CC BY
10
ххжжхжжхжэкономика и управление народным хозяйством^ХХЖХЖХХХ
Научная статья УДК 338:43
DOI: 10.24412/2227-9407-2021-12-95-105
Методический подход определения устойчивого развития производства зерна
Сергей Александрович Суслов
Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино, Россия, nссmail4@mail. ru, https://orcid. org/ 0000-0003-1189-8023
Аннотация
Введение. Познание научной категории устойчивости имеет важное значение в системе экономических исследований. В статье представлен авторский методический подход к определению устойчивого развития производства зерна на примере муниципальных образований Нижегородской области.
Материалы и методы. На основании опубликованных исследований ученых-экономистов обобщена классификация научных подходов к категории устойчивости, сгруппировав их по трем направлениям. Первое направление - устойчивость как тенденция; второе - устойчивость как сопротивляемость системы к влиянию внешних неблагоприятных факторов; третье - устойчивость как поддержание работы экосистемы для будущих поколений и влияние на экологию. Понятие «устойчивость развития» имеет неопределенные параметры и критерии, при этом часто упоминается в научных публикациях, что вызвало научный интерес для исследования. Результаты. В статье представлен авторский алгоритм методического подхода по выявлению устойчивого или неустойчивого развития производства зерна в муниципальных образованиях отдельного региона РФ. Проведена классификация исследуемых объектов зернопроизводства по показателям достигнутого уровня эффективности и развития с учетом происходящих тенденций.
Обсуждение. На основании полученных результатов была заполнена разработанная матрица устойчивости «эффективность - развитие». Определены доли муниципалитетов в квадратах матрицы по валовому производству зерна в регионе. Объекты, находящиеся в единых блоках, имеют типовое состояние системы организации производства зерна по критериям достигнутого уровня эффективности и устойчивости развития их системы организации.
Заключение. Обоснованы рекомендации к формированию научно-практических мероприятий по развитию зернопроизводителей как представителей организационной системы, исходя из достигнутого ими уровня эффективности, устойчивости и развития.
Ключевые слова: зерно, матрица устойчивости «эффективность - развитие», муниципальное образование, Нижегородская область, урожайность, устойчивость, устойчивость развития, эффективность
Для цитирования: Суслов С. А. Методический подход определения устойчивого развития производства зерна // Вестник НГИЭИ. 2021. № 12 (127). С. 95-105. DOI: 10.24412/2227-9407-2021-12-95-105
Methodical approach to the définition of sustainable development of grain production
Sergey A. Suslov
Nizhny Novgorod State University of Engineering and Economics, Knyaginino, Russia, nœmail4@mailru, https://orcid.org/ 0000-0003-1189-8023
© Суслов С. А., 2021
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License. The content is available under Creative Commons Attribution 4.0 License.
XXXKXKXXKXeconomics and national economymanagementXXXXXXXXXX.
Abstract
Introduction. Knowledge of the scientific category of sustainability is important in the system of economic research. The article presents the author's methodological approach to determining the sustainable development of grain production on the example of municipalities of the Nizhny Novgorod region.
Materials and methods. On the basis of published studies of scientists economists, the classification of scientific approaches to the category of sustainability has been generalized, grouping them in three directions. The first direction -sustainability as a trend; second - stability as the system's resistance to the influence of external unfavorable factors; third - sustainability as maintaining the work of the ecosystem for future generations and the impact on the environment. The concept of developmental sustainability has undefined parameters and criteria, while it is often mentioned in scientific publications, which aroused scientific interest for research.
Results. The article presents the author's algorithm of a methodological approach to identify sustainable or unstable development of grain production in municipalities of a separate region of the Russian Federation. The classification of the studied objects of grain production is carried out according to the indicators of the achieved level of efficiency and development, taking into account the current trends.
Discussion. Based on the results obtained, the developed matrix of sustainability «efficiency - development» was filled in. The shares of municipalities in the squares of the matrix in terms of gross grain production in the region have been determined. Objects located in single blocks have a typical state of the system of organizing grain production according to the criteria of the achieved level of efficiency and sustainability of the development of their organization system. Conclusion. Recommendations for the formation of scientific and practical measures for the development of grain producers as representatives of the organizational system are substantiated based on the level of efficiency, sustainability and development achieved by them.
