CC BY
8Экономика и менеджмент в АПК Economics and management in the agroindustrial complex
Научная статья
УДК 636.085:633.1+635.853.52
ЦЕЛЕВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ РАЗВИТИЯ РАСТЕНИЕВОДСТВА АМУРСКОЙ ОБЛАСТИ НА ПЕРИОД ДО 2030 ГОДА В УСЛОВИЯХ РЕАЛИЗАЦИИ КЛАСТЕРНОЙ СТРАТЕГИИ
Елена Алекандровна Волкова, Михаил Олегович Синеговский, Наталья Олеговна Смолянинова, Анастасия Александровна Малашонок
Всероссийский научно-исследовательский институт сои, г. Благовещенск, Россия, vea@vniisoi.ru, smo@vniisoi.ru, sno@vniisoi.ru, maa@vniisoi.ru
Аннотация. Для обоснования целесообразности развития растениеводства Амурской области на основании кластерной стратегии проведен расчет прогнозных целевых показателей развития отрасли на период до 2030 года в разрезе двух сценариев - инерционного и инновационного. Инерционный сценарий предусматривает развитие растениеводства в сформировавшихся в ретроспективе направлениях со всеми сложившимися тенденциями. Инновационный сценарий предполагает качественную модернизацию данной отрасли, в том числе за счет формирования соевого кластера, а в перспективе зернового и картофельного. Оба сценария рассчитаны в условиях увеличения посевной площади до 1514,5 тыс. га за счет введение в оборот залежных земель. Варианты инерционного сценария развития рассчитаны с учетом фактически сложившейся в 2021 году доли посевов сои в структуре посевных площадей в объёме 74,6%. Целевые показатели урожайности варианта 1 получены методом прогнозирования по марковским цепям. Основанием для проектирования целевых показателей урожайности по варианту 2 послужил методический подход расчёта индекса технологической эффективности и прогноз его увеличения в соответствии со средним темпом роста в сельскохозяйственной зоне региона. Расчетные показатели по вариантам 1 и 2 позволили определить целевые показатели урожайности сои 1,64 и 1,73 т/га, что в свою очередь обеспечивает производство сои по вариантам 1 и 2 в объеме 1845,5 и 1946,8 тыс. тонн, соответственно. Для расчета вариантов инновационного сценария развития за основу взяты научно обоснованные севообороты, рекомендуемые учеными ФГБНУ ФНЦ ВНИИ сои. Вариант 3 предполагает использование 6-польного севооборота с максимально возможным насыщением соей 66,6 %, а вариант 4 предусматривает насыщение севооборота соей 50,0%. Вследствие приведения к научно обоснованным требованиям системы ведения сельского хозяйства по вариантам инновационного сценария проектируется поэтапное увеличение реализации потенциальной урожайности сортов сои по вариантам 3 и 4 до 55 и 75%, соответственно. Генетический потенциал сортов ВНИИ сои составляет 4,0 т/га. В связи с этим урожайность сои по варианту 3 составит 2,2 т/га, что обеспечит валовый сбор в объёме 2217,6 тыс. тонн. По варианту 4 при урожайности сои 3,0 т/га валовый сбор достигнет 2271,9 тыс. тонн. Формирование к 2030 году картофельного кластера на фоне развития соевого и зернового позволит согласно варианту 4 обеспечить валовый сбор зерновых культур в объёме 1066,1 тыс. тонн и картофеля 450 тыс. тонн.
Ключевые слова: растениеводство, кластерная стратегия, целевые показатели, Амурская область.
Для цитирования: Волкова Е. А., Синеговский М. О., Смолянинова Н. О., Малашонок А. А. Целевые показатели развития растениеводства Амурской области на период до 2030 года в условиях реализации кластерной стратегии // Агронаука. 2023. Том 1. № 1. С.185-190.
