CC BY
47
удк 330.341.424+330.42 doi: 10.30914/2411-9687-2020-6-1-92-100
Анализ объемов производства продукции растениеводства
в различных хозяйствах
А. Л. Куленцан, Н. А. Марчук
Ивановский государственный химико-технологический университет, г. Иваново, Россия
Введение. За последние тридцать лет в аграрном секторе России произошли существенные изменения. После введения в 2014 году Европейскими странами и США санкций, которые носили принудительный характер, темпы экономики нашей страны стали снижаться. Произошел резкий отток иностранных капиталов, повысились налоги, произошел рост инфляции, и, как следствие, - снижение стоимости рубля; это привело к тому, что возник финансовый экономический кризис. Но в последнее время ситуация постепенно начинает меняться: существенно увеличивается объем собственного производства пищевой продукции, происходит значительное увеличение доли российских товаров на полках магазинов и, соответственно, снижение импортных товаров пищевой продукции. Цель данной работы - произвести анализ объемов производства продукции растениеводства в различных хозяйствах. Задачи исследования - определить объемы производства основных продуктов растениеводства, а также выборочных коэффициентов корреляции, детерминации, остаточной дисперсии и генерального коэффициента корреляции для различных категорий хозяйств и сельскохозяйственных культур. Материалы и методы. В данной работе изучалось производство зерновых и зернобобовых культур, льна, сахарной свеклы, картофеля, овощей открытого и закрытого грунта, корнеплодных кормовых культур в зависимости от категории хозяйств: сельскохозяйственные организации; хозяйства населения; крестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели. Использовалась методика корреляционного анализа, которая позволила определить связь между этими категориями хозяйств. Результаты исследования и обсуждения. Лучшие показатели у сельскохозяйственных организаций: они составляют более 50 % от всего объема производства продукции растениеводства в секторе экономики России. Рассчитанные значения коэффициента детерминации (например, для сахарной свеклы), говорят о том, что 94,35 % дисперсии сельскохозяйственных организаций обусловлено вариацией крестьянских хозяйств и индивидуальных предпринимателей. Заключение. Полученные расчеты показали, что наблюдается линейная связь между организациями по производству различного рода сельскохозяйственных культур.
Ключевые слова: крестьянские хозяйства, корреляционный анализ, коэффициент корреляции, коэффициент детерминации, коэффициент остаточной дисперсии, генеральный коэффициент корреляции, сельское хозяйство.
Analysis of crop production volume in various farms
A. L. Kulentsan, N. A. Marchuk
Ivanovo State University of Chemical Technology, Ivanovo, Russia
Introduction. Over the past thirty years, the agricultural sector of Russia has undergone significant changes. After the imposition of sanctions in 2014 by European countries and the United States, which were of a coercive nature, the economy of our country began to decline. There was a sharp outflow of foreign capital, taxes increased, there was an increase in inflation and as a result, the decline in the value of the ruble, this led to a financial and economic crisis. But recently, the situation has gradually begun to change. At present, there has been a significant increase in domestic food production, there has been a significant increase in the share of Russian goods on store shelves and, accordingly, a decrease in imported food products. The aim of this work is to analyze the volumes of crop production in various farms. The objectives of the study are to determine the volume of production of the main crop products, as well as to determine the sample correlation coefficients, determination, residual dispersion and general correlation coefficient for different categories of farms and crops. Materials and methods. In this work the production of grain and leguminous crops, flax, sugar beet, potatoes, vegetables of open and closed ground, root crops was studied depending on the category of farms: agricultural organizations; private households; peasant farm holdings and individual entrepreneurs. In this paper, the authors used the technique of correlation analysis, which allowed us to determine the relationship between these categories of farms. Research results, discussion. Agricultural organizations have the best indicators: they occupy more than 50 % of the total crop production in the Russian economy. The calculated values
of the determination coefficient, (for example, for sugar beet), suggest that 94.35 % of the dispersion of agricultural organizations is due to the variation of peasant farm holdings and individual entrepreneurs. Conclusion. The obtained calculations showed that there is a linear relationship between organizations producing various crops.