Keywords: grain, matrix of sustainability «efficiency - development», municipal formation, Nizhny Novgorod region, productivity, sustainability, sustainability of development, efficiency
For citation: Suslov S. A. Methodical approach to the definition of sustainable development of grain production // Bulletin NGIEI. 2021. № 12 (127). P. 95-105. (In Russ.). DOI: 10.24412/2227-9407-2021-12-95-105
Введение
Исследование научной категории устойчивости заинтересовало ученых уже давно, но большинство придавали ей совершенно разную интерпретацию [1; 3; 4]. «Основы методологического обоснования стратегии устойчивого развития сельскохозяйственных отраслей заложены в трудах Кондратьева Н. Д., Чаянова А. В., Туган-Барановского М. И., Манова П. П.» [2, с. 42].
Одни рассматривали устойчивость как изменение размера отдельного показателя [5; 6; 7], чаще показателя эффективности, во времени. В зерновом производстве представители данного направления изучали в основном изменения урожайности во временном ряду и определяли, на сколько центнеров, тонн или % варьировала урожайность по годам относительно предшествующего года, или какого-то другого года, взятого за базис, или найденного за этот промежуток времени значений тренда. На основании накопленных результатов по размеру отклонений формулировался вывод по устойчивости или неустойчивости урожайности в данном временном ряду.
Другие ученые анализировали устойчивость как состояние системы, которая может или наобо-
рот не может противостоять каким-то изменениям, влияниям отрицательных факторов [8; 9; 10]. В зерновом производстве ее можно трактовать так, насколько организация зернопроизводства может противостоять неблагоприятным факторам. Наиболее неуправляемый из них - это погодные условия. В одних сельскохозяйственных организациях урожайность может сократиться в неблагоприятный по климатическим условиям год на 20 %, а у других -только на 5 %. Это наиболее распространенный случай, так как погодные условия являются внешним факторо, независящим от самой сельскохозяйственной организации. На практике существуют и другие факторы, стремящиеся вывести систему зер-нопроизводства из равновесия и сжать ее.
Третья группа ученых рассматривает устойчивость с точки зрения возобновления ресурсов и влияния на состояние окружающей среды [11; 12]. Ученые-аграрники данного подхода подвергают разбору, насколько система возобновляема и может давать высокие урожаи при данном уровне организации зернопроизводства. Одни технологии позволяют получить высокие урожай, однако состояние потенциала почвенного плодородия с точки зрения времени будет сокращаться, и через определенное количество
хжжжхжжхжэкономика и управление народным хозяйствомХХХХХХХХХ
лет почвенное плодородие не позволит достигнуть необходимого уровня урожайности или затраты на его формирование будут настолько велики, что эффективность ведения отрасли будет нецелесообразна.
Другие технологии, наоборот, позволяют получать меньшие урожаи, но гарантируют зернопро-изводителям получение урожаев данного уровня на протяжении долгих лет и даже повышают экономическую эффективность.
При рассмотрении технологий также необходимо учитывать не только состояние почвенного плодородия, но и влияние отрасли на окружающую среду, а именно на влияние экологических проблем. Так как именно с экологических проблем началось исследование категории устойчивости.
В научной литературе много исследований посвящено проблемам устойчивого развития отдельных отраслей экономики, в том числе сельскохозяйственных отраслей [13; 14; 15] и сельских территорий [16; 17; 18].
По поданным исследованиям наибольший математический, расчетный акцент сделан на изучение роста одного или нескольких показателей эффективности. В исследованиях зерновой отрасли [19; 20] наиболее часто исследуются: валовой сбор, урожайность, доля организации в региональном производстве, рентабельность и некоторые другие показатели эффективности.
Материалы и методы
На наш взгляд, следует уточнять, за счет чего был достигнут рост показателя. Увеличение валового сбора зерна может быть достигнут за счет расширения площадей при неизменном уровне организации зерновой отрасли или за счет совершенствования организации ведения отрасли и роста урожайности. В первом случае можно констатировать, что произошло расширение или рост отрасли, а во втором - развитие. Будем придерживаться условия, что развитие происходит за счет повышения экономической эффективности. Следовательно, устойчивое развитие обязательно подразумевает не просто рост масштаба организации при неизменном уровне организации ведения отраслей, а именно за счет перехода в качественно новое состояние, характеризующееся ростом показателей экономической эффективности.
В то же время нужно учитывать, продолжается ли рост показателей эффективности в последующие года или нет. То есть нужно время, чтобы понять, перешла отрасль, как система, в другое состо-
яние развития или это было кратковременное явление. В благоприятные погодные условия урожайность может резко возрасти, но в последующий год и сократиться таким же темпом. Это и является показателем того, что рост эффективности произошел не из-за развития организации зернопроизводства, а за счет только благоприятных условий.
Для обоснования правильных суждений по категории «устойчивое развитие» был разработан авторский методический алгоритм, позволяющий распределить объекты исследования по параметрам эффективности и развития в матрице устойчивости «Эффективность - развитие».