© Волкова Е.А., Синеговский М.О., Смолянинова Н.О., Малашонок А.А., 2023
Original article
UDC 338.43:578:633/635(571.6)
TARGETS FOR THE DEVELOPMENT OF CROP PRODUCTION IN THE AMUR REGION
FOR THE PERIOD UP TO 2030 IN THE CONTEXT OF THE CLUSTER STRATEGY IMPLEMENTATION
Elena A. Volkova, Mikhail O. Sinegovsky, Natal'ya O. Smolyaninova, Anastasiya A. Malashonok
All-Russian Research Institute of Soybean, Blagoveshchensk, Russia, vea@vniisoi.ru
Abstract. To substantiate the feasibility of the development of the crop industry of the Amur region on the basis of the cluster strategy, the forecast targets for the development of the industry for the period up to 2030 were calculated in the context of two scenarios - inertial and innovative. The inertial scenario provides for the development of the crop industry in the directions formed in retrospect with all the prevailing trends. The innovative scenario assumes a qualitative modernization of this industry, including through the formation of a soybean cluster, and in the future grain and potato. Both scenarios are calculated in terms of increasing the sown area to 1514.5 thousand hectaresdue to the introduction of fallow lands into circulation. The variants of the inertial development scenario are calculated taking into account the actual share of soybean crops in the structure of sown areas in the amount of 74.6% in 2021. The yield targets of option 1 were obtained by the Markov chain forecasting method. The basis for designing the yield targets for option 2 was the methodological approach of calculating the technological efficiency index and the forecast of its increase in accordance with the average growth rate in the agricultural zone of the region. The calculated indicators for options 1 and 2 allowed us to determine the target soybean yields of 1.64 and 1.73 t/ha, which in turn ensures the production of soybean under options 1 and 2 in the amount of 1845.5 and 1946.8 thousand tons, respectively. To calculate the variants of the innovative development scenario, the scientifically based crop rotations recommended by the scientists of the FSBCI FSC ARRI of Soybean are taken as a basis. Option 3 assumes the use of a 6-field crop rotation with the maximum possible saturation of 66.6% soy, and option 4 provides for saturation of the crop rotation with 50.0 % soy. Due to the reduction to the scientifically sound requirements of the agricultural management system according to the variants of the innovative scenario, a phased increase in the realization of the potential yield of soybean varieties according to options 3 and 4 is projected to 55 and 75%, respectively. The genetic potential of the ARRI varieties is 4.0 t/ha. In connection with these yields, the yield of soybean under option 3 will be 2.2 t/ha, which will provide a gross harvest of 2217.6 thousand tons. According to option 4, with a soybean yield of 3.0 t/ha, the gross harvest will reach 2271.9 thousand tons. The formation of a potato cluster by 2030 against the background of the development of soybean and grain will allow, according to option 4, to ensure the gross harvest of grain crops in the amount of 1066.1 thousand tons and potatoes of 450 thousand tons.
Keywords: crop production, cluster strategy, targets, Amur region.
For citation: Volkova E. A., Sinegovsky M. O., Smolyaninova N. O., Malashonok A. A. Celevye pokazateli razvitiya rastenievodstva Amurskoj oblasti na period do 2030 goda v usloviyah realizacii klasternoj strategii [Targets for the development of crop production in the Amur region for the period up to 2030 in the context of the cluster strategy implementation]. Agronauka. - Agroscience. 2023; 1; 1: 185-190. (in Russ.)
Развитие экономики регионов в нашей стране в аспекте кластерного подхода стало реальным воплощением научного подхода по формированию нового структурного формата ее реального сектора. Среди отраслей реального сектора экономики особое место принадлежит пищевой и перерабатывающей промышленности, обеспечивающей население региона необходимыми продуктами питания. Продуктовые кластеры в настоящее время получают повсеместное распространение в регионах, их создание сопровождается различными формами государственной поддержки [1].
Для определения приоритетных направлений развития кластерной стратегии развития отрасли растениеводства Амурской области проведена оценка кластерного потенциала по методике М.В. Винокуровой, включающей расчет следующих коэффициентов: специализации, локализации и душевого производства. Согласно полученным коэффициентам кластерного потенциала на фоне однозначного лидерства соеводства выделяются потенциально возможные направления кластеризации в отрасли растениеводства Амурской области - продуктовые кластеры по производству картофеля и
зерновых культур [2].
Расчет прогнозных целевые показатели развития отрасли растениеводства Амурской области на период до 2030 года в условиях реализации кластерной стратегии проведен по двум сценариям.
Инерционный сценарий предусматривает развитие отрасли растениеводства в сформировавшихся в ретроспективе направлениях со всеми сложившимися тенденциями. В том числе с учётом систематического нарушения севооборотов, недостаточного объема вносимых удобрений и агрохимикатов наряду с тяжелым состоянием и недостаточным уровнем обновления материально-технической базы.
Инновационный сценарий предполагает качественную модернизацию растениеводства за счет формирования соевого кластера, а в перспективе зернового и картофельного.
