Совершенствование методики внутригодового распределения объема производства ненаблюдаемой продукции сельского хозяйства России

В статье рассматриваются проблемы совершенствования методики распределения годового объема производства ненаблюдаемой продукции сельского хозяйства России по месяцам. Исследование проводилось с использованием методов расчета средних величин и показателей вариации, дисперсионного анализа и индексного метода.

Целью исследования является обоснование алгоритма распределения годового объема продукции сельского хозяйства по месяцам для повышения качества официальной статистической информации. Авторами выполнен анализ существующих подходов к распределению сельскохозяйственного производства, рассмотрен опыт других стран в предметной области исследования, разработаны методические рекомендации по распределению объема выпуска ненаблюдаемых видов продукции сельского хозяйства по месяцам.

В основу теоретической базы работы были положены материалы официальной статистической методологии, опубликованные результаты научных исследований российских и зарубежных ученых, действующие нормативно-правовые акты Российской Федерации и других стран в предметной области, а также сельскохозяйственные календари за рассматриваемый период.

Новизна проведенной научно-исследовательской работы состоит в разработке научно-методических рекомендаций по распределению объемов сельскохозяйственного производства в фактических ценах по месяцам для повышения объективности официальной статистики. Актуальность исследования обусловлена необходимостью совершенствования существующих подходов к распределению годового объема сельскохозяйственной продукции.

1. Баймаханова А.А., Бухарбаева А.Ж., Баймаханова A.A. Методологические аспекты статистики учета продукции сельского хозяйства // Экономика и современный менеджмент: теория и практика. 2014. № 37. С. 35–43.

2. Мхитарян В.С., Попова Г.Л. Классификация регионов России по уровню развития сельского хозяйства в 2019–2021 годах // Вопросы статистики. 2023. Т. 30. № 4. С. 43–53. doi: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2023-30-4-43-53.

3. Трофимов И.А. и др. Агроландшафтно-экологическое районирование природных кормовых угодий регионов России // Вестник Московского университета. Серия 5. География. 2024. № 2. С. 43–53. doi: https://doi.org/10.55959/MSU0579-9414.5.79.2.4.

4. Кирейчева Л.В., Тимошкин А.Д., Аветисян А.Л. Информационно-справочная система агроклиматических и почвенных показателей Нечерноземной зоны РФ // International Agricultural Journal. 2022. Т. 65. № 3.

5. Urusevskaya I.S., Alyabina I.O., Shoba S.A. Soil and Geographical Zoning as a Field of Science and as a Basis for Rational Land Use // Eurasian Soil Science. 2015. Vol. 48. No. 9. С. 897–910. doi: https://doi.org/10.1134/S1064229315090112.

6. Ариничева И.В., Кандашкина Ю.М. Влияние климатических условий на сельское хозяйство России. Роль аграрной науки в устойчивом развитии сельских территорий. Сборник VI Всероссийской (национальной) научной конференции с международным участием, 20 декабря 2021 г. Новосибирск: Издательский центр Новосибирского государственного аграрного университета «Золотой колос», 2021. С. 12–14.

7. Куприянова С.В., Мелихова Е.В. Влияние вариативности почвенно-климатических условий на устойчивость продуктивности сельскохозяйственных земель // Известия Нижневолжского агроуниверситетского комплекса: наука и высшее профессиональное образование. 2021. № 2(62). С. 231–240.

8. Шелковников С.А. и др. Вызовы для отрасли растениеводства региона в зависимости от природно-сельскохозяйственного зонирования (на материалах Новосибирской области) // Вестник аграрной науки. 2019. № 6(81). С. 155–161.

9. Шиверских А.С., Быкова М.А. Влияние различных климатических зон и погодных условий на урожайность зерновых в Иркутской области. Наука России: Цели и задачи. Сборник научных трудов, по материалам X международной научно-практической конференции, 10 августа 2018 г. Екатеринбург: Изд. НИЦ «Л-Журнал», 2018. С. 64–67.

10. Барашков А.Е. Особенности сельского хозяйства в Арктической зоне // Интерактивная наука. 2023. № 7(83). С. 49–51.

11. Колесняк А.А., Полянская Н.М., Колесняк И.А. Эффективность использования сельскохозяйственных угодий в регионах с экстремальными природными условиями // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2022. № 9. С. 46–56.

12. Guo H. et al. The Impact of Climate Change on the Efficiency of Agricultural Production in the Main Agricultural Regions of the World // Environmental Impact Assessment Review. 2022. Vol. 97. Article 106891. doi: https://doi.org/10.1016/j.eiar.2022.106891.

13. Siebert S., Webber H., Rezaei E.E. Weather Impacts on Crop Yields - Searching for Simple Answers to a Complex Problem (Review) // Environmental Research Letters. 2017. Vol. 12. No. 8. Article 081001.

14. Yin X.G. et al. Effects of climatic factors, drought risk and irrigation requirement on maize yield in the Northeast Farming Region of China // The Journal of Agricultural Science. 2016. Vol. 154. No. 7. P. 1171–1189. doi: https://doi.org/10.1017/S0021859616000150.

15. Jayasinghe S.L., Kumar L. Potential Impact of the Current and Future Climate on the Yield, Quality, and Climate Suitability for Tea [Camellia Sinensis (L.) O. Kuntze]: A Systematic Review // Agronomy. 2021. Vol. 11. No. 4. Article 619. doi: https://doi.org/10.3390/agronomy11040619.

16. Shin M. et al. A Study on Analyses of the Production Data of Feed Crops and Vulnerability to Climate Impacts According to Climate Change in Republic of Korea // Applied Sciences. 2023. Vol. 13. No. 20. Article 11603. doi: https://doi.org/10.3390/app132011603.

17. Ballin M. et al. The Use of Information from Experts for Agricultural Official Statistics. Conference: Q2008. Roma, Italy. 2008.

18. Galmes M. Integrating Expert Opinion in Agricultural Statistics. Conference: ICAS VI. 2014.

19. Carletto C., Dillon A., Zezza A. Agricultural Data Collection to Minimize Measurement Error and Maximize Coverage. Handbook of Agricultural Economics. 2021. Vol. 5. P. 4407–4480. doi: https://doi.org/10.1016/bs.hesagr.2021.10.008.

20. Carletto C. Better Data, Higher Impact: Improving Agricultural Data Systems for Societal Change // European Review of Agricultural Economics. 2021. Vol. 48. No. 4. P. 719–740. doi: https://doi.org/10.1093/erae/jbab030.

21. Kebede E.A. et al. Assessing and Addressing the Global State of Food Production Data Scarcity // Nature Reviews Earth & Environment. 2024. Vol. 5. P. 295–311. doi: https://doi.org/10.1038/s43017-024-00516-2.

22. Иванов Н.И., Шевченко Т.В., Горбунов В.С. Статистический анализ современного развития агропромышленного комплекса в регионах России // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Агрономия и животноводство. 2019. Т. 14. № 4. С. 520–558. doi: https://doi.org/10.22363/2312-797X-2019-14-4-520-558.

23. Kagirova M. et al. Statistical Analysis of Trends in Agriculture of Russia During the Implementation of State Programs // Бухучет в сельском хозяйстве. 2021. № 4. С. 67–76. doi: https://doi.org/10.33920/sel-11-2104-06.

24. Majumdar J., Naraseeyappa S., Ankalaki S. Analysis of Agriculture Data Using Data Mining Techniques: Application of Big Data // Journal of Big Data. