CC BY
27
УДК / UDC 631.11:631.158:331.101.262.003.13:332.1
ЭФФЕКТИВНОСТЬ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ТРУДОВЫХ РЕСУРСОВ В СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОМ ПРОИЗВОДСТВЕ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ПРИРОДНО-КЛИМАТИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА ТЕРРИТОРИИ
EFFICIENCY OF FUNCTIONING OF LABOR RESOURCES IN AGRICULTURAL PRODUCTION DEPENDING ON THE NATURAL AND CLIMATE POTENTIAL
OF THE TERRITORY
Чиркова И.Г.1*, доктор экономических наук, профессор Chirkova I.G.1, Doctor of Economic Sciences, Professor Шелковников C.A.2, доктор экономических наук, заведующий кафедрой Shelkovnikov S.A., Doctor of Economic Sciences, Head of Department
Тихончук M.A.1, аспирант Tikhonchuk M.A., Postgraduate Student 1ФГБОУ ВО Новосибирский государственный технический университет,
Новосибирск, Россия Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Novosibirsk State Technical University", Novosibirsk, Russia 2ФГБОУ ВО Новосибирский государственный аграрный университет,
Новосибирск, Россия Federal State Budget Educational Institution of Higher Education "Novosibirsk State Agrarian University", Novosibirsk, Russia *E-mail: [email protected]
Мировые тенденции в сфере занятости населения показывают, что из сельских жителей в трудоспособном возрасте задействованы в сельскохозяйственном производстве в промышленно развитых странах - 3,1-5,9%, тогда как в странах с индустриально-аграрной экономикой - 30-40%. Уровень занятости сельского населения России соизмерим со многими странами Европы, однако численность занятых в агросекторе значительно выше. Что свидетельствует о невысокой диверсификации трудовой деятельности сельчан и формирует низкие доходы сельских жителей при ведении сельского хозяйства в зоне рискованного земледелия. Ввиду чего исследование влияния размещения сельскохозяйственного производства на эффективность функционирования трудовых ресурсов фокусируется на региональном уровне. В качестве объекта наблюдения рассматривается агросектор Новосибирской области, зонирование территории которой произведено по природно-климатическому потенциалу. Дисперсионный анализ зависимости объёма производства продукции в расчёте на одного работающего в сельском хозяйстве от природно-экономических условий показал достаточно высокий уровень - 45%. Причем производительность труда различается по зонам в 1,9-3,7 раза. С помощью регрессионного анализа выявлена нелинейная связь производительности труда с комплексным показателем рейтинговой оценки природно-климатического потенциала территории, уровнем оплаты труда и фондовооруженности. Вариацией данных показателей объясняется изменение результирующего показателя на 50%. Природно-климатический потенциал территории характеризуется коэффициентом увлажнённости, баллом бонитета почв, индексом технологических свойств земельного участка. Отклонение расчетных значений указанных показателей от эталонных величин составляют основу рейтинговой оценки. Полученные результаты целесообразно использовать для прогнозирования развития сельскохозяйственного производства региона.
Ключевые слова: природно-экономическое зонирование, производительность труда, эффективность сельскохозяйственного производства.
Global trends in the field of employment show that 3.1-5.9% of the rural residents of the working age are involved in the agricultural production in the industrialized countries, while 3040% of them are involved in the countries with industrial and agricultural economy. The level of employment of the rural population of Russia is comparable with many countries in Europe. However, the number of people employed in the agricultural sector is much higher. This indicates a low diversification of labor activity of the villagers and generates low incomes of rural residents in agriculture in the zone of risky farming. In consideration of it, the study of the influence of the agricultural production distribution on the efficiency of the functioning of labor resources focuses on the regional level. As an object of observation, the agricultural sector of the Novosibirsk region is considered, the zoning of its territory was carried out according to the climatic potential. The variance analysis of the dependence of the volume of production per one worker in the agriculture on natural and economic conditions showed rather a high level -45%. Moreover, labor productivity varies by zones in 1.9-3.7 times. With the help of regression analysis, a non-linear relationship between labor productivity and a complex indicator of the rating of the natural and climatic potential of the territory, the level of wages and capital ratio is revealed. Variation of these indicators explains the change in the resulting indicator by 50%. The natural and climatic potential of the territory is characterized by a moisture coefficient, a soil bonitet score, and an index of the technological properties of the land. The deviation of the calculated values of these indicators from the reference values form the basis of the rating score. The results obtained should be used to predict the development of agricultural production in the region.