Keywords: peasant farm holdings, correlation analysis, correlation coefficient, determination coefficient, residual dispersion coefficient, general correlation coefficient, agriculture.
Введение
Растениеводство - одна из первых и основополагающих отраслей сельского хозяйства. Состояние развития данной отрасли характеризует надежность продовольственного снабжения, социально-экономическую и политическую стабильность в Российской Федерации, а также продовольственную безопасность в стране [5]. Его роль в становлении экономики, да и всего человечества, трудно переоценить. Именно растениеводство является основой продовольственной безопасности любой страны, и от его развития зависит обеспеченность населения продуктами питания. Благодаря растениеводству, население разных государств получает основной объем продукции, который идет не только на потребление, но и на торговлю, что в дальнейшем благоприятно сказывается на развитии страны. Основной отличительной чертой сельского хозяйства в настоящее время является многообразие различных видов растений, поэтому в данной отрасли принято выделять следующие направления:
- техническое растениеводство - представляет собой выращивание различных технических культур;
- зерновое направление - характеризует производство зерна;
- направление, связанное с выращиванием плодовых и ягодных культур;
- к следующей группе относится овощеводство и бахчеводство;
- к последней же группе относится направление, связанное с производством кормов для животных.
Составной частью государственной экономической политики является научно обоснованная аграрная политика [6], эффективное развитие сельскохозяйственного производства влияет на сбалансированность экономики нашей страны [11], поэтому руководством нашей страны были созданы различные благоприятные условия для развития сельскохозяйственного производства, обусловленные переходом к различным формам частной собст-
венности не только на землю, но и на другие [7] средства производства. Товарная сельскохозяйственная продукция является неотъемлемой составной частью аграрного бизнеса [8]. Сельскохозяйственные предприятия и крестьянские (фермерские) хозяйства занимаются производством продукции растениеводства (зерно) [1], производством продукции животноводства и производят все основные виды сельскохозяйственной продукции. Но большинство фермерских хозяйств ориентировано на производство растениеводческой продукции. Хозяйства населения специализируются на производстве картофеля и овощей [3; 9].
Цель данной работы - произвести анализ влияния генеральных коэффициентов корреляции на основные виды продукции растениеводства.
Задачами исследования являлось определение объемов производства основных продуктов растениеводства, а также определение выборочных коэффициентов корреляции, детерминации, остаточной дисперсии и генерального коэффициента корреляции для различных категорий хозяйств и сельскохозяйственных культур.
Материалы и методы
В данной работе проанализированы современные подходы экономико-математического моделирования [10]. Корреляционный анализ является одним из основных статистических методов обработки экспериментальных данных [4].
В настоящее время метод корреляционного анализа применяется тогда, когда данные, полученные в различных наблюдениях, можно рассматривать как случайные и подчиняющиеся нормальному распределению. Одной из главных задач корреляционного анализа является задача оценки корреляционной матрицы по выборке, а также в оценивании коэффициентов корреляции и детерминации.
94
Вестник Марийского государственного университета Серия «Сельскохозяйственные науки. Экономические науки». т. 6. № 1. 2020
Далее рассмотрим выборку из двух переменных X и Y, в результате чего совместное распределение
переменных X и Y можно представить как плотность 2-го нормального закона распределения (1):
f(X,Y) =
-г2
• ехр
2 • Vl-r2
(£iM2 -2.р. (yzh) • (ilfz) + (il^z)
V ax ) \ ax ) \ ay ) \ oy )
(1)
2
l
l
Она определяется четырьмя параметрами (математическим ожиданием, дисперсией и коэффициентом парной корреляции):
МХ = цх, Ж = Цу, DX = о2х, DY = о2у, г.
Здесь г - это парный коэффициент корреляции, он показывает тесноту линейной связи между выборочными значениями X и Y. Данный коэффициент может быть рассчитан следующим образом (2):
R = М ^-^х) / а_х^-ц_у)/а_у] (2)
Далее опишем основные свойства коэффициента корреляции:
- если значение коэффициента корреляции больше нуля, то возникает прямая зависимость между выборочными значениями X и Y;
- если значение коэффициента корреляции меньше нуля, то возникает обратная зависимость между выборочными значениями X и Y;
- если значение коэффициента корреляции равно нулю, то между выборочными значениями X и Y отсутствует линейная корреляционная связь;
- если значение коэффициента корреляции по модулю равно единице, то между выборочными значениями X и Y возникает линейная корреляционная связь;
- если значение коэффициента корреляции лежит в пределах от -1 до 1, то чем ближе значение коэффициента корреляции к единице, тем более тесная связь возникает между выборочными значениями X и Y.
