер Аль Фико, Ди чжи Се, Ретно Три Астути, Джоуи Ван, Ле Ван. Насекомые как кормовой ингредиент для рыбоводства: состояние и тенденции. Аквакультура и рыболовство.. Volume 7, Issue 2 (2022), pp. 166-178. URL: https://doi.org/10.1016/j.aaf.2021.10.004 (дата обращения: 12.03.2023)

References

1. Daniel N. Review of the replacement of fish meal in aquacorms with vegetable protein sources. International Journal of Fisheries and Aquatic Research, 6 (2018) (2018), pp. 164-179. URL: https://www.fisheriesjournal.com/archives/2018/vol6issue2/PartC/6-1-35-823.pdf (accessed: 12.03.2023)
2. Ooninks, S. Laurent, M.E. Vinenbos, J.J. A. van Loon Enrichment of the diet of edible insects with omega-3 fatty acids. Insect Science, 27 (2020) (2020), pp. 500-509. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/1744-7917.12669?src=getftr  (accessed: 12.03.2023)
3. J. Hawkey, K. Lopez-Viso, J. M. Brameld, T. Parr, A.M. Salter Insects: a potential source of protein and other nutrients for feed and food., Annual Review of Animal Biological Sciences. (2021), pp. 333-354. URL: https://doi.org/10.1146/annurev-animal-021419-083930 (accessed: 12.03.2023)
4. Nandisha M., Srikanth G., P. Keshavanath, T. Varghese, N. Basavaraja, S. Das The effect of fat-free silkworm pupae in the diet on the growth of common carp, Cyprinus carpio. Biological Waste, 33 (1990) (1990), pp. 17-23. URL: https://doi.org/10.1016/0269-7483 (90)90118-C (accessed: 12.2023)
5. Yu H.B., Shen Yu.Yu., Cui K.M., Chen Yu., Sun W., H.Z. Huang, etc. Silkworm (Bombyx mori) has the ability to accumulate polyunsaturated fatty acids C20 and C22. European Journal of Lipid Science and Technology, 120 (2018), p. 1700268. URL: https://doi.org/10.1002/ejlt.201700268 (accessed: 12.03.2023)
6. User Al Fico, Di ji Xie, Retno Tri Astuti, Joey Wang, Le Wang. Insects as a feed ingredient for fish farming: status and trends. Aquaculture and fishing.. Volume 7, Issue 2 (2022), pp. 166-178. URL: https://doi.org/10.1016/j.aaf.2021.10.004 (accessed: 12.03.2023)

Для цитирования: Черданцев В.П. Экономическая целесообразность использования насекомых на корма при разведении объектов аквакультуры // Московский экономический журнал. 2023. № 3. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2023-14/

© Черданцев В.П., 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 3.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 635.1/.8

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_2_87

ПОЛУЧЕНИЕ СВЕРХРАННЕГО КАРТОФЕЛЯ ПОД СОЛОМОЙ ПРИ ОДНОВРЕМЕННОМ ПОВЫШЕНИИ УРОЖАЙНОСТИ

GETTING FRESH POTATOES UNDER STRAW WHILE INCREASING YIELDS

Жолнин Анатолий Георгиевич, к.ф.-м.н., доцент кафедры высшей математики и физики, ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, E-mail: azholnin@list.ru

Хафизов Раиф Салифович, к.ф.-м.н., доцент кафедры высшей математики и физики, ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, E-mail: hafizov@inbox.ru

Zholnin Anatoly Georgievich, Doctor of Economics, Professor of the Department of Higher Mathematics and Physics, State University of Land Management, E-mail: azholnin@list.ru

Hafizov Raif Hafizovich, Doctor of Economics, Professor of the Department of Higher Mathematics and Physics Moscow, State University of Land Management, E-mail: hafizov@inbox.ru

Аннотация. В статье приведены результаты применения на практике техники выборочной уборки раннего картофеля в процессе вегетации при сохранении куста до его окончательного созревания. Подобная технология стала возможной благодаря использованию техники посадки картофеля под соломой. Применение соломы в качестве верхнего слоя зоны роста клубней, давало возможность осмотра клубней и извлечения, наиболее крупных без повреждения столонов с мелкими клубеньками. Удаленные клубни использовались для еды. До окончательного созревания картофеля за 6 последовательных проходов было собрано 64% всего товарного картофеля. Окончательная уборка созревшего картофеля дала прибавку еще 36% в общий вес товарного картофеля. Сравнение суммарного количества убранного товарного картофеля с контрольным участком, на котором не производилась выемка созревших клубней, показало увеличение урожая на 68%. Извлечение наиболее созревших клубней крупных клубней освобождает жизненное пространство, рыхлит почву, позволяет направлять питание к более мелким, что улучшает условия роста оставшихся клубней. Применение предложенного способа выращивания картофеля позволяет:

• сократить сроки получения раннего пищевого картофеля;
• значительно увеличить урожайность при одинаковых условиях возделывания.

