voprstatВопросы статистикиVoprosy Statistiki2313-63832658-549910.34023/2313-6383-2025-32-6-5-18voprstat-2012Research ArticleОРГАНИЗАЦИЯ И РАЗВИТИЕ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СТАТИСТИКИORGANIZATION AND DEVELOPMENT OF STATE STATISTICSФормирование эффективной модели организации Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2027 года: опыт, проблемы и перспективыDeveloping an Effective Organizational Model for the 2027 All-Russian Agricultural Census: Experience, Challenges, and Prospectshttps://orcid.org/0000-0003-1253-4029БашинаО. Э.BashinaO. E.

Башина Ольга Эмильевна – д-р экон. наук, профессор, профессор кафедры прикладной информатики и статистики; главный научный сотрудник

111395, г. Москва, ул. Юности, д. 5

101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 47

Olga E. Bashina – Dr. Sci. (Econ.), Professor; Professor, Department of Applied Computer Science and Statistics; Principal Researcher

5, Yunosti Str., Moscow, 111395

47, Miasnitskaya Str., Moscow, 101000

bashina_o_e@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-1497-1751ДавлетшинаЛ. А.DavletshinaL. A.

Давлетшина Лейсан Анваровна – канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры статистики; ведущий научный сотрудник

109542, г. Москва, Рязанский пр-т, д. 99

101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 47

Leysan A. Davletshina – Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor; Associate Professor, Department of Statistics; Leading Researcher

99, Ryazansky Ave., Moscow, 109542

47, Miasnitskaya Str., Moscow, 101000

la_davletshina@guu.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3415-9020ПершинаТ. А.PershinaT. A.

Першина Татьяна Алексеевна – канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры статистики; ведущий научный сотрудник

109542, г. Москва, Рязанский пр-т, д. 99

101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 47

Tatiana A. Pershina – Cand. of Sci. (Econ.), Associate Professor; Associate Professor, Department of Statistics; Leading Researcher

99, Ryazansky Ave., Moscow, 109542

47, Miasnitskaya Str., Moscow, 101000

tatypershina@yandex.ruМосковский гуманитарный университет; Научно-исследовательский институт проблем социально-экономической статистики Федеральной службы государственной статистики (НИИ статистики Росстата)РоссияMoscow University for the Humanities; Scientific Research Institute for Socio-Economic Statistics of the Federal State Statistics Service (Statistics Research Institute of Rosstat)Russian FederationГосударственный университет управления; Научно-исследовательский институт проблем социально-экономической статистики Федеральной службы государственной статистики (НИИ статистики Росстата)РоссияState University of Management (SUM); Scientific Research Institute for Socio-Economic Statistics of the Federal State Statistics Service (Statistics Research Institute of Rosstat)Russian Federation2025291220253265–18Copyright © Башина О.Э., Давлетшина Л.А., Першина Т.А., 20252025Башина О.Э., Давлетшина Л.А., Першина Т.А.Bashina O.E., Davletshina L.A., Pershina T.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/2012

Статья посвящена вопросам разработки практических рекомендаций по совершенствованию методологической и организационной базы Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2027 года (ВСХП-2027). Исследование охватывает широкий спектр проблем, связанных с подготовкой и проведением крупномасштабного статистического наблюдения, что предполагает всестороннюю разработку регулирующих документов, обеспечивающих четкую регламентацию процессов на всех этапах работы. Основное внимание уделяется анализу действующей нормативно-правовой базы, определяющей порядок проведения сельскохозяйственной переписи в современной России, изучению предыдущего опыта осуществления таких мероприятий, а также особенностей международных стандартов, разработанных Продовольственной и сельскохозяйственной организацией Объединенных Наций (ФАО). В статье сформулированы предложения по улучшению методики и процедуры проведения будущей переписи, включая внедрение инновационных технологических решений, таких как дистанционное зондирование Земли, использование беспилотных летательных аппаратов.

Рассматриваются вопросы обеспечения качества полученных данных путем унификации подходов к учету и анализу информации, исключающего возможность возникновения ошибок и искажений. Особое внимание уделяется подготовке условий для полного охвата всех категорий сельскохозяйственных производителей и обеспечению конфиденциальности информации.

Практическая значимость исследования заключается в создании обоснованного плана мероприятий, направленного на повышение эффективности будущей ВСХП, формирование качественной информационной базы для последующего анализа и выработки научно обоснованной стратегии развития сельского хозяйства России.

This article is devoted to developing practical recommendations for improving the methodological and organizational framework of the 2027 All-Russian Agricultural Census. The study covers a wide range of issues related to the preparation and conduct of a large-scale statistical survey, which necessitates the comprehensive development of regulatory documents to ensure a clear regulation of processes throughout all stages of the census work. The primary focus is on analyzing the current legal and regulatory framework governing agricultural censuses in modern Russia, examining previous experiences in conducting such exercises, and studying the specifics of international standards developed by the Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO). The article puts forward proposals for improving the methodology and procedures for the forthcoming census, including the introduction of innovative technological solutions such as Earth remote sensing (ERS) and the use of unmanned aerial vehicles (UAVs).

