CC BY
17
УДК / UDC 664.12.002.2.003.13:005.332.4 (470.319)
УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ СВЕКЛОСАХАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА В КОНТЕКСТЕ ИННОВАЦИОННОГО ПОДХОДА
THE SUSTAINABLE DEVELOPMENT OF THE BEET SUGAR PRODUCTION IN THE CONTEXT OF INNOVATIVE APPROACH
Калиничева Е.Ю., доктор экономических наук, профессор Kalinicheva E.Yu., Doctor of Economic Sciences, Professor Уварова M.H.*, кандидат экономических наук, доцент Uvarova M.N.*, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor
Польшакова H.B., кандидат экономических наук, доцент Polshakova N.V., Candidate of Economic Sciences, Associate Professor Александрова E.B., кандидат педагогических наук, доцент Alexandrova E.V., Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor Жилина Л.H., старший преподаватель Zhilina L.N., Senior Lecturer ФГБОУ ВО «Орловский государственный аграрный университет
имени Н.В. Парахина», Орел, Россия Federal State Budgetary Educational Establishment of Higher Education "Orel State Agrarian University named after N.V. Parakhin", Orel, Russia
*E-mail: uvarovamn@mail.ru
В статье обоснована необходимость применения современных технологий, позволяющих учитывать ряд важнейших факторов, влияющих на сахаристость, увеличение срока лежкости сахарной свеклы. Проведенный авторами анализ производства сахарной свеклы в 2020 г. по районам области позволил сделать вывод о том, что наиболее благоприятные условия сложились в Юго-Западной зоне области (Троснянский, Верховский и Новодеревеньковский районы). Валовый сбор превысил показатели 2019 г., в то же время в ряде районов валовый сбор значительно ниже среднего показателя по области (Дмитровский - 6,3%; Хотынецкий - 6,6%; Свердловский, Глазуновский - 10,6%; Должанский - 23,5%; Орловский - 25,6). Авторами установлено, что эффективность развития продовольственного рынка базируется на обеспечении его конкурентоспособности, при производстве сахарной свеклы. Таким образом, на рентабельность производства сахарной свеклы оказывает доминирующее влияние структурирование пахотных земель с учетом агроланшафта региона, выведение из севооборота низкоурожайных сортов сахарной свеклы, разработка пахотных земель в соответствии со специализацией хозяйств, занятых в производстве. Для установления оптимальных параметров производственной деятельности целесообразно использовать математическую модель, позволяющую определять размер условной прибыли в рассматриваемых хозяйствах. Основной задачей оптимального планирования является формирование устойчивой производственной структуры за счет достижения наибольшей экономической эффективности по критерию максимизации прибыли от реализации продукции. Особенности предлагаемого нами подхода к составу и структуре математической модели основываются на том, что большое количество предприятий Орловской области имеют достаточно однородную специализацию. Варьирование рассматриваемых предприятий незначительно, в связи с этим они имеют достаточно стабильный ресурсный потенциал, позволяющий учитывать рыночную конъюнктуру и особенности производства.
Ключевые слова: свеклосахарный подкомплекс, продовольственный рынок, кластерный анализ, многомерная классификация, сельскохозяйственное предприятие, инновационная привлекательность, эффективность производства.
The article substantiates the need for using modern technologies, which make it possible to take into account a number of important factors affecting sugar content, increasing the storability of sugar beets. The authors analyzed the production of sugar beet by districts of the region in 2020. The favorable conditions for the cultivation of this crop were in the Trosnyansky, Verkhovsky, Novoderevenkovsky districts. The gross harvest in these districts exceeded the figures of 2019,
while at the same time, in a number of districts, the gross harvest is significantly lower than the average for the region (Dmitrovsky -6.3%, Khotinetsky -6.6%, Sverdlovsky, Glazunovsky -10.6%, Dolzhansky 23.5%, Orlovsky-25.6). The authors found that the effectiveness of the food market development is based on ensuring its competitiveness in the production of sugar beets. Thus, the efficiency of sugar beet production is dominated by the structuring of arable land, taking into account the agricultural landscape of the region, the removal of low-yielding varieties of sugar beet from crop rotation, the development of arable land in accordance with the specialization of farms engaged in production. To establish the optimal parameters of production activity, it is advisable to use a mathematical model that allows to determine the size of the conditional profit in the farms under consideration. The main task of optimal planning is the formation of a sustainable production structure by achieving the greatest economic efficiency in terms of maximizing profit from product sales. The features of our approach to the composition and structure of the USEMM are based on the fact that a large number of enterprises in the Orel region have a fairly homogeneous specialization. The variation of the enterprises under consideration is insignificant, in this regard, they have a fairly stable resource potential, which makes it possible to take into account market conditions and production features. Key words: beet sugar subcomplex, food market, cluster analysis, multidimensional classification, farm business, innovation attractiveness, production efficiency.