Предложенная автором матрица позволяет классифицировать и разделять объекты исследования как по уровню достигнутой эффективности организации производства, так и по устойчивости тенденций развития. Базовая модель матрицы представлена на рисунке 1.
Матрица сочетает в себе все необходимые компоненты, позволяющие сделать вывод о состоянии эффективности, развития и устойчивости исследуемого объекта. В базовом виде матрица устойчивости «эффективность - развитие» состоит из 4-х блоков - ЭР1, ЭР2, ЭР3, ЭР4.
Развитие любого объекта исследования, если его представить в виде системы, происходит по порядку указанных блоков или по номеру в порядке возрастания 1, 2, 3, 4. Первоначально производитель зерна или иной исследуемый объект имеет низкую эффективность и находится в блоке ЭР1, а сама система организации представлена условно кругом п-го диаметра, подразумевающего уровень первоначального состояния системы.
Если организация развивается, то у нее начинают возрастать показатели экономической эффективности. С учетом того, что на результаты деятельности всегда будут оказывать влияние множество факторов как положительно, так и отрицательно влияющих, то в динамике размеры показателей эффективности будут варьировать. Но при усреднении должны обязательно возрастать, если происходит развитие организации. Чтобы убрать «шум» ложных изменений и сделать правильное заключение о развитии, нужно исследовать обоснованный временной период. В этом случае накопленные ложные как положительные, так и отрицательные изменения перекроют друг друга и по остаточному результату будет определено истинное значение устойчивости изменения.
XXXKXKXXKXeconomics and national economymanagementXXXXXXXXXX
Развитие
Эффективность
Рис. 1. Матрица устойчивости «эффективность - развитие» Fig. 1. Sustainability matrix «efficiency - development» Источник: авторская разработка
При развитии организации по производству зерна начинает возрастать урожайность с изменениями как в большую, так и меньшую сторону, но доминирует количество приростов в повышении. В матрице данный объект переходит из поля блока ЭР1 в блок ЭР2. Данный блок характеризуется тем, что у организации был достигнут устойчивый показатель минимальной эффективности, но в динамическом ряду у организации есть тенденция в повышении эффективности. Тенденция повышения эффективности достигается обязательно за счет развития организации как системы, состоящей из множества ресурсов и протекающих в ней бизнес-процессов, поэтому в блоке ЭР2 организация уже представлена кругом большего диаметра п+1 и имеет штриховое начертание.
В блок ЭР3 из блока ЭР2 объект переходит тогда, когда в исследуемом динамическом ряду показатель его эффективности уже имеет устойчивое повышенное среднее значение. Это характеризует,
что организация, как система, устоялась и является устойчивой, поэтому по диаметру в матрице она представлена такой же как и в блоке ЭР2, но уже со сплошным начертанием. Переход из блока ЭР3 в блок ЭР4 аналогичен переходу из ЭР1 в ЭР2, но только уже от уровня более высокой эффективности. Далее процесс развития организации повторяется по аналогичному циклу.
Применение данной матрицы возможно в двух интерпретациях: если исследуется одна организация или совокупность объектов исследования. Остановимся на втором варианте, который позволяет провести анализ исследуемых объектов, выбранных по определенному признаку, в частности территории.
Результаты
В таблице 1 представлена адаптация алгоритма по определению устойчивого развития зерновой отрасли в муниципальных образованиях Нижегородской области.
экономика и управление народным хозяйством}
Таблица 1. Методический алгоритм определения устойчивого развития объекта зернопроизводства Table 1. Methodological algorithm for determining the sustainable development of a grain production facility
Действие / Action
Разъяснение / Clarification
1. Выбор показателя эффективности, аккумулирующего состояние системы ведения организации отрасли / The choice of an efficiency indicator that accumulates the state of the system of maintaining the organization of the industry
2. Подбор показателей изменения / Selection of indicators of change
Урожайность (Y), т/га / Productivity (Y), t/ha
Цепное изменение урожайности, т / Chain change in yield, t:
(Yt-Yt-1).
