CC BY
39
УДК 336.14
ИССЛЕДОВАНИЕ ФАКТОРОВ ВЛИЯЮЩИХ НА РАЗВИТИЕ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА
В АГРАРНОМ СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ
© 2017
Волков Игорь Викторович, кандидиат экономических наук, доцент кафедры «Организации и менеджмента» Тогашов Денис Анатольевич, магистрант экономического факультета Нижегородский государственный инженерно-экономический университет (606340 Россия, Нижегородская область, Княгинино, ул. Октябрьская, 22 а, e-mail: togashov@yandex.ru )
Аннотация. В современных экономических исследованиях достаточно часто применяются методы корреляционно-регрессионного анализа. Расчет коэффициентов корреляции позволяет выявить тесноту и направление взаимосвязи изучаемых показателей. Регрессионный анализ является логичным продолжением корреляционного и заключается в определении аналитического выражения связи результирующей величины с факторными показателями. Использование данных методов позволяет:
1) Получить корреляционно-регрессионную модель связи в исследуемом явлении;
2) Сформировать выводы о воздействии того или иного фактора на результирующую величину.
Целью научного исследования представленного в статье является определение с помощью регрессионно-корреляционного анализа факторов влияющих на развитие сельскохозяйственной деятельности, обеспечивающие развитие малого предпринимательства в аграрном бизнесе Горномарийского района. Развитие малого предпринимательства в сельскохозяйственном производстве во многом зависит от условий характеризующих активность производственно-финансовых, трудовых ресурсов их влияния на показатели эффективности сельскохозяйственной деятельности в рассматриваемом регионе. Для этого необходимо изучить структуру производственной деятельности сельскохозяйственных организаций и малых форм хозяйствования района, определить производственные, социальные факторы, влияющие на эффективность сельскохозяйственной деятельности в районе. Стоит так же отметить, что исследованиям, посвященным моделям малого предпринимательства в сельскохозяйственной деятельности, адекватных к рыночным условиям хозяйствования, определяемых, в частности, необходимостью вовлечения в производственный процесс интеллектуальных и информационных ресурсов, инновационных технологий, направленных на решение социально-экономических проблем сельских территорий, не уделялось должного внимания. При этом следует учитывать и то обстоятельство, что важнейшей составляющей, влияющий на развития малого предпринимательства в агробизнесе является не только уровень производственно-экономического развития сельского хозяйства в районе (регионе), но и уровень развития социальных условий сельского населения. В данной работе в качестве социальных условий сельского населения рассмотрены такие факторные показатели как, количество больниц, число детских садов, количество школ и культурно-досуговых учреждений.
Ключевые слова: сельскохозяйственная деятельность, корреляционный анализ, регрессионный анализ, исследование факторных показателей, сельское хозяйство Горномарийского района, факторные показатели влияющие на рентабельность, регрессионно-корреляционный анализ.
RESEARCH OF FACTORS AFFECTING THE DEVELOPMENT OF ENTERPRISE IN THE AGRARIAN
SECTOR GORNOMARIYSKY DISTRICT
© 2017
Volkov Igor Viktorovich, Candidate of economic sciences, associate professor of "Organization and management" Togashov Denis Anatolievich, graduate student of Economic faculty Nizhny Novgorod State Engineering-Economic University (606340, Russia, Knyaginino St. October, 22 a, e-mail: togashov@yandex.ru)
Abstract. In modern economic research often enough used methods of correlation and regression analysis. Calculation of correlation coefficients reveals the tightness and direction of the relationship of the studied parameters. Regression analysis is a logical extension of correlation and is to determine analytical expressions of when the resulting value with the factor indicators. The use of these methods allows you to:
1) Obtain a correlation-regression communication model in the phenomenon under study;
2) Form conclusions about the impact of a factor on the resulting value. The aim of the scientific research presented in the article is to determine, by means of regression-correlation analysis, the factors affecting the development of agricultural activities that ensure the development of small business in the agrarian business of the Gornomaryi district. The development of small business in agricultural production largely depends on the conditions characterizing the activity of the productive, financial, labor resources of their influence on the performance indicators of agricultural activities in the region under consideration. To do this, it is necessary to study the structure of production activities of agricultural organizations and small forms of economic management of the district, to identify production, social factors affecting the effectiveness of agricultural activities in the area. It should also be noted that research devoted to small business models in agricultural activities that are adequate to the market conditions of business, determined, in particular, by the need to involve intellectual and information resources in the production process, innovative technologies aimed at solving social and economic problems of rural areas, Was not given due attention. Moreover, one should take into account the fact that the most important component affecting the development of small business in agribusiness is not only the level of production and economic development of agriculture in the region, but also the level of development of the social conditions of the rural population. In this paper, such factors as the number of hospitals, the number of kindergartens, the number of schools and cultural and recreational facilities are considered as social conditions of the rural population.