Величина г2 - это выборочный коэффициент детерминации. Он представляет собой долю дисперсии одного выборочного значения, от изменения другого выборочного значения. Величина (1 - г2) - доля остаточной дисперсии выборки из двух переменных.
Следовательно, дисперсию выборки из двух переменных X и Y можно представить как сумму двух дисперсий - регрессионной и остаточной. Тогда остаточную дисперсию переменной X и Y можно представить следующим образом (3 и 4):
(3)
52(1 -г2)) (4)
5;dv = $х(1-г )
5,
Ау 22
Проверка значимости генерального коэффициента корреляции основывается на расчете с использованием распределения Стьюдента (5):
t
набл
Vl-
Vn — 2,
(5)
которая при истинности гипотезы Ho: имеет /-распределение с n-2 степенями свободы. Данная гипотеза отвергается, и генеральный коэффициент корреляции считается значимым, если
1^набл1 > ^кр,
где tKр = St(a;n — 2) определяется при уровне значимости а и числе степеней свободы n-2.
Результаты исследования и обсуждения
Одной из основных целей организации производства основных продуктов растениеводства является обеспечение оптимального баланса между площадями земельных участков, количеством персонала, которые работают на данной земле, и их квалификацией, техническими средствами для работы на земле и финансовыми возможностями. Только грамотное руководство позволит удерживать данный баланс. Кроме этого, руководство предприятия должно решать и другие задачи, которые должны привести в дальнейшем к росту и развитию. Объемы производства основных продуктов растениеводства представлены в таблице 1. На рисунках 1-3 показано, как происходит изменение производства зерновых и зернобобовых культур, льна, сахарной свеклы, картофеля, овощей открытого и закрытого грунта, корнеплодных кормовых культур во времени в зависимости от категории хозяйств. Полученные результаты говорят о том, что увеличиваются объемы хозяйств населения в секторе экономики, и, как следствие, происходит рост производства основных продуктов растениеводства хозяйствами населения. В то же самое время наблюдается снижение общего объема крестьянских хозяйств в секторе экономики. Основную же массу составляют сельскохозяйственные организации - более 50 % от всего объема производства продукции растениеводства в секторе экономики Российской Федерации.
г
2
г
Таблица 1 / Table 1
Структура производства основных продуктов растениеводства по категориям хозяйств (в процентах от общего объема производства) / Structure of main crop products production by categories of farms (as a percentage of total production)
Наименование / Name Годы / Years
2007. 2008 2009. 2010 2011. 2012 2013. 2014 2015 2016 2017
Сельскохозяйственные организации / Agricultural organizations
Зерновые и зернобобовые культуры - всего 78,8 78,1 78,1 77,0 76,8 76,7 74,5 73,8 72,7 71,4 70,1
Лен-долгунец [2] -в переводе на волокно 92,4 91,0 90,1 86,3 84,2 82,8 83,0 84,5 76,5 76,3 70,6
Сахарная свекла 87,9 89,2 89,4 88,7 86,5 87,7 89,7 89,3 89,0 88,2 88,2
Картофель 10,3 12,2 14,3 12,0 15,2 15,7 13,8 15,7 18,3 18,8 19,5
Овощи открытого и закрытого грунта 19,3 20,2 19,8 18,8 22,2 19,6 19,0 19,9 21,9 23,3 25,6
Корнеплодные кормовые культуры, включая свеклу кормовую сахарную 20,8 19,0 13,2 11,4 14,1 10,4 8,4 7,7 6,7 9,0 7,8
Хозяйства населения / Private households
Зерновые и зернобобовые культуры - всего 1,0 0,9 0,9 1,1 1,1 1,0 0,8 0,9 0,9 0,9 0,8
Сахарная свекла 0,7 1,0 0,8 0,4 0,4 0,3 0,4 0,4 0,4 0,1 0,2
Картофель 85,1 82,4 79,3 81,7 76,2 74,6 77,7 74,6 70,3 69,4 68,9
Овощи открытого и закрытого грунта 71,9 69,0 68,9 68,3 62,3 64,8 64,4 63,8 59,9 58,6 55,4
