CC BY
37
УДК 338.28+332.02
DOI: 10.24411/2587-6740-2019-14057
ОЦЕНКА НАПРАВЛЕНИЙ РАЗВИТИЯ АГРОПРОДОВОЛЬСТВЕННЫХ СИСТЕМ РЕГИОНОВ РОССИИ, ПРИЗНАННЫХ НЕБЛАГОПРИЯТНЫМИ ДЛЯ ВЕДЕНИЯ СЕЛЬСКОГО ХОЗЯЙСТВА
Статья выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект 18-010-00433 а «Обоснование стратегии развития агропродовольственных систем в регионах России, неблагоприятных для ведения сельского хозяйства, с использованием подходов дифференцированного управления»
С.А. Андрющенко, М.Я. Васильченко, В.Л. Шабанов
ФГБУН Институт аграрных проблем Российской академии наук, г. Саратов, Россия
В данной работе рассматривается проблема обоснования стратегии развития агропромышленного комплекса и сельских территорий регионов, признанных неблагоприятными для сельскохозяйственного производства. Предложен и апробирован методологический подход к выявлению возможных направлений развития региональных агросистем, основанный на сопоставлении статистических и расчетных показателей регионов, близких по уровню социально-экономического развития, в том числа предложена методика классификации субъектов Российской Федерации по статистическим и расчетным показателям социально-экономического развития региональных агропродовольственных систем и сельских территорий. Математический аппарат исследования базируется на применении метода К-средних кластерного анализа, позволившего сформировать кластеры, состоящие, как минимум, из одного «неблагоприятного» региона. В результате расчетов выявлены 13 субъектов Российской Федерации, признанных неблагоприятными для сельскохозяйственного производства, для которых определены кластеры, позволяющие проводить сопоставление социально-экономических показателей регионов с целью оценки сильных и слабых сторон их агропродовольственных комплексов, возможностей и угроз их развития. Кроме того, были выделены 24 региона, для которых характерны уникальные сочетания значений социально-экономических показателей. Выявлены субъекты Российской Федерации, которые рекомендуется дополнительно включить в состав территорий опережающего развития. На примере Брянской, Волгоградской и Томской областей показана возможность применения предложенных методических подходов для определения перспективных направлений развития регионов, признанных неблагоприятными для сельскохозяйственного производства.
Ключевые слова: регион, кластерный анализ, сельские территории, уровень жизни, земельные ресурсы, индикаторы, опережающее развитие.
Введение
Агропродовольственному комплексу Российской Федерации свойственна значительная дифференциация регионов как по обеспеченности природными, трудовыми и материальными условиями, так и по уровню экономического развития агропродовольственных систем. В составе Российской Федерации распоряжением Правительства РФ выделены 37 субъектов Российской Федерации, территории которых признаны неблагоприятными для ведения сельского хозяйства [1]. В соответствии с Федеральным законом «О развитии сельского хозяйства», эти регионы имеют право обращаться за дополнительной финансовой поддержкой из федерального бюджета для выравнивания уровня жизни сельского населения [2] (условно назовем их «неблагоприятными»). Конкретные формы и методы государственной поддержки таких регионов в нормативных документах все еще не определены, что свидетельствует об актуальности темы исследования.
Большинство субъектов Российской Федерации, отнесенных к неблагоприятным для производства сельскохозяйственной продукции, входят в число приоритетных территорий, выделенных в Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы (Госпрограмма) [3]. К приоритетным территориям отнесены: Дальневосточный федеральный округ (в его составе только Амурская область не от-
носится к «неблагоприятным»), Байкальский регион, Северо-Кавказский федеральный округ (5 из 7 субъектов РФ относятся к «неблагоприятным»), Арктическая зона Российской Федерации, г. Севастополь (приложение 5 Госпрограммы), а также Нечерноземная зона Российской Федерации (приложение 6 Госпрограммы). Для описания перспектив развития всех территорий используются как стоимостные, так и натуральные показатели, включая специфические показатели Арктической зоны, такие как поголовье северных оленей. Но показатели уровня жизни сельского населения не применяются в качестве целевых для приоритетных территорий Госпрограммы, что отличает их от «неблагоприятных» регионов.
Следует отметить, что субъекты РФ, признанные «неблагоприятными» и расположенные в Центральном ФО (3 субъекта РФ), Приволжском ФО (1 субъект), Южном ФО (2 субъекта), Сибирском ФО (6 субъектов РФ), не вошли в состав приоритетных территорий. Иными словами, выделенные в Госпрограмме приоритетные территории не охватывают значительную часть (12 из 37) субъектов Российской Федерации, отнесенных к неблагоприятным для производства сельскохозяйственной продукции. Кроме того, проекты развития приоритетных территорий лишь косвенно направлены на повышение уровня жизни сельского населения.