Keywords: agricultural activity, correlation analysis, regression analysis, factor factor analysis, agriculture of the Gornomarisky region, factor factors affecting profitability, regression-correlation analysis.
Основой реального сектора экономики района был и остается агропромышленный комплекс. Его изучению посвятили исследования многие ученые, такие как Шамин А. Е. [1, 11], Яковенко Н. В. [6, 18], Седова Н. В. [14, 15] и другие ученые [2-5, 7, 10, 12-13, 16-17, 19-27].
На сегодняшний день Горномарийский район является характеристика района специализируется на производстве следующих видов сельскохозяйственной про-АНИ: экономика и управление. 2017. Т. 6. № 1(18)
дукции:
Производстве плодоовощных культур, что занимают в объеме который составляет более 50 % В производстве молока и мяса -15% В производстве зерновых культур - 30% И прочие виды деятельности (заготовка кормов, сена и т.д.) - 5%
Общая площадь сельскохозяйственных уго-
дий составляет 57,6 тыс.га. или 29% территории Горномарийского района, в том числе пашни более 38 тыс. га. [8].
В последние годы отрасль растениеводства развивается стабильно и динамично. Общая посевная площадь сельскохозяйственных культур в 2015 году составила
19.8 тыс.га. к показателю 2014 года она увеличена на 200 га.
По итогам уборочной кампании 2015 года валовой сбор зерна в весе после доработки в хозяйствах всех категорий составил 15 тыс. тонн при средней урожайности
17.9 ц/га. Сельскохозяйственные предприятия были и остаются основными производителями зерна в районе. На их долю приходится 82 % зернового клина и 80 % валового сбора зерновых.
Достойный результат получен в производстве картофеля и овощных культур. Картофеля во всех категориях хозяйств района собрано 70 тыс. тонн при средней урожайности 194,2 ц/га.
В 2015 году район удержал статус лидера производителя овощей в РМЭ, объем производства овощей в районе составил 67 % от республиканского объема. Овощей открытого грунта хозяйствами всех категорий произведено 112,4 тыс. тонн при урожайности 350,6 ц/га [9].
Что бы понять на сколько сельскохозяйственное производство может быть эффективным и направленным на развитие сельскохозяйственного предпринимательства, необходимо изучить производственные, организационные условия, а так же факторы социального обеспечения развития кадрового потенциала сельскохозяйственных производств оказывающие влияние на сельскохозяйственное производство в целом.
25,3
Посевн шшщдь в с/х организаций, % □ Посевная площадь КФХ, % ■ Посевная площадь в ЛИХ, %
Рисунок 1 - Удельный вес хозяйств в общей структуре посевных площадей за 2015 г.
При этом если рассматривать долю МФХ и ЛПХ в структуре посевных площадей, то она составляет 47%, что свидетельствует о том, что трудоспособное население предрасположена к сельскохозяйственному труду и организации предпринимательской деятельности. Однако же в силу определенных причин связанных с недостаточной информируемостью и доступностью сельских жителей к инновациям (по организации сельскохозяйственного производства, приобретению техники, сортов элитных семян, продуктивного скота и т.д.) эффективность производств МФХ и ЛПХ остается на незначительном уровне. Для того чтобы определить пути направления по формированию благоприятной среды для развития мелкого аграрного бизнеса нами были рассмотренные парные регрессии различных факторов затрагивающие как производственные так и социальные сферы влияющие в целом на развития сельского хозяйство Горномарийского района. В результате данных исследований был проведен отбор тех парных регрессий где коэффициент детерминированности был наибольший (более 0,5) В качестве результативных показателей за основу были взяты показатели рентабельность производства и численность трудоспособного населения.