Введение. Свеклосахарный подкомплекс является приоритетной составляющей агропромышленного комплекса обеспечивающей продовольственную безопасность в стратегически важном продукте питания, к которым относится сахар. В Российской федерации приоритетным направлением является получения сахара из сырья, выращенного в данном регионе, что дает возможность стимулировать отечественного производителя, обеспечивая его государственной поддержкой в виде инвестиций, привлекаемых в данную отрасль. Снижение импорта возможно лишь при условии наращивания собственного производства, целью которого является продовольственное самообеспечение. Инвестиционная привлекательность свеклосахарного подкомплекса позволяет создавать новые рабочие места, обеспечивая продовольственную безопасность региона и стабилизирует рынок сахара.
Урожайность сахарной свеклы, по данным исследований, в настоящее время на 87,3% зависит от условий года, а при одинаковых условиях года - на 62,5% от соблюдения агротехники. При благоприятных условиях года и интенсивном возделывании сахарной свеклы лучше всего подходят ее гибриды, а при неблагоприятных условиях - сорта-популяции, обеспечивающие стабильную урожайность по годам [1, 2]. Устойчивое сельское хозяйство должно быть экологически допустимым, экономически эффективным, социально ответственным и ресуросберегающим. Стабилизация и постепенное повышение урожайности должны быть достигнуты путем экономически и экологически обоснованного использования природных ресурсов и технологий, не наносящих длительного ущерба природной среде. Эти требования могут быть реализованы при переходе на интегрированное земледелие, включающее все системы растениеводства, агрохимии и защиты растений, приспособленные к местным условиям и обеспечивающие как стабильную урожайность, так и хозяйственный успех (рентабельное производство [2]. Для повышения эффективности производства необходимо прежде всего адаптировать используемые технологии не только к природно-климатическим условиям региона. Это дает возможность повысить уровень интенсификации производства в соответствии с имеющимися финансовыми возможностями. В условиях ограниченности материальных средств необходимо максимально эффективно использовать сахарную свеклу как товарную продукцию. Эффективность производства сахарной свеклы определяется ее показателями, к которым можно отнести урожайность, затраты на единицу площади, количество внесенных минеральных удобрений, полученная прибыль от произведенной продукции и ее рентабельность [3, 4].
Авторы согласны с мнением генерального директора компании АМАКО Скоцик В.Е., которая отмечает, что в странах Евросоюза агарному сектору уделяется пристальное внимание. Это выражается больших бюджетных дотациях, направленных на использование новейших технологий, позволяющих получать высокую (в 600, 700, 800 центнеров с гектара) урожайность свеклы [5, 6].
Американские заводы платят за тонну выработанного сахара из сданной свеклы. Следует отметить, что фермеры получают предоплату в размере 50% за сданную свеклу, остальное после произведенного сахара, что дополнительно стимулирует внедрять при посадке, выращивании и сборе сахарной свеклы технологии, позволяющие получать максимальную урожайность, повышать сахаристость и выход сахара до 15-18%. Контроль за производством идет на каждом этапе производства, что позволяет максимально эффективно использовать и побочную продукцию (меласса может подвергаться дополнительной переработке). Баланс между затратами на повышение урожайности и вложенными на это средствами должен быть оптимальным [7, 8].
Основная часть. При выборе технологий возделывания сахарной свеклы необходимо отталкиваться от базовых наработок, которые учитывают не только возможности товаропроизводителей, входящих в технологическую цепочку, но и природно-климатические условия возделывания этой культуры с учетом ландшафта, структуры земель на которых выращивается сахарная свекла и использования удобрений и качественного семенного материала [3, 9].