Проблема сокращения существенных межрегиональных различий по уровню социально-экономического развития, в том чис-
ле отставания уровня жизни значительной части населения сельских территорий от уровня жизни жителей городов, поставлена в Стратегии пространственного развития до 2025 года (Стратегия), утвержденной Правительством РФ в феврале 2019 г. [4]. Стратегия предлагает формировать планы межрегионального сотрудничества и координации социально-экономического развития субъектов Российской Федерации в рамках 12 макрорегионов, значительно более компактных, чем федеральные округа. Состав макрорегионов определяется соседским положением субъектов Российской Федерации, сходством природно-климатических и социально-экономических условий в них для жизни и экономической деятельности. Макрорегионы, сформированные по такому принципу, определяют для каждого «неблагоприятного» региона перечень соседей, с которыми можно проводить сравнение его показателей экономического и социального развития.
В данной работе рассматривается проблема определения стратегических направлений развития агропромышленного комплекса и сельских территорий «неблагоприятных» регионов, что позволит решать задачу повышения уровня жизни сельского населения. В качестве одного из методов определения возможных направлений развития региональных агропромышленных комплексов рассматривается сопоставление ключевых показателей, определяющих уровень жизни сельского населения в «неблагоприятных» регионах и в регионах, близких
к ним по уровню социально-экономического развития. В качестве инструментария отбора однотипных регионов используется кластерный анализ.
Методы
Использование кластерного анализа приводит к образованию относительно однородных по используемым статистическим показателям групп субъектов. В качестве субъектов в нашем случае выступают 83 региона России, в том числе 37 «неблагоприятных». Проведенная с помощью кластерного анализа классификация дает статистически и экономически обоснованную возможность выработки социально-экономической политики в отношении конкретных «неблагоприятных» регионов с учетом специфики группы, которая образована с их участием.
В практике научных исследований накоплен определенный опыт отбора показателей для классификации регионов. Так, О.В. Косен-чук и А.В. Зинич, используя труды отечественных и зарубежных ученых, выделили 5 групп показателей оценки функционального развития сельских территорий (производственные, социально-демографические, экономические, экологические, административно-управленческие), но методика их практического применения требует доработки [5]. В.И. Трухачев и Е.И. Громов для оценки уровня развития сельских территорий субъектов РФ разделили их на 5 групп в зависимости от численности сельского населения [6].
Методы кластерного анализа часто используются в экономических региональных исследованиях, в частности для определения возможностей повышения эффективности использования имеющегося потенциала регионов. Так, А.В. Пермяков с соавторами предложили алгоритм расчетов и выделили в составе Южного федерального округа кластеры регионов с разной степенью готовности к инновационному развитию [7]. О.О. Смирнова с соавторами применили кластерный анализ для определения состава и структуры региональных кластеров, разработали рекомендации по подготовке предложений по укрупнению регионов в рамках каждого кластера с учетом специфики развития субъектов РФ [8]. Отметим также работы, посвященные развитию АПК и сельских территорий, и содержащие региональную типо-логизацию методами многомерного статистического анализа [9, 10].
Для классификации регионов в настоящем исследовании использовался метод К-средних кластерного анализа, так как он позволяет задавать центры кластеров на начальном этапе процедуры. Мы исходим из того, что экономическая политика по отношению к конкретному «неблагоприятному» региону может основываться на выработке целевых показателей, получаемых путем анализа экономического положения «благоприятных» регионов, расположенных вблизи него в рассматриваемом ^мерном пространстве экономических признаков. Один из наиболее простых способов выявления таких «благоприятных» регионов — проведение процедуры кластеризации методом К-средних с заданием в качестве кластерных центров всех 37 «неблагоприятных» регионов и их фиксацией (запретом сдвига в процессе работы процедуры). Результатами такой кластеризации бу-
дут 37 малых групп, сформированных вокруг каждого «неблагоприятного» региона. Ближайшие к такому центру «благоприятные» регионы могут быть взяты в качестве «образцов» для него. Если группа будет состоять из единственного «неблагоприятного» региона — своего центра, то такой регион можно интерпретировать как нетипичный, не похожий на другие и требующий выработки особой экономической политики.
