В настоящее время наблюдается санкционное давление на экономику со стороны западных стран. Одним из глобальных вопросов, требующих безотлагательного решения, является создание условий для устойчивого экономического роста в агропромышленном комплексе республики. В условиях глобальной цифровизации особенно остро возникает вопрос необходимости кадрового обеспечения IT-специалистами аграрной сферы. Авторы в статье провели анализ актуальных вопросов развития информационных систем, цифровых технологий, кадрового обеспечения IT-специалистами аграрной сферы. Эффективное использование этих мощных векторов развития приведет к росту экономики, комплексному решению социальных задач и стабильному обеспечению и продовольственной безопасности. Для повышения экономической эффективности аграрного сектора необходимы компетентные кадры по разработке и внедрению новых цифровых технологий и их рациональному использованию, которые способны обеспечить будущие прорывные технологические процессы. Особое значение в статье отводится цифровизации сельскохозяйственного производства, учитывая его многоотраслевую, сложную и динамичную структуру развития с учётом прямого влияния на экономическую эффективность АПК в целом.
Несмотря на устойчивую тенденцию роста производства молока в сельском хозяйстве, его объемы недостаточны для обеспечения потребности населения страны в молоке и молочных продуктах. В 2021 г. всего в 33 субъектах федерации производство молока в сельском хозяйстве превышало внутрирегиональные расходы на личное и производственное потребление. В этих же регионах объемы вывоза продукции превышали объемы ввоза. Это свидетельствует об отсутствии государственного регулирования размещения аграрного производства по субъектам федерации. В 2021 г. Удмуртия в рейтинге регионов по профициту молока занимала второе место после Алтайского края. Вывоз молока и молочной продукции из республики превышал объемы их ввоза в 4,0 раза. Высокий уровень обеспеченности Удмуртии молоком достигнут благодаря динамичному развитию молочного скотоводства в регионе. В 2001 г., учитывая системообразующую роль отрасли для экономики республики, была определена приоритетность ее развития. Функционирование отрасли обеспечивает занятость и доходы не только жителей села, но и работников молокоперерабатывающей промышленности, а также налоговые поступления в бюджеты всех уровней. В реализации программы по приоритетному развитию молочного скотоводства в республике основной акцент был сделан на использовании инновационных разработок. Значительное внимание уделяется биологическому блоку инноваций, что способствовало улучшению породного состава животных. Это в совокупности с инновациями в кормопроизводстве, кормлении, содержании и доении коров обусловило рост молочной продуктивности дойного стада и увеличение производства молока в республике.
В данной статье проведен анализ развития молочного скотоводства в крупном субъекте Российской Федерации Вологодской области в XXI в. Изучены основные показатели молочной продуктивности и объемы производства, Проведена статистическая обработка цифровых массивов, включая корреляционный анализ. Отмечено, что в Вологодской области, как и в Северо-Западном федеральном округе, и в Российской Федерации, производство молока имело положительный вектор интенсификации многих показателей, что было связано с региональными благоприятными условиями для развития отрасли, к которым относятся как автохтонные (кормовая база), так и антропогенные факторы (районированные породы крупного рогатого скота, селекционная работа, сбалансированное кормление). Показатели валового молочного производства, удойности коров, нарратива генетико-селекционного потенциала свидетельствуют о достаточно высоких региональных показателях ведения молочного скотоводства. В настоящее время здесь созданы предприятия со стадом молочного скота, не уступающие по уровню удоя известным европейским линиям. Увеличению объемов молочной продукции всегда придавалось большое значение, но в современных экономических и санкционных условиях увеличение продуктивности молочного стада приобретает особую актуальность. Проведенный анализ развития и результативности молочной отрасли Вологодской области делает очевидным вывод о регионе, как о возможной площадке по реализации инновационных методов кормопроизводства, селекционной работы, повышения генетического потенциала скота, с целью распространения полученных результатов в других регионах страны.