Цепной темп прироста, % / Chain growth rate, %:
Y - Y ' ^ ■ 100%
Тп = -
Y
3. Обоснование выбора длины временного ряда / Justification of the choice of the length of the time series
4. Обоснование источника данных и программного обеспечения проведения расчетов / Justification of the data source and calculation software
5. Выбор программного обеспечения проведения расчетов / Choice of software for calculations
6. Представление полученных результатов согласно научной идее исследования и их анализ / Presentation of the results obtained in accordance with the scientific idea of the research and their analysis
7. Формирование направления по использованию результатов / Formation of direction for the use of results
8. Внедрение результатов в научную, учебную и практическую деятельность / Implementation of results in scientific, educational and practical activities
Несколько подряд циклов производственного или финансового лага. Обязательное включение данных по годам с неблагоприятными погодными условиями. В зерновой отрасли финансовый лаг может достигать 2-3 года / Several consecutive cycles of production or financial lag. Mandatory inclusion of data for years with unfavorable weather conditions. In the grain industry, the financial lag can reach 2-3 years
Данные Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Нижегородской области / Data of the Territorial Body of the Federal State Statistics Service for the Nizhny Novgorod Region
Microsoft Office Excel
Распределения муниципальных образований по блокам матрицы устойчивости «Эффективность - развитие» / Distribution of municipalities by blocks of the sustainability matrix «Efficiency - development»
Определена доля муниципальных образований в квадратах матрицы в региональном производстве зерна. Предложены характеристики и направления по поддержке и развитию сельскохозяйственных организаций в различных муниципальных образованиях / The share of municipalities in the squares of the matrix in the regional production of grain has been determined. The characteristics and directions for the support and development of agricultural organizations in various municipalities are proposed.
Публикация результатов в статьях журналов: рецензируемых Высшей аттестационной комиссией России; включенные в библиографические и реферативные базы данных Scopus и Web off Science. Выступление на конференциях различного уровня (национальных, международных) / Publication of results in articles of journals: peer-reviewed by the Higher Attestation Commission of Russia; included in the bibliographic and abstract databases Scopus and Web off Science. Speech at conferences of various levels (national, international).
Внедрение методики в учебные дисциплины экономического направления по аграрной тематике / Implementation of the methodology in academic disciplines of the economic direction on agrarian topics.
Представление полученных результатов исследования в профильные отделы муниципальных образований и регионального министерства / Submission of the research results to the specialized departments of municipalities and the regional ministry
Источник: авторская разработка
XXXKXKXXKXeconomics and national economymanagementXXXXXXXXXX
Необходимо внести некоторые комментарии по действиям и разъяснениям, указанным в таблице.
1. Урожайность выбрана как главный показатель, который отражает в себе весь уровень организации ведения зерновой отрасли. Наличие каждого вида ресурса, своевременность выполнения операций, сбалансированность и состояние основных и вспомогательных бизнес-процессов - все отражается в нем. Например, нехватка технических средств при выполнении весенне-полевых и уборочных работ сразу отражается на урожайности. Нехватка или несвоевременность выполнения агротехнических работ весной приводит к недобору до 10-15 % урожайности. Осенью нехватка техники приводит к осыпанию зерновых, полеганию хлебов и также к потери урожайности.
Несбалансированность бизнес-процессов по подготовке семенного материала, логистической доставке удобрений и топлива к полям также сразу скажутся на качестве и сроках проведения посевной кампании и урожайности.
Исходя из этого, можно делать вывод, что если в организации достигнут более высокий уровень урожайности, то в ней лучше организована система ведения хозяйства. Так как на урожайность влияет множество факторов, в том числе внешние - погодные условия нужно обязательно учесть, как данная система (объект исследования) ведет себя в динамике. Поэтому необходимо включение показателей, учитывающих изменения.
2. Для выявления изменений предложено выбирать два и более показателей, которые будут характеризовать изменения главного, критериального показателя как в натуральном, так и в относительном измерении. Изменение урожайности в 1 т на га для одной организации может составлять 50 %, если ее урожайность была 2 т с га, а в другой - 20 % при урожайности в 5 т с га. Для выявления устойчивости зернового производства, как системы, важно выявить, через сколько она сможет или нет вернуться в прежнее состояние, после падения урожайности и сможет ли развиваться. Для этого необходимо учитывать обоснованный временной период исследования.
3. В зерновой отрасли для ее анализа, как системы, недостаточно исследовать показатели только за один год или два. Минимальный производственный лаг яровых зерновых культур составляет минимум один год, а финансовый почти два. Для озимых зерновых культур они достигают 2 и почти
3 года. При этом многие работы находятся не в рамках календарного года, что затрудняет анализ системы.
То есть наступление неблагоприятного по климатическим условиям года будет влиять на завершение финансового лага текущего состояния отрасли и еще последующего цикла, и это влияние может достигать до 4-5 лет, поэтому анализируемый динамический ряд должен включать минимум по времени 2-3 финансовых лага и обязательно год с неблагоприятными погодными условиями.