Корнеплодные кормовые культуры, включая свеклу кормовую сахарную 77,8 79,6 85,3 87,3 84,3 87,9 90,0 90,7 91,2 88,7 90,2
Крестьянские (фермерские) хозяйства и индивидуальные предприниматели / Peasant farm holdings and individual entrepreneurs
Зерновые и зернобобовые культуры - всего 20,2 21,0 21,0 21,9 22,1 22,3 24,7 25,3 26,4 27,7 29,1
Лен-долгунец -в переводе на волокно 7,6 9,0 9,9 13,7 15,8 17,2 16,9 15,5 23,5 23,7 29,4
Сахарная свекла 11,4 9,8 9,8 10,9 13,1 12,0 9,9 10,3 10,6 11,7 11,6
Картофель 4,6 5,4 6,4 6,3 8,6 9,7 8,5 9,7 11,4 11,8 11,6
Овощи открытого и закрытого грунта 8,8 10,8 11,3 12,9 15,5 15,6 16,6 16,3 18,2 18,1 19,0
Корнеплодные кормовые культуры, включая свеклу кормовую сахарную 1,4 1,4 1,5 1,3 1,6 1,7 1,6 1,6 2,1 2,3 2,0
"производства, %
60 -50 -40 -30 20 10
2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018
период
Рис. 1. Изменение основных продуктов растениеводства в сельскохозяйственных организациях во времени: 1 - зерновые и зернобобовые культуры, 2 - лен-долгунец - в переводе на волокно, 3 - сахарная свекла, 4 - картофель, 5- овощи открытого и закрытого грунта, 6 - корнеплодные кормовые культуры, включая свеклу кормовую сахарную / Fig. 1. The change of the main products of crop production in agricultural organizations in time: 1 - grain and leguminous crops, 2 - fiber-flax - in terms of fiber, 3 - sugar beet, 4 - potatoes, 5 - vegetables of open and closed ground, 6 - root crops, including fodder beet
V %
производства, %
100 n
80 -
60 -
♦-♦-♦
5
40 -
20 -
12
2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018
период
0
Рис. 2. Изменение основных продуктов растениеводства в хозяйствах населения во времени: 1 - зерновые и зернобобовые культуры, 2 - сахарная свекла, 3 - картофель, 4 - овощи открытого и закрытого грунта, 5 - корнеплодные кормовые культуры, включая свеклу кормовую сахарную / Fig. 2. The change of the main products of crop production in private households in time: 1 - grain and leguminous crops, 2 - sugar beet, 3 - potatoes, 4 - vegetables of open and closed ground,
5 - root crops, including fodder beet
V %
производства, %
30 -
25 -
20 -
15 ■
10 -
M--4--4-•«-•*-<-
0 ■
2006 2008
2010 2012 2014 период
-1-■-1
2016 2018
1
3
5
4
6
Рис. 3. Изменение основных продуктов растениеводства в крестьянских хозяйствах во времени: 1 - зерновые и зернобобовые культуры, 2 - лен-долгунец - в переводе на волокно, 3 - сахарная свекла, 4 - картофель, 5 - овощи открытого и закрытого грунта, 6 - корнеплодные кормовые культуры, включая свеклу кормовую сахарную / Fig. 3. The change of the main products of crop production in the peasant farms in time: 1 - grain and leguminous crops, 2 - flax-dolgunets-translated into fiber, 3 - sugar beet, 4 - potatoes, 5 - vegetables of open and closed ground, 6 - root crops, including sugar beet
Таблица 2 / Table 2
Расчетные параметры выборочного коэффициента корреляции, детерминации,
остаточной дисперсии и генерального коэффициента корреляции / The calculated parameters of the sample coefficient of correlation, determination, residual dispersion and the general correlation coefficient
Наименование / Name S r2 ç2 ^абл
1 2 3 4 5
Сельскохозяйственные организации Зерновые и зернобобовые культуры 2,811047 r21-2 = 0,330642 r21 3 = 0,99922 r22-3 = 0,357172 5,289255 2,108488
Хозяйства населения 0,097912 7,48E-06 -107,383
Крестьянские хозяйства и индивидуальные предприниматели 2,868466 5,289255 -2,23621
Сельскохозяйственные организации Сахарная свекла 0,89655 r21-2 = 0,105423 r21 3 = 0,943497 r22-3 = 0,291823 0,719063 1,029862
