ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ РОБОТИЗАЦИИ МОЛОЧНОГО ЖИВОТНОВОДСТВА В РФ: КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ВНЕДРЕНИЯ ДОИЛЬНЫХ РОБОТОВ КАК ИСТОЧНИКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ

СКВОРЦОВ ЕГОР, ШАЙБАКОВА ЛЮДМИЛА, МОРОЗОВА ГАЛИНА, АЛБЫЧЕВА МАРИЯ

DOI 10.32651/262-59

УДК 631.3:004.9:519.237.5

Выпуск № 2, Февраль 2026 г., статья № 8, стр. 59-66

Рубрика: ЦИФРОВИЗАЦИЯ В АПК

Ключевые слова: СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО, РОБОТИЗАЦИЯ, ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ, ДОИЛЬНАЯ РОБОТОТЕХНИКА, БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ, КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ, ПРОДУКТИВНОСТЬ ЖИВОТНЫХ

Аннотация: Актуальность исследования обусловлена дефицитом детализированных данных о роботизации сельского хозяйства РФ, ее стремительным развитием как фактора повышения эффективности и источником больших данных, а также необходимостью выявления реальных территориальных диспропорций этих процессов. Целью является выявление территориальных закономерностей и формирование типологии регионов РФ по уровню роботизации (с фокусом на доильных роботах), ее связи с продуктивностью животноводства и потенциалом генерации больших данных. Методы исследования включают запросы в территориальные отделения Минсельхоза и интернет-скрининг о количестве роботов, применение кластерного анализа (k-средних) с предварительной z-стандартизацией переменных и использованием евклидова расстояния на выборке 79 регионов. В качестве основных результатов исследования выявлено 4 устойчивых кластера (силуэт=0.69). К первому («Лидеры») относятся 18 регионов, с наиболее высокой продуктивность ~7384 кг/год и средним количеством роботов ~12.8 роботов/регион (Рязанская, Свердловская обл.), включая регионы с нереализованным потенциалом (Владимирская, Белгородская обл.). Ко второму кластеру («Аутсайдеры») относятся 11 регионов СКФО и ДФО с низкой продуктивностью ~2183 кг/год, почти нулевой роботизацией. К третьему кластеру («Регионы с потенциалом») относятся 20 регионов с высокой продуктивность ~5869 кг/го и умеренной роботизацией ~4.3 робота (Татарстан, Тюменская обл.), с множеством регионов без роботов при высоком потенциале окупаемости (Тверская, Брянская обл.). К четвертому кластеру относится («Крупнейшая группа с минимальной роботизацией») 30 регионов с низкой продуктивность ~4467 кг/год и слабой роботизацией ~0.6 робота, единичные «островки». Даны конкретные рекомендации о необходимости сконцентрировать меры господдержки и инвестиции на регионах с высоким нереализованным потенциалом (кластеры 1 и 3), где высокая продуктивность обеспечивает быструю окупаемость роботов для доения и формирование больших данных. В кластере 4 стимулировать внедрение роботов в отдельных высокопродуктивных хозяйствах как «точек роста». Для кластера 2 первоочередной задачей считать повышение базовой продуктивности животноводства. Необходимом учесть роль роботизации как ключевого источника больших данных при формировании программ цифровизации АПК на региональном уровне.

Авторы:
Скворцов Егор Артёмович, Уральский государственный экономический университет
Шайбакова Людмила Фаритовна, Уральский государственный экономический университет
Морозова Галина Михайловна, Уральский государственный экономический университет
Албычева Мария Дмитриевна, Уральский государственный экономический университет

TERRITORIAL PATTERNS OF ROBOTICS IN DAIRY FARMING IN THE RUSSIAN FEDERATION: CLUSTER ANALYSIS OF THE INTRODUCTION OF MILKING ROBOTS AS A SOURCE OF BIG DATA

DOI 10.32651/262-59

Issue № 2, 2026, article № 8, pages 59-66

Section: DIGITALIZATION IN THE AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX

Keywords: AGRICULTURE, ROBOTICS, TERRITORIAL PATTERNS, MILKING ROBOTICS, BIG DATA, CLUSTER ANALYSIS, ANIMAL PRODUCTIVITY

Abstract: The relevance of the study is due to the lack of detailed data on the robotization of agriculture in the Russian Federation, its rapid development as a factor in increasing efficiency and a source of big data, as well as the need to identify real territorial disproportions of these processes. The goal is to identify territorial patterns and form a typology of regions of the Russian Federation by the level of robotization (with a focus on milking robots), its relationship with livestock productivity and the potential for generating big data. The research methods include requests to the territorial offices of the Ministry of Agriculture and online screening for the number of robots, the use of cluster analysis (k-means) with preliminary z-standardization of variables and the use of Euclidean distance on a sample of 79 regions. The main results of the study revealed 4 stable clusters (silhouette = 0.69). The first ("Leaders") includes 18 regions with the highest productivity of ~7384 kg / year and an average number of robots of ~12.8 robots / region (Ryazan, Sverdlovsk regions), including regions with unrealized potential (Vladimir, Belgorod regions). The second cluster ("Outsiders") includes 11 regions of the North Caucasus Federal District and the Far Eastern Federal District with low productivity of ~2183 kg / year, almost zero robotization. The third cluster ("Regions with potential") includes 20 regions with high productivity ~5869 kg/year and moderate robotization ~4.3 robots (Tatarstan, Tyumen region), with many regions without robots but high payback potential (Tver, Bryansk region). The fourth cluster ("Largest group with minimal robotization") includes 30 regions with low productivity ~4467 kg/year and weak robotization ~0.6 robots, isolated "islands". Specific recommendations are given on the need to concentrate government support measures and investments on regions with high unrealized potential (clusters 1 and 3), where high productivity ensures a quick payback of milking robots and the formation of big data. In cluster 4, stimulate the introduction of robots in individual highly productive farms as "growth points". For cluster 2, the priority task is to increase the basic productivity of livestock farming. It is necessary to take into account the role of robotics as a key source of big data when forming programs for digitalization of the agro-industrial complex at the regional level.

Authors: Skvortsov Egor Artemovich, SHaibakova Liudmila Faritovna, Morozova Galina Mikhailovna, Albycheva Mariia Dmitrievna