CC BY
23
УДК / UDC 338.439.4:633.1:332.122
ЗЕРНОВОЕ ПРОИЗВОДСТВО: ТРЕНДЫ, МОДЕЛИ И ВОЗМОЖНОСТИ
В РЕГИОНАЛЬНОМ КОНТЕКСТЕ
GRAIN PRODUCTION: TRENDS, MODELS AND OPPORTUNITIES IN THE REGIONAL CONTEXT
Сидоренко О. В.1, доктор экономических наук, доцент, заведующая кафедрой Sidorenko O.V.1, Doctor of Economic Sciences, Associate Professor, Head of the Department
E-mail: sov1974@mail.ru Матюхин С.И.2, доктор физико-математических наук, доцент, заведующий кафедрой Matyukhin S.I.2, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor, Head of the Department E-mail: sim1@mail.ru Гришина С.Ю.1, кандидат физико-математических наук, доцент Grishina S.Yu.1, Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor
E-mail: svetlana.grischina@rambler.ru Алексеева E.B.3, доктор биологических наук, кандидат химических наук, научный сотрудник Alekseeva E.V.3, Doctor of Biological Sciences, Candidate of Chemistry Science, Researcher
E-mail: jekaterina.v.aleksejeva@gmail.com Гусейнов Ш.Э.4, доктор физико-математических наук, профессор,
главный научный сотрудник Guseynov Sh.E.4, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor, Chief Researcher
E-mail: sh.e.guseinov@inbox.lv 1ФГБОУ ВО «Орловский государственный аграрный университет
имени Н.В. Парахина», Орел, Россия 1Federal State Budgetary Educational Establishment of Higher Education "Orel State Agrarian University named after N.V. Parakhin", Orel, Russia 2ФГБОУ ВО «Орловский государственный университет имени И.С. Тургенева», Орел, Россия 2Federal State Budget Educational Institution of Higher Education "Orel State University named after I.S. Turgenev", Orel, Russia 3Институт естественных наук и инновационных технологий, Лиепайский университет, Лиепая, Латвия institute of Science and Innovative Technologies, Liepaja University, Liepaja, Latvia 4Факультет естественных наук и инженерии, Лиепайский университет,
Лиепая, Латвия
4Faculty of Science and Engineering, Liepaja University, Liepaja, Latvia
Вопросы повышения устойчивости и эффективности развития зернового хозяйства являются одними из приоритетных в обсуждениях и дискуссиях отечественных и зарубежных ученых, поскольку зерновое производство является системообразующим сегментом всей агропромышленной системы, а также доминирующим фактором обеспечения продовольственной безопасности в мире. В этой связи существует объективная необходимость в решении ряда теоретико-методологических и аналитических задач, разработке научно-практических рекомендаций по минимизации экономических и агроклиматических рисков в зерновом производстве, увеличению урожайности и валовых сборов злаковых и бобовых культур; максимизации выручки и прибыли от реализации зерна. В представленном материале с помощью общенаучных и эконометрических методов исследования проведен мониторинг динамических
изменений валовых сборов, посевной площади и урожайности зерновых и зернобобовых культур в Орловской области за 2010-2020 гг., установлены тенденции роста урожайности, оценено структурное содержание зернового производственного потенциала Центрального федерального округа РФ. Рассчитаны и оценены показатели рентабельности отдельных видов злаковых и бобовых культур, констатировано повышение эффективности развития зерновой отрасли Орловской области. Разработаны математические модели (одна вероятностная модель и две детерминированные модели, соответственно), найдены их аналитические решения, на конкретном примере показано применение построенных и решенных моделей, проведен анализ полученных численных результатов с позиций реализации трех стратегий: во-первых, с точки зрения планирования структуры посевов с минимизацией рисков, связанных с возможными неблагоприятными агроклиматическими условиями; во-вторых, с точки зрения получения максимального дохода от реализации зерна; в-третьих, с точки зрения получения высоких уровней урожайности. Ключевые слова: зерновое производство, урожайность, валовой сбор, динамика, эффективность, тренды, модели.