Анализ производственных факторов_
Отобранные факторные показатели парной регрессии влияния на рентабельность производства в динамике представлены ниже:
1. Внесение минеральных удобрений. Таблица 1 - Динамика рентабельности и внесенных минеральных удобрений
Показатель 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 От-нение
Рентабельность, % 63,3 49,5 45,2 40,2 34,0 29,2 17,3 14,5 14,3 12,4 -50,9
Минеральные удобрения, т. 24,7 22,7 24,1 22,5 22,4 19,7 19,1 19,6 19,6 19,S -4,9
В таблице можно наблюдать постепенный спад количества внесенных минеральных удобрений в Горномарийском районе, такой спад вызван в связи с ростом цен на данную химическую продукцию, в следствии чего снизилась урожайность, далее и рентабельность.
Учитывая, что коэффициент детерминированности составил 0,863, можно сказать, зависимость между изучаемыми параметрами высокая. у = 0, 110х + 17, 87 где х - минеральные удобрения, т. у - рентабельность, %
Из полученного уравнения можно сделать вывод, что при увеличении внесения минеральных удобрений на 1 т. рентабельность может увеличиться на 0,11% в целом по сельскому хозяйству исследуемого района.
2. Количество малых фермерских хозяйств (МФХ). Таблица 2 - Динамика рентабельности и количества МФХ
Показатель 2006 2007 200S 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Огкдо
Ре нт а б е льно ста, % 63,3 49,5 45,2 40,2 34,0 29,2 17,3 14,5 143 12,4 -50,9
Количество МФХ, ед. 12053 12451 13802 13523 13297 11761 10204 9102 8S62 8933 -3120
Из таблицы видно начиная с 2008 года стала уменьшаться количество МФХ, это связано с сокращением численности трудоспособного населения работающих в сельском хозяйстве, а так же низкими закупочными ценами на производимую сельскохозяйственную продукцию. Незначительное увеличение количества МФХ за последний год вызвано из-за внешних политических и экономических ситуаций в стране, а так же в связи с усилением государственной поддержки сельскохозяйственных товаропроизводителей.
При проведении регрессионно-корреляционного анализа получили уравнение, который представлен ниже и коэффициент детерминированности, который составил 0,609, это означает, что установленная динамка с 2006 - 2015 г. по численности МФХ на 60,9% влияет на рентабельность сельскохозяйственного производства. у = 0, 007х - 47, 29 где х - количество МФХ у - рентабельность, %
Из данного уравнения можно сделать вывод, что при увеличении на одного МФХ рентабельность может увеличиться на 0, 007%.
Коэффициент -47, 29 показывает, каким будет у, если переменная в рассматриваемой модели будут равна 0. 3. Численность трудоспособного населения. Таблица 3 - Динамика рентабельности и численности трудоспособного населения в сельском хозяйстве
Показатель 2006 2007 200S 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 нение
Рентабельность, % 633 49,5 45,2 40,2 34,0 29,2 17=3 14,5 14,3 12,4 -50,9
Трудоспособное на-хозяйстве, тыс. чел. 11,9 11,5 11 10,7 10,2 10,2 10,1 9,4 3,9 3,6 -3,3
Коэффициент детерминированности составил 0, 902 означает, что зависимость между изучаемыми параметрами весьма высокая. у = 0,058х + 8,389
где х - рабочее население в сельском хозяйстве, тыс. чел.
у - рентабельность, %
Из полученного уравнения можно сделать вывод, что при увеличении на 1 тыс. чел. работающего в сельском хозяйстве рентабельность может увеличиться на 0,058 %.
Анализ трудовых факторов
Важно отметить, что в развитие любого производства одним из важнейших факторов является кадровый потенциал. При этом производительность труда при полной загрузки рабочих мест будет зависеть как от оптимальной численности так и от состояния здоровья работников, а следовательно от наличия школ (так как отсутствие школ в селах и деревнях является одним из неблагоприятных условий при формирования трудовой сельской молодежи), соответствующих медицинских и спортивно - оздоровительных учреждений. В результате проведенных исследований были отобраны те факторы, имеющие набольшее значение коэффициента детерминированности. Данные показатели в парной регрессии влияния на результативный показатель (трудоспособное население) в динамике представлены ниже:
1. Количество больниц.