Key words: natural and economic zoning, labor productivity, agricultural production efficiency.
Введение. Региональное экономическое развитие требует рационального размещения производительных сил, поскольку это дает возможность обеспечивать большую эффективность использования ресурсов, максимизировать оплату труда при определенном действии природно-климатических факторов. Экспериментальные исследования показывают, что температура влияет на производительность труда следующим образом: наиболее высокие значения наблюдаются весной и осенью, низкие - летом и зимой из-за более экстремальных температур. Также отмечается негативное влияние повышения температуры на экономический рост в бедных странах мира: ежегодный прирост на 1°С температуры воздуха снижает ВВП на душу населения на 1,3 процентных пункта, что в основном обусловлено сокращением сельскохозяйственного производства [1, 2].
Общая производительность факторов агропроизводства в промышленно развитых странах росла на протяжении более полувека, причем связано это было с техническими изменениями. Однако температура и осадки в отдельных сельскохозяйственных регионах объясняют примерно 70% вариаций роста производительности факторов производства. Причем совокупное воздействие региональных климатических тенденций иногда оказывает большее влияние на производство, чем улучшения в технологии. Если данные тенденции будут продолжаться, то в результате к 2050 году производительность агросистемы может упасть до уровня, существовавшего до 1980 года, даже с учетом нынешних темпов инновационного развития. Наряду с этим исследования показывают, что снижение на 1% объема продукции сельскохозяйственного производства в течение 10-летнего периода вызывает увеличение уровня оттока населения из села от 0,5% до 0,7% [3, 4].
Целью работы является анализ тенденций территориального размещения и эффективности функционирования трудовых ресурсов в сельскохозяйственном производстве, которые определяются природно-климатическими региональными особенностями.
Условия, материалы и методы. Данные о занятости населения сельской территории принимаются по базам данных Международной организации труда, Всемирного банка, Росстата. Набор данных в настоящем исследовании, характеризующих условия ведения сельского хозяйства Новосибирской области, рассматривается по 30 районам, которые объединены в природно-климатические зоны. Количественная оценка связи между показателями, характеризующими эффективность труда, производилась методами дисперсионного, корреляционно-регрессионного анализа.
Результаты и обсуждение. Значение аграрного сектора в странах с высоким уровнем дохода (ВВП на душу населения более 15000 долл./чел.) невелико: менее 10% добавленной стоимости, создаваемой в экономике, формируется сельскохозяйственным производством. По данным Международной организации труда и Всемирного банка [5, 6], производительность труда в промышленно развитых странах больше, чем в аграрно-индустриальных в среднем в 17-20 раз. Также отличается и уровень занятых в сельском хозяйстве -в 6-10 раз. Тогда как уровень занятости населения на сельской территории по странам имеет схожие значения (табл. 1).
Таблица 1 - Характеристика трудовых ресурсов сельской территории, в среднем за 2010-2018 гг.
Уровень занятости сельского населения,% Сельское население
трудоспособного возраста Производительность
Страна тыс. чел. из них занятые в производстве агропродукции, % труда, долл./чел. (РРБ = 2010 г.)