Хозяйства населения 0,253243 0,003624 -12,2591
Крестьянские хозяйства и индивидуальные предприниматели 1,007657 0,719063 -1,9258
Сельскохозяйственные организации Картофель 2,818798 r21-2 = 0,982588 r21-3 = 0,920975 r22-3 = 0,976889 0,138346 -22,5365
Хозяйства населения 5,212366 2,147009 10,24149
Крестьянские хозяйства и индивидуальные предприниматели 2,446654 0,138346 -19,5044
Сельскохозяйственные организации Овощи открытого и закрытого грунта 2,033846 r21-2 = 0,732621 r21.3 = 0,410496 r22.3 = 0,893802 1,106023 -4,96589
Хозяйства населения 4,791849 13,53609 2,50341
Крестьянские хозяйства и индивидуальные предприниматели 3,227183 1,106023 -8,70329
Окончание табл. 2
1 2 3 4 5
Сельскохозяйственные организации Корнеплодные кормовые культуры, включая свеклу кормовую сахарную 4,474944 r21-2 = 0,996963 r213 = 0,39498 r223 = 0,341821 0,060814 -54,3561
Хозяйства населения 4,290428 11,13708 -2,42395
Крестьянские хозяйства и индивидуальные предприниматели 0,303968 0,060814 2,161964
Полученные значения коэффициента корреляции указывают на то, что между различными организациями наблюдается прямая и достаточно тесная зависимость по объемам производства различных форм сельскохозяйственной продукции (табл. 2). Рассчитанные значения коэффициента детерминации, например, для сахарной свеклы, говорят о том, что 94,35 % дисперсии сельскохозяйственных организаций обусловлено вариацией крестьянских хозяйств и индивидуальных предпринимателей. Полученные результаты показали, что гипотеза о равенстве генерального коэффициента корреляции нулю отвергается, так как ^набл1 > (Ш = 2,262). Поскольку коэффициент корреляции существенно отличается от нуля
(при р < 0,05), то между сельскохозяйственными организациями, крестьянскими хозяйствами и индивидуальными предпринимателями по перечисленным видам сельскохозяйственных культур, существует линейная связь.
Заключение
Для увеличения роста экономической эффективности основных продуктов растениеводства необходимо проведение анализа результатов производства и факторов, которые формируют объемы производства данной продукции. Полученные данные говорят о том, что наблюдается линейная связь между организациями по производству различного рода сельскохозяйственных культур.
Литература
1. Бессонова Е.В., Утенкова Т.И., Стрижкова Е.В. Тенденции развития зернового производства в регионах Сибирского Федерального Округа // Тенденции и закономерности развития АПК России: национальный и международный аспекты. 2017. С. 29-35. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=32255124 (дата обращения: 03.11.2019).
2. Брянцева Л.В., Воробьев И.Н. Сбалансированное управление развитием организации на основе целевых интересов // Экономика и предпринимательство. 2015. № 9-2(62). С. 920-925. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=24330472 (дата обращения: 03.11.2019).
3. Василевская Н.С., Платонова Т.Е., Афонина В.Е. Развитие малых форм хозяйствования в АКП России и вопросы выборочного обследования личных подсобных хозяйств // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2017. № 3(51). С.3. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=30627904 (дата обращения: 03.11.2019).
4. Долгов Д.И. Роль методов математической статистики обработки экспериментальных данных в определении уровня конкурентоспособности и конкурентоустойчивости продукции // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2013. № 2. С. 85-91. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=19064489 (дата обращения: 03.11.2019).