Abstract. The article presents the results of applying in practice the technique of selective harvesting of early potatoes during the growing season while preserving the bush until its final ripening. This technology has become possible thanks to the use of potato planting techniques under straw. The use of straw as the top layer of the tuber growth zone made it possible to inspect the tubers and extract the largest ones without damaging stolons with small nodules. The removed tubers were used for food. Before the final ripening of potatoes, 64% of all marketable potatoes were harvested in 6 consecutive passes. The final harvesting of ripe potatoes gave an increase of another 36% in the total weight of marketable potatoes. Comparison of the total amount of harvested marketable potatoes with the control area, where no harvesting of ripe tubers was carried out, showed an increase in yield by 68%. Extraction of the most mature tubers of large tubers frees up living space, loosens the soil, allows you to direct nutrition to smaller ones, which improves the growth conditions of the remaining tubers. The application of the proposed method of growing potatoes allows:

• reduce the time for obtaining early edible potatoes;
• significantly increase yields under the same cultivation conditions.

Ключевые слова: картофель, под соломой, Жуковский ранний,  Подмосковье, урожайность

Keywords: potatoes, under straw, Zhukovsky early, Moscow region, yield

Введение

Выборочное выкапывании кустов у созревающего картофеля практиковалось и раньше, при классической посадке картофеля в грунт. Прощупыванием определяли наличие в кусте крупных клубней. Куст выкапывали. Крупные клубни использовали для еды, мелкие выбрасывали. Такой подход можно себе позволить только при наличии больших площадей засеянного картофеля, когда сбор картофеля для раннего использования носит второстепенный характер.

Посадка картофеля под соломой (под сеном, под мульчей) получила распространение при использовании малых площадей, на которых возможна применение ручной обработки. Этот метод освобождает от трудоемкого окучивания рядов картофеля почвой, препятствует росту сорняков, облегчает сбор урожая. Он пользуется популярностью в Российской Федерации [1-4] , Украине [5,6] , Европе [7]  и Китае [8].

Другим преимуществом способа посадки картофеля под соломой, которым еще не пользовались, является возможность визуально контролировать рост клубней в процессе вегетации, путем освобождения конкретного куста от прикрывающей его соломы, без повреждения растущей корневой системы. Это позволяет при осмотре извлекать созревшие до потребительских размеров клубни, без повреждения столонов и мелких зарождающихся клубеньков. После удаления созревших клубней, солома возвращается на место. Такую операцию далее будем называть «проходка».

Работоспособность подобного подхода в предыдущем сезоне была опробована нами на среднеспелом сорте «Ресурс» от начала его цветения до начала увядания ботвы. Взвешивание извлеченного картофеля в процессе периодической проходки не проводилось, но потребность семьи в картофеле в июле-августе была удовлетворена. Легко удаляемая солома позволяла наблюдать развитие клубней во времени. На рисунке 1 видно, как неодинаково они развиваются. Наряду с крупными клубнями, уже достигнувшими товарных размеров, видны клубеньки на длинных столонах, находящиеся в зачаточном состоянии. Клубни товарных размеров извлекались и использовались в пищу. Проходка завершалась после получения требуемого для еды количества картофеля. Открытые кусты вновь закрывались соломой. Ставился маячок. При появлении новой потребности в пищевом картофеле проходка возобновлялась от этого маячка. Так продолжалось до проходки всех намеченных к такой операции кустов. Потом проходка начиналась снова с первых кустов. Таким образом, до увядания ботвы на выделенном участке проходка повторялась 4 раза.

Описание методики посадки

В этом сезоне (2022 г.) для экспериментов использовали сорт Жуковский ранний. Целью опытов являлось обеспечение максимально раннее потребление картофеля для питания. Место посадки – восточное Подмосковье, грунт глинистый, малоплодородный. В качестве удобрений использовали коровий перегной и суперфосфат.

Посадку проводили 2 мая в канавки, сделанные мотоблоком в процессе неглубокого рыхления почвы. Канавки закрывались коровьим перегноем с последующим укрытием всех посадок соломой слоем 5-10 см по методике. Окучивание проводилось также соломой на высоту всходов. Три ряда длиной 8,5 м использовались в дальнейшем для проходок. Следующие три ряда выполняли роль контрольных. Проходки на них не производились, уборку урожая осуществили только при окончании сезона.