Россия 53,9 30405 14,0 13671,6
Восточная Европа
Чехия 57,6 3221 4,6 28519,1
Венгрия 54,9 2546 8,5 20698,8
Болгария 41,6 1861 11,1 10924,1
Северная Европа
Норвегия 59,9 1795 3,1 130085,5
Швеция 67,0 2043 4,5 81659,3
Финляндия 52,3 1366 5,9 70994,5
Дания 57,1 1881 3,8 57380,7
Южная Европа
Испания 44,4 5371 15,1 48677,8
Италия 44,2 10624 8,2 41927,9
Западная Европа
Нидерланды 62,0 1472 11,3 79527,6
Франция 51,6 18500 3,6 54798,9
Бельгия 54,1 1303 4,4 50826,2
Англия 57,6 6912 5,3 48995,1
Германия 60,9 15868 3,3 38506,4
Южная Америка
Бразилия 47,2 22877 36,7 12413,8
Мексика 54,1 20259 33,7 5505,4
Северная Америка
США 56,0 44395 4,8 79345,1
Канада 59,7 5064 5,5 72078,9
Центральная и Ожная Азия
Монголия 63,6 739 45,2 4567,9
Индия 46,4 551232 28,3 1672,1
Приблизительно 53-60% населения Евросоюза проживает на сельской территории: наибольшая доля сельчан отмечается в Швеции, Финляндии, Болгарии, Словении и Ирландии, тогда как урбанизированными странами считаются Бельгия, Нидерланды, Дания, Германия и Великобритания. Высокая доля занятости в агросекторе наблюдается во многих странах Восточной Европы по сравнению с Западной. Здесь климат менее влажный и более холодный, чем климат стран Западной Европы, при плодородности почв почти в два раза выше. Однако производительность труда в сельском хозяйстве в странах Западной Европы выше в среднем 2,7 раза.
Занятость в сельском хозяйстве в большинстве стран Европы определяется главным образом функционированием семейных ферм. Наряду с этим существует и занятость вне фермы. Поэтому около 79% трудовых ресурсов привлекаются на неполный рабочий день. В южных государствах-членах ЕС занятые неполный рабочий день составляют более 80% рабочей силы, на севере и западе - ниже 60%. На сезонных работников, которые часто заняты в секторе полодоовощной продукции, приходится в среднем 6,3% общей сельскохозяйственной рабочей силы в Евросоюзе. Причем более высокие значения имеются в Испании (19,5%), Греции (16,1%), Италии (10,3%), Франции (10,2%), Португалии (9,2%) [7].
Если сравнивать влияние природно-климатического потенциала на производительность труда стран Центральной и Южной Азии, то можно заключить, что высокий температурный режим не способствует эффективности сельскохозяйственного производства. Результаты мониторинга изменения погоды в течение 40-летнего периода показывают [8, 9], что общая производительность, которая выражается соотношением совокупного выпуска отраслевой продукции к средневзвешенному значению затрат, снижается примерно на 1,7% для каждого увеличения среднесуточного значения температуры на 1°С и стоит в среднем 20 долл./чел. Повышение температуры на 1°С (начиная с 30°С) увеличивает в среднем трудозатраты на 0,68% от среднего общего количества. Так, Монголия имеет обширные пустынные и полупустынные равнины с континентальным климатом, где пахотные земли составляют 5,7%, пастбища - 81 %. Соответственно в животноводстве задействована большая часть рабочей силы: 8 из каждых 10 рабочих мест [10]. Индия расположена в Южной Азии, территория которой характеризуется тропическим муссонным и умеренным климатом. Уровень занятости сельчан и участия в агропроизводстве не высокий. Потоки сельской миграции в городские округа составляют около 30% экономически активного населения, причем более 90% трудящихся-мигрантов являются низкоквалифицированными работниками [11]. Производительность труда в сельском хозяйстве Индии ниже в 2,7 раза, чем в Монголии.
В агросекторе развивающихся стран около 25-30% общего ущерба и потерь определяются природно-климатическим потенциалом. Если не инвестировать средства в меры по адаптации производства к влиянию климата, управлению природными ресурсами, повышению устойчивости сельского хозяйства, то можно получить отток существенной части рабочей силы [12, 13]. Соответственно уровень занятости, заработной платы или цен на продовольствие могут в значительной степени зависеть от изменений окружающей среды.