The issues of increasing sustainability and efficiency of the development of grain farming are among the priorities in the discussions of domestic and foreign scientists, since grain production is a backbone segment of the entire agro-industrial system, as well as the dominant factor in ensuring food security in the world. In this regard, there is an objective need to solve a number of theoretical, methodological and analytical problems, to develop scientific and practical recommendations for minimizing economic and agro-climatic risks in the grain production, increasing yields and gross harvests of grain varieties and legume crops, as well as maximizing revenue and profit from the grain sale. In the presented material, using general scientific and econometric approaches, the monitoring of dynamic changes in the gross yield, crop acreage and yield of grain and legume crops in the Oryol region for the period of 2010-2020 was carried out, the trends in yield growth were established, the structural content of the grain production potential of the Central Federal District of the Russian Federation was estimated. The indicators of profitability of certain types of cereals and legumes were calculated and assessed; an increase in the efficiency of the grain industry development of the Oryol region was stated. Mathematical models have been developed (one random model and two deterministic models, respectively), their analytical solutions have been found, the application of the constructed and solved models is shown by a specific example. The analysis of the obtained numerical results from the standpoint of the implementation of three strategies: firstly, from the point of view of planning cropping pattern with the minimization of risks associated with possible unfavorable agro-climatic conditions; secondly, from the point of view of obtaining maximum income from the grain sale; thirdly, from the point of view of obtaining high yields, is carried out. Key words: grain production, yield, gross yield, dynamics, efficiency, trends, models.
Введение. Зерновое производство исторически является ведущей отраслью мирового сельского хозяйства, а рынок зерна - основным сегментом мирового агропродовольственного рынка, составляя основу мирового агробизнеса [1, 2]. В этой связи существует объективная необходимость в проведении научных исследований, экономического мониторинга устойчивости и эффективности развития зернового хозяйства в контексте факторов и приоритетов, их определяющих; моделирования и прогнозирования, в том числе с позиций минимизации рисков, связанных с возможными неблагоприятными агроклиматическими условиями; увеличения урожайности; максимизации выручки и прибыли от реализации зерна.
Цель исследования заключается в научном обосновании потенциальных возможностей и приоритетных направлений развития зернового производства региона.
Условия, материалы, методы. Информационно-эмпирическую базу исследования составили материалы Федеральной службы государственной статистики, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Орловской области, годовых отчетов сельскохозяйственных организаций Орловской области, аналитические данные, опубликованные в научной литературе и периодической печати. Применялись общенаучные и эконометрические методы исследования. В работе разработаны математические модели, представлены их решения. Рассматривается конкретный практический пример, на котором иллюстрируется применение построенных математических моделей. Компьютерная реализация этих моделей (как с помощью Mathcadsoftware, так и в Microsoft Excel spreadsheet) позволяет найти оптимальный вариант решения.
Результаты и обсуждение. Итак, в связи со стратегическим значением зерна в обеспечении продовольственной независимости в мире существует объективная необходимость увеличения его производства [3-6]. С этих позиций изучение опыта отдельных стран, регионов, административных районов и предприятий в повышении устойчивости и эффективности развития зерновой отрасли, и использование полученных данных для построения долгосрочных трендов и экономико-математических моделей, приобретает особую актуальность и значимость.
Орловская область относится к числу тех регионов, где ведутся научные изыскания по обоснованию направлений, форм и методов преодоления, складывающихся в аграрной сфере, негативных процессов, а также выявлению и освоению резервов хозяйственной деятельности предприятий в части улучшения результативности и обеспечения стабильности, организации и совершенствования механизма управления, что позволяет ей оставаться одним из основных производителей зерна Центрального федерального округа РФ (рис. 1 ).
Рисунок 1 - Долевое участие регионов ЦФО РФ в формировании зернового
потенциала округа (2020 г.), %
В регионе используются инновационные ресурсосберегающие технологии, применяются высокоурожайные сорта [7]. Эти и другие факторы позволяют обеспечивать высокий уровень производства зерновых культур (табл. 1).
Таблица 1 - Динамика посевных площадей, валового сбора, урожайности зерновых и зернобобовых культур в Орловской области (все категории хозяйств)
Показатели Годы
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Посевная площадь, тыс. га 781,0 764,7 774,4 805,5 791,1 894,3 942,3 886,0 879,6 894,6 944,4
Валовой сбор, тыс. тонн 1506,1 1676,9 2072,3 2558,9 3136,9 2699,2 3131,0 3176,6 3193,8 3672,9 4267,7
Урожайность, ц/га 21,6 22,4 27,2 32,6 39,8 30,4 34,2 37,4 36,7 41,3 45,4
В области наблюдается положительная тенденция увеличения урожайности зерновых культур (табл. 2).