Материалы
Отбору показателей для кластерного анализа в настоящей работе предшествовало изучение особенностей и факторов социально-экономического развития субъектов Российской Федерации, признанных неблагоприятными для сельскохозяйственного производства [1114], анализ Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013-2020 годы [3] и Стратегии пространственного развития до 2025 года [4], а также изучение литературных источников. Всего для проведения кластерного анализа в данной работе были выбраны 14 показателей — только удельных для обеспечения сопоставимости, и отличающихся от тех, которые участвовали в формировании критерия отнесения региона к числу «неблагоприятных» для исключения дублирования.
Поскольку территории, неблагоприятные для ведения сельского хозяйства, определяются с целью повышения уровня жизни сельского населения, то в проведенном кластерном анализе использовался показатель объема располагаемых ресурсов домашних хозяйств (в среднем на 1 члена домашнего хозяйства, руб. в месяц) в сельской местности.
Общий уровень экономического развития региона характеризуется расчетным показателем производства валового регионального продукта на душу населения. Обеспеченность сельского населения региона ресурсами для ведения сельского хозяйства отражают показатели наличия посевных площадей в расчете на одного сельского жителя и наличия основных производственных фондов по виду деятельности «сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» в расчете на 1 га посевных площадей. Для описания отраслевой и институциональной структуры сельского хозяйства региона используются расчетные показатели: удельный вес животноводства в валовой продукции сельского хозяйства; доля хозяйств населения в продукции сельского хозяйства региона, доля крестьянских (фермерских) хозяйств (включая индивидуальных предпринимателей) в продукции сельского хозяйства региона. Интенсивность сельскохозяйственного производства в регионе характеризуется обобщающим показателем производства продукции сельского хозяйства в расчете на 1 занятого в отрасли, а также натуральными отраслевыми показателями урожайности зерновых (т/га) в хозяйствах всех категорий и удоя на корову в сельскохозяйственных организациях. Финансовые результаты деятельности сельскохозяйственных предприятий выражены показателями рентабельности растениеводства и животноводства. Уровень развития перерабатывающей промышленности в наших расчетах отражается
МЕЖДУНАРОДНЫЙ
показателем производства продукции, товаров и услуг пищевой промышленности региона в расчете на 1 жителя. При анализе значений этого показателя следует учитывать состав продукции в пищевой промышленности. Кроме того, в расчетах участвовал показатель удельного веса сельского населения в общем населении региона. Все показатели были взяты за 2016 г. или 2017 г., также использовались предварительные данные за 2018 г.
В таблице 1 представлены 13 кластеров, состоящих из центра — зафиксированного в качестве «неблагоприятного» региона — и, как минимум, одного «благоприятного» региона. «Благоприятный» регион, указанный в одной строке с «неблагоприятным», является ближайшим к нему. Мера близости определяется через евклидово расстояние между двумя регионами, интерпретируемыми как точки в 14-мерном пространстве нормализованных признаков.
Из 13 полученных кластеров 9 включают в качестве центра «неблагоприятный» регион, расположенный в Европейской части РФ, и 4 кластера — «неблагоприятный» регион с относительно развитым сельским хозяйством, расположенный в южной части Сибири (Бурятия, Иркутская, Кемеровская, Томская области). Два центра кластеров входят в территории опережающего развития Северного Кавказа.
Для большинства «неблагоприятных» регионов анализируемых кластеров (с центрами: Брянская, Вологодская, Иркутская, Кемеровская, Ленинградская, Томская области; Республика Ингушетия, Республика Бурятия, Республика Алтай, Республика Тыва, Алтайский край) характерна специализация на производстве животноводческой продукции. Средние значения показателя «доля животноводства в продукции сельского хозяйства», рассчитанные по предварительным данным Росстата за 2018 г., колебались по кластерам от 40% (5-й кластер) до 68,2% (12-й кластер).
По результатам расчетов, остальные 24 «неблагоприятных» региона образовали монокластеры, состоящие из единственного элемента — самого «неблагоприятного» региона. Для них характерны уникальные сочетания значений социально-экономических показателей. Эти регионы можно сравнивать только между собой по отдельным показателям. Большинство регионов, образовавших монокластеры, относится к территориям опережающего развития: Северный Кавказ, Дальний Восток, Арктическая зона и т.д. — это Республика Карелия, Республика Коми, Ненецкий автономный округ, Архангельская область (без автономного округа), Мурманская область, г. Севастополь, Республика Дагестан, Республика Северная Осетия-Алания, Чеченская Республика, Ханты-Мансийский автономный округ-Югра, Ямало-Ненецкий автономный округ, Забайкальский край, Республика Саха (Якутия), Камчатский край, Приморский край, Хабаровский край, Магаданская область, Сахалинская область, Еврейская автономная область, Чукотский автономный округ. Исключение составляют 4 субъекта РФ — Республика Калмыкия, Республика Алтай, Республика Тыва и Республика Хакасия. По нашему мнению, эти 4 региона также должны быть включены в состав территорий опережающего развития, учитывая их соседство с экономически развитыми регионами.