Таблица 4 - Влияние количества больниц на численность трудоспособное население трудящихся в сельском хозяйстве
Показатель 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Откло
ние, работающее в сель- 11,9 11,5 11 10,7 10,2 10,2 10,1 9,4 8,9 8,6 -3,3
Количество больниц, ед. 10 10 10 10 10 9 9 9 9 9 -1
Показатель 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Откло
Трудоспособное население, работающее в с/х, 11,9 11,5 11 10,7 10,2 10,2 10,1 9,4 8,9 3,6 -33
13 10 9 S S 8 S S S 8 -5
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Откло
Трудоспособное население, работающее б с/х. 11,9 11,5 11 10,7 10,2 10,2 10,1 9,4 8,9 8,6 -3,3
Число организации культурно-до сугового типа, ед- 33 32 31 26 27 27 27 27 27 27 -6
ском хозяйстве.
Особого внимания требует организация досуга молодежи, когда на первый план выходит необходимость в повышенной физической активности, в познавательной деятельности, а также стремление проводить свободное время со сверстниками ради общения. Необходимо повышать социальные условия жизни, что бы дальнейшие жизненные ориентиры сформировались именно в той сельской местности, где проживают и сократить миграцию молодежи в города.
В данном анализе коэффициент детерминированности составил 0,578, можно сказать, что зависимость между изучаемыми параметрами значимая.
у = 1,807х + 9,871
где х - количество организаций культурно-досугово-го типа, ед.
у - трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве, тыс. чел.
При увеличении количества организаций культур-но-досугового типа на 1 ед., трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве может увеличиться на 1807 человек.
4. Количество школ.
Таблица 7 - Динамика трудоспособного населения трудящихся в сельском хозяйстве и количества школ
Коэффициент детерминированности составляет 0,634, можно сказать, что зависимость между изучаемыми параметрами значимая. у = 0,391х + 5,487 где х - количество больниц, ед. у - трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве, тыс. чел.
Из уравнения можно сделать вывод, что при увеличении 1 ед. больницы, трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве может увеличиться на 391 человек.
2. Количество детских садов.
Таблица 5 - Динамика численности трудоспособного населения трудящихся в сельском хозяйстве и количества детских садов
Показатель 2006 2007 200S 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Откло
Трудоспособное на селение, работающее в с/х, 11,9 11,5 И 10,7 10,2 10,2 10,1 9,4 8,9 S,6 -33
Количество школ, ед. 23 26 26 26 22 22 20 20 19 19 -4
В данном случае коэффициент детерминированности составил 0,541, можно сказать, что зависимость между изучаемыми параметрами значимая.
у = 1,111х - 2,594
где х - количество детских садов, ед.
у - трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве, тыс. чел.
Из уравнения можно сделать вывод, что при увеличении количества детских садов на 1 ед., трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве может увеличиться на 1111 человек.
3. Количество организаций культурно-досугового типа.
Таблица 6 - Динамика численности трудоспособного населения трудящихся в сельском хозяйстве и организаций культурно-досугового типа
Произошедшие культурные перемены не могли не сказаться на досуговой деятельности и в целом на количество трудоспособного населения работающих в сель-
Рассматривая данную таблицу важно отметить, что численность трудоспособного населения работающих в сельском хозяйстве сокращается при уменьшении количества школ в малых сельских поселения (селах, деревнях).
Подобную картину можно наблюдать во многих регионах страны, прежде всего данная проблема связана с тем, что отсутствие школы в селе создает определенные трудности и дискомфорт в жизни ребенка, подталкивает молодые семьи к миграции в города, где школы территориально приближены к их постоянному месту проживания.
Дальнейшие жизненные ориентиры формируются именно в городской среде. Молодые люди начинают обращать внимание на разность социально - экономических условий жизни города и села.
И это действительно так, в селе гораздо меньше возможностей профессионально реализоваться, что в большей степени связано со спецификой сельского рынка труда.
Это, прежде всего, проблема поиска желаемой работы, ввиду ее ограниченного разнообразия и низкого уровня оплаты труда.
Коэффициент детерминированности составил 0,657, можно сказать, что зависимость между изучаемыми параметрами значимая.
у = 0,303х + 3,493
где х - количество школ, ед.
у - трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве, тыс. чел.
Из уравнения видим, что при увеличении количества школ на 1 ед. трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве может увеличиться на 303 чел.