Применение современных технологий позволяет учитывать ряд важнейших факторов, влияющих на сахаристость, увеличение срока лежкости сахарной свеклы. Создание адаптированных технологий возделывания имеет своей целью повысить эффективность производства, что в свою очередь отразится на урожайности, валовом сборе, тем самым обеспечит стабильное производство сахарной свеклы, обеспечит экологическую безопасность. Для этого необходимо применение таких гибридных сортов, которые смогут обеспечить урожайность не менее 500 ц/га, а для этого необходимо чтобы эффективность сорта была не ниже 85% (рис. 1).
Составляющиетехнологии возделывания сахарной свеклы
Содержаниетипизированного технологического процесса возделывания сахарной свеклы
Технологические стадии
Рисунок 1 - Модель технологии производства сахарной свеклы
Получение высококачественных корнеплодов невозможно без внедрения современных, интенсивных технологий, позволяющих получить урожайность не менее 300-500 ц/га, содержащие достаточно высокие показатели питательных веществ, имеющие хорошую защиту от болезней и вредителей.
Максимальное использование природных ресурсов с учетом климатических условий, ландшафта, особенностей почвенного покрова, биологической потенциала семенного материала является базой для выбора технологии возделывания сахарной свеклы с реализацией не менее 50%.
Критериями внедрения новых технологий является:
- формирование системы земледелия с учетом климатических характеристик зоны возделывания сахарной свеклы для обеспечения экологической безопасности и ресурсосбережения;
- обеспечение окупаемости основывается на потребности рынка с учетом вложения в производство;
- внедрение ресурсосберегающих технологий, обеспечивающих максимальную прибыль при использовании минеральных удобрений и средств защиты растений.
Эффективность развития продовольственного рынка базируется на обеспечении его конкурентоспособности, при производстве сахарной свеклы. Таким образом, на рентабельность производства сахарной свеклы оказывает доминирующее влияние структурирование пахотных земель с учетом агроланшафта региона, выведение из севооборота низкоурожайных сортов сахарной свеклы, разработка пахотных земель в соответствии со специализацией хозяйств, занятых в производстве.
Для того что бы иметь возможность выбора того или иного производственного плана возделывания сахарной свеклы авторам представляется необходимым разработать такой план, который будет опираться на научно-обоснованные прогнозные сценарии, позволяющие применить экономико-математическое моделирование.
Разработка унифицированной системы экономико-математических моделей (УСЭММ) позволит создать оптимальную структуру производственной деятельности сельскохозяйственных предприятий Орловской области (рис. 2).
Рисунок 2 - Концептуальная модель унифицированной системы экономико-математических моделей формирования оптимальных производственных нормативов для сельскохозяйственных предприятий Орловской области
Основной задачей оптимального планирования является формирование устойчивой производственной структуры за счет достижения наибольшей экономической эффективности по критерию максимизации прибыли от реализации продукции.
Особенности предлагаемого нами подхода к составу и структуре УСЭММ основываются на том, что большое количество предприятий Орловской области имеют достаточно однородную специализацию. Мясомолочное животноводство, возделывание зерновых и масличных культур, производство сахарной свеклы является приоритетной сферой развития аграрного сектора региона.
Варьирование рассматриваемых предприятий незначительно, в связи с этим они имеют достаточно стабильный ресурсный потенциал, позволяющий учитывать рыночную конъюнктуру и особенности производства. В связи с этим выбор репрезентативного хозяйства для исследования с учетом характеристики генеральной совокупности должен не значительно отличается от средних характеристик. Принцип равновероятности при выборе исследуемого хозяйства позволяет соблюсти принцип репрезентативности [3].
Данное условие позволяет выделить в качестве микро-региональных объектов исследования ХХХХХХХ и XXXXXXX районы Орловской области, для чего использовались модели многомерной группировки, реализуемые методами кластерного анализа, который предполагает многоступенчатую разбивку генеральной совокупности на кластеры, которые настолько различны, насколько это возможно [6].
Кластерный анализ проводился по таким экономическим показателям, как обеспеченность ресурсным потенциалом и эффективность его использования.
Применяя методику, на первом этапе кластеризации проведен классификационный анализ сельскохозяйственных организаций Орловской области, целью которого является определение степени сходства их друг с другом, ориентируясь на средний уровень по всем показателям.
Проведенное исследование показало, что административные районы Орловской области распадаются на три кластера по показателям обеспеченности пашней, трудовыми ресурсами, производственными фондами, с учетом экономического плодородия почв по балльной оценке. Большая часть административных районов относятся к группе со средним уровнем обеспеченности ресурсным потенциалом, включая экономическое плодородие почвы. К ним принадлежат выбранные нами в качестве репрезентативных ХХХХХ и ХХХХХХ районы.