4. Данные для исследования должны быть обязательно официальными. В текущем исследовании данные были получены с официального сайта Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Нижегородской области1, раздела базы данных показателей муниципальных образований2 за период с 2007 по 2020 год. Данный период соответствует требованиям пункта 3. В качестве объекта исследования были взяты муниципальные образования, так как официальные данные по организациям недоступны, а исследование муниципальных районов позволяет применить принципы исследования систем и перенести полученные результаты на сельскохозяйственные организации, расположенные в исследуемых муниципальных образованиях.
5. Качество проведенных расчетов зависит от удобства и освоенности исследователя программного продукта в котором выполняются расчеты. Наиболее популярным выступает офисное приложение Microsoft Office Excel, которое было использовано автором в вычислениях. Также хорошо зарекомендовали программные продукты Statistica, Stata, SPSS.
6. На основании полученных статистических данных были выполнены следующие расчеты:
- с помощью функции гистограмма в MO Ex-cell были получены результаты распределения муниципальных районов Нижегородской области: по урожайности зерновых культур (т с га) (табл. 2); по среднему изменению урожайности (т) (табл. 3) и по среднему темпу прироста (табл. 4);
- согласно результатам распределения муниципальных образований по показателям (табл. 1, табл. 2, табл. 3) каждому образованию был присвоен балл в соответствии уровню достигнутой урожайности и тенденций (табл. 5);
- динамика изменений урожайности была исследована двумя показателями и имеет по два значения в баллах, поэтому для занесения критерия
экономика и управление народным хозяйством}
изменения в матрицу было найдено усредненное значение баллов по параметрам изменений;
- на основании балльных показателей по урожайности и ее изменениям, размера усредненно-
го валового сбора зерна в исследуемых муниципальных образованиях была построена пузырьковая диаграмма (рис. 2).
Таблица 2. Распределение муниципальных образований Нижегородской области по урожайности зерновых культур
Table 2. Distribution of municipalities of the Nizhny Novgorod region by grain yield
Урожайность, т / га / Частота/ Интегральный, % / Урожайность, т / га / Частота/ Интегральный, % /
Productivity, t / ha Frequency Integral, % Productivity, t / ha Frequency Integral, %
до 1,5 14 29,17 % от 2 до 2,5 15 31,25 %
от 1,5 до 2,0 14 58,33 % до 1,5 14 60,42 %
от 2 до 2,5 15 89,58 % от 1,5 до 2,0 14 89,58 %
от 2,5 до 3 5 100,00 % от 2,5 до 3 5 100,00 %
Еще 0 100,00 % Еще 0 100,00 %
Источник: авторские расчеты выполнены функцией гистограмма в MO Excel на основании данных по средней
урожайности зерновых и зернобобовых культур за период с 2007 по 2020 года по данным хозяйств всех кате-
гории
Таблица 3. Распределение муниципальных образований Нижегородской области по среднему изменению урожайности зерновых культур
Table 3. Distribution of municipalities of the Nizhny Novgorod region by the average change in the yield of grain crops
Среднее изменение, т / Average change, t
Частота/ Frequency
Интегральный, % / Integral, %
Среднее изменение, т / Average change, t
Частота / Frequency
Интегральный, % / Integral, %
до 0,0 8 16,67 % от 0,5 до 1,0 20 41,67 %
от 0,1 до 0,5 10 37,50 % от 0,1 до 0,5 10 62,50 %
от 0,5 до 1,0 20 79,17 % от 1,0 до 3,0 10 83,33 %
от 1,0 до 3,0 10 100,00 % до 0,0 8 100,00 %
Еще 0 100,00 % Еще 0 100,00 %
Источник: авторские расчеты выполнены функцией гистограмма в MO Excel на основании данных по средним изменениям урожайности зерновых и зернобобовых культур за период с 2007 по 2020 года, рассчитанных цепным методом
Согласно заданным параметрам выявлено, что 13,29 % валового производства зерна сосредоточено в муниципальных образованиях с устойчивой урожайностью ниже среднего регионального уровня (блок ЭР1), 21,44 % - валовых сборов находятся в муниципалитетах с низкой урожайностью, но имеющих тенденции к развитию (блок ЭР2). Почти 22,05 % производится в районах с устойчивой высокой урожайностью, но не имеющих тенденции в устойчивом развитии (блок ЭР3). Наибольшую долю 43,22 % в валовом производ-
стве составляют районы, имеющие высокую урожайность, с тенденциями к дальнейшему развитию (блок ЭР4).