Весна была сырой и холодной, поэтому цветение началось только в конце июня. Первую проходку с изъятием относительно крупных клубней сделали 30 июня. От этого дня вели отсчет времени. За одну проходку просматривали один ряд. К следующим рядам приступали по мере возникновении потребности в пищевом картофеле. После проходки 3-х рядов возвращались к первому ряду. Таким образом, за время созревания картофеля проходки трех рядов осуществлялись шесть раз. При первых проходках извлекались клубни размером с куриное яйцо. Период «отдыха» для каждого из рядов составлял от 3 до 5 дней в начале сезона и до 7-12 дней в конце. За время паузы отдельные клубни успевали увеличить вес до 200 г (Рисунок 2).

Результаты извлечения картофеля товарных размеров в этот период приведены на рисунках 3 и 4. На рисунке 4 показан также суммарный результат уборки картофеля с 3-х экспериментальных рядков (34,8 кг) и утроенный вес картофеля, собранного с контрольного ряда (20,7 кг). Первая величина на 70 % выше второй. При окончательной уборке учитывался только картофель товарных размеров (от куриного яйца и выше). Это при том, что при проходках удалялся только картофель товарных размеров. Поэтому вес картофеля, собранного при проходках на полных основаниях суммировался с весом товарного картофеля при окончательной уборке.

Для лучшего понимания кинетики процесса роста клубней на рисунке 5 приведена зависимость ежедневного прироста собираемого урожая от времени начала проходок. Вес собранного урожая делился на время от начала проходок.

Обсуждение результатов

Главным результатом проведенного опыта выращивания картофеля является увеличение урожая на 68%. Естественный вопрос: благодаря чему это было достигнуто?

Удаление крупных клубней из куста сопровождается как положительным, так и отрицательным воздействиями на остающиеся в кусту клубни. Отрицательные: случайный разрыв столонов и отрыв от них зарождающихся клубней. Положительные: удаление выросших клубней как конкурентов в усвоении питания, локальное рыхление слежавшейся почвы.

Судя по результату, роль положительных факторов значительно превосходит роль отрицательных. На них и остановимся.

Первый вопрос: почему 41% от общего количества собранного с экспериментальных рядков картофеля оказался скрытым от визуального наблюдения? Ответ очевиден: это клубни, находящиеся на большей глубине. Интересно, что количество мелочи (мельче куриного яйца) при окончательной уборке в экспериментальных и в контрольных рядках было практически одинаковым. Количество зародышей одинаково, а количество развившихся до товарной величины в экспериментальных рядках на 68% выше. Возможной причиной «недоразвития» клубней в контрольном ряду является более высокое внешнее давление почвы на клубни. В экспериментальных рядках периодическое извлечение крупных клубней освобождает жизненное пространство и рыхлит почву, что улучшает условия роста клубней. Кроме того, удаление уже созревших клубней позволяет направлять питание к более мелким, способствуя их ускоренному росту.

Заключение

Проведенное исследование показало возможности совершенствования получившего популярность метода посадки картофеля под солому (под сено). Доступность визуального контроля процесса созревания клубней позволяет извлекать созревшие клубни на ранних этапах вегетации без разрушения растущей корневой системы. Более того, извлечение наиболее созревших клубней приводит к локальному рыхлению почвы и освобождает место для растущих клубней. Применение предложенного способа выращивания картофеля позволяет:

• Сократить сроки получения раннего пищевого картофеля;
• Значительно увеличить урожайность при одинаковых условиях возделывания.