Для выявления основных направлений по созданию благоприятных условий развития предпринимательства в Горномарийском районе нами составлены многофакторные модели:
- определяющие изменения рентабельности о сельскохозяйственного производства от численности трудоспособного населения количества вносимых удобрений количества МХФ;
- определяющие изменения количества трудоспособного населения от количества больниц и школ.
Таблица 8 - Результаты регрессионно-корреляционного анализа
№ У X R2 Уравнение
Производственные факторы
1 Рентабельность, % Количество МФХ, ед. 0,609 у = 0,00 7х- 47,29
2 Рент а б ельно сть, % Минеральные удобрения, т. 0,863 у = 0,110х + 17,87
3 Рент а б ельно сть, % Трудоспособное население в 0,902 у = 0,058х + 8,389
у = 0,007*! + 0,1Юхг + 0,058х3
Трудовые факторы
1 Трудоспособное население, работающее в сельском хозяйстве, тыс. чел. Количество больниц, ед. 0,634 у = 0,391х +5,487
2 Трудоспособное население, работающее в сельском хозяйстве, тыс. Детские сады, ед. 0,541 у= 1,1 Их-2,594
3 Трудоспособное население, рабо-чел. Число организаций культур -но-досугового типа, ед. 0,578 у= 1,807х+9,871
4 Количество школ, ед. 0,657 у = 0303х+3,493
у = 0.634xt + 0,541хг + 0,578xj + 0,б57х4
Из таблицы результатов регрессионно-корреляционного анализа можно увидеть, что в изучаемых производственных факторах самая тесная связь среди двух переменных получился в 3 пункте - 0,902, т.е. наибольшее влияние на рентабельность имеет факторный показатель - трудоспособное население в сельском хозяйстве. Проанализировав трудовые факторы наиболее тесная связь выявлена между двумя переменными - трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве и количество школ в исследуемом районе.
В результате регрессионно-корреляционного анализа всех вышеперечисленных факторов, необходимо построить многофакторную модель влияния производственных факторных показателей на рентабельность сельскохозяйственной деятельности и трудовых факторных показателей влияющих на трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве.
Многофакторную модель влияния производственных факторных показателей на рентабельность:
у - 0,007х± + 0,110хг -I- 0,053*,
где - количество МФХ, ед.
хг - минеральные удобрения, т.
.': - трудоспособное население в сельском хозяйстве, тыс. чел.
Многофакторную модель влияния трудовых факторных показателей влияющих на трудоспособное население работающее в сельском хозяйстве:
у = 0,634:^ -I- 0,541кг 0,578хд + 0,б57х4
где - количество больниц, ед.
хг - количество детских садов, т.
.': - число организаций культурно-досугового типа,
ед.
ас* - количество школ, ед.
Описывая данную модель следует обратить внимание на коэффициент детерминированности, который на всех перечисленных уравнениях имеет достаточно значимую степень зависимости влияющего фактора на результативный показатель.
Представленная нами модель позволяет выявить приоритетные направления в создание условий для развития предпринимательской в Горномарийском районе которые должны прежде всего направлены на удержание молодежи на селе и представление им возможности в организации аграрного бизнеса.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Шамин А.А., Шамин А.Е. Роль основных факторов в сельскохозяйственных организациях // Вестник
НГИЭИ. 2016. № 12 (67). С. 130-138._
56
2. Сериков С.Г. Регулирование региональных социально-экономических систем // В сборнике: Институциональные и инфраструктурные аспекты развития различных экономических систем. сборник статей международной научно-практической конференции: в 2 частях. 2017. С. 122-126.
3. Дюпина Л.Ф., Бровко А.С., Дикунова М.С. Прогнозирование конкурентоспособности продукции // Актуальные проблемы гуманитарных и социально-экономических наук. 2016. № 10-4. С. 145-147.
4. The application of discriminant analysis for estimation of the regional investment attractiveness. Izotov A., Rostova O. В сборнике: Recent advances in mathematical methods in applied sciences proceedings of the 2014 International Conference on Mathematical Models and Methods in Applied Sciences (MMAS'14); proceedings of the 2014 International Conference on Economics and Applied Statistics (EAS'14). 2014. С. 393-400
5. Сибиряев А.С. Система государственного управления инновационной политикой в России и за рубежом // Вестник Московского государственного областного гуманитарного института. Серия: История, философия, политология, право. 2015. Т. 1. № 1-1 (2015). С. 11.