5. Салманова И.Р. Разработка целевых прогнозов технологического развития производства основных видов продукции растениеводства в Российской Федерации // Вестник Ульяновской Государственной Сельскохозяйственной Академии. 2013. № 3(23). С. 144-147. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=20360836 (дата обращения: 03.11.2019).
6. Сафонова К.И. Цели и приоритеты аграрной политики в регионах РФ // Материалы XXII научно-практической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов Национального Исследовательского Мордовского Государственного Университета им. Н.П. Огарева. 2019. С. 118-121. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=37293515 (дата обращения: 03.11.2019).
7. Фадеева О.П. Сельские сообщества и хозяйственные уклады: от выживания к развитию // Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН. 2015. 262 с. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23483469 (дата обращения: 03.11.2019).
8. Шундалов Б.М. Экономическая эффективность товарной продукции растениеводства // Аграрная экономика. 2016. № 3. С. 5-10. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=29800246 (дата обращения: 03.11.2019).
9. Янина Т.Ф., Крутова Л.И. Вклад малых форм хозяйствования в продовольственное обеспечение страны // Известия Пензенского Государственного Педагогического Университета им. В.Г. Белинского. 2011. № 24. С. 511-515. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=17241430 (дата обращения: 03.11.2019).
10. Goncharenko Ya. Economical and mathematical methods and models in the system of training students of economic majors. 2011, no 35, pp. 53-57. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25651123 (дата обращения: 03.11.2019).
11. Kirdasinova K.A., Auezova K.T., Joldasbaeva G. Relevant issues of agricultural sector development of Kazakhstan. 2018, no 2, pp. 14-19. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35418123 (дата обращения: 03.11.2019).
References
1. Bessonova E.V., Utenkova T.I., Strizhkova E.V. Tendentsii razvitiya zernovogo proizvodstva v regionakh Sibirskogo Federal'nogo Okruga [Trends in the development of grain production in the regions of the Siberian Federal District]. Tendentsii i zakonomernosti razvitiya APK Rossii: natsional'nyi i mezhdunarodnyi aspekty = Tendencies and regularities of development of agroindustrial complex of Russia: national and international aspects, 2017, pp. 29-35. Available at: https://elibrary.ru/ item.asp?id=32255124 (accessed 03.11.2019). (In Russ.).
2. Bryantseva L.V., Vorobiev I.N. Sbalansirovannoe upravlenie razvitiem organizatsii na osnove tselevykh interesov [Balanced management of the organization's development on the basis of target interests]. Ekonomika i predprinimatel'stvo = Journal of Economy and entrepreneurship, 2015, no. 9-2 (62), pp. 920-925. https://elibrary.ru/item.asp?id=24330472 (accessed 03.11.2019) (In Russ.).
3. Vasilevskaya N.S., Platonova T.E., Afonina V.E. Razvitie malykh form khozyaistvovaniya v AKP Rossii i voprosy vy-borochnogo obsledovaniya lichnykh podsobnykh khozyaistv [Development of small forms of management in the agrarian and industrial complex of Russia and questions of a selective survey of personal subsidiary plots]. Regional'naya ekonomika i upravlenie: el-ektronnyi nauchnyi zhurnal = Regional economics and management: electronic scientific journal. 2017, no. 3 (51), p. 3. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=30627904 (accessed 03.11.2019). (In Russ.).
4. Dolgov D.I. Rol' metodov matematicheskoi statistiki obrabotki eksperimental'nykh dannykh v opredelenii urovnya konkuren-tosposobnosti i konkurentoustoichivosti produktsii [The role of methods of mathematical statistics of experimental data processing in determining the level of competitiveness and competitiveness of products]. Aktual'nye problemy gumanitarnykh i yestestvennykh nauk = Actual Problems of the Humanities and Natural Sciences, 2013, no. 2, pp. 85-91. Available at: https://elibrary.ru/ item.asp?id= 19064489 (accessed 03.11.2019). (In Russ.).