Список источников

1. Способ выращивания картофеля под соломой. https://molotokrus.ru/sposob-vyraschivaniya-kartofelya-pod-solomoy/
2. Картошка по соломе | Fermer.Ru — Фермер.Ру — Главный фермерский портал — все о бизнесе в сельском хозяйстве. Форум фермеров. https://fermer.ru/blog/4102/kartoshka-po-solome-98664
3. Научно-исследовательская работа «Выращивание клубней картофеля методом посева под солому». https://infourok.ru/nauchno-issledovatelskaya-rabota-vyrashivanie-klubnej-kartofelya-metodom-poseva-pod-solomu-4934023.html
4. Опыт выращивания картофеля / М-во культуры Респ. Хакасия, ГБУК РХ «НБ им. Н.Г. Доможакова» ; [сост. Н.В. Маракова]. – Абакан : [б.и.], 2015 – 62 с.
5. Adamchuk V., Prysyazhnyi V., Ivanovs S., Bulgakov V. Investigations in technological method of growing potatoes under mulch of straw and its effect on the yield// Engineering for rural development. Jelgava, 25.-27.05.2016. p.1098-1103
6. Pastukhov V., Mogilnay O., Bakum M., et al. Energy-efficient and ecologically friendly technology for growing potatoes under straw mulch// Ukrainian Journal of Ecology, 2020, 10(1) ,317-324   doi: 10.15421/2020_50
7. Thomas F. Döring. Straw mulch in organically grown potatoes Evaluation and optimisation for virus vector control// Faculty of Organic Agricultural Sciences, University of Kassel, 139 P
8. Pengxia Liu, Shouxi Chai, Lei Chang, et al. Effects of Straw Strip Covering on Yield and Water Use Efficiency of Potato cultivars with Different Maturities in Rain-Fed Area of Northwest China//Agriculture 2023, 13, p.402-421 https://doi.org/10.3390/agriculture13020402

References

1. Sposob vy`rashhivaniya kartofelya pod solomoj. https://molotokrus.ru/sposob-vyraschivaniya-kartofelya-pod-solomoy/
2. Kartoshka po solome | Fermer.Ru — Fermer.Ru — Glavny`j fermerskij portal — vse o biznese v sel`skom xozyajstve. Forum fermerov. https://fermer.ru/blog/4102/kartoshka-po-solome-98664
3. Nauchno-issledovatel`skaya rabota «Vy`rashhivanie klubnej kartofelya metodom poseva pod solomu». https://infourok.ru/nauchno-issledovatelskaya-rabota-vyrashivanie-klubnej-kartofelya-metodom-poseva-pod-solomu-4934023.html
4. Opy`t vy`rashhivaniya kartofelya / M-vo kul`tury` Resp. Xakasiya, GBUK RX «NB im. N.G. Domozhakova» ; [sost. N.V. Marakova]. – Abakan : [b.i.], 2015 – 62 s.
5. Adamchuk V., Prysyazhnyi V., Ivanovs S., Bulgakov V. Investigations in technological method of growing potatoes under mulch of straw and its effect on the yield// Engineering for rural development. Jelgava, 25.-27.05.2016. p.1098-1103
6. Pastukhov V., Mogilnay O., Bakum M., et al. Energy-efficient and ecologically friendly technology for growing potatoes under straw mulch// Ukrainian Journal of Ecology, 2020, 10(1) ,317-324   doi: 10.15421/2020_50
7. Thomas F. Döring. Straw mulch in organically grown potatoes Evaluation and optimisation for virus vector control// Faculty of Organic Agricultural Sciences, University of Kassel, 139 P
8. Pengxia Liu, Shouxi Chai, Lei Chang, et al. Effects of Straw Strip Covering on Yield and Water Use Efficiency of Potato cultivars with Different Maturities in Rain-Fed Area of Northwest China//Agriculture 2023, 13, p.402-421 https://doi.org/10.3390/agriculture13020402

Для цитирования: Жолнин А.Г., Хафизов Р.С. Получение сверхраннего картофеля под соломой при одновременном повышении урожайности  // Московский экономический журнал. 2023. № 2. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2023-40/

© Жолнин А.Г., Хафизов Р.С., 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 2.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 332.3

doi: 10.55186/2413046X_2023_8_2_75

ПРАКТИЧЕСКИЙ ОПЫТ ВЫЯВЛЕНИЯ И ВОВЛЕЧЕНИЯ В ОБОРОТ БЕСХОЗЯЙНОСОДЕРЖАЩИХСЯ МЕЛИОРИРУЕМЫХ ЗЕМЕЛЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ

PRACTICAL EXPERIENCE IN IDENTIFYING AND INVOLVING INTO CIRCULATION OWNERLESS RECLAIMED AGRICULTURAL LAND

Сорокина Ольга Анатольевна, к.э.н., доцент кафедры Землеустройства, Государственный университет по землеустройству, sorokinaoa81@gmail.com

Федоринов Александр Васильевич, к.с.-х.н., доцент кафедры Землеустройства, Государственный университет по землеустройству, ezdok1@bk.ru

Мулин Максим Олегович, Государственный университет по землеустройству, mulin_99@mail.ru

Sorokina Olga Anatolyevna, Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Land Management of the State University of Land Use Planning, sorokinaoa81@gmail.com