Трудовой потенциал сельского хозяйства Новосибирской области, характеризуется тем, что численность сельского населения за период 2010-2018 гг. сократилась на 58625 человек [14]. В тех районах области, где есть городские и сельские поселения доля сельского населения в общей его численности в среднем сократилась на 1-4%. Численность населения, занятого в
сельскохозяйственном производстве, в организациях Новосибирской области сократилась в среднем на 6% (табл. 2).
Таблица 2 - Группировка районов Новосибирской области по доле населения занятого в сельскохозяйственном производстве_
Доля работников организаций, занятая в производстве агропродукции Число районов области
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
До 10% 6 8 9 9 10 9 11 11 13
10-20% 12 11 11 13 12 13 11 8 10
20-30% 6 6 4 3 5 5 4 7 6
Свыше 30% 6 5 6 5 3 3 4 4 1
Всего 30 30 30 30 30 30 30 30 30
Распределение сельского населения по территории области, которая состоит из 30 районов, имеет следующую закономерность: наименьшая плотность населения в северной части области, и заметно выше в восточной её части ближе к областному центру. Такая тенденция определяет и использование человеческого капитала в сельском хозяйстве. Поэтому необходимо оценивать производительность труда в агропроизводстве в зависимости от природно-климатического потенциала территории региона (табл. 3). Для чего была произведена группировка районов области по природно-экономическим зонам, и с использованием данных Росстата [15] определено значение показателя.
Таблица 3 - Изменение производительности труда в сельскохозяйственном производстве по природно-экономическим зонам Новосибирской области, тыс.руб./чел.__
Природно-экономическая зона Период, годы
2013 2014 2015 2016 2017 2017 к 2013, раз
Южно-таёжнолесная Васюганская 681,6 1872,2 3012,5 4374,3 4199,2 6,16
Северо-лесостепная и центрально- лесостепная Барабинская 732,3 953,3 1235,2 1377,4 1527,1 2,09
Южно-лесостепная Барабинская 875,7 1000,7 1195,3 1456,6 1518,2 1,73
Северо-степная Кулундинская 654,8 740,4 869,4 1042,7 1122,5 1,71
Северо-лесостепная Предалтайская 987,2 1430,9 1776,3 1821,4 1728,7 1,75
Центрально-лесостепная Приобская 1500,1 1881,5 2255,6 2257,0 2203,7 1,47
В среднем по региону 1043,1 1343,3 1651,6 1794,5 1810,6 1,74
Дисперсионный анализ производительности в сельском хозяйстве по зонам показал, что влияние природно-экономических условий на данный показатель достаточно значимо: колеблется в зависимости от года наблюдения от 24% (2014 г.) до 45% (2015 г.). В трех из шести природно-экономических зонах производительность труда выше, чем в среднем по области, соответственно в трех - ниже. Причём разница между лучшим значением данного показателя (Южно-таёжнолесная Васюганская) и худшим (Северо-степная Кулундинская) -2,5-3 раза.
А = 09-08
Для оценки комплексного показателя природно-климатического потенциала территории (табл. 5) были взяты, следующие показатели:
1) коэффициент увлажнённости, определённый по формуле:
^09-08 (1 )
0,177ЕТ '
где 009-08 - сумма годовых осадков хозяйственного года (сентябрь предыдущего
по август текущего года);
ЕТ > 0 - сумма положительных температур;
0,177 - эмпирический коэффициент, отражающий переход тепла в испарение.
2) балл бонитета почв (А2) - интегральный показатель плодородия почвы (разновидности или группы почв), отражающий совокупное влияние признаков и свойств почвы на продуктивность (урожайность) сельскохозяйственных угодий с данным почвенным покровом, (изменяется в диапазоне от 0 до 100 баллов);
3) индекс технологических свойств (Аз) - величина индекса технологических свойств земельного участка, определяемого с учетом влияния энергоемкости, контурности, каменистости, рельефа и других технологических свойств на уровень затрат по возделыванию и уборке (частично) сельскохозяйственной продукции.