Проведенный кластерный анализ, по таким показателям экономической эффективности, как: размер прибыли, стоимость валовой продукции и размер валового дохода, говорит о том, что большая часть административных районов Орловской области относится к однородной группе по этим показателям, включая выбранные нами репрезентативные районы. И только небольшое число административных районов Орловской области относится ко второй группе с наиболее высокими показателями экономической эффективности.
На втором этапе исследования нами были построены модели второго уровня УСЭММ, предназначенные для проведения многомерной группировки методами кластерного анализа сельскохозяйственных предприятий, выбранных ранее репрезентативных административных районов Орловской области. Базой для проведения многомерной группировки с целью выделения модельных предприятий являются основные группы финансовых показателей: показатели ликвидности, экономической эффективности и финансовой устойчивости.
Данное исследование позволило выявить, что все сельскохозяйственные предприятия репрезентативных административных районов распадаются на две группы: 1-ая группа условно-лучшие хозяйства и 2-я группа условно-худшие хозяйства по анализируемым данным результатов производства.
Особый интерес и значимость представляют собой результаты проводимых на третьем этапе исследований, в которых используется унифицированная экономико-математическая модель (УЭММ) оптимизации формирования отраслевой структуры сельскохозяйственных предприятий Орловской области, выбранных нами в качестве репрезентативных объектов исследования.
Поставленная перед нами задача решается методом линейного программирования для решения систем линейных уравнений и неравенств, перед которыми стоит цель максимизации некоторой линейной функции.
Разработанная авторами УЭММ дает возможность определить целевую функцию 2, определяющая размер условной прибыли от производственно-хозяйственной деятельности, с учетом структуры посевных площадей, особенностям производственной деятельности рассматриваемых хозяйств, соблюдением кормового баланса, распределением произведенной продукции растениеводства и животноводства. Максимальный размер условной прибыли определяется при соблюдении условия ху, ху, ху, ху, ху, £у, ху, > 0, е ],
2 = X/ — ^ тах,] е / при следующих условиях, выраженных в виде структурных формул теоретико-множественной записи экономико-математической модели:
1. Баланс пашни и естественных кормовых угодий, га.
(а1]- + 1)ху ^^ /е/х
/ел,
2. Производство и распределение продукции растениеводства для создания запаса товара и заготовки кормов, ц
I учх) — I РаЪ = °< * е /2
УеЛй Уе/2
Ьетг
3. Количество объемов остатков продукции растениеводства на начало года, ц
хм ¿е/3
/е/я
4. Производство кормов по зоотехническим группам в плановом периоде, ц
1хюу— Х(0У=°< ¿е /5
}е]2г УеД
геР
5. Определение видовой структуры зоотехнических групп кормов, ц
>1
I
}е]2г ^
геР
6. Баланс продукции растениеводства, ц
Х(1)} + X (£)у — Х(£)у — Х(£)у — Х(£)у =0, / е /6
/е/я /е/, и/д /е/.ч /е/й /е/7
7. Баланс кормов для производства отдельных видов продукции животноводства в плановом периоде, ц
Х(0У — 1 Х(0У — Х(0У = 1е17
}е]б1 >е1г
1ет
8. Формирование страхового фонда кормов в плановом периоде, ц
е ¿у ху — х у =0, / е /8 Уе/6 Уе/бг
9. Формирование годовых рационов кормления сельскохозяйственных животных, ц.к.ед.
, / е /о
10. Гарантированное производство товарной продукции растениеводства, ц
xíí)jrz}Qi' ¿е/ю
/еАч
11. Фиксация объемов производства и пропорций между сопряженными видами продукции животноводства, ц
Х(0У Уе/8
I
± Щ уХу = 0
,1 Е /
и
1Е1„
12. Определение объемов реализации продукции животноводства, ц
х®у - t ¿у Ху = 0, / Е /12
/е/о /Е/я
13. Баланс остатков кормов на начало и конец года, ц (количество используемых остатков кормов по видам на начало года не должно превышать их остатков на конец года)
Х(0У - *(0уХ/ < 0, /Е/13
}Е]3 ¡Е]7
14. Определение размеров остатков кормов по видам на конец года, ц
хюу - ^ ¿у х(0У < о, /е/14
Уе/7 Уе/б
15. Определение затрат кормов на производство отдельных видов продукции животноводства, ц к. ед.