Таблица 2 - Уравнения тренда, показатели устойчивости и колеблемости урожайности зерновых и зернобобовых культур в Орловской области за 20102020 гг. (все категории хозяйств)_
Виды зерновых и зернобобовых культур Уравнение тренда Показатели колеблемости Коэффициент устойчивости, %
абсолютные, ц /га относитель ные, %
Зерновые и зернобобовые всего, в т.ч.: ) = 33,79 + 2,18? 3,75 11,10 88,90
пшеница озимая ) = 37,09 + 2,74? 5,79 15,62 84,38
пшеница яровая ) = 32,57 + 3,72? 5,70 17,72 82,28
рожь озимая ) = 29,45 + 2,59? 7,69 26,13 73,87
кукуруза ) = 64,11 + 3,60? 14,03 21,89 78,11
ячмень ) = 30,81 + 2,18? 4,41 14,30 85,70
овес ~(? )= 23,37 +1,17 ? 2,68 11,49 88,51
просо ~(?) = 17,70 + 0,28? 4,84 27,35 77,65
гречиха ) = 11,60 + 0,76? 3,08 26,58 73,42
зернобобовые ~(?) = 21,74 + 0,485? 3,26 14,99 85,01
Расчеты показали, что в период с 2010 г. по 2020 г. урожайность зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах Орловской области отклонялась от уровня тренда в среднем на 3,27 ц/га, отклонение от теоретического уровня за анализируемый период времени составило 3,75 ц/га. В целом по зерновым культурам обеспечивается 88,90 % урожайности, рассчитанной по тренду [8], по озимой пшенице - 84,38%; озимой ржи - 73,87%, ячменю - 85,70%, гречихе -73,42%, зернобобовым - 85,01%. Прогноз урожайности зерновых и зернобобовых культур в хозяйствах Орловской области на 2022 г. составит от 43,65 ц/га до 49,05 ц/га.
Орловская область является лидером по объему производства зерна в расчете на одного жителя (рис. 2). Так, в 2020 г. значение этого показателя по региону составило 5822 кг, что выше в сравнении с предыдущим периодом, и, более того, эти позиции субъект удерживает длительный период времени, показатель устойчив в динамике и имеет тенденцию к росту [9].
5822
5219
4576
3755
2654
2520
2512
1758
1678
323 278 184 148 85 75 68 68
у? л? лЗ? л?
& Ж Ж Ж
л?
ер
Ж Ж
Ж
Рисунок 2 - Ранжированный ряд распределения регионов ЦФО РФ по уровню производства зерна в расчете на одного жителя (2020 г.), кг
Аналитические данные годовой бухгалтерской отчетности Департамента сельского хозяйства Орловской области за 2010-2020 гг. показывают достаточно устойчивую позицию зерновой отрасли региона в формировании доходов и прибыли (табл. 3). Так, удельный вес выручки от реализации зерна в общем объеме продаж сельскохозяйственной продукции организациями аграрного сектора колеблется от 33,2% (в 2010 г.) до 45,9% (в 2018 г.). В 2020 г. доля выручки от реализации зерновых и зернобобовых культур в общем объеме продаж отрасли растениеводства составила 57,8%, сельского хозяйства в целом - 41,4%; доля затрат на производство и реализацию зерна в общей себестоимости отрасли растениеводства и сельского хозяйства в целом, соответственно, 56,3% и 35,9%.
Таблица 3 - Значимость зерновой отрасли в экономике сельского хозяйства Орловской области, %
Годы 2020 г.
Показатели 2010 2015 2018 2019 2020 в сравнении с
2019 г. 2010 г.
Удельный вес выручки от реализации зерна в общем объеме продаж продукции:
отрасли растениеводства 63,5 57,7 67,9 64,3 57,8 -6,5 -5,7
сельского хозяйства 33,2 38,7 45,9 43,6 41,4 -2,2 8,2
Удельный вес затрат на производство и реализацию зерна в общей себестоимости:
отрасли растениеводства 71,6 60,6 69,9 60,3 56,3 -4,0 -15,3
сельского хозяйства 35,7 37,0 45,6 38,1 35,9 -2,2 0,2
Удельный вес прибыли от реализации зерна в совокупном финансовом
результате:
отрасли растениеводства 27,2 53,2 63,3 72,5 59,7 -12,8 32,5
сельского хозяйства 25,8 48,6 60,6 72,9 57,1 -15,8 31,3
Доля прибыли от продажи злаковых в финансовом результате от реализации всей сельскохозяйственной продукции в 2020 г. составила 57,1%, что выше уровня 2010 г. - на 32,5%. Доля себестоимости зерновых в совокупных затратах в отчетном году по сравнению с 2010 г. снизилась на 0,2 п.п., в сравнении с предыдущим годом - на 2,2 п.п. Сократилось долевое участие зернового хозяйства в формировании производственных затрат отрасли растениеводства, соответственно, на 15,3 и 4,0%.