Отклонение расчетного значения показателя (А) от соответствующего эталонного (А¡ЭТ) показывает рейтинговый коэффициент (Р).
Р> = А - АЭ) (2)
В качестве эталонных показателей выбраны [16]: коэффициент увлажнённости - 1, балл бонитета - 100; индекс технологических свойств - 1,28 (максимальный уровень показателя для Новосибирской области). Комплексный показатель рейтинговой оценки природно-климатического потенциала (Кп):
Кп =
3
X р
(3)
1=1
Таблица 5 - Комплексная оценка природно-климатического потенциала территории Новосибирской области
Природно-экономическая зона Рейтинговые коэффициенты Кп
Коэффициент увлажнённости (Р1) Балл бонитета почв (Р2) Индекс технологических свойств (Р3)
Южно-таёжнолесная Васюганская 0,035 0,122 0,005 0,635
Северо-лесостепная и центрально-лесостепная Барабинская 0,004 0,298 0,002 0,736
Южно-лесостепная Барабинская 0,046 0,323 0,006 0,778
Северо-степная Кулундинская 0,101 0,322 0,008 0,809
Северо-лесостепная Предалтайская 0,042 0,081 0,011 0,604
Центрально-лесостепная Приобская 0,007 0,067 0,019 0,549
Таким образом, наиболее благоприятное сочетание природных условий складывается в Центрально-лесостепной Приобской зоне, где оптимальный режим увлажнения формирует почвы с самым высоким в области баллом бонитета и достаточно высоким индексом технологических свойств. Наименее благоприятны природные условия в Северо-степной Кулундинской зоне.
Кроме влияния природно-климатического потенциала территории на функционирование трудовых ресурсов в сельскохозяйственном производстве также оказывают воздействие факторы, отражающие инновационные и социальные процессы. С учетом этого построена трехфакторная модель производительности труда (Птр) в агросекторе Новосибирской области:
Птр - 3,1V>755 X X , (4)
где xi - комплексный показатель рейтинговой оценки природных условий Кп, o.e.;
Х2 - уровень ежемесячной заработной платы в сельскохозяйственной организации, руб./чел.;
хз - фондовооруженность (по первоначальной стоимости), руб./чел. Вариацию производительности труда в сельскохозяйственной организации на 50% можно объяснить изменением включённых в модель показателей. Если ориентироваться на интервальную оценку эффективности функционирования трудовых ресурсов, то с учетом ошибки аппроксимации функция производительности труда примет следующий вид:
П = П ±8Ш , (5)
тртр a ' V /
где Птр - точечная оценка, рассчитанная по разработанной модели;
ta - коэффициент доверия по распределению Стьюдента, определяемый в зависимости от уровня доверительной вероятности следующим образом: р = 0,683 ^ ta = 1; р = 0,954 ^ ta = 2; р = 0,997 ^ ta = 3 Данная модель может быть использована для прогнозирования рационального соотношения фондовооруженности и уровня оплаты труда в определенных природно-климатических условиях. Вместе с этим фондовооруженность зависит от развития инженерной инфраструктуры на селе, особенно это касается зон с низким природно-климатическим потенциалом [17, 18]. Как показывает мировой опыт, в странах с континентальным климатом, таких как Финляндия, Канада, Норвегия, Швеция инвестиции в технологическое оснащение позволили значительно увеличить производительность труда.
Выводы. Производительность труда является важным фактором роста сельскохозяйственного производства. С целью создания добавленной стоимости в агросекторе необходимо увеличение уровня занятости сельского населения, инвестирования инновационного развития. Однако при обосновании соответствующих мероприятий необходимо соизмерять затрачиваемые ресурсы с результатом, который выражается показателей производимой валовой продукции в расчёте на 1 работника сельскохозяйственной организации с учетом природно-климатических условий. С точки зрения устойчивости это означает стимулирование создания рабочих мест и рациональное потребление природных ресурсов. Соответственно природно-климатический потенциал территории определяет объем использования таких факторов производства, как капитал и труд, оказывая непосредственное влияние на объем производства.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Zivin J.G., Neidell M. Temperature and the Allocation of Time: Implications for Climate Change // Journal of Labor Economics. 2014. Vol. 32. Is. 1. P. 1-26.