х (0У - Р ¿У хц = 0, / е /15
Уе/13 УЕ/в
16. Расчет условных материально-денежных затрат, тыс. руб.
I
CijXj X ¿у Ху = 0, / Е
/еьиъи/я
17. Расчет условной денежной выручки, тыс. руб.
I
X / X; — 0, [ Е /1
ЧУЛУ Л 7 ЛУ _ 1 с '18
/Е/^и/я ^
18. Определение экономических результатов от реализации продукции растениеводства, тыс. руб.
18.1. Суммарные материально-денежные затраты на товарную продукцию растениеводства, тыс. руб.
I
С//Х/ х / — 0, 1 Е /1
-¿/л7 А у — и, с с ¿^з
/Е/ч ^
18.2. Суммарная денежная выручка от реализации продукции растениеводства, тыс. руб.
I
^¿у^у х у — 0, I Е /^8
/Е/ч ^
19. Определение финансовых результатов от реализации продукции животноводства, тыс. руб.
19.1. Материально-денежные затраты на производство отдельных видов продукты животноводства, тыс. руб.
II CijXj X у — 0, I Е /^д УЕ/5и/8 ^Е/10
1ЕТ
19.2. Материально-денежные затраты на товарную продукцию животноводства по видам, тыс. руб.
? ¿у Ху X у — 0, I Е /^д
УЕ/ю УЕ/ц
19.3. Суммарные материально-денежные затраты на товарную продукцию животноводства, тыс. руб.
I
Хц X у — 0, I Е /^д
/Е/11
19.4. Суммарная денежная выручка от реализации продукции животноводства
у díjXj х у — 0, / Е
/Ето ^
Условные обозначения:
i - индекс переменных;
Xj - искомое значение j-ro вида хозяйственной деятельности;
Xj - искомое значение условного показателя материально-денежных затрат для формирования целевой функции, тыс. руб.;
Xj - искомое значение условного показателя денежной выручки для формирования целевой функции, тыс. руб.;
Xj - искомое значение материально-денежных затрат на производство товарной продукции растениеводства, тыс. руб.;
Xj - искомое значение денежной выручки от реализации продукты растениеводства, тыс. руб.;
Xj - искомое значение материально-денежных затрат на товарную продукцию животноводства, тыс. руб.;
fy - искомое значение денежной выручки от реализации продукции животноводства, тыс. руб.;
j е J, где J - множество индексов всех переменных
/=Л и/2 и/з и;4 и;5 и;6 и/7 и;8 и;9 и;10 и;п и/12 и;13,
где и ]2...../i3 - непересекающиеся подмножества всех индексов
переменных;
- подмножество индексов переменных, выражающих значения посевных площадей с.-х. культур, естественных кормовых угодий и чистого пара, га.;
К - множество групп культур по однородным видам продукции (например, яровая и озимая пшеница);
Jlk - подмножество индексов переменных по размерам посевных площадей культур входящих в k-ю группу:
Л =и/ ik ;
кек
J2 - подмножество индексов переменных по объемам производства отдельных видов продукции растениеводства в плановом периоде, ц;
R - множество зоотехнических групп кормов, к которым в УЭММ отнесены зернофураж, сено, солома, сенаж, силос, кормовые корнеплода, зеленые корма;
J2r - подмножество индексов переменных по объемам производства отдельных видов кормов, входящих в г-ю группу: hr е/2;
/з - подмножество индексов переменных по размерам остатков продукции растениеводства на начало года, ц;
J4 - подмножество индексов переменных, выражающих объем производства кормов по зоотехническим группам в плановом периоде, ц;
/5 - подмножество индексов переменных по объемам реализации отдельных видов продукции растениеводства, ц;
/6 - подмножество индексов переменных, выражающих объем потребления кормов по зоотехническим 1 группам в плановом периоде, ц;
Ь - множество годовых рационов с.-х. животных по видам продукции животноводства;
/бг - подмножество индексов переменных, выражающих количество кормов по зоотехническим группам в 1-м рационе, ц;
/6/ - подмножество индексов переменных, выражающих количество кормов по зоотехническим группам в страховом фонде, ц;
]7 - подмножество индексов переменных, выражающих размеры остатков продукции растениеводства на конец года, ц;
/8 - подмножество индексов переменных по объемам производства отдельных видов продукции животноводства, ц;