- 17
ЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ № 4 (370) / 2019
Таблица 1
Расстояния от «благоприятных» регионов, составивших кластеры, до «неблагоприятных» регионов — кластерных центров
№ кластера «Неблагоприятные» регионы — центры кластеров «Благоприятные» регионы Расстояние до центра
1 Брянская область Тамбовская область 2,617
2 Владимирская область Калужская область 1,547
Московская область 1,649
Калининградская область 2,645
Республика Марий Эл 3,286
3 Рязанская область Тульская область 1,676
Пензенская область 1,726
Воронежская область 2,051
Липецкая область 2,415
Орловская область 2,806
Курская область 3,201
4 Вологодская область Кировская область 1,432
Ярославская область 1,680
Псковская область 1,927
Республика Мордовия 2,291
5 Волгоградская область Самарская область 1,735
Саратовская область 1,927
Ульяновская область 1,983
Ростовская область 1,988
Алтайский край 2,254
6 Карачаево-Черкесская Республика Кабардино-Балкарская Республика 2,783
Республика Адыгея 2,853
7 Пермский край Свердловская область 1,400
Красноярский край 1,478
Тверская область 1,607
8 Республика Бурятия Республика Крым 2,294
Чувашская Республика 2,361
9 Иркутская область Ивановская область 1,329
Республика Башкортостан 1,863
10 Кемеровская область Челябинская область 1,531
Новосибирская область 1,903
Республика Татарстан 1,977
11 Томская область Удмуртская Республика 0,992
Нижегородская область 1,484
Костромская область 1,548
Новгородская область 1,612
12 Ленинградская область Белгородская область 4,359
13 Республика Ингушетия Астраханская область 4,144
Отдельные показатели регионов первого кластера
Каждый из 24 «неблагоприятных» регионов, образовавших монокластеры, обладает уникальными природными ресурсами, малопригодными для развития сельского хозяйства; в большинстве из них на одного жителя приходится менее 1 га посевных площадей. Для данных регионов должны разрабатываться специальные программы развития, в которых сельские территорий выполняют в первую очередь функцию охраны природных ресурсов, сохранения поселений и традиционных промыслов, поддержания инфраструктуры.
Результаты и обсуждение
Оценку перспективных направлений развития «неблагоприятных» регионов проведем на примере Брянской, Волгоградской и Томской областей путем сопоставления значений ряда социально-экономических показателей по ним и по «благоприятным» регионам, входящим с ними в одни кластеры. При сопоставлении значений статистических и расчетных показателей по регионам одного кластера целесообразно использовать методический подход SWOT-анализа с целью выявления сильных и слабых сторон региональных агросистем, а также возможностей и угроз для повышения уровня жизни сельского населения.
Брянская область больше других пострадала от последствий аварии на Чернобыльской АЭС в 1986 г., вместе с ней в кластер вошла также черноземная Тамбовская область. Брянская область примерно в 1,5 раза опережает Тамбовскую область по размеру валового регионального продукта на душу населения и удельным показателям интенсивности производства, таким как производство продукции сельского хозяйства на 1 занятого в отрасли, урожайность зерновых и т.д., но отстает по уровню жизни населения. К числу причин относительно низкого объема располагаемых ресурсов в среднем на члена домохозяйства в области можно отнести отрицательную рентабельность животноводства и недостаточный размер посевных площадей [15]. При равной площади территории в Брянской области площадь посевов сельскохозяйственных культур в 2 раза меньше, чем в Тамбовской области и, соответственно, почти в 2 раза меньше посевной площади приходится на одного сельского жителя (табл. 2). Сопоставительный анализ показателей развития двух регионов в рамках одного кластера показывает необходимость изучения возможностей развития фермерских хозяйств и поиска альтернативных источников доходов для сельских жителей Брянской области.