Трудоемкость производства зерна в 2020 г. по сельскохозяйственным организациям Орловской области составила 0,22 чел.-час/ц, что ниже по сравнению с 2010 г. на 0,34 чел.-час (рис. 3). Важно отметить, что затраты труда на единицу продукции в отчетном периоде были ниже на 0,59 чел.-час, чем в 2006 г. [9]. Это свидетельствует о том, что резервы повышения производительности труда в зерновой отрасли региона значительны [1]. Обеспеченность энергоресурсами и квалифицированными кадрами механизаторского профиля повысилась на 9,2%.
Рисунок 3 - Динамика трудоемкости производства зерна в сельскохозяйственных организациях Орловской области, чел.-час/ц
В организациях Орловской области за 2020 г. сложилась следующая поэлементная структура затрат на производство зерновых и зернобобовых культур: оплата труда с отчислениями на социальное страхование - 12,7%; материальные затраты - 47,2%; содержание основных средств - 8,4%; прочие затраты - 31,7% (табл. 4). В составе материальных затрат электроэнергия и затраты на страхование занимают наименьший удельный вес; увеличилось содержание минеральных удобрений, электроэнергии, химических средств защиты растений.
В 2020 г. в сравнении с 2019 г. удельный вес затрат труда на оплату труда снизился на 1,4 п.п., издержек на содержание основных средств вырос на 0,5%. Доля прочих затрат в динамике имеет устойчивый рост.
Таблица 4 - Состав и структура затрат на производство зерновых и зернобобовых культур в сельскохозяйственных организациях Орловской области_
Элементы затрат 2016 г. 2017 г. 2018 г. 2019 г. 2020 г.
млн. руб. % млн. руб. % млн. руб. % млн. руб. % млн. руб. %
Затраты - всего, из них 13120,9 100,0 15506,1 100,0 16169,0 100,0 17590,1 100,0 21826,5 100,0
Оплата труда с отчислениями на социальное страхование 1409,0 10,8 1712,2 11,0 2149,6 13,3 2476,9 14,1 2781,8 12,7
Материальные затраты, в том числе: 6802,9 51,9 7123,3 45,9 7485,2 46,3 8611,4 49,0 10497,8 47,2
семена и посадочные материалы 1192,5 9,1 1444,8 9,3 1370,7 8,5 1487,6 8,5 1725,5 7,9
минеральные удобрения 2408,3 18,4 2362,3 15,2 2520,3 15,6 3023,4 17,2 3982,0 18,2
химические средства защиты растений 1729,9 13,2 1675,4 10,8 1697,0 10,5 1850,1 10,5 2185,3 10,0
электроэнергия 85,4 0,7 96,0 0,6 101,5 0,6 122,8 0,7 205,3 0,9
нефтепродукты 1172,9 9,0 1273,0 8,2 1578,0 9,7 1729,0 9,8 1883,1 8,6
затраты на страхование 213,9 1,7 194,5 1,3 190,7 1,2 168,5 0,9 192,9 0,9
Содержание основных средств 2612,9 20,0 1953,8 12,6 1398,7 8,6 1396,5 7,9 1828,9 8,4
Прочие затраты 2296,1 17,5 3716,8 23,9 5134,6 31,7 5227,8 29,7 6923,0 31,7
Ключевым показателем, характеризующими состояние зернового подкомплекса региона по итогам 2020 года, является также рост рентабельности производства (табл. 5).