/9 - подмножество индексов переменных по размерам реализации отдельных видов продукции животноводства, ц;
/10 - подмножество индексов переменных, выражающих размеры материально-денежных затрат на производство отдельных видов продукции животноводства, тыс. руб.;
/п - подмножество индексов переменных, выражающих размеры материально-денежных затрат на производство товарной продукции животноводства по видам, тыс. руб.;
/12 - подмножество индексов переменных, выражающих количество кормов по зоотехническим группам в отдельных рационах и страховом фонде, ц; /12 =и]ы +/6/;
/13 - подмножество индексов переменных по объемам затрат кормов для производства отдельных видов продукции животноводства, ц к. ед.; I - индексы ограничений по условиям ЭММ
/ е /, где I - множество всех индексов ограничений, / = и /2 и /3 и /4 и /5 и /6 и /7 и /8 и /9 и /10 и /п и /12 и /13 и /14 и /15 и /16 и /17 и /18 и /19
где /1/2_/19 - непересекающиеся подмножества индексов ограничений, номера которых, соответствуют структурным формулам теоретико-множественной записи условий УЭММ
а^ - коэффициент затрат пашни для возобновления посевов на 1 га у-ой культуры, га (например, площадь посева многолетних трав на семена в расчете на 1 га посева многолетних трав на сено и зеленую массу)
рц - выход конечной продукции /-го вида на 1 га посева у-й культуры (конечная продукция, т.е. урожайность, за вычетом семенного и страхового фондов и неиспользуемых отходов), ц;
Рц - затраты зеленой массы /-й культуры для производства у-га вида кормов, ц Уи, Щр ^¿у, Щр - коэффициенты пропорциональности; Рц - общая питательность 1 цу-й группы кормов, ц к. ед.; ^¿У - коэффициенты, соответственно, максимального и минимального содержания кормов /-й группы в 1 ц к.ед. у-ro рациона, ц к.ед.;
С£у - себестоимость 1 ц продукции у-ro вида (для продукции животноводства используется показатель удельных технологических затрат, который определяется как себестоимость за вычетом затрат на корма), тыс. руб. ^¿у - цена реализации 1 ц продукции у-го вида, тыс. руб.;
- площадь /-го вида сельскохозяйственных угодий, га;
- размер остатка продукции /-го вида продукции на начало года, ц;
Qi - плановое задание по производству товарной продукции растениеводства нго вида, ц;
Рц - плановое задание по производству /-го вида продукции животноводства, ц.
Выбор репрезентативного хозяйства позволил оценить рассматриваемую генеральную совокупность путем введения кластерного анализа с учетом особенностей производства. Разбиение рассматриваемых объектов на классы позволяет учитывать особенности каждой группы, провести анализ производства и выработать рекомендации в соответствии имеющимися ресурсами. По мнению авторов, многоступенчатая разбивка позволяет применить классификационный анализ для установления степени схожести хозяйств в соответствии полученными средними показателями кластера.
Объекты, входящие в генеральную совокупность должны достаточно достоверно отражать исследуемые показатели. Характерной особенностью аграрного сектора Орловской области является его специализация направленная в основном на производство зерновых, мясомолочное животноводство, выращивание сахарной свеклы. Это связано с тем, что хозяйства, входящие в репрезентативную выборку, обладают небольшим ресурсным потенциалом и приращение по отдельным показателям незначительно (рис. 3).
Хотынецкий район Должанский район10000 Урицкий район
Колпнянский район
8000
Дмитровский район
Ливенский район
Краснозоренский.
Новодеревеньковск.
Верховский район
Троснянский район
Кромской район
Орловский район
Мценский район
Малоархангельский ...
Корсаковский район
Глазуновский район
Свердловский район
Новосильский район Залегощенский район
Рисунок 3 - Посевная площадь сахарной свеклы в Орловской области в 2020 г.