В условиях инновационного сценария рост объемов производства будет достигаться за счет активного использования инновационных технологий (сортов, средств защиты, современных агротехнологий), расширения направлений и снижения порогов для получения государственной поддержки, инвестирования в человеческий капитал и развития социально-бытовой инфраструктуры сельской местности, а также формирования других мероприятий в рамках кластерной стратегии развития.
Прогнозные целевые показатели развития отрасли растениеводства Амурской области в условиях реализации кластерной стратегии рассчитаны с учетом увеличения посевной площади до 1514,5 тыс. га в соответствии с целевым показателем органов государственной власти [3] (таблица).
Таблица - Фактические и прогнозные показатели развития отрасли растениеводства Амурской области в разрезе соевого, зернового и картофельного кластеров
Показатель Факт 2021 года Прогноз на 2030 год
Инерционный сценарий Инновационный сценарий
1 2 3 4
Посевная площадь региона, тыс. га 1031,6 1514,5 1514,5 1514,5 1514,5
Соя
Площадь, тыс. га 769,3 1125,3 1125,3 1008,0 757,3
Доля в структуре посевных площадей, % 74,6 74,6 74,6 66,6 50,0
Урожайность, т/га 1,48 1,64 1,73 2,2 3,0
Валовой сбор, тыс. т 1138,6 1845,5 1946,8 2217,6 2271,9
Зерновые культуры
Площадь, тыс. га 192,7 293,0 293,0 394,9 394,9
Доля в структуре посевных площадей, % 18,7 19,3 19,3 26,1 26,1
Урожайность, т/га 2,21 2,0 2,43 2,7 2,7
Валовой сбор, тыс. т 426,0 586,0 711,9 1066,1 1066,1
Картофель
Площадь, тыс. га 10,9 11,9 11,9 15,0 30,0
Доля в структуре посевных площадей, % 1,06 0,8 0,8 1,0 2,0
Урожайность, т/га 13,33 11,42 13,6 15,0 15,0
Валовой сбор, тыс. т 145,7 135,9 161,8 225,0 450,0
Нестабильность сельскохозяйственного производства и зависимость от природных условий ограничивает возможности применения ряда наиболее востребованных методов при прогнозировании урожайности. Решением данной проблемы, является про-
гнозирование по марковским цепям [4, 5, 6, 7, 8]. Целевые показатели урожайности варианта 1 (таблица 1) получены данным методом. Для построения стохастической модели использованы данные по урожайности на территории региона в 2000-2021 годы.
Изучение практического опыта использования данного метода в прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культу позволил выявить практику прогнозирования основываясь на 11-летнем периоде колебания равного периоду колебания солнечной активности [6, 7, 8, 9, 10].
При этом в опубликованных источниках учеными выделяются 5, 7, 8, 15, 22 и 60-летние сельскохозяйственные циклы [10, 11, 12, 13]. С использованием данных периодов произведён прогноз урожайности сои, зерновых культур и картофеля в Амурской области по шести вариантам. В процессе проведения исследовании агроклиматических условий ведения сельского хозяйства Дальнего Востока России особое внимание учеными уделяется 60-летнему периоду [15]. В связи с чем расчёт прогнозных показателей инерционного сценария развития под номером 1 произведён с использованием в методике прогнозирования 60-летнего сельскохозяйственного периода [14] (таблица 1).
Основанием для проектирования целевых показателей урожайности по варианту 2 послужил методический подход расчёта индекса технологической эффективности и прогноз его увеличения в соответствии со средним темпом роста в сельскохозяйственной зоне региона.
По вариантам 1 и 2 расчетные целевые показатели урожайности сои составили 1,64 и 1,73 т/га, что в свою очередь обеспечивает производство сои по вариантам 1 и 2 в объеме 1845,5 и 1946,8 тыс. тонн соответственно.
В настоящее время в Амурской области структура посевных площадей не соответствует рекомендуемым научно-обоснованным севооборотам. По состоянию на 2021 год под сою отводится 74,6 % посевных площадей региона (таблица 1), что в дальнейшем может повлечь за собой снижение почвенного плодородия и продуктивности сельскохозяйственных культур.
Инерционные сценарий развития отрасли растениеводства в разрезе двух вариантов 1 и 2 спрогнозированы с учетом фактически сложившейся доли сои в структуре посевных площадей по состоянию на 2021 год (74,6%).