Анализ эффективности возделывания картофеля по итогам проведенных исследований показывает преимущество применения жидких органоминеральных удобрений, так как они дают существенные прибавки относительно контрольного варианта по всем исследуемым в опыте сортам. При возделывании сорта Горянка использование жидкого органоминерального удобрения в качестве листовой подкормки позволило получить максимальный уровень рентабельности – 160,8%, что превысило контроль на 31,0%. При выращивании сорта Кисловодский использование жидкого органоминерального удобрения в качестве листовой подкормки Полидон Био Профи позволило получить самые высокие экономические результаты. Использование жидкого органоминерального удобрения в качестве листовой подкормки позволило увеличить уровень рентабельности– 104,2%, что на 24,6% выше значения контрольного варианта. По сорту Осетинский использование жидкого органоминерального удобрения в качестве листовой подкормки Полидон Био Профи позволило обеспечить уровень рентабельности – 97,4%, что на 21,8% выше значения контрольного варианта.
Адаптация агропродовольственных систем к неблагоприятным климатическим изменениям представляет собой комплексную проблему, решение которой должно приниматься на разных уровнях иерархии: от товаропроизводителя до регулирующих органов регионального и федерального масштаба. Сложный междисциплинарный характер проблемы требует разнообразного инструментария, позволяющего анализировать особенности взаимодействия климатической, агроэкологической и производственно-экономической подсистем с учетом мер адаптивного реагирования. Важную роль в поисках выхода из данной проблемной ситуации играют методы экономико-математического моделирования, представленные моделями разной сложности и структуры. На начальном этапе ‒ разведочном анализе ‒ на первый план выходят задачи исследования откликов агропродовольственной системы, представленной в предельно агрегированной форме малоразмерными моделями. Таким образом, перед исследователем открываются основополагающие связи и закономерности функционирования агропродовольственной системы, описанные в терминах «валовая продукция сельского хозяйства», «агроэкологические ограничения объемов производства», «уровень технологического развития». Последний, рассматриваемый как объект регулирования, в той или иной степени способен решать задачу адаптивного управления в ответ на неблагоприятную климатическую динамику. Эта способность зависит, как от объемов инвестирования агропродовольственной системой в технологическое развитие и человеческий капитал, так и от уровня государственной поддержки этих же направлений.
Современные геополитические вызовы актуализируют для России проблему достижения динамичного аграрного роста. Сельское хозяйство в последние годы, выступая драйвером экономического развития страны, увеличивает объемы производимой продукции. Однако достигнутый аграрный рост не формирует основы для устойчивого и долгосрочного отраслевого развития. Соответственно возникает противоречие между увеличением объема производства сельскохозяйственной продукции и отсутствием условий для расширенного воспроизводства в отрасли, что сдерживает отраслевой рост и не позволяет в полной мере использовать аграрный потенциал страны. В рамках представленного исследования на основе теории параметрического управления и технологий нечеткой когнитивной логики доказано влияние указанного противоречия на процессы аграрной динамики и проведена оценка его содержания. Параметризация сельского хозяйства в качестве объекта управления аграрным ростом осуществлена в виде нечеткой когнитивной модели, разработанной с использованием статистических данных за период 2000-2020 гг. и корреляционно- регрессионного анализа. Статический анализ модели и расчет ее системных показателей позволили выявить параметрический дисбаланс в системе управления аграрным ростом. Динамический анализ модели и разработка сценариев аграрного развития показали, что в современной практике хозяйствования потенциал управленческих действий по отношению к сельскому хозяйству не создает адекватный внутренний потенциал роста самого сельского хозяйства. Поэтому делается вывод о том, что при существующих подходах к управлению сельским хозяйством достичь высоких показателей аграрной динамки, обеспечив ее устойчивость в долгосрочной перспективе, не удастся. Становится очевидной в современных условиях необходимость формирования базы нового качества аграрного роста.
Статья посвящена прогнозированию валового сбора зерновых и зернобобовых культур в регионах высокорискованного земледелия на основе моделей учета циклических колебаний. Модели циклической составляющей были построены на основе корреляционной функции, автокорреляционной функции, а также с применением спектрального анализа. Проведен анализ общих характеристик временных рядов с 1990 по 2021 год валового сбора зерновых и зернобобовых по регионам ДФО. На основании построенных моделей тренда и циклической составляющей был получен прогноз валового сбора зерновых и зернобобовых по четырем регионам ДФО на 2022-2024 годы. В регионах, обладающих сильной зависимостью сельского хозяйства от природно- климатических факторов, предложено прогнозирование валового сбора зерновых и зернобобовых проводить в три этапа: выделить общий тренд, затем определить циклическую составляющую и только на третьем этапе приступить к прогнозированию. Результат, полученный авторами для 2022 г., был сопоставлен с результатами валового сбора урожая в Республике Бурятия на основе предварительных данных Министерства сельского хозяйства Республики Бурятия и полностью подтвердился. В статье предлагается использовать данные модели для дальнейших исследований применительно к отдельным видам сельскохозяйственных культур, а также с учетом влияния различных факторов.