Таблица 5 - Рентабельность производства зерновых и зернобобовых культур в сельскохозяйственных организациях Орловской области, %_
Виды зерновых Годы
культур 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Зерновые и зернобобовые - всего 8,5 13,5 46,7 36,8 45,1 56,7 41,0 16,9 38,6 58,9 84,3
Пшеница, 13,9 7,6 48,1 41,8 57,2 50,5 38,9 26,7 43,8 62,7 94,8
в том числе:
1 -2 класса 23,1 6,8 28,2 16,3 67,8 114,3 43,4 37,8 59,5 74,6 85,8
3 класса 44,6 6,3 50,4 57,0 50,8 53,7 28,9 32,0 51,9 61,4 94,5
Рожь -7,3 8,4 -1,1 6,7 11,9 42,8 -4,2 36,7 48,4 37,6 65,2
Овес -24,8 28,0 9,5 14,0 7,4 -1,2 17,4 14,1 -1,7 17,9 21,9
Гречиха 63,6 57,8 45,4 - 0,7 27,4 174,4 165,8 38,7 -23,7 62,1 170,0
Кукуруза 27,3 47,6 98,2 44,9 14,8 50,2 13,5 -17,2 19,3 58,3 82,4
Ячмень, -8,7 17,0 41,2 35,8 28,0 55,1 38,0 9,4 53,5 58,5 55,3
в том числе:
пивоваренный 42,2 77,1 74,1 41,8 86,4 92,8 45,3 33,1 44,7 67,4 44,4
Прочие зернобобовые 27,6 10,7 21,2 5,3 26,9 72,7 63,7 1,9 8,9 24,4 18,1
Производственные затраты в расчете на 1 га посевной площади зерновых и зернобобовых культур в сельскохозяйственных организациях Орловской области имеют устойчивую тенденцию увеличения (рис. 4), но, как показали исследования, темпы роста выручки от реализации опережали темпы увеличения издержек производства, что, в свою очередь, способствовало обеспечению эффективного ведения зерновой отрасли региона.
Основополагающее место при обосновании резервов повышения устойчивости и эффективности производства зерна и разработке концепции управления производственной деятельностью зерновой отрасли отводится построению экономико-математических моделей.
Рисунок 4 - Динамика производственных затрат в расчете на 1 га посевной площади зерновых и зернобобовых культур в сельскохозяйственных организациях Орловской области, руб.
В условиях развития зерновых хозяйств Орловской области авторами разработаны математические модели рационального планирования посевных площадей зерновых культур, найдены соответствующие решения, и проведен анализ полученных численных результатов с позиций реализации трех стратегий:
1) с точки зрения планирования структуры посевов с минимизацией рисков, связанных с возможными неблагоприятными агроклиматическими условиями (стратегия A);
2) с точки зрения получения максимального дохода от реализации зерна (стратегия B);
3) с точки зрения получения высокого уровня суммарного урожая (стратегия С).
В математическом плане каждая из этих стратегий соответствует [10, 11] одной из задач математического программирования (табл. 6).
Таблица 6 - Математические модели рационального планирования посевных площадей зерновых культур, соответствующие разным стратегиям_
Возможная стратегия Математическая модель
1 2
A Однокритериальная задача условной оптимизации: " def M ~ minimize а2(х) = £(Р№) ' (1) L /=1 def f M Л где Q = jx e □ M : ]T x = S, шЛ > Q{, Vi = 1, M L def . ч D M = |xeD M : x >0, Vi = 1,M}.
B Однокритериальная задача линейного программирования: M M maxirmze R(x) = ^(pm -ct)x pi ~ Pi)Qi , ^^^ L i=1 i=1 _ где Q = |x e □ M : ]T x = S, mixi > Q,, Vi = 1,M j.
Продолжение таблицы 6
1 2
C Однокритериальная задача линейного программирования: maximize [V1, (3) x,Ve® L J def {MM Л где 0 = j x e □ M : X x = S, X - V > 0, mixi > Q., Vi = 1, M L I i=1 i=1 J
Обозначения. S (га) - посевная площадь; M - максимальное количество сельскохозяйственных культур; c; (руб./га) - суммарные затраты на все этапы
процесса выращивания /-ой культуры (/ = \,м) в расчете на 1 га посевной площади; p. (руб./ц) - прогнозируемая рыночная цена 1 ц будущего урожая /-ой культуры; p. (руб./ц) - договорная закупочная цена 1 ц урожая /-ой культуры, не превосходящая рыночную цену p.; Q. (ц) - договорной объем урожая /-ой культуры, который будет закуплен контрагентом сельскохозяйственной организации; x{ (га) - искомая посевная площадь, отводимая под /-ую культуру; mt (ц/га) - выборочное среднее данных об урожайности /-ой культуры за предыдущие годы; сг2 - выборочная дисперсия этой урожайности; V (ц) -совокупный урожай всех выращиваемых культур; r(x) (руб.) - суммарная
прибыль сельскохозяйственной организации.