6. Яковенко Н.В. Кластерный подход и его применение для концептуирования и стратегирования социально-экономического развития депрессивного региона // Научный поиск. 2011. № 2. С. 70-74.
7. Кабашова Е.В. Роль статистики окружающей среды в экологической политике государства // В сборнике: Актуальные экологические проблемы Сборник научных трудов V Международной научно-практической конференции, посвящается 80-летию Башкирского государственного аграрного университета. 2010. С. 69-71.
8. Статистический ежегодник «Республика Марий Эл. 2016»: Стат. сб. / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Марий Эл. - Йошкар-Ола. 2016. - 432 c.
9. Статистический ежегодник «Республика Марий Эл. 2012» / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Марий Эл - Йошкар-Ола. 2012. - 512 c.
10. Ильин И.В., Ростова О.В. Методы и модели управления инвестициями. СПб.: Изд-во Политехн. унта, 2011. 215 с.
11. Васильев К.А., Шамин А.Е. Методические подходы к оценке потенциала кластеризации аграрной сферы региона // Вестник НГИЭИ. 2016. № 5 (60). С. 7-18.
12. Мандрон В.В., Никонец О.Е. Степень волатиль-ности конъюнктуры национального финансового рынка в условиях кризиса // Вестник НГИЭИ. 2016. № 3 (58). С. 40-52.
13. Караваева Ю.С., Никонец О.Е. Финансовый анализ перспектив развития кредитного банковского сектора в регионе // Вестник НГИЭИ. 2016. № 1 (56). С. 72-82.
14. Седова Н. В. Стратегическое управление деятельностью интегрированных агропромышленных структур // Экономика сельского хозяйства России. 2011. № 1. С. 43-48.
15. Седова Н. В. Агропродовольственные кластеры в инновационной экономике России // Мир новой экономики. 2013. № 1. С. 46-54.
16. Ващейкина Ю.Ю. Факторы и условия формирования и использования кадрового потенциала сельскохозяйственного предприятия // Научная дискуссия: вопросы экономики и управления. 2016. № 12 (56). С. 61-65.
17. Аксенов Д.А. Развитие Российской Федерации. Инвестиционный аспект // Проблемы экономики и менеджмента. 2011. № 4 (4). С. 105-118.
18. Яковенко Н. В. «Качество жизни населения» как научная категория демографии // Общественные финансы. 2007. № 1. С. 41-46.
19. Кабашова Е.В. О вопросах методологии исследования доходности населения в условиях кризиса // Евразийское Научное Объединение. 2015. Т. 2. № 5 (5).
С. 101-104.
20. Сериков С.Г. Инструменты формирования и развития инвестиционного потенциала территории: международный опыт // В сборнике: Проблемы финансов, кредита и бухгалтерского учета в условиях реформирования экономики материалы студенческой международной научно-практической конференции. Под редакцией В. А. Федорова, Е. А. Карловской. 2016. С. 115-124.
21. Майданевич Ю.П. Динамика развития агропромышленного комплекса // Балтийский гуманитарный журнал. 2014. № 1. С. 95-97.
22. Чушкаев Д.А. Формирование системы бюджетирования (финансового планирования) на предприятиях агропромышленного комплекса (АПК) // Карельский научный журнал. 2012. № 1. С. 36-39.
23. Галиахметова А.М. Реализация модели регионального развития агропромышленного комплекса в условиях глобализации // Актуальные проблемы экономики и права. 2014. № 1 (29). С. 103-109.
24. Палаткин И.В., Чех К.Ю. Планирование развития агропромышленного комплекса Пензенской области в условиях дефицита ключевых ресурсов // Карельский научный журнал. 2014. № 4. С. 131-133.
25. Мишина Н.А., Казаченко О.В. Вопросы совершенствования системы управления агропромышленным производством // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2014. Т. 1. № 2 (18). С. 180-185.
26. Кошарская Н.М. Государственная поддержка финансового обеспечения предприятий АПК // Балтийский гуманитарный журнал. 2014. № 2. С. 65-67.
27. Окладчик С.А. Развитие организационно-экономических отношений при агропромышленной интеграции // Актуальные проблемы экономики и права. 2016. Т. 10. № 3 (39). С. 28-38.