В статье предлагается методика типизации личных подсобных хозяйств с помощью специальной модели искусственной нейронной сети – самоорганизующейся карты (SOM). Для сокращения числа признаков и визуализации результатов типизации рассчитываются три многомерные средние на основе показателей состояния инфраструктуры сельской местности и материально-технического обеспечения, показателей размера посевных площадей сельскохозяйственных культур и наличия поголовья животных. С целью стабилизации дисперсий значений признаков и обеспечения более качественного формирования кластеров как типичных групп хозяйств определяются и исключаются резко отличающиеся значения признаков на основе метода интерквартильного размаха. Апробация методики проведена по микроданным личных подсобных хозяйств (ЛПХ) Астраханской области Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2016 г. (ВСХП-2016): было выделено восемь качественно различных и внутренне однородных по размерам и производственному направлению групп ЛПХ. Установлена статистическая достоверность влияния используемых многомерных средних на формирование кластеров посредством дисперсионного анализа. В статье сравниваются результаты применения модели SOM и метода k-средних, формулируется ряд преимуществ и недостатков каждого из подходов. Использование разработанной типологии позволит разрабатывать и проводить дифференцированную государственную политику, направленную на инклюзивное развитие сельского хозяйства, адресную поддержку ЛПХ.
Сельское хозяйство и его хозяйствующие субъекты оцениваются в настоящее время, прежде всего, по объемам произведенной продукции. Такая оценка является неполной и в значительной степени искажает истинное значение крупных, средних и мелких производителей сельскохозяйственной продукции. Многофункциональность сельского хозяйства обусловливает необходимость учета всех внешних эффектов и общественных благ, исходящих от основных организационно-правовых форм организации аграрного производства. В статье раскрыто выполнение миссии крупными производственными аграрными формированиями и сельской локальной экономикой. Предложена формула расчета комплексной эффективности при оценке категорий сельскохозяйственных производителей. Оценка деятельности крупных сельскохозяйственных организаций, агрохолдингов и субъектов сельской локальной экономики должна сочетать исчисление общественных благ в стоимостном выражении с определением производимых ими внешних эффектов, которые невозможно измерить деньгами.
Программно-целевой подход, применяемый публичной властью в управлении развитием сельских территорий, важно подкрепить релевантными методами мониторинга и анализа. В статье средствами авторской методики анализируются первые итоги реализации Государственной программы комплексного развития сельских территорий. С учетом достигнутого уровня и динамики целевых показателей выделены лучшие региональные практики комплексного развития сельских территорий. Трижды в число лучших регионов входили Ставропольский край, Орловская область и Ростовская область. Дважды – Краснодарский край, Липецкая область, Кабардино-Балкарская Республика, Брянская область, Республика Адыгея, Республика Крым. Анализ динамики и структуры интегрального тренда комплексного развития сельских территорий свидетельствует, что основные положительные изменения в составе целевых показателей Государственной программы происходят с долей благоустроенного жилья. Это обусловлено, главным образом, тем, что для роста этого показателя имеются значительные возможности. Дифференциация регионов по уровню обеспеченности сельских жителей благоустроенным жильем значительно выше, чем дифференциация по другим целевым показателям. Наметившееся увеличение доли благоустроенного жилья сельских населенных пунктов является главным положительным итогом двух первых лет реализации Государственной программы комплексного развития сельских территорий. В свою очередь мониторинг изменения фактических значений целевых показателей в регионах позволяет сформировать информационную базу для активации функции «стимулирование». Целесообразно ежегодное выделение грантов субъектам РФ по двум категориям: 1) за достигнутый уровень комплексного развития сельских территорий; 2) за лучшую динамику комплексного развития сельских территорий.