В матрице, представленной на рисунке 2, указаны и более малые блоки ЭР1 (1:1), ЭР1 (1:2), ЭР2 (1:1) и другие согласно рисунку 1. Нахождение их позволяет более точно увидеть, в какой стадии развития организации зернопроизводства находятся сельскохозяйственные организации данного муниципального образования, а следовательно, правильно находить пути повышения их развития.
ieconomics and national economy management
Таблица 4. Распределение муниципальных образований Нижегородской области по среднему темпу прироста урожайности зерновых культур
Table 4. Distribution of municipalities of the Nizhny Novgorod region by average growth rate of grain yield
Темп прироста, % / Частота/ Интегральный, % / Темп прироста, % Частота/ Интегральный, % /
Growth rate, % Frequency Integral, % / Growth rate, % Frequency Integral, %
до 0,0
от 0,0 до 5,0 от 5,0 до 10,0 от 10,0 до 30,0 Еще
2 i6 20 i0 0
4,i7 % 37,50 % 79,i7 % i00,00 % i00,00 %
от 5,0 до 10,0 от 0,0 до 5,0 от 10,0 до 30,0 до 0,0 Еще
20 i6 i0 2 0
4i,67 % 75,00 % 95,83 % i00,00 % i00,00 %
Источник: авторские расчеты выполнены функцией гистограмма в MO Excel на основании данных по среднем темпам прироста урожайности зерновых и зернобобовых культур за период с 2007 по 2020 год, рассчитанных цепным методом
Таблица 5. Распределение баллов по группам ранжирования показателей Table 5. Distribution of points by groups of ranking indicators
Урожайность, т / га / Productivity, t / ha
Балл / Score
Среднее изменение урожайности, т / Average change in yield, t
Балл / Score
Средний темп прироста урожайности, % / Average growth rate of yield,%
Балл / Score
до 1,5
i
до 0,0
от 1,5 до 2,0 2 от 0,1 до 0,5
от 2 до 2,5 3 от 0,5 до 1,0
от 2,5 до 3 4 от 1,0 до 3,0
Источник: авторская разработка
0 до 0,0
1 от 0,0 до 5,0
2 от 5,0 до 10,0
3 от 10,0 до 30,0
0 i
2 3
Урожайность в баллах Рис. 2. Распределения муниципальных образований Нижегородской области по критерию устойчивого развития производства зерна в матрице устойчивости «эффективность - результат» Fig. 2. Distribution of municipalities of the Nizhny Novgorod region by criterion sustainable development of grain production in the «efficiency - result» sustainability matrix
Источник: авторская разработка
ХХХХХХХХХэкономика и управление народным хозяйствомХХХХХХХХХ
Обсуждение
Для перехода в развитии производителя зерна из блока ЭР1 (1:1) в блок ЭР1 (1:2) нужно сосредоточиться на мероприятиях, позволяющих не допускать потери и недоборы зерна по технологиям, которые применены в организации, то есть нужно находить в действующих бизнес-процессах сдерживающие блоки и улучшать их работу. Для перехода ЭР1 (1:2) в ЭР2 (1:1) нужно начинать совершенствовать имеющие процессы с внедрением усовершенствованных для организации технологий, которые позволяют не только не допускать потери урожайности но и повышать ее в пределах имеющегося потенциала организации. Для перехода из ЭР2 (1:1) в ЭР2 (1:2) требуются мероприятия по своевремен-
ному реагированию на факторы, которые могут привести к снижению урожайности или ее недобору. В дальнейшем цикл начинает повторяться. Заметим, что для каждой организации будет свой индивидуальный комплекс мероприятий, так как каждая организация уникальна как система.
Заключение Применение представленного в статье методического подхода определения устойчивого развития производства зерна на практике позволит правильно классифицировать и организовать мероприятия по развитию зернопроизводства, корректировать государственную поддержку в соответствии со стадиями развития организации.
Примечания:
1 Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по нижегородской области [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://nizhstat.gks.ru/
2 Федеральная служба государственной статистики / База данных пользователей муниципальных образований [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.gks.ru/dbscripts/munst/munst22/DBInet.cgi
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Сивелькин В. А. Статистическое моделирование региональных инвестиций в Российской Федерации. 2004. 234 с.
2. Чудилин Г. И. Зерновой подкомплекс: условия устойчивости. Москва, 2007. 397 с.
3. Нечаев В. И., Моисеев В. В., Бондаренко В. В., Черных Г. В., Блинникова Е. А., Ковтуненко Б. В. Основные направления повышения устойчивости и эффективности зернового производства. Краснодар : «Просвещение-Юг». 2006. 402 с.
4. Загайтов И. Б. Технология «Зонт» для прогнозирования колебаний урожаев // АПК: экономика, управление. 2002.№ 6. С. 55-61.