Fedorinov Alexander Vasilyevich, Candidate of Agricultural Sciences, Associate Professor of the Department of Land Management of the State University of Land Use Planning, ezdok1@bk.ru

Mulin Maxim Olegovich, State University of Land Use Planning, mulin_99@mail.ru

Аннотация. Выявление наличия бесхозяйносодержащихся мелиорируемых земель сельскохозяйственного назначения осуществляется в целях упорядочения земельного фонда Российской Федерации и разработки предложений по эффективному использованию таких земель. В статье доказана необходимость проведения работ по установлению границ мелиорируемых земель с использованием геопортальных инструментов, как важного предваряющего этапа осуществления комплекса мер по увеличению доли, сохранению и вовлечению в оборот мелиорируемых земель сельскохозяйственного назначения в нашей стране. Полученная в результате практической реализации предлагаемых этапов работ цифровая карта современного использования мелиорируемых земель сельскохозяйственного назначения Калининградской области содержит количественные и качественные данные о землях общей площадью более 870 тыс. га.

Abstract. Identification of the presence of ownerless reclaimed agricultural lands is carried out in order to streamline the land fund of the Russian Federation and develop proposals for the effective use of such lands. The article proves the necessity of carrying out work on establishing the boundaries of reclaimed lands using geoportal tools, as an important preliminary stage in the implementation of a set of measures to increase the share, preserve and involve in the circulation of reclaimed agricultural land in our country. The digital map of the current use of reclaimed agricultural lands in the Kaliningrad region, obtained as a result of the practical implementation of the proposed stages of work, contains quantitative and qualitative data on lands with a total area of more than 870 thousand hectares.

Ключевые слова: мелиорируемые земли, сельское хозяйство, геопортал

Key words: reclaimed land, agriculture, geoportal

Мелиорируемые земли сельскохозяйственного назначения являются гарантом обеспечения продовольственной безопасности и стабильности развития в сложных природно –климатических условиях агропромышленного комплекса Российской Федерации [1, 2, 3]. Основоположник отечественной мелиоративной науки А.Н. Костяков отметил: «Мелиорации не лечат наступивших уже природных кризисов сельского хозяйства, а предупреждают возможность появления этих кризисов, страхуют хозяйство от них. Мелиоративные площади являются регулятором устойчивости хозяйства, которое в годы кризисов и неурожаев теряет значительно больше, чем стоит осуществление мелиораций» [4].

Для реализации планов по сохранению и увеличению доли мелиорируемых земель в нашей стране были приняты Федеральный закон от 10.01.1996 №4 –ФЗ «О мелиорации земель», Постановление Правительства РФ от 12.10.2013 №922 «О федеральной целевой программе «Развитие мелиорации земель сельскохозяйственного назначения России на 2014–2020 годы», а также Постановление Правительства РФ от 14.05.2021 № 731 «О Государственной программе эффективного вовлечения в оборот земель сельскохозяйственного назначения и развития мелиоративного комплекса Российской Федерации». В Государственной программе эффективного вовлечения в оборот земель сельскохозяйственного назначения и развития мелиоративного комплекса Российской Федерации в качестве одной из важнейших задач была определена необходимость исследования наличия и качества бесхозяйных и бесхозяйносодержащихся мелиорируемых земель сельскохозяйственного назначения, решение поставленного вопроса позволит упорядочить налогообложение данных земель и оформление прав собственности на них, повысит эффективность вложений материальных, финансовых и трудовых ресурсов, а также приведет к сокращению временных затрат на подготовку документации по вовлечению в оборот мелиорируемых и мелиоративных земель.

В настоящее время мелиоративный фонд земель сельскохозяйственного назначения нашей страны составляет 9,45 млн га, из них на Северо –Западный федеральный округ приходится 1822,55 тыс. га, их которых 99 % – осушаются. Наибольшие площади осушаемых земель располагаются в Новгородской области (363,1 тыс. га), Ленинградской области (557,8 тыс. га), Калининградской области (1054,1 тыс. га), Псковской области (388,3 тыс. га) и Республике Карелия (524,8 тыс. га) [5].

Статистические данные демонстрируют особое положение среди других регионов СЗФО Калининградской области, которая находится в зоне избыточного увлажнения, на регион приходится 23 % всех осушаемых и 70 % польдерных земель России. При этом сельскохозяйственные земли региона обладают высоким потенциалом, о чем свидетельствует высокая урожайность основных сельскохозяйственных культур. Польдерные земли представлены в Славском, Полесском, Гурьевском, Багратионовском районах. Самый большой в области и России массив польдерных земель расположен на территории древней дельты Немана в Славском районе.