5. Salmanova I.R. Razrabotka tselevykh prognozov tekhnologicheskogo razvitiya proizvodstva osnovnykh vidov produktsii ras-tenievodstva v Rossiiskoi Federatsii [Elaboration of target prediction of technological development of production of main types of products of crop farming in the Russian Federation]. Vestnik Ul'yanovskoi Gosudarstvennoi Sel'skokhozyaistvennoi Akademii = Vestnik of Ulyanovsk State Agricultural Academy, 2013, no. 3 (23), pp. 144-147. Available at: https://elibrary.ru/ item.asp?id=20360836 (accessed 03.11.2019). (In Russ.).
6. Safonova K.I. Tseli i prioritety agrarnoi politiki v regionakh RF [Goals and priorities of agrarian policy in the regions of the Russian Federation]. Materialy XXII nauchno-prakticheskoi konferentsii molodykh uchenykh, aspirantov i studentov Natsional'nogo Issledovatel'skogo Mordovskogo Gosudarstvennogo Universiteta im. N.P. Ogareva = Proceedings of the XXII scientific and practical conference of young scientists, postgraduates and students of the National Research Mordovia State University named after N. P. Ogarev, 2019, pp. 118-121. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=37293515 (accessed 03.11.2019). (In Russ.).
7. Fadeeva O.P. Sel'skie soobshchestva i khozyaistvennye uklady: ot vyzhivaniya k razvitiyu [Rural communities and economic structures: from survival to development]. Institut ekonomiki I organizatsii promyshlennogo proizvodstva SO RAN = Institute of Economics and Organization of Industrial Production SB RAS. 2015. 262 p. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=23483469 (accessed 03.11.2019). (In Russ.).
8. Shundalov B.M. Ekonomicheskaya effektivnost' tovarnoi produktsii rastenievodstva [Economic efficiency of marketable crop products]. Agrarnaya ekonomika = Agrarian Economics, 2016, no. 3, pp. 5-10. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id= 29800246 (accessed 03.11.2019). (In Russ.).
9. Yanina T.F., Krutova L.I. Vklad malykh form khozyaistvovaniya v prodovol'stvennoe obespechenie strany [Contribution of small business forms to the country's food supply]. Izvestia Penzenskogo Gosudarstvennogo Pedagogicheskogo Universiteta im. V.G. Belinskogo = Izvestiya of Penza State Pedagogical University named after V. G. Belinsky, 2011, no. 24, pp. 511-515. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=17241430 (accessed 03.11.2019). (In Russ.).
10. Goncharenko Ya. Economical and mathematical methods and models in the system of training of students of economic majors. 2011, no. 35, pp. 53-57. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=25651123 (accessed 03.11.2019).
11. Kirdasinova K.A., Auezova K.T., Joldasbayeva G. Relevant issues of agricultural sector development of Kazakhstan. 2018, no. 2, pp 14-19. Available at: https://elibrary.ru/item.asp?id=35418123 (accessed 03.11.2019).
Статья поступила в редакцию 14.01.2020 г.; принята к публикации 14.02.2020 г.
Submitted 14.01.2020; revised 14.02.2020.
Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
All authors have read and approved the final manuscript.
Для цитирования:
Куленцан А.Л., Марчук Н.А. Анализ объемов производства продукции растениеводства в различных хозяйствах // Вестник Марийского государственного университета. Серия «Сельскохозяйственные науки. Экономические науки». 2020. Т. 6. № 1. С. 92-100. DOI: 10.30914/2411-96872020-6-1-92-100
Об авторах Куленцан Антон Львович
кандидат физико-математических наук, доцент, кафедра информационных технологий и цифровой экономики, Ивановский государственный химико-технологический университет, г. Иваново, Россия, ORCID ID: 0000-0002-4012-9218, kulencan@mail. ru
Марчук Наталья Александровна
старший преподаватель, кафедра информационных технологий и цифровой экономики, Ивановский государственный химико-технологический университет, г. Иваново, Россия, chyk85@rambler.ru
For citation:
Kulentsan A.L., Marchuk N.A. Analysis of crop production volume in various farms. Vestnik of the Mari State University. Chapter "Agriculture. Economics", 2020, vol. 6, no. 1, pp. 92-100. DOI: 10.30914/2411-9687-2020-6-1-92-100 (In Russ.).