Волгоградская область демонстрировала в 2016-2018 гг. достаточно высокие удельные показатели интенсивности и эффективности
Таблица 2
Располагаемые ресурсы (в среднем на 1 члена домохозяйства), руб. в месяц (2017 г.) Производство продукции сельского хозяйства на 1 занятого в отрасли (2016 г.) Валовой региональный продукт на душу населения, тыс. руб. (2016 г.) Рентабельность животноводства, % (2017 г.) Посевная площадь на 1 сельского жителя, га (2017 г.)
Российская Федерация 24926,5 1000,7 470,9 12 2,1
Брянская область 16852,8 1554,1 360,4 -2,6 2,4
Тамбовская область 18018,0 1014,4 233,7 16,8 4,3
Источник: по данным Росстата [16].
аграрного производства по сравнению с другими регионами своего кластера. Кроме того, область обладает обширными земельными ресурсами: на одного сельского жителя в 2017 г. приходилось 5,4 га посевных площадей — в 2,5 раз больше, чем в среднем по стране. Вместе с тем в области высокая доля неиспользуемых земель, для чего имеются как объективные причины (низкое качество почв, опустынивание), так и субъективные (вывод земель из сельскохозяйственного оборота). По данным Министерства сельского хозяйства РФ, в 2015 г. удельный вес неиспользуемых сельскохозяйственных угодий в Волгоградской области составлял 20,5%, из которых 19,6% — пашня. В Ростовской, Саратовской и Оренбургской областях неиспользуемых земель значительно меньше [17, с. 33-35].
Рост доходов сельского населения области сдерживается недоиспользованными возможностями расширения масштабов производства продовольственной продукции. Это предположение косвенно подтверждается тем, что объемы производства продукции пищевой промышленности Волгоградской области в расчете на одного жителя области в 2016-2017 гг. были примерно на одну треть меньше, чем в соседних Ростовской и Саратовской областях. Наиболее заметно отставание Волгоградской области от других регионов кластера по объему производства молока и говядины в сельскохозяйственных организациях и фермерских хозяйствах. Так, в хозяйствах этих типов в 2017 г. в области было произведено всего 26,3 кг молока на душу населения — в 7 раз меньше, чем в хозяйствах населения. Развитие товарного производства продукции скотоводства, трансформация крупных хозяйств населения в фермерские хозяйства являются одними из направлений расширения производства продовольственной продукции, повышения доходов сельского населения Волгоградской области.
Томская область расположена в лесной зоне; сельскохозяйственные угодья занимают только 5% ее территории. В один кластер с ней вошли регионы, в которых на одного сельского жителя приходится менее 2 га посевных площадей. Как и все регионы кластера, Томская область отличается высокой долей животноводства: его удельный вес в продукции сельского хозяйства в 2018 г. составил 71,3%. Наибольшие масштабы производства достигаются в свиноводстве и молочном скотоводстве, причем индикаторы промышленного сектора и хозяйств населения находятся на сопоставимом уровне: производство свинины на душу населения в 2017 г. в промышленном секторе было равно 24,6 кг, а в хозяйствах населения — 28,1 кг. Производство молока на душу населения составило, соответственно, 84,4 и 71,3 кг. Для сравнения отметим, что в Удмуртской Республике, расположенной на севере Приволжского федерального округа, производство молока на душу населения в промышленном секторе больше по сравнению с Томской областью в 5,3 раза, а в хозяйствах населения — меньше на 23,8%.
Существенную угрозу для сельского хозяйства представляет ухудшение качества почв. По данным ФГБУ «Станция агрохимической службы «Томская», на территории Томской области в 2018 г. не использовалось 284 тыс. га пашни, 461 тыс. га сенокосов, 204 тыс. га пастбищ. Практически во всех районах Томской об-
ласти, кроме Кожевниковского района, доля неиспользуемых угодий превышает две трети. Около 83% сельскохозяйственных угодий имеют закисленность почв [18].
В целом сопоставление статистических и расчетных показателей по регионам сформированного кластера позволяет сделать вывод, что для расширения возможностей повышения доходов сельского населения Томской области за счет роста сельскохозяйственного производства целесообразно стимулировать развитие фермерских хозяйств животноводческого направления. Этому могло бы способствовать проведение мероприятий по раскислению почв неиспользуемых сельскохозяйственных угодий и стимулирование спроса на продукцию овцеводства и скотоводства в целом, включая расширение мощностей перерабатывающей промышленности. Кроме того, необходимо более эффективно использовать особо охраняемые территории рекреационного значения, в том числе и лечебно-оздоровительного направления [18].
Выводы
В данной работе предложен и апробирован методологический подход к выявлению возможных направлений развития региональных агропродовольственных комплексов территорий, признанных неблагоприятными для производства сельскохозяйственной продукции, основанный на сопоставлении статистических и расчетных показателей регионов, близких по уровню социально-экономического развития.