Мелиоративная освоенность земельных угодий в Калининградской области достигает 90 %. Важная особенность почвенного покрова и земельных угодий области – длительное воздействие человека на плодородие почв и почвообразовательные процессы.

Общая площадь осушаемых земель области составляет 1047,9 тыс. га. Наибольшую долю в которых составляют сельскохозяйственные угодья, а именно, пашня – 346,5 тыс. га, оставшаяся площадь распределена между остальными угодьями следующим образом: кормовые угодья и многолетние насаждения – 241,7 и 6,3 тыс. га соответственно, остальную площадь занимают другие угодья – 453,4 тыс. га.

При оценке состояния осушаемых земель Калининградской области выявлено, что большая площадь осушаемых земель имеет удовлетворительную оценку. Доля земель, на которых требуется улучшение земель и технического уровня мелиоративных систем, составила 51,5 % тыс. га, в том числе 34,6 % требуют повышения технического уровня осушительных систем (табл. 1). При этом наибольшее количество мелиорируемых земель, чье состояние оценено как неудовлетворительное, находится в Славском, Черняховском и Багратионовском городских округах (районах).

Мелиорируемые земли распределяются неравномерно по территории Калининградской области, их максимальная площадь располагается на территории Славского и Черняховского районов, более 523 тыс. га в совокупности, что обусловлено природными условиями (рис. 2).

При анализе распределения мелиорируемых земель и причин их неудовлетворительного состояния было выявлено преобладание в большинстве муниципальных образованиях следующей причины: недопустимые сроки отвода поверхностных вод, только в Славском районе наиважнейшее значение имеет недопустимый уровень грунтовых вод (рис. 3).

Как видно из вышеприведенной информации у региональных властей Калининградской области имеются данные о площадных и качественных характеристиках мелиорируемых земель. Данная информация собирается на основе 22 формы статистической отчетности, которые сельскохозяйственные организации, занимающиеся производством сельскохозяйственной продукции, представляют в соответствии с действующим табелем форм федерального государственного статистического наблюдения и в целях выполнения положений Федерального закона № 282 – ФЗ. Сведения, предоставляемые юридическими и физическими лицами, позволяют иметь представление об общей площади мелиорируемых земель на подотчетной территории и об их качественном состоянии [6, 7]. При этом остаются не выясненными 2 наиважнейших вопроса: месторасположение контуров данных земель и их использование в активном экономическом обороте.

Выявление бесхозяйных и используемых мелиорируемых земель следует производить в соответствие с Методикой установления границ земель сельскохозяйственного назначения, включая ценные и особо ценные земли сельскохозяйственного назначения, на территории муниципального образования (с установлением границ сельскохозяйственных угодий), разработанной в Государственном университете по землеустройству (ГУЗ), одобренной протоколом № 2а заочного заседания секции аграрного образования и сельскохозяйственного консультирования Научно –технического совета Минсельхоза России от 16 февраля 2022 г. в 4 основных этапа:

1. Сбор исходной информации.
2. Приведение собранной информации к единому цифровому стандарту.
3. Формирование слоев исходных данных и промежуточных векторных слоев цифровых карт.
4. Формирование цифровой карты мелиорируемых земель сельскохозяйственного назначения на территории региона на год проведения работ.

На первом этапе работ был произведен сбор и анализ информации по Калининградской области, содержащейся в Государственном фонде данных землеустройства (ГФДЗ), с этой целью был отправлен запрос в отдел ГФДЗ Росреестра. В процессе переписки с органом государственной власти было установлено, что всего в ГФДЗ по требуемой тематике по Калининградской области находится 192 единицы чертежей инвентаризации осушенных земель (рис. 4).

На втором этапе была проведена привязка растровых карт по 30 –50 точкам в зависимости от площади хозяйства. Контроль привязки растра осуществлялся с применением материалов дистанционного зондирования земли. После привязки картографического материала было произведено отсечение категорий земельного фонда отличных от земель сельскохозяйственного назначения, то есть удаление тех архивных контуров земель сельскохозяйственного назначения, о которых достоверно известно, что они изменили категорию земельного фонда и в настоящий момент относятся к землям населенных пунктов (за исключением зон сельскохозяйственного использования земель населенных пунктов), промышленности, лесного фонда или других категорий земель.

В качестве одного из результатов работ третьего этапа на рисунке 5 представлены границы земельных участков, имеющих категорию земель сельскохозяйственного назначения, на территории Калининградской области, невыделенные земельные участки имеют другие категории и были отсечены на данном этапе работ.