2. Burke M., Emerick K. Adaptation to Climate Change: Evidence from US Agriculture // American Economic Journal: Economic Policy. 2016. No 8(3). P. 106-140.
3. Falco C., Galeotti M., Olper A. Climate Change and Migration: Is Agriculture the Main Channel? // URL: www.iefe.unibocconi.it (дата обращения: 20.10.2019).
4. Determining climate effects on US total agricultural productivity / X.-Z. Liang, Y. Wu, R.G. Chambers et al. // URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5373336/ pdf/pnas.201615922.pdf (дата обращения: 20.10.2019).
5. Database World Bank // URL: http://data.worldbank.org/data-catalog/world-development-indicators (дата обращения: 25.10.2019).
6. Employment data from International Labour Organization, ILOSTAT // URL: https://ilostat.ilo.org/data/ (дата обращения: 25.10.2019).
7. Study on Employment in Rural Areas: European Commission Report // URL: https://www.napier.ac.uk7~/media/worktribe/output246104/serareport1ruraleu272006pdf. pdf (дата обращения: 20.10.2019).
8. Lee J., Nadolnyak D., Hartarska V. The Impact of Weather on Agricultural Labor Supply // Journal of Agribusiness. 2017. № 35(1). P.15-27.
9. Deryugina T., Hsiang S.M. Does The Environment Still Matter? Daily Temperature and Income in the United States // National Bureau of Economic Research Working Paper No. 20750. URL: http://www.nber.org/papers/w20750 (дата обращения: 25.10.2019).
10. A review of the agricultural research and extension system (Mongolia) // URL: http://www.fao.org/3Za-i6571e.pdf (дата обращения: 10.10.2019).
11. Nayyar G., Kim K.Y. India's Internal Labor Migration Paradox // URL: http://documents.worldbank.org/curated/en/429181519662555108/pdf/WPS8356.pdf (дата обращения: 20.10.2019).
12. Чиркова И.Г. Приоритеты сотрудничества России с партнерами по БРИКС в вопросах развития сельских территорий // Вестник НГУЭУ. 2014. № 4. С. 173-181.
13. Результаты исследований изменений климата для стратегий устойчивого развития Российской Федерации // URL: http://www.meteorf.ru/upload/iblock/e5b/3380-Verstka-19-may-2006-A4-compr.pdf (дата обращения: 15.10.2019).
14. Основные показатели социально-экономического положения городских округов и муниципальных районов Новосибирской области: Статбюллетень по каталогу 3.4 / Территориальный орган ФСГС по Новосибирской области. Новосибирск, 2019. 102 с.
15. Информация из базы данных показателей муниципальных образований (БД ПМО) Федеральной службы государственной статистики // URL: https://gks.ru/dbscripts/munst/munst50/DBInet.cgi (дата обращения: 19.10.2019).
16. Государственная кадастровая оценка сельскохозяйственных угодий Новосибирской области: утв. Постановлением главы администрации Новосибирской области № 466 от 16.05.2002 г.
17. Чиркова И.Г., Грибанова Ю.А. Комплексное развитие сельских территорий России в контексте международной трудовой интеграции // Вестник Новосибирского государственного аграрного университета. 2014. № 2 (31). С. 208-214.
18. Современные тенденции электроснабжения потребителей сельской территории / И.Г. Чиркова, А.Д. Болгов, В.Р. Зайонутдинов, Д.Ю. Логунов // Бизнес. Образование. Право. 2017. № 2 (39). С. 31-34.
REFERENCES
1. Zivin J.G., Neidell M. Temperature and the Allocation of Time: Implications for Climate Change // Journal of Labor Economics. 2014. Vol. 32. Is. 1. P. 1-26.