Для проведения классификации регионов предложен состав статистических и расчетных показателей, характеризующих их уровень экономического развития, обеспеченность сельского населения региона ресурсами для ведения сельского хозяйства, отраслевую и институциональную структуру сельского хозяйства, интенсивность сельскохозяйственного производства, уровень развития перерабатывающей промышленности.
Математический аппарат классификации, предусматривающий возможность последующих межрегиональных сопоставлений, базируется на применении метода К-средних кластерного анализа с выделением в качестве кластерных центров «неблагоприятных» регионов.
По результатам анализа были выделены 13 кластеров, содержащих по одному «неблагоприятному» региону и, как минимум, одному «благоприятному». Состав кластеров был проанализирован с точки зрения территориального расположения регионов и развития АПК в них. Была установлена территориальная компактность кластеров, образованных вокруг регионов Европейской части России, и удаленность регионов, вошедших в кластеры, образованными с центрами, расположенными в Сибири. На примере Брянской, Волгоградской и Томской областей показана возможность применения результатов кластерного анализа для определения перспективных направлений развития «неблагоприятных» регионов.
Также выявлены 4 субъекта РФ (Республики Калмыкия, Алтай, Тыва и Хакасия), которые, учитывая их уникальные природные условия, по нашему мнению, должны быть включены в состав территорий опережающего развития наряду с регионами Северного Кавказа, Дальнего Востока, Арктической зоны.
МЕЖДУНАРОДНЫЙ
Литература
1. Распоряжение Правительства РФ от 26.12.2017 г. № 2952-р. Перечень субъектов Российской Федерации, территории которых относятся к неблагоприятным для производства сельскохозяйственной продукции территориям. URL: http://www.consultant.ru
2. Федеральный закон от 29.12.2006 г. № 264-ФЗ (ред. от 28.12.2017) О развитии сельского хозяйства. URL: http://www.consultant.ru
3. Постановление Правительства Российской Федерации от 08.02.2019 г. № 98. О внесении изменений в Постановление правительства Российской Федерации от 14.07.2012 г. № 717. URL: http://www.consultant.ru
4. Распоряжение Правительства РФ от 13.02.2019 г. № 207-р. Об утверждении Стратегии пространственного развития до 2025 года. URL: http://www.consultant.ru
5. Косенчук О.В., Зинич А.В. Показатели и критерии оценки функционального развития сельских территорий // Вестник Сибирского государственного автомобильно-дорожного университета. 2018. Т. 15. № 2 (64). С. 321-329.
6. Трухачев В.И., Громов Е.И. Оценка уровня развития сельских территорий в разрезе регионов России // Экономика сельского хозяйства России. 2016. № 4. С. 57-65.
7. Пермяков А.В., Коломыц О.Н., Прохорова В.В., Сы-солятин А.В. Оценка степени готовности регионов к инновационному развитию методом кластерного анализа // Современная наука и инновации. 2017. № 2 (18). С. 93-98.
8. Смирнова О.О., Беляевская-Плотник Л.А., Сорокина Н.Ю. Научно обоснованная модель укрупнения регионов в целях обеспечения экономической безопасности и устойчивого развития Российской Федерации // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 2017. Т. 8. № 4 (32). С. 492-504.
9. Филимонова Н.Г., Городов А.А. Исследование дифференциации районов Красноярского края по уровню развития сельского хозяйства на основе методов многомерного статистического анализа // Региональная экономика: теория и практика. 2010. № 20. С. 62-68.
10. Толмачев М.Н. Межрегиональная дифференциация сельскохозяйственного производства // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В.И. Вернадского. 2012. № 1 (37). С. 260-267.
11. Андрющенко С.А., Кутенков Р.П., Бондарен-ко Ю.П., Васильченко М.Я. Особенности и факторы социально-экономического развития субъектов Российской Федерации, признанных неблагоприятными для сельскохозяйственного производства // Вестник СГСЭУ. 2018. № 4. С. 47-53. URL: http://www.seun.ru/content/nauka/5/4/ doc/Vestnik_4_73_2018.pdf
12. Бондаренко Ю.П. Растениеводство в многоукладном аграрном секторе регионов, относящихся к неблагоприятным для производства сельскохозяйственной продукции территориям // Региональные агросистемы: экономика и социология: ежегодник. 2018. № 3. URL: http://www.iagpran.ru/
13. Васильченко М.Я. Структурные различия производственного потенциала животноводства регионов РФ, неблагоприятных для ведения сельского хозяйства // Вопросы экономики и права. 2018. № 5 (119). С. 86-91.