Привязанные и обрезанные растровые архивные картографические материалы землеустройства отдельных сельскохозяйственных организаций (рис. 6) были объединены в подслои по каждому муниципальному образованию региона.

Совместное подключение этих подслоев, в свою очередь, помогло сформировать цифровую карту мелиорируемых земель сельскохозяйственного назначения на территории региона на год проведения работ.

В процессе создания цифровой карты современного использования мелиорируемых земель сельскохозяйственного назначения был применен метод сопоставления и дополнения. Каждый следующий слой предоставляет новую и уточняет информацию предыдущего слоя. При пересечении одного слоя последующим, участки с первого слоя остаются «как есть», а вокруг них образуются участки с последующего слоя, а также их части. Было определено, что цифровая карта современного использования мелиорируемых земель сельскохозяйственного назначения содержит данные о землях общей площадью 870984,34 га (рис. 7).

С помощью данных, полученных в результате установления местоположения контуров мелиорируемых угодий и их границ была произведена дифференциации таких земель с применением данных ЕГРН о правах на земельные участки и сведений дистанционного зонирования земли об использовании участков за последние 3 года. Порядок действий, производимых геоаналитическими инструментами, приведен на рисунке 8.

К каждой группе выявленных бесхозяйносодержащихся мелиорируемых земель должен быть применен свой алгоритм по вовлечению в экономический оборот.

Материалы по мелиорируемым землям в собственности конкретного лица, но выбывшим из активного оборота должны быть направлены в органы земельного надзора или муниципального контроля для вынесения штрафных санкций лицу, допустившему выбытие земель из активного экономического оборота.

Относительно бесхозяйносодержащихся мелиорируемых земель, находящихся вэкономическом обороте должно быть установлена причина отсутствия прав на данные земли. В случае использования таких земель надлежащим собственником без оформления регистрации прав, данное лицо должно провести необходимые действия и зарегистрировать свои права. Если лицо не надлежащие, оно обязано заплатить штраф за самовольное владение чужим имуществом, а земли должны быть изъяты в пользу надлежащего собственника.

По бесхозяйносодержащимся мелиорируемым землям, выбывшим из экономического оборота должно быть принято решение о целесообразности вовлечения их в активный экономический оборот и в случае положительного результата, должен быть разработан соответствующий проект.

Реализация предложенной методики работ по установлению границ мелиорируемых земель с использованием геопортальных инструментов, как предваряющего этапа осуществления комплекса мер по вовлечению таких земель в оборот, а также совершенствование информационно –кадастрового обеспечения управленческих решений по выявлению бесхозяйных и бесхозяйносодержащихся земель значительно повысит эффективность их использования в агропромышленном комплексе.

Список источников

1. Мелихов, В. В. Мелиорация сельскохозяйственных земель России – стратегия и тактика системного развития / В. В. Мелихов // Роль мелиорации земель в реализации государственной научно –технической политики в интересах устойчивого развития сельского хозяйства : Материалы Международной научно –практической конференции, посвященной 50 –летию Всероссийского научно –исследовательского института орошаемого земледелия, Волгоград, 06–09 сентября 2017 года. – Волгоград: Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Всероссийский научно –исследовательский институт орошаемого земледелия», 2017. – С. 18 –25.
2. Дубенок, Н. Н. Научное обоснование стратегии развития мелиорации земель сельскохозяйственного назначения в Российской Федерации / Н. Н. Дубенок // Доклады ТСХА : Сборник статей, Москва, 02–04 декабря 2020 года. Том Выпуск 293, Часть IV. – Москва: Российский государственный аграрный университет – МСХА им. К.А. Тимирязева, 2021. – С. 238 –241.
3. Акопян, А. В. Правила учета мелиорированных земель: прошлое и настоящее / А. В. Акопян, В. В. Слабунов, М. В. Власов // Научный журнал Российского НИИ проблем мелиорации. – 2016. – № 3(23). – С. 219 –237.
4. Костяков, А.Н. Основы мелиораций [Текст] : [Для гидромелиорат. ин –тов и фак.]. – 6 –е изд., доп. и перераб. – Москва : Сельхозгиз, 1960. – 622 с. : ил.; 26 см.
5. Мелиоративный комплекс Российской Федерации: информ. издание. – М.:ФГБНУ «Росинформагротех», 2020. – 304 с.
6. Антропов, Д. В. Сравнительный анализ состояния мелиорированных земель в Российской Федерации / Д. В. Антропов, А. А. Рассказова, С. И. Комаров // Актуальные проблемы землеустройства и кадастров на современном этапе : Сборник статей, Пенза, 01 марта 2022 года. – Пенза: Пензенский государственный университет архитектуры и строительства, 2022. – С. 10 –13.
7. Комаров, С. И. Ресурсный потенциал мелиорированных сельскохозяйственных земель / С. И. Комаров, Д. В. Антропов // Современные проблемы управления проектами в инвестиционно –строительной сфере и природопользовании : материалы XII Международной научно –практической конференции, посвященной 115 –летию РЭУ им. Г.В. Плеханова, Москва, 08 апреля 2022 года / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации; Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова. – Москва: Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, 2022. – С. 325 –329.
8. Янко Ю.Г., Петрушин А.Ф. Методические рекомендации по обследованию осушительных мелиоративных систем дистанционными методами. Методические рекомендации. – СПб.: АФИ, 2019. 32 с.
9. Учет и установление собственника для бесхозяйных мелиоративных объектов –определяющий фактор их эффективного использования / Г. Т. Балакай, И. Ф. Юрченко, Е. А. Лентяева, Г. Х. Ялалова // Природообустройство. – 2015. – № 4. – С. 8 –14.