Для расчета вариантов инновационного сценария развития, в частности, для определения структуры посевных площадей региона в условиях реализации кластерной стратегии за основу взяты научно обоснованные севообороты, рекомендуемые учеными ФГБНУ ФНЦ ВНИИ сои. В том числе вариант
3 предполагает использование 6-ти-польно-го севооборота с максимально-возможным насыщением соей 66,6 %, а вариант 4 предусматривает насыщение севооборота соей 50,0%. При этом последний севооборот считается наиболее грамотным для поддержания благоприятной фитосанитарной обстановки и высокого уровня плодородия почв [15] (таблица).
По результатам приведения к научно обоснованным требованиям системы ведения сельского хозяйства по вариантам инновационного сценария проектируется поэтапное увеличение реализации потенциальной урожайности сортов сои по вариантам 3 и 4 до 55% и 75% соответственно. Генетический потенциал сортов ВНИИ сои составляет 4,0 т/га [16]. В связи с чем урожайность сои по варианту 3 составит 2,2 т/га, что обеспечит валовый сбор в объёме 2217,6 тыс. тонн. По варианту 4 при урожайности сои 3,0 т/га валовый сбор достигнет 2271,9 тыс. тонн. Формирование к 2030 году картофельного кластера на фоне развития соевого и зернового позволит согласно варианту 4 обеспечить валовый сбор зерновых культур в объёме 1066,1 тыс. тонн и картофеля 450 тыс. тонн.
Выводы
Таким образом расчет прогнозных целевых показателей развития отрасли на период до 2030 года проведён в условиях увеличения посевной площади до 1514,5 тыс. га. за счет введение в оборот залежных земель в разрезе двух сценариев - инерционного с учетом фактически сложившейся в 2021 году доли посевов сои в структуре посевных площадей и инновационного в основе которого заложены научно обоснованные севообороты, рекомендуемые учеными ФГБНУ ФНЦ ВНИИ сои.
Целевые показатели урожайности вариантов инерционного сценария, полученные с использованием метода прогнозирования по марковским цепям и методического подхода оценки прогноза увеличения индекса технологической эффективности, обеспечивают прогнозное производство сои в Амурской области в объеме 1845,5 и 1946,8 тыс. тонн к 2030 году. Варианты инновационного сценария предполагают насыщение соей в севообороте 66,6, и 50,0%. В следствие чего проектируется поэтапное увеличение урожайности сортов сои до уровня 3,0 т/га и валового сбора в объёме 2271,9 тыс. тонн.
Список источников
1. Проняева, Л. И. Формирование стратегии развития продуктового кластера в регионе / Л. И. Проняева, О. А. Федотенкова, А. В. Павлова // Среднерусский вестник общественных наук. - 2017. -Т. 12. - № 3. - С. 70-83. - DOI 10.22394/2071-2367-2017-12-3-70-83.
2. Концептуальные основы кластерной стратегии развития отрасли растениеводства Амурской области / Е. А. Волкова, Н. О. Смолянинова, М. О. Синеговский, А. А. Малашонок // АПК: экономика, управление. - 2021. - № 11. - С. 53-62.
3. Боброва Л.А. Об одном методе прогнозирования урожайности / Л.А. Боброва // Экономика сельского хозяйства. - 1980. - № 6. - С. 65-68.
4. Гедзь Н.И. Прогнозирование урожайности как марковского процесса / Н.И. Гедзь // Проблемы совершенствования планирования в условиях развития АСПР. - 1977. - С. 175-187.
5. Гриднева, И. В. К вопросу о прогнозировании урожайности сельскохозяйственных культур / И. В. Гриднева, Т. А. Иванова // Развитие агропродовольственного комплекса: экономика, моделирование и информационное обеспечение: Сборник научных трудов. - Воронеж: Воронежский государственный аграрный университет им. Императора Петра I, 2016. - С. 217-222.
6. Василий Орлов и Джамбулат Хатуов обсудили с амурскими аграриями стратегию развития АПК Приамурья / Портал Правительства Амурской области. - Режим доступа: https://www.amurobl.ru/ posts/news/vasiliy-orlov-i-dzhambulat-khatuov-obsudili-s-amurskimi-agrariyami-strategiyu-razvitiya-apk-priamurya/?sphrase_id = 3049309
7. Дегтярёва Т.Д., Чулкова Е.А. Прогнозирование аграрного производства региона с применением адаптивных моделей // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2012. - №1. - С. 207-211.
8. Малашонок, А. А. Использование полиномиальных моделей временных рядов в прогнозировании сельскохозяйственного производства / А. А. Малашонок, М. О. Синеговский // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. - 2019. - № 11. - С. 42-46. - DOI 10.31442/02352494-2019-0-11-42-46.