14. Трифонова Е.Н. Тенденции производства основных продуктов пищевой промышленности в регионах, неблагоприятных для ведения сельского хозяйства // Научное обозрение: теория и практика. 2018. № 7. С. 171-185.
15. Чирков Е.П., Нестеренко Л.Н., Храмченкова А.О., Бабьяк М.А. Проблемы и возможности развития аграрного сектора экономики Брянской области // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2018. № 2. С. 32-37.
16. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2017: статистический сборник / Росстат. М., 2017. 751 с.
17. Доклад о состоянии и использовании земель сельскохозяйственного назначения Российской Федерации. М.: Росинформагротех, 2017. 196 с.
18. Отчет о научно-исследовательской работе по теме: Подготовка предложений по разработке и содержанию «Правил рационального использования земель сельскохозяйственного назначения в Томской области». Режим доступа: http://depagro.tomsk.gov.ru/files/front/ download/id/171976 (дата обращения: 06.06.2019).
- 19
ЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ № 4 (370) / 2019
Об авторах:
Андрющенко Сергей Анатольевич, доктор экономических наук, профессор, заведующий лабораторией инновационного развития производственного потенциала агропромышленного комплекса, Scopus ID: 35110864200, Researcher ID: P-4831-2018, andrapk@yandex.ru Васильченко Марианна Яковлевна, кандидат экономических наук, доцент, старший научный сотрудник лаборатории инновационного развития производственного потенциала агропромышленного комплекса, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-0504-0533, mari.vasil4enko@yandex.ru Шабанов Виктор Леннарович, доктор социологических наук, ведущий научный сотрудник лаборатории инновационного развития производственного потенциала агропромышленного комплекса, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-0129-8238, vic35@inbox.ru
ASSESSMENT OF THE DIRECTIONS OF DEVELOPMENT OF AGRO-FOOD SYSTEMS OF THE RUSSIAN REGIONS UNFAVORABLE FOR AGRICULTURE
S.A. Andryushchenko, M.Ya. Vasilchenko, V.L. Shabanov
Institute of agrarian problems of the Russian academy of science, Saratov, Russia
The article deals with the problem of substantiating the strategy for the development of the agro-industrial complex and the rural territories of the regions unfavorable for agricultural production. A methodological approach to identifying possible directions for the development of regional agrosystems was proposed and tested. It is based on a comparison of statistical and calculated indicators of regions similar in terms of socio-economic development. Classification methodology for subjects of the Russian Federation according to statistical and calculated indicators of socio-economic development of regional agro-food systems and rural areas is proposed. The mathematical apparatus of the study is based on the application of the K-medium cluster analysis method, which allowed forming clusters consisting of at least one "unfavorable" region. As a result of the calculations, 13 subjects of the Russian Federation were identified as unfavorable for agricultural production. They were identified clusters that allow comparing the socio-economic indicators of the regions in order to assess the strengths and weaknesses of their agro-food complexes, opportunities and threats to their development. In addition, 24 regions were identified, which are characterized by unique combinations of socio-economic indicators. The subjects of the Russian Federation that are recommended to be additionally included in the composition of the territories of priority development are identified. Using the example of the Bryansk, Volgograd and Tomsk regions, it is shown that the proposed methodological approaches can be applied to identify promising areas for the development of regions unfavorable for agricultural production.
Keywords: region, cluster analysis, rural areas, standard of living, land resources, indicators, advanced development.
References
1. Order of the Government of the Russian Federation of 26.12.2017 No. 2952-r. The list of constituent entities of the Russian Federation whose territories belong to areas unfavorable for agricultural production. URL: http://www. consultant.ru
2. Federal law of 29.12.2006 No. 264-FZ (as amended on 28.12.2017) On the development of agriculture. URL: http://www.consultant.ru
3. Resolution of the Government of the Russian Federation of 08.02.2019 No. 98. On amendments to the Resolution of the Government of the Russian Federation of 14.07.2012 No. 717. URL: http://www.consultant.ru
4. Order of the Government of the Russian Federation of 13.02.2019 No. 207-r. On approval of the Spatial development strategy until 2025. URL: http://www.consultant.ru
5. Kosenchuk O.V., Zinich AV. Indicators and criteria for assessing the functional development of rural areas. Vest-nik Sibirskogo gosudarstvennogo avtomobilno-dorozhnogo universiteta = Bulletin of the Siberian state automobile and highway university. 2018. Vol. 15. No. 2 (64). Pp. 321-329.