References

1. Melikhov, V. V. Reclamation of agricultural lands in Russia — strategy and tactics of systemic development / V. V. Melikhov // The role of land reclamation in the implementation of the state scientific and technical policy in the interests of sustainable development of agriculture: Proceedings of the International Scientific and Practical Conference, dedicated to the 50th anniversary of the All-Russian Research Institute of Irrigated Agriculture, Volgograd, September 06-09, 2017. — Volgograd: Federal State Budgetary Scientific Institution «All-Russian Research Institute of Irrigated Agriculture», 2017. — P. 18-25.
2. Dubenok, N. N. Scientific substantiation of the strategy for the development of agricultural land reclamation in the Russian Federation / N. N. Dubenok // Reports of the TSKhA: Collection of articles, Moscow, December 02–04, 2020. Volume Issue 293, Part IV. — Moscow: Russian State Agrarian University — Moscow Agricultural Academy. K.A. Timiryazev, 2021. — S. 238-241.
3. Akopyan, A. V. Rules for accounting for reclaimed lands: past and present / A. V. Akopyan, V. V. Slabunov, M. V. Vlasov // Scientific journal of the Russian Research Institute of Land Reclamation Problems. — 2016. — No. 3 (23). — S. 219 -237.
4. Kostyakov, A.N. Fundamentals of land reclamation [Text]: [For hydromeliorat. in-tov and faculty.]. — 6th ed., add. and reworked. — Moscow: Selkhozgiz, 1960. — 622 p. : ill.; 26 cm
5. Ameliorative complex of the Russian Federation: inform. edition. — M.: FGBNU «Rosinformagrotech», 2020. — 304 p.
6. Antropov, D. V. Comparative analysis of the state of reclaimed lands in the Russian Federation / D. V. Antropov, A. A. Rasskazova, S. I. Komarov // Actual problems of land management and cadastres at the present stage: Collection of articles, Penza, March 01, 2022. – Penza: Penza State University of Architecture and Construction, 2022. – P. 10–13.
7. Komarov, S. I. Resource potential of reclaimed agricultural lands / S. I. Komarov, D. V. Antropov // Modern problems of project management in the investment and construction sector and environmental management: materials of the XII International scientific and practical conference dedicated to 115 — anniversary of the Russian University of Economics G.V. Plekhanov, Moscow, April 08, 2022 / Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation; Plekhanov Russian University of Economics. – Moscow: Russian University of Economics named after G.V. Plekhanov, 2022. — S. 325-329.
8. Yanko Yu.G., Petrushin A.F. Methodical recommendations for the survey of drainage reclamation systems by remote methods. Guidelines. — St. Petersburg: AFI, 2019. 32 p.
9. Balakay G. T., Yurchenko I. F., Lentyaeva E. A., Yalalova G. Kh. Accounting and establishing the owner for ownerless land reclamation facilities – a determining factor for their effective use // Nature Engineering. — 2015. — No. 4. — P. 8-14.

Для цитирования: Сорокина О.А., Федоринов А.В., Мулин М.О. Практический опыт выявления и вовлечения в оборот бесхозяйносодержащихся мелиорируемых земель сельскохозяйственного назначения // Московский экономический журнал. 2023. № 2. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2023-28/

© Сорокина О.А., Федоринов А.В., Мулин М.О., 2023. Московский экономический журнал, 2023, № 2.