Решение задач (2) и (3) каким-либо аналитическим или численным методом (например, симплекс-методом, методом обобщенного приведенного градиента и т.п.), позволяет найти оптимальный план x* = argmaxR(x) посева и максимальный
xefi 4 '
совокупный урожай всех выращиваемый культур у* = argmax [vi. Решение задачи
x,Ve0L J
(1) позволяет отыскать оптимальные посевные площади je* eDf, отвечающие
минимальным рискам от потери урожайности вследствие действия неблагоприятных случайных факторов. В свою очередь, найденный оптимальный план x* позволяют определить объемы m.x* урожая /-ой культуры
M
и, следовательно, суммарный объем Xm{x* полученного урожая и суммарную
i =1
прибыль r(x* j сельхозпредприятия в каждом из рассматриваемых случаев.
Сравним урожаи H (Model) и финансовые результаты R(Model), полученные в соответствии с каждой из моделей с реально полученным урожаем H (Real) и прибылью R (Real), усреднёнными по годам: Н(\)-Н (Real) = -2 722 598,22, Я (1) -R( Real) = -1 488 870 537,04; H (2) - H (Real) = -13 563 583,62, R (2) - R (Real) = +10 763 763 619; H (3) - H (Real) = +22 677 658,88, R (3) - R (Real) = +5 606 847 052.
Анализ этого сравнения позволяет сделать следующие выводы:
- применение модели (1), суть которой заключается в осторожной стратегии A, дает на «9% меньше урожая и на «30% меньше прибыли по сравнению с реально полученными урожаем и прибылью;
- применение модели (2), соответствующей стратегии максимальной прибыли B, дает на «46% меньше урожая, но в «3.2 раза увеличивает прибыль по сравнению с реальной ситуацией;
- применение модели (3), соответствующей стратегии С получения максимального урожая, дает в «1.77 больше урожая и в «2.3 раза больше прибыли по сравнению с реально полученными урожаем и прибылью.
Выводы. Как показывают полученные результаты, оптимальность планирования посевных площадей сельскохозяйственных культур существенно зависит от выбранной стратегии: если целью хозяйственной деятельности предприятия является минимизация рисков, связанных со случайными изменениями агроклиматических условий, оно должно быть готовым к тому, чтобы получить меньший по объёму урожай и, соответственно, меньшую прибыль.
С точки зрения обеспечения прибыльности предприятия лучшей является стратегия получения максимального дохода от реализации зерна. Однако эта стратегия несёт в себе большие риски от случайной потери урожая и может противоречить договорным условиям с контрагентами, т.к. может оказаться, что некоторые виды сельскохозяйственных культур с точки зрения максимизации прибыли - невыгодны.
Теми же недостатками обладает и стратегия получения максимального урожая. При такой стратегии увеличиваются риски от случайной потери урожая и могут оказаться непосеянными малоурожайные культуры.
Реальное же сельхозпроизводство, по-видимому, эмпирическим путём выбирает стратегию, близкую к осторожной стратегии А, но с большими рисками от потери урожая для достижения большей прибыли.
Благодарности. Авторы работы выражают свою признательность коллеге из Механико-математического факультета Московского государственного университета Р. Алексееву за ценную научно-консультативную помощь при программной реализации разработанных математических моделей.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Гордеев A.B., Бутковский В.А., Алтухов А.И. Российское зерно - стратегический товар XXI века. М.: ДеЛи принт, 2007. 472 с.
2. Алтухов А.И. Сельскохозяйственному производству страны необходима новая концепция размещения и специализация // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2019. № 8. С. 7-14.
3. Алтухов А.И. Совершенствование производства зерна - основа его инновационного развития // Никоновские чтения. 2018. № 23. С. 30-33.
4. Загайтов И.Б., Воробьева Л.С. Прогноз колебаний природных условий сельскохозяйственного производства и всемирная статистика урожаев. Воронеж: ВГАУ, 1998. 215 с.
5. Масалов В.Н., Березина H.A., Червонова И.В. Состояние зернового хозяйства России, роль зерновых в кормлении сельскохозяйственных животных и питании человека // Вестник аграрной науки. 2021. № 2 (89). С. 3-15.
6. Жученко A.A. Ресурсный потенциал производства зерна в России (теория и практика). М.: ООО «Издательство Агрорус», 2004. 1108 с.