5. Афанасьев В. Н. Статистическое обеспечение проблемы устойчивости сельскохозяйственного производства : Монография. Москва, 1996. 318 с.
6. Боев В. Р. Проблемы повышения устойчивости и эффективности АПК Сибири // Экономика сельского хозяйства. 1985. № 6. С. 12-15.
7. Бойко И. П. Проблемы устойчивости сельскохозяйственного производства : Монография. Ленинград, 1986. 169 с.
8. Вавилов П. П. Пути увеличения производства кормов, повышения эффективности и устойчивости земледелия. 1982. С. 3-26.
9. Глуховцев В. Стратегия развития // Агро-Информ. 2001. № 37. С. 28-30.
10. Некрасов Р. В. Устойчивость зернового рынка региона (на материалах Самарской области) : дисс. ... к.э.н. Кинель, 2001. 172 с.
11. Бобылев С. Н. Устойчивое развитие: парадигма для будущего // Мировая экономика и международные отношения. 2017. Т. 61. № 3. С. 107-113.
12. Meadows D., Meadows D., Randers J. The Limits to Growth: A Report to the Club of Rome. New York, Universe Book, 1972. 211 p.
13. Мадаминов А. А. Основные показатели и факторы устойчивого развития сельского хозяйства // Kishovarz. 2010. № 4. С. 39-42.
14. Кузнецов А. С. Показатели устойчивого развития сельского хозяйства, включенные в региональную систему информации по сельскому хозяйству и окружающей среде для ФРГ (Раумис) и их применение при
XXXKXKXXKXeconomics and national economymanagementXXXXXXXXXX.
анализе состояния и определении перспектив развития с.-х. производства // Экономика сельского хозяйства. Реферативный журнал. 2007. № 1. С. 146.
15. Цыпкин Ю. А., Васильченко А. А., Пакулина И. С., Губарев Е. В. Показатели устойчивого развития АПК региона // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2009. № 3 (51). С. 32-33.
16. Милоенко Е. В. Основные социально-экономические показатели устойчивого развития сельских территорий в Тюменской области // Научно-исследовательские публикации. 2014. № 2 (6). С. 48-52.
17. Пантелеева О. И. Индикаторы устойчивого развития сельских территорий: разработка и применение // Международный научный журнал. 2010. № 4. С. 49-54.
18. Волошенко Е. В., Волошенко К. Ю. Индикаторы устойчивого развития сельских территорий: региональное измерение // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. 2011. № 1. С. 117-125.
19. Карайчев А. С. Развитие производства зерна // Теория и практика мировой науки. 2017. № 2. С. 59-62.
20. Квочкин А. Н., Звягина Н. Н. Развитие производства зерна и зернового рынка на примере Липецкой области // Вестник Мичуринского государственного аграрного университета. 2010. № 1. С. 102-107.
Статья поступила в редакцию 14.09.2021; одобрена после рецензирования 18.10.2021;
принята к публикации 20.10.2021.
Информация об авторах: С. А. Суслов - к.э.н., доцент, Spin-код: 4040-2965.
REFERENCES
1. Sivelkin V. A. Statisticheskoe modelirovanie regionalnykh investitsii v Rossiiskoi Federatsii [Statistical modeling of regional investments in the Russian Federation], 2004, 234 p.
2. Chudilin G. I. Zernovoi podkompleks usloviia ustoichivosti [Grain subcomplex: conditions of stability], Moscow, 2007, 397 p.
3. Nechaev V. I., Moiseev V. V., Bondarenko V. V., CHernykh G. V., Blinnikova E. A., Kovtunenko B. V., Osnovnye napravleniia povysheniia ustoichivosti i effektivnosti zernovogo proizvodstva [The main directions of increasing the stability and efficiency of grain production], Krasnodar, 2006, 402 p.
4. Zagaitov I. B. Tekhnologiia Zont dlia prognozirovaniia kolebanii urozhaev [«Umbrella» technology for predicting crop fluctuations], APKekonomika upravlenie [APK: economics, management], 2002, No. 6, pp. 55-61.
5. Afanasev V. N. Statisticheskoe obespechenie problemy ustoichivosti selskokhoziaistvennogo proizvodstva [Statistical support of the problem of stability of agricultural production], Monograph, Moscow, 1996, 318 p.
6. Boev V. R. Problemy povysheniia ustoichivosti i effektivnosti APK Sibiri [Problems of increasing the sus-tainability and efficiency of the agro-industrial complex of Siberia], Ekonomika selskogo khoziaistva [Agricultural Economics], 1985, No. 6, pp. 12-15.