9. Тихонов, Е.В. Долгосрочное прогнозирование урожайности полевых культур на основе пла-нетно солнечно земных связей в степном Предуралье" / В.Е. Тихонов, А.А. Неверов // Бюллетень Оренбургского научного цента УрО РАН (электронный журнал), 2014 - № 4
10. Шаланов, Н.В. Методика прогнозирования производства зерна с учетом цикличности урожайности на региональном уровне"" / Н. В. Шаланов, Е. В. Афанасьев, С. М. Головатюк [и др.] // АПК: Экономика, управление. - 2013. - № 4. - С. 67-70.
11. Киселев, Е. П. Аномалии дальневосточного климата и необходимость совершенствования агротехнологий возделывания сельскохозяйственных культур / Е. П. Киселев // Дальневосточный аграрный вестник. - 2020. - № 4 (56). - С. 22-31.
12. Мельник, А.Ф, Адаптивные технологии и прогноз урожайности озимой пшеницы в условиях Орловской области / А.Ф. Мельник, А.И. Золотухин //Вестник Орловского государственного аграрного университета - 2007 - № 3 (6). - С. 8-10.
13. Пашина, Л. Л. Идентификация региональных кластеров на основе анализа структурных сдвигов / Л. Л. Пашина, А. А. Малашонок // Общие вопросы мировой науки: Collection of scientific papers on materials III International Scientific Conference, Luxembourg, 30 ноября 2017 года / International Research Federation "Science Public". - Luxembourg: "Л-Журнал", 2017. - С. 60-65.
14. Прогнозирование развития растениеводства Амурской области методом цепей Маркова / Е. А. Волкова, Н. О. Смолянинова, М. О. Синеговский, А. А. Малашонок // Международный сельскохозяйственный журнал. - 2022. - № 3(387). - С. 255-259.
15. Насыщение соей севооборотов не должно превышать 50% / ГлавАгроном // электронный ресурс. - режим доступа: https://glavagronom.ru/news/Nasyshenie-soej-sevooborotov-ne-dolzhno-prevyshat-50--Sinegovskaya
19. Зачем амурской сое нужен генетический паспорт / Российская газета. № 170 (8521) от 29 июля 2021 г. Режим доступа https://rg.ru/2021/07/29/reg-dfo/zachem-amurskoj-soe-nuzhen-geneticheskij-pasport.html
References
1. Pronyaeva, L. I. Formirovanie strategii razvitiya produktovogo klastera v regione / L. I. Pronyaeva, O. A. Fedotenkova, A. V. Pavlova // Srednerusskij vestnik obshhestvenny'x nauk. - 2017. - T. 12. - № 3. - S. 7083. - DOI 10.22394/2071-2367-2017-12-3-70-83.
2. KonceptuaTny'e osnovy" klasternoj strategii razvitiya otrasli rastenievodstva Amurskoj oblasti / E. A. Volkova, N. O. Smolyaninova, M. O. Sinegovskij, A. A. Malashonok // APK: e"konomika, upravlenie. -2021. - № 11. - S. 53-62.
3. Bobrova L.A. Ob odnom metode prognozirovaniya urozhajnosti / L.A. Bobrova // E"konomika sePskogo xozyajstva. - 1980. - № 6. - S. 65-68.
4. Gedz" N.I. Prognozirovanie urozhajnosti kak markovskogo processa / N.I. Gedz" // Problemy"
sovershenstvovaniya planirovaniya v usloviyax razvitiya ASPR. - 1977. - S. 175-187.
5. Gridneva, I. V. K voprosu o prognozirovanii urozhajnosti sePskoxozyajstvenny'x kuTtur / I. V. Gridneva, T. A. Ivanova // Razvitie agroprodovoPstvennogo kompleksa: e'konomika, modelirovanie i informacionnoe obespechenie: Sbornik nauchny'x trudov. - Voronezh: Voronezhskij gosudarstvennyj agrarnyj universitet im. Imperatora Petra I, 2016. - S. 217-222.