6. Trukhachev V.I., Gromov E.I. Assessment of the level of development of rural areas in the context of the regions of Russia. Ekonomika selskogo khozyajstva Rossii = Economics of agriculture of Russia. 2016. No. 4. Pp. 57-65.
7. Permyakov A.V., Kolomyts O.N., Prokhorova V.V., Sysoly-atin AV. Assessment of the degree of readiness of regions for innovative development using cluster analysis. Sovremen-
naya nauka i innovatsii = Modern science and innovations. 2017. No. 2 (18). Pp. 93-98.
8. Smirnova O.O., Belyaevskaya-PlotnikL.A., SorokinaN.Yu. Scientifically based model of regional integration in order to ensure economic security and sustainable development of the Russian Federation. MIR (Modernizatsiya. Innovatsii. Razvi-tie) = MIR (Modernization. Innovation. Research). 2017. Vol. 8. No. 4 (32). Pp. 492-504.
9. Filimonova N.G., Gorodov A.A. Study of the differentiation of areas of the Krasnoyarsk Kray by the level of agricultural development based on the methods of multivariate statistical analysis. Regionalnaya ekonomika: teoriya i praktika = Regional economics: theory and practice. 2010. No. 20. Pp. 62-68.
10. TolmachevM.N. Interregional differentiation of agricultural production. Voprosy sovremennoj nauki i praktiki. Uni-versitet im. V.I. Vernadskogo = Questions of modern science and practice. University named after V.I. Vernadsky. 2012. No. 1 (37). Pp. 260-267.
11. Andryuschenko S.A., Kutenkov R.P., Bondarenko Yu.P., Vasilchenko M.Ya. Features and factors of socio-economic development of the subjects of the Russian Federation, recognized as unfavorable for agricultural production. Vestnik SGSEU = Bulletin of SGEU. 2018. No. 4. Pp. 47-53. URL: http:// www.seun.ru/content/nauka/5Z4/doc/Vestnik_4_73_2018. pdf
12. Bondarenko Yu.P. Crop production in the mixed agrarian sector of the regions related to areas unfavorable for the production of agricultural products. Regionalnye agro-
sistemy: ekonomika i sociologiya: ezhegodnik = Regional agrosystems: economics and sociology: yearbook. 2018. No. 3. URL: http://www.iagpran.ru/
13. Vasilchenko M.Ya. Structural differences in the productive potential of livestock in the regions of the Russian Federation that are unfavorable for agriculture. Voprosy eko-nomiki i prava = Economic and law issues. 2018. No. 5 (119). Pp. 86-91.
14. Trifonova E.N. Trends in the production of basic food products in regions unfavorable for agriculture. Nauchnoe obozrenie: teoriya i praktika = Scientific review: theory and practice. 2018. No. 7. Pp. 171-185.
15. Chirkov E.P., Nesterenko L.N., Khramchenkova A.O., Babyak M.A. Problems and opportunities for the development of the agricultural sector of the Bryansk region. Eko-nomika selskokhozyajstvennykh i pererabatyvayuschikh pred-priyatij = Economy of agricultural and processing enterprises. 2018. No. 2. Pp. 32-37.
16. Regions of Russia. The main characteristics of the subjects of the Russian Federation. 2017: statistical book. Rosstat. Moscow, 2017. 751 p.
17. Report on the status and use of agricultural land of the Russian Federation. Moscow, 2017. 196 p.
18. Report on research work on the topic: Preparation of proposals for the development and content of the "Rules for the rational use of agricultural land in the Tomsk region". Access mode: http://depagro.tomsk.gov.ru/files/front/ download/id/171976 (date of the address: 06.06.2019).
About the authors:
Sergey A. Andryushchenko, doctor of economic sciences, professor, head of the laboratory of innovative development of production potential of agro-industrial complex, Scopus ID: 35110864200, Researcher ID: P-4831-2018, andrapk@yandex.ru
Marianna Ya. Vasilchenko, candidate of economic sciences, associate professor, senior researcher of the laboratory of innovative development of production potential of agro-industrial complex, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-0504-0533, mari.vasil4enko@yandex.ru
Victor L. Shabanov, doctor of sociology sciences, leading researcher of the laboratory of innovative development of production potential of agro-industrial complex, ORCID: http://orcid.org/0000-0002-0129-8238, vic35@inbox.ru
andrapk@yandex.ru