7. Boiko I. P. Problemy ustoichivosti selskokhoziaistvennogo proizvodstva [Problems of agricultural production sustainability], Monograph, Leningrad, 1986, 215 p.
8. Vavilov P. P. Puti uvelicheniia proizvodstva kormov povysheniia effektivnosti i ustoichivosti zemledeliia [Ways to increase the production of forage, improve the efficiency and sustainability of farming], 1982, pp. 3-26.
9. Glukhovtsev V. Strategiia razvitiia [Development strategy], Agro-Inform [Agro-Inform] 2001, No. 37, pp. 28-30.
10. Nekrasov R. V. Ustoichivost zernovogo rynka regiona (na materialakh Samarskoi oblasti) [Stability of the grain market in the region (based on materials from the Samara region). Ph. D. (Economy) diss.], Kinel', 2001, 172 p.
11. Bobylev S. N. Ustoichivoe razvitie paradigma dlia budushchego [Sustainable development: a paradigm for the future], Mirovaia ekonomika i mezhdunarodnye otnosheniia [World Economy and International Relations], 2017, Vol. 61, No. 3, pp. 107-113.
12. Meadows D., Meadows D., Randers J. The Limits to Growth: A Report to the Club of Rome, New York, Universe Book, 1972, 211 p.
13. Madaminov A. A. Osnovnye pokazateli i faktory ustoichivogo razvitiia selskogo khoziaistva [Main indicators and factors of sustainable development of agriculture], Kishovarz [Kishovarz], 2010, No. 4, pp. 39-42.
хжжжхжжхжэкономика и управление народным хозяйствомХХХХХХХХХ
14. Kuznetsov A. S. Pokazateli ustoichivogo razvitiia selskogo khoziaistva vkliuchennye v regionalnuiu sistemu informatsii po selskomu khoziaistvu i okruzhaiushchei srede dlia FRG Raumis i ikh primenenie pri analize sostoianiia i opredelenii perspektiv razvitiia s-kh proizvodstva [Indicators of sustainable development of agriculture included in the regional system of information on agriculture and the environment for the Federal Republic of Germany (Raumis) and their application in analyzing the state and determining the prospects for the development of agricultural. production], Ekonomika selskogo khoziaistva. Referativnyi zhurnal [Economy of agriculture. Abstract journal], 2007, No. 1, pp. 146.
15. Tsypkin Iu. A., Vasilchenko A. A., Pakulina I. S., Gubarev E. V. Pokazateli ustoichivogo razvitiia APK re-giona [Indicators of sustainable development of the agro-industrial complex of the region], Zemleustroistvo kadastr i monitoring zemel [Land management, cadastre and monitoring of lands], 2009, No. 3 (51), pp. 32-33.
16. Miloenko E. V. Osnovnye sotsialno-ekonomicheskie pokazateli ustoichivogo razvitiia selskikh territorii v Tiumenskoi oblasti [The main socio-economic indicators of sustainable development of rural areas in the Tyumen region], Nauchno-issledovatelskiepublikatsii [Researchpublications], 2014, No. 2 (6), pp. 48-52.
17. Panteleeva O. I. Indikatory ustoichivogo razvitiia selskikh territorii razrabotka i primenenie [Indicators of sustainable development of rural areas: development and application], Mezhdunarodnyi nauchnyi zhurnal [International scientific journal], 2010, No. 4, pp. 49-54.
18. Voloshenko E. V., Voloshenko K. IU. Indikatory ustoichivogo razvitiia selskikh territorii regionalnoe izme-renie [Indicators of sustainable development of rural areas: regional dimension], Vestnik Baltiiskogo federalnogo uni-versiteta im I. Kanta [Bulletin of the Baltic Federal University. I. Kant], 2011, No. 1, pp. 117-125.
19. Karaichev A. S. Razvitie proizvodstva zerna [Development of grain production], Teoriia i praktika mirovoi nauki [Theory and practice of world science], 2017, No. 2, pp. 59-62.
20. Kvochkin A. N., Zviagina N. N., Razvitie proizvodstva zerna i zernovogo rynka na primere Lipetskoi oblasti [Development of grain production and grain market on the example of the Lipetsk region], VestnikMichurinskogo gosu-darstvennogo agrarnogo universiteta [Bulletin ofMichurinsky State Agrarian University], 2010, No. 1, pp. 102-107.
The article was submitted 14.09.2021; approved after reviewing 18.10.2021; accepted for publication 20.10.2021.
Information about the authors: S. A. Suslov - Ph. D. (Economy), associate professor, Spin-code: 4040-2965.