6. Vasilij Orlov i Dzhambulat Xatuov obsudili s amurskimi agrariyami strategiyu razvitiya APK Priamufya / Portal PravitePstva Amurskoj oblasti. - Rezhim dostupa: https://www.amurobl.ru/posts/news/vasiliy-orlov-i-dzhambulat-khatuov-obsudili-s-amurskimi-agrariyami-strategiyu-razvitiya-apk-priamurya/?sphrase_ id=3049309
7. Degtyaryova T.D., Chulkova E.A. Prognozirovanie agrarnogo proizvodstva regiona s primeneniem adaptivny'x modelej // Vestnik Orenburgskogo gosudarstvennogo universiteta. - 2012. - №1. - S. 207-211.
8. Malashonok, A. A. IspoPzovanie polinomiaTny'x modelej vremenny'x ryadov v prognozirovanii sePskoxozyajstvennogo proizvodstva / A. A. Malashonok, M. O. Sinegovskij // E'konomika sePskoxozyajstvenny'x i pererabatyVayushhix predpriyatij. - 2019. - № 11. - S. 42-46. - DOI 10.31442/02352494-2019-0-11-42-46.
9. Tixonov, E.V. Dolgosrochnoe prognozirovanie urozhajnosti polevy'x kuTtur na osnove planetno solnechno zemny'x svyazej v stepnom PreduraTe" / V.E. Tixonov, A.A. Neverov // Byulleten" Orenburgskogo nauchnogo centa UrO RAN (elektronnyj zhurnal), 2014 - № 4
10. Shalanov, N.V. Metodika prognozirovaniya proizvodstva zerna s uchetom ciklichnosti urozhajnosti na regionaTnom urovne" / N. V. Shalanov, E. V. Afanas'ev, S. M. Golovatyuk [i dr.] // APK: E'konomika, upravlenie. - 2013. - № 4. - S. 67-70.
11. Kiselev, E. P. Anomalii daTnevostochnogo klimata i neobxodimosf sovershenstvovaniya agrotexnologij vozdelyVaniya sePskoxozyajstvenny'x kuTtur / E. P. Kiselev // DaTnevostochnyj agrarnyj vestnik. - 2020. - № 4 (56). - S. 22-31.
12. MePnik, A.F, Adaptivny'e texnologii i prognoz urozhajnosti ozimoj pshenicy v usloviyax Orlovskoj oblasti / A.F. MePnik, A.I. Zolotuxin //Vestnik Orlovskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta - 2007
- № 3 (6). - S. 8-10.
13. Pashina, L. L. Identifikaciya regionaTny'x klasterov na osnove analiza strukturny'x sdvigov / L. L. Pashina, A. A. Malashonok // Obshhie voprosy" mirovoj nauki: Collection of scientific papers on materials III International Scientific Conference, Luxembourg, 30 noyabrya 2017 goda / International Research Federation "Science Public". - Luxembourg: "L-Zhurnal", 2017. - S. 60-65.
14. Prognozirovanie razvitiya rastenievodstva Amurskoj oblasti metodom cepej Markova / E. A. Volkova, N. O. Smolyaninova, M. O. Sinegovskij, A. A. Malashonok // Mezhdunarodnyj sePskoxozyajstvennyj zhurnal.
- 2022. - № 3(387). - S. 255-259.
15. Nasy'shhenie soej sevooborotov ne dolzhno prevy'shaf 50% / GlavAgronom // elektronnyj resurs.
- rezhim dostupa: https://glavagronom.ru/news/Nasyshenie-soej-sevooborotov-ne-dolzhno-prevyshat-50--Sinegovskaya
19. Zachem amurskoj soe nuzhen geneticheskij pasport / Rossijskaya gazeta. № 170 (8521) ot 29 iyulya 2021 g. Rezhim dostupa https://rg.ru/2021/07/29/reg-dfo/zachem-amurskoj-soe-nuzhen-geneticheskij-pasport.html
Информация об авторах
Е.А Волкова - канд. экон. наук, доцент, вед. науч. сотр.;
М.О. Синеговский - канд. экон. наук, вед. науч. сотр.;
Н.О. Смолянинова - науч. сотр.;
А.А. Малашонок, канд. экон. наук, ст. науч. сотр.
Information about the authors
E.A. Volkova - Cand Econ. Sci., Associate Professor, Leading Researcher;
M.O. Sinegovsky - Cand. Econ. Sci., Leading Researcher;
N.O. Smolyaninova - Researcher;
A.A. Malashonok - Cand. Econ. Sci., Senior
Researcher
Статья поступила в редакцию 01.02.2023; одобрена после рецензирования 01.03.2023; принята к публикации 15.03.2023
The article was submitted 01.02.2023; approved aftee reviewing 01.03.2023; accepted for publication 15.03.2023