The paper addresses issues of data quality assurance by harmonizing approaches to information recording and analysis, thereby minimizing the potential for errors and distortions. Particular attention is paid to preparing the conditions for the complete coverage of all categories of agricultural producers and ensuring data confidentiality.

The practical significance of the study lies in the development of a reasonable plan of action aimed at increasing the effectiveness of the future All-Russian Agricultural Census, creating a high-quality information base for subsequent analysis, and formulating an evidence-based strategy for the development of Russian agriculture.

Всероссийская сельскохозяйственная переписьРосстатцифровизация переписигармонизация подходовФАОсплошное статистическое наблюдениеAll-Russian Agricultural CensusRosstatdigitalization of census operationsharmonization of methodologiesFAOcomplete statistical surveyСтатья выполнена в рамках темы НИР «Разработка концепции и рекомендаций по методологии и организации проведения Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2027 года» (п. 6.13 раздела 6 «Прикладные научные исследования НИИ статистики Росстата, выполняемые по заказу Росстата в рамках государственного задания» Плана научно-исследовательских работ Федеральной службы государственной статистики на 2025–2027 годы, утвержденного приказом Росстата от 28.01.2025 № 30).This research was conducted as part of the scientific research project «Development of a Concept and Recommendations for the Methodology and Organization of the 2027 All-Russian Agricultural Census» (Item 6.13, Section 6 «Applied Scientific Research of the Statistics Research Institute of Rosstat, carried out under the state assignment from Rosstat», within the Plan of Scientific Research Work of the Federal State Statistics Service for 2025–2027, approved by the Order of Rosstat No. 30 of January 28, 2025).ReferencesСамойлова М.А. Применение современных методов сбора информации о деятельности сельхозтоваропроизводителей // Экономический вестник Республики Татарстан. 2021. № 3. С. 12–15.Samoylova M.A. Application of Modern Methods for Collecting Information about the Activities of Agricultural Producers. Economic Bulletin of the Republic of Tatarstan. 2021;(3):12–15. (In Russ.)Махди С., Проданова Н.А. Практика зарубежных стран при проведении сельскохозяйственной переписи: опыт США // Бухгалтерский учет и налого- обложение в бюджетных организациях. 2025. № 3(238). С. 47–55.Mahdi S., Prodanova N.A. Foreign Countries’ Practice in Conducting Agricultural Census: US Experience. Accounting and Tax Assessment in Budget Organisations. 2025;3(238):47–55. (In Russ.)Башина О.Э., Царегородцев Ю.Н., Романова Е.В. Кадровый аспект цифровой трансформации АПК // Высшее образование для XXI века: Высшая школа России в условиях глобальных вызовов, рисков, угроз: Доклады и материалы XIX Международной научной конференции (Москва, 23–24 ноября 2023 г.). М.: Московский гуманитарный университет, 2024. С. 99–108.Bashina O.E., Tsaregorodtsev Yu.N., Romanova E.V. Personnel Aspect of Digital Transformation of the Agro-Industrial Complex. In: Higher Education for the 21st Century: Higher School of Russia in the Context of Global Challenges, Risks, Threats: Papers and Materials of the XIX International Scientific Conference, Moscow, 23–24 November 2023. Moscow: Moscow University for the Humanities; 2024. P. 99–108. (In Russ.)Семин А.Н., Сосенков А.В. О новых индивидуальных формах хозяйствования: самозанятые в аграрной сфере экономики // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2024. № 5. С. 68–74. doi: https://doi.org/10.31442/0235-2494-2024-0-5-68-74.Semin A.N., Sosenkov A.V. About New Individual Forms of Economy: Self-Employed in the Agricultural Economy. Economy of Agricultural and Processing Enterprises. 2024;(5):68–74. (In Russ.) Available from: https://doi.org/10.31442/0235-2494-2024-0-5-68-74.Кругляков А.К. и др. Индекс производства продукции сельского хозяйства // Материалы Международной научной конференции молодых ученых и специалистов, посвященной 150-летию со дня рождения А.Я. Миловича (Москва, 3–5 июня 2024 г.). М.: Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А. Тимирязева, 2024. С. 722–729.Kruglyakov A.K. et al. Agricultural Production Index. In: Proceedings of the International Scientific Conference of Young Scientists and Specialists dedicated to the 150th anniversary of the birth of A.Ya. Milovich, Moscow, 03–05 June 2024. Moscow: Russian State Agrarian University – Moscow Timiryazev Agricultural Academy; 2024. P. 722–729. (In Russ.)Башина О.Э., Першина Т.А., Паршинцева Л.С. Анализ опыта и подходов национальных статистических служб зарубежных стран к формированию методологических баз данных // Вестник Академии. 