2. Burke M., Emerick K. Adaptation to Climate Change: Evidence from US Agriculture // American Economic Journal: Economic Policy. 2016. No 8(3). P. 106-140.
3. Falco C., Galeotti M., Olper A. Climate Change and Migration: Is Agriculture the Main Channel? // URL: www.iefe.unibocconi.it (data obrashcheniya: 20.10.2019).
4. Determining climate effects on US total agricultural productivity / X.-Z. Liang, Y. Wu, R.G. Chambers et al. // URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5373336/ pdf/pnas.201615922.pdf (data obrashcheniya: 20.10.2019).
5. Database World Bank // URL: http://data.worldbank.org/data-catalog/world-development-indicators (data obrashcheniya: 25.10.2019).
6. Employment data from International Labour Organization, ILOSTAT // URL: https://ilostat.ilo.org/data/ (data obrashcheniya: 25.10.2019).
7. Study on Employment in Rural Areas: European Commission Report // URL: https://www.napier.ac.uk7~/media/worktribe/output246104/serareport1ruraleu272006pdf. pdf (data obrashcheniya: 20.10.2019).
8. Lee J., Nadolnyak D., Hartarska V. The Impact of Weather on Agricultural Labor Supply // Journal of Agribusiness. 2017. № 35(1). P. 15-27.
9. Deryugina T., Hsiang S.M. Does The Environment Still Matter? Daily Temperature and Income in the United States // National Bureau of Economic Research Working Paper No. 20750. URL: http://www.nber.org/papers/w20750 (data obrashcheniya: 25.10.2019).
10. A review of the agricultural research and extension system (Mongolia) // URL: http://www.fao.org/3Za-i6571e.pdf (data obrashcheniya: 10.10.2019).
11. Nayyar G., Kim K.Y. India's Internal Labor Migration Paradox // URL: http://documents.worldbank.org/curated/en/429181519662555108/pdf/WPS8356.pdf (data obrashcheniya: 20.10.2019).
12. Chirkova I.G. Prioritety sotrudnichestva Rossii s partnerami po BRIKS v voprosakh razvitiya selskikh territoriy // Vestnik NGUEU. 2014. № 4. S. 173-181.
13. Rezultaty issledovaniy izmeneniy klimata dlya strategiy ustoychivogo razvitiya Rossiyskoy Federatsii // URL: http://www.meteorf.ru/upload/iblock/e5b/3380-Verstka-19-may-2006-A4-compr.pdf (data obrashcheniya: 15.10.2019).
14. Osnovnye pokazateli sotsialno-ekonomicheskogo polozheniya gorodskikh okrugov i munitsipalnykh rayonov Novosibirskoy oblasti: Statbyulleten po katalogu 3.4 / Territorialnyy organ FSGS po Novosibirskoy oblasti. Novosibirsk, 2019. 102 s.
15. Informatsiya iz bazy dannykh pokazateley munitsipalnykh obrazovaniy (BD PMO) Federalnoy sluzhby gosudarstvennoy statistiki // URL: https://gks.ru/dbscripts/munst/munst50/DBInet.cgi (data obrashcheniya: 19.10.2019).
16. Gosudarstvennaya kadastrovaya otsenka selskokhozyaystvennykh ugodiy Novosibirskoy oblasti: utv. Postanovleniem glavy administratsii Novosibirskoy oblasti № 466 ot 16.05.2002 g.
17. Chirkova I.G., Gribanova Yu.A. Kompleksnoe razvitie selskikh territoriy Rossii v kontekste mezhdunarodnoy trudovoy integratsii // Vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2014. № 2 (31). S. 208-214.
18. Sovremennye tendentsii elektrosnabzheniya potrebiteley selskoy territorii / I.G. Chirkova, A.D. Bolgov, V.R. Zayonutdinov, D.Yu. Logunov // Biznes. Obrazovanie. Pravo. 2017. № 2 (39). S. 31-34.