Проведенный авторами анализ производства сахарной свеклы в 2020 г. по районам области позволил сделать вывод о том, что наиболее благоприятные условия сложились в Юго-Западной зоне области (Троснянский, Верховский и Новодеревеньковский районы.). Валовый сбор превысил показатели 2019 г., в то же время в ряде районов валовый сбор значительно ниже среднего показателя по области (Дмитровский -6,3%, Хотынецкий -6,6%, Свердловский, Глазуновский-10,6%, Должанский 23,5%, Орловский-25,6). На общее изменение средней урожайности оказывает значительное влияние изменение посевных площадей и урожайности сахарной свеклы в отдельных хозяйствах. Все рассмотренные показатели изменили динамику роста валового сбора (табл.).
Технологический процесс необходимо адаптировать к климатическим особенностям региона с учетом имеющихся возможностей у товаропроизводителей (наличие техники, семенного материала, средств защиты растений и др.).
Таблица - Производство сахарной свеклы в Орловской области в 2020 г.
Районы области Посевная площадь, га 2020 в % к 2019 Валовый сбор, т 2020 в % к 2019 Урожайность, ц/га 2020 в % к 2019
Хотынецкий 1079 80,2 5801 6,6 446,3 68,4
Урицкий 300 66,7 12366 81,4 412,2 101,8
Дмитровский 30 5,6 1052 6,3 350,7 112,5
Троснянский 3788 6.8р 178036 7.1р 470,0 104,4
Кромской 2134 23.7р 100298 470,0
Орловский 50 41,7 2049 25,6 409,7 61,5
Мценский 5883 94,5 187184 68,3 323,1 73,3
Корсаковский 2217 107,3 107818 103,6 486,3 96,6
Новосильский 1926 64,2 86670 61,4 450,0 95,7
Залегощенский 5006 75,1 206457 63,4 412,5 84,4
Свердловский 109 8,9 5449 10,6 499,9 118,2
Глазуновский 839 12,4 34100 10,6 406,4 85,0
Малоархангельский 7500 103,8 311644 99,6 416,1 96,1
Верховский 2223 2.1р 98213 2.1р 441,8 103,0
Новодеревеньковский 663 81,3 32472 102,6 489,8 126,3
Краснозоренский 238 75,8 6390 33,7 268,5 44,5
Ливенский 9628 77,8 354244 65,7 377,5 84,3
Колпнянский 1641 71,6 48041 55,5 312,6 72,3
Должанский 200 41,7 8243 23,5 412,1 56,3
Итого по области 45454 84,8 1786526 73,1 405,5 87,7
Выводы. Положительная динамика производства сахарной свеклы невозможна без планового контроля технологического процесса на каждом этапе производства, что нашло свое подтверждение в проведенном исследовании. По мнению авторов, решение возникающих проблем невозможно без государственной поддержки отечественного семеноводства, которое обеспечит высокий биологический потенциал, что немаловажно при возделывании сахарной свеклы и даст возможность снизить потери при уборке и транспортировке сахарной свеклы, адаптирует взрослые растения к уборке зарубежными комбайнами.
Только контроль за производством позволит своевременно решить возникающие проблемы, даст возможность решать проблемы ипрортозамещения по стратегически важному продукту, к которому относится производство сахара, решит вопрос конкурентоспособности отечественного свекловодства. В связи с тем, что нет возможности внедрять современные технологии по переработке побочной продукции, совершенствовать технологический процесс, снижается производство аминокислот и пектина которые играют важную роль в импортозамещении.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Чаплыгина О.Г. Особенности развития сахарной промышленности России // Экономика устойчивого развития. 2018. № 3 (35). С. 193-197.
2. Assessment of labor incentive policy in the agro-industrial complex /N.I. Proka, T.I. Gulyaeva, V.I. Savkin, E.Y. Kalinicheva, E.V. Buraeva // В сборнике: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. Krasnoyarsk, Russian Federation, 2021. C. 22020.
3. Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с
4. Уваров Д.В., Уварова М.Н. Оптимизация сырьевого обеспечения сахарных заводов // Сахарная свекла. 2012. № 9. С. 45-48.
5. Калиничева Е.Ю., Уварова М.Н., Жилина Л.Н. Инструментарий реализации конкурентной стратегии развития сахарных заводов Российской Федерации // Вестник аграрной науки. 2020. № 1 (82). С. 115-121.
6. Проектирование оптимальной отраслевой структуры производства в сельскохозяйственных предприятиях / H.H. Петренко, Т.Н. Соловьева, А.П. Волобуев, Л.Ф. Масловская. Курск: Изд-во КГСХА, 2003 110 с.