About the authors Anton L. Kulentsan
Ph. D. (Physics and Mathematics), Associate Professor, Department of Information Technology and Digital Economy, Ivanovo State University of Chemical Technology, Ivanovo, Russia, ORCID ID: 0000-0002-4012-9218, kulencan@mail.ru
Natalia A. Marchuk
Senior Lecturer, Department of Information Technology and Digital Economy, Ivanovo State University of Chemical Technology, Ivanovo, Russia, chyk85@rambler.ru
удк 338:633.1 doi: 10.30914/2411 -9687-2020-6-1 -101 -108
Пути повышения конкурентоспособности агропромышленного комплекса Приморского края на примере зерновых и зернобобовых культур
А. С. Лосев
Институт прикладной математики ДВО РАН, Владивосток, Россия
Введение. Внедрение передовых современных технологий в различные сферы производства позволяет существенно увеличить основные экономические показатели страны. Модернизация сельскохозяйственной отрасли, особенно в регионах страны, проходит достаточно сложно из-за ряда нерешенных социальных проблем, приводящих к снижению интереса к данной отрасли, как со стороны высококвалифицированных специалистов, так и потенциальных инвесторов. Особый интерес вызывает ситуация, сложившаяся в отдельных районах Дальнего Востока, куда со стороны государства направлен поток инвестиций в рамках развития региона, а со стороны соседних стран высокий спрос на сельскохозяйственную продукцию и аренду посевных площадей. В связи с этим анализ урожайности отдельных сельскохозяйственных культур и поиск путей повышения конкурентоспособности региона в борьбе за ведение своей агропромышленной политики представляется актуальным направлением исследований. Цель: анализ динамики урожайности и посевных площадей зерновых и зернобобовых культур по различным видам муниципальных образований Приморского края и разработка рекомендаций, способствующих повышению их конкурентоспособности. Материалы и методы: методы математической статистики, элементы теории графов, метод сравнения, авторский аналог SWOT-анализ классификации районов на эффективные и неэффективные. Результаты исследования, обсуждения: установлено, что общая тенденция развития сельскохозяйственного производства Приморского края по зерновым и зернобобовым культурам имеет отрицательную динамику. Более половины попадают под категорию неэффективных по результатам проведенной классификации, основанной на сопоставлении прироста урожайности и посевных площадей зернобобовых культур за период с 2014 по 2018 гг. Перспективными и готовыми к новым экономическим вызовам являются единичные сельскохозяйственные организации и хозяйства отдельных муниципальных районов края. Заключение: правильно спланированная и выстроенная стратегия развития агропромышленного комплекса Приморского края с учетом предложенных рекомендаций, направленная на поддержку и развитие производства зерновых и зернобобовых культур, с одной стороны, в благоприятной правовой среде и поддержки государства, с другой - в противостояние агрессивной аграрной политики со стороны стран Азиатско-тихоокеанского региона, позволит обеспечить продовольственную безопасность края, страны и вывести сельскохозяйственное производство на новый уровень.
Ключевые слова: сельское хозяйство, зерновые и зернобобовые культуры, урожайность, посевная площадь, конкурентоспособность, Азиатско-тихоокеанский регион.
Ways to improve the competitiveness of the agro-industrial complex of the Primorsky Krai on the example of grain and leguminous crops
A. S. Losev
Institute of Applied Mathematics FEB RAS, Vladivostok, Russia
Introduction. The introduction of advanced modern technologies in various areas of production can significantly increase the basic economic indicators of the country. The modernization of the agricultural industry, especially in the regions of the country, is quite difficult, due to a number of unresolved social problems that lead to a decrease in interest in this industry, both from highly qualified specialists and potential investors. Of particular interest is the situation that has developed in certain areas of the Far East, where the state has directed the flow of investments as part of the development of the region, and there is a high demand for agricultural products and sown areas lease from neighboring countries. In this regard, the analysis of the yield of certain crops and the search for ways to increase the competitiveness of the region in the struggle to conduct its agro-industrial policy seems to be an actual area of research. Purpose: analysis of the dynamics of yield and sown areas of grain and leguminous crops in various municipalities in the Primorsky Krai and the development of recommendations to increase their competitiveness. Materials and methods. When working on this article, methods of mathematical statistics, elements of graph theory, comparison method, author's analogue of SWOT analysis of the classification