2024. № 3. С. 58–69. doi: https://doi.org/10.51409/v.a.2024.11.01.006.Bashina O.E., Pershina T.A., Parshintseva L.S. Analysis of the Experience and Approaches of National Statistical Services of Foreign Countries to the Formation of Methodological Databases. Bulletin of the Academy. 2024;(3):58–69. (In Russ.) Available from: https://doi.org/10.51409/v.a.2024.11.01.006.Kumar D. et al. Remote Sensing in Precision Agriculture: Current Status and Applications // Pandey K. et al. (eds) Artificial Intelligence and Smart Agriculture. Advances in Geographical and Environmental Sciences. Singapore: Springer, 2024. doi: https://doi.org/10.1007/978-981-970341-8_2.Kumar D. et al. Remote Sensing in Precision Agriculture: Current Status and Applications. In: Pandey K. et al. (eds.) Artificial Intelligence and Smart Agriculture. Advances in Geographical and Environmental Sciences. Singapore: Springer; 2024. Available from: https://doi.org/10.1007/978-981-97-0341-8_2.MacPherson J. et al. Future Agricultural Systems and the Role of Digitalization for Achieving Sustainability Goals. A Review // Agronomy Sustainable Development. 2022. Vol. 42. No. 70. doi: https://doi.org/10.1007/s13593022-00792-6.MacPherson J. et al. Future Agricultural Systems and the Role of Digitalization for Achieving Sustainability Goals. A Review. Agronomy for Sustainable Development. 2022;42:Article 70. Available from: https://doi.org/10.1007/s13593-022-00792-6.Уколова А.В., Козлов К.А. Оценка размерности личных подсобных хозяйств на основе группировок по земельной площади // Известия Тимирязевской сельскохозяйственной академии. 2024. № 2. С. 173–188. doi: https://doi.org/10.26897/0021-342X-2024-2-173-188.Ukolova A.V., Kozlov K.A. Evaluation of the Size of the Private Subsidiary Farms Based on Groupings by Area. Izvestiya of Timiryazev Agricultural Academy. 2024;(2):173–188. (In Russ.) Available from: https://doi.org/10.26897/0021-342X-2024-2-173-188.Филиппова Н.И., Першина Т.А., Паршинцева Л.С. Совершенствование методики внутригодового распределения объема производства ненаблюдаемой продукции сельского хозяйства России // Вопросы статистики. 2024. Т. 31. № 6. С. 20–34. doi: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2024-31-6-20-34.Filippova N.I., Pershina T.A., Parshintseva L.S. Improving the Methodology for Intra-Annual Distribution of the Volume of Unobserved Agricultural Production in Russia. Voprosy Statistiki. 2024;31(6):20–34. (In Russ.) Available from: https://doi.org/10.34023/2313-6383-202431-6-20-34.Паршинцева Л.С., Першина Т.А. Обзор международного опыта в области распределения годового объема продукции сельского хозяйства // Социальные и экономические системы. 2024. № 7(57). С. 263–291.Parshintseva L.S., Pershina T.A. Review of International Experience in Annual Agricultural Output Distribution. Social and Economic Systems. 2024;7(57):263–291. (In Russ.)Башина О.Э. и др. Статистические методы исследования деятельности предприятий сельского хозяйства России. М.: Русайнс, 2024. 108 с.Bashina O.E. et al. Statistical Methods for Studying the Activities of Agricultural Enterprises in Russia. Moscow: RuScience Publ.; 2024. 108 p. (In Russ.)Шилова Н.П., Кузьмина В.С. Проблемы и тенденции кадрового обеспечения аграрного сектора на сельских территориях // Финансовый вестник. 2021. № 3(54). С. 67–72.Shilova N.P., Kuzmina V.S. Problems and Trends in Staffing the Agricultural Sector in Rural Areas. Finansovyi Vestnik. 2021;3(54):67–72. (In Russ.)Башина О.Э., Давлетшина Л.А., Долгих Е.А. Анализ существующих подходов визуализации статистических данных по международным сравнениям // Вестник Академии. 2024. № 4. С. 64–75. doi: https://doi.org/10.51409/v.a.2024.12.01.006.Bashina O.E., Davletshina L.A., Dolgikh E.A. Ana- lysis of Existing Approaches to Visualizing Statistical Data for International Comparisons. Bulletin of the Academy. 2024;(4):64–75. (In Russ.) Available from: https://doi.org/10.51409/v.a.2024.12.01.006.Уколова А.В., Козлов К.А. Совершенствование статистического наблюдения личных подсобных хозяйств // Бухучет в сельском хозяйстве. 2025. № 1. doi: https://doi.org/:10.33920/sel-11-2501-03.Ukolova A.V., Kozlov K.A. Improvement of Statistical Monitoring of Personal Subsidiary Farms. Accounting in Agriculture. 2025;1. (In Russ.) Available from: https://doi.org/10.33920/sel-11-2501-03.Петриков А.В. Хозяйства населения в структуре аграрной экономики и совершенствование их государственной поддержки // Федерализм. 2023. Т. 28.Petrikov A.V. Households of the Population in the Structure of the Agrarian Economy and the Improvement of their State Support. Federalism. 2023;28(3):49–71. (In Russ.) Available from: https://doi.org/10.21686/20731051-2023-3-49-71.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.