7. Калиничева Е.Ю., Уварова М.Н. Оценка ресурсного потенциала сахарной промышленности Орловщины в условиях реализации стратегии импортозамещения // Вестник Орловского государственного аграрного университета. 2016. С. 10-1B.
B. Калиничева Е.Ю., Уварова М.Н. Оценка экономического потенциала и уровня конкурентоспособности свеклосахарного подкомплекса региона // Вестник аграрной науки. 2018. № 1 (70). С. 74-BO.
9. Калиничева Е.Ю., Уварова М.Н., Жилина Л.Н. Экономические предпосылки формирования оптимальных сырьевых зон сахарных заводов Орловской области // Вестник аграрной науки. 2020. № 5 (86). С. 123-129.
10. Аничин В.Л., Сазонов C.B. Основные направления совершенствования хозяйственного механизма АПК // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2012. № 1. С. 7-9.
11. Быковская Н.В., Иванова Н.М., Соковиков О.Б. Экономическая эффективность производства сахарной свеклы в России // Инновации и инвестиции. 2019. № 1. С. 25B-26O.
12. Уваров Д.В. Систематизация критериев, показателей и факторов эффективности развития сахарной промышленности // Известия Юго-Западного государственного университета. 2014. № 6 (57). С. 134-139.
REFERENCES
1. Chaplygina O.G. Osobennosti razvitiya sakharnoy promyshlennosti Rossii // Ekonomika ustoychivogo razvitiya. 2018. № 3 (35). S. 193-197.
2. Assessment of labor incentive policy in the agro-industrial complex / N.I. Proka, T.I. Gulyaeva, V.I. Savkin, E.Y. Kalinicheva, E.V. Buraeva // V sbornike: IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. Krasnoyarsk Science and Technology City Hall. Krasnoyarsk, Russian Federation, 2O21. S. 22O2O.
3. Mandel I.D. Klasternyy analiz. M.: Finansy i statistika, 19BB. 17б s
4. Uvarov D.V., Uvarova M.N. Optimizatsiya syrevogo obespecheniya sakharnykh zavodov // Sakharnaya svekla. 2012. № 9. S. 45-4B.
5. Kalinicheva Ye.Yu., Uvarova M.N., Zhilina L.N. Instrumentariy realizatsii konkurentnoy strategii razvitiya sakharnykh zavodov Rossiyskoy Federatsii // Vestnik agrarnoy nauki. 2020. № 1 (82). S. 115-121.
6. Proektirovanie optimalnoy otraslevoy struktury proizvodstva v selskokhozyaystvennykh predpriyatiyakh / N.N. Petrenko, T.N. Soloveva, A.P. Volobuev, L.F. Maslovskaya. Kursk: Izd-vo KGSKhA, 2OO3 11O s.
7. Kalinicheva Ye.Yu., Uvarova M.N. Otsenka resursnogo potentsiala sakharnoy promyshlennosti Orlovshchiny v usloviyakh realizatsii strategii importozameshcheniya // Vestnik Orlovskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2O16. S. 1O-1B.
B. Kalinicheva Ye.Yu., Uvarova M.N. Otsenka ekonomicheskogo potentsiala i urovnya konkurentosposobnosti sveklosakharnogo podkompleksa regiona // Vestnik agrarnoy nauki. 2018. № 1 (70). S. 74-BO.
9. Kalinicheva Ye.Yu., Uvarova M.N., Zhilina L.N. Ekonomicheskie predposylki formirovaniya optimalnykh syrevykh zon sakharnykh zavodov Orlovskoy oblasti // Vestnik agrarnoy nauki. 2020. № 5 (86). S. 123-129.
10. Anichin V.L., Sazonov S.V. Osnovnye napravleniya sovershenstvovaniya khozyaystvennogo mekhanizma APK // Vestnik Kurskoy gosudarstvennoy selskokhozyaystvennoy akademii. 2012. № 1. S. 7-9.
11. Bykovskaya N.V., Ivanova N.M., Sokovikov O.B. Ekonomicheskaya effektivnost proizvodstva sakharnoy svekly v Rossii // Innovatsii i investitsii. 2019. № 1. S. 258-26O.
12. Uvarov D.V. Sistematizatsiya kriteriev, pokazateley i faktorov effektivnosti razvitiya sakharnoy promyshlennosti // Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta. 2014. № 6 (57). S. 134-139.