7. Зотиков В.И. Роль генетических ресурсов в повышении продуктивности и экологической устойчивости растениеводства // Зернобобовые и крупяные культуры. 2017. № 2. С. 4-7.
8. Гуляева Т.И., Юзбашев М.М. Методика статистического анализа динамики урожайности с учетом качества продукции // Вестник статистики. 1984. № 4. С. 55-59.
9. Сидоренко О.В., Ильина И.В. Зерновое производство Орловской области: состояние и приоритеты развития // Зернобобовые и крупяные культуры. 2018. № 1 (25). С. 4-11.
10. On the issue of planning sowing agricultural crops with the minimum risk under the presence of various agroclimatic conditions / Sh.E. Guseynov, S.I. Matyukhin, M.J. Mardanov, J.V. Aleksejeva, O.V. Sidorenko // Proceedings of the 13th International Scientific and Practical Conference «Environment. Technology. Resources» (June 17-18, 2021, Rezekne, Latvia). Vol. III. 2021. P. 20-32.
11. On one scientifically based sowing management for getting Pareto-optimal crops harvest / Sh.E. Guseynov, R. Aleksejevs, S.I. Matyukhin, M.J. Mardanov, J.V. Aleksejeva // Proceedings of the 13th International Scientific and Practical Conference «Environment. Technology. Resources» (June 17-18, 2021, Rezekne, Latvia). Vol. III. 2021. P.10-19.
REFERENCES
1. Gordeev A.V., Butkovskiy V.A., Altukhov A.I. Rossiyskoe zerno - strategicheskiy tovar XXI veka. M.: DeLi print, 2007. 472 s.
2. Altukhov A.I. Selskokhozyaystvennomu proizvodstvu strany neobkhodima novaya kontseptsiya razmeshcheniya i spetsializatsiya // Ekonomika selskokhozyaystvennykh i pererabatyvayushchikh predpriyatiy. 2019. № 8. S. 7-14.
3. Altukhov A.I. Sovershenstvovanie proizvodstva zerna - osnova ego innovatsionnogo razvitiya // Nikonovskie chteniya. 2018. № 23. S. 30-33.
4. Zagaytov I.B., Vorobeva L.S. Prognoz kolebaniy prirodnykh usloviy selskokhozyaystvennogo proizvodstva i vsemirnaya statistika urozhaev. Voronezh: VGAU, 1998. 215 s.
5. Masalov V.N., Berezina N.A., Chervonova I.V. Sostoyanie zernovogo khozyaystva Rossii, rol zernovykh v kormlenii selskokhozyaystvennykh zhivotnykh i pitanii cheloveka // Vestnik agrarnoy nauki. 2021. № 2 (89). S. 3-15.
6. Zhuchenko A.A. Resursnyy potentsial proizvodstva zerna v Rossii (teoriya i praktika). M.: OOO «Izdatelstvo Agrorus», 2004. 1108 s.
7. Zotikov V.I. Rol geneticheskikh resursov v povyshenii produktivnosti i ekologicheskoy ustoychivosti rastenievodstva // Zernobobovye i krupyanye kultury. 2017. № 2. S. 4-7.
8. Gulyaeva T.I., Yuzbashev M.M. Metodika statisticheskogo analiza dinamiki urozhaynosti s uchetom kachestva produktsii // Vestnik statistiki. 1984. № 4. S. 55-59.
9. Sidorenko O.V., Ilina I.V. Zernovoe proizvodstvo Orlovskoy oblasti: sostoyanie i prioritety razvitiya // Zernobobovye i krupyanye kultury. 2018. № 1 (25). S. 4-11.
10. On the issue of planning sowing agricultural crops with the minimum risk under the presence of various agroclimatic conditions / Sh.E. Guseynov, S.I. Matyukhin, M.J. Mardanov, J.V. Aleksejeva, O.V. Sidorenko // Proceedings of the 13th International Scientific and Practical Conference «Environment. Technology. Resources» (June 17-18, 2021, Rezekne, Latvia). Vol. III. 2021. P. 20-32.
11. On one scientifically based sowing management for getting Pareto-optimal crops harvest / Sh.E. Guseynov, R. Aleksejevs, S.I. Matyukhin, M.J. Mardanov, J.V. Aleksejeva // Proceedings of the 13th International Scientific and Practical Conference «Environment. Technology. Resources» (June 17-18, 2021, Rezekne, Latvia). Vol. III. 2021. P.10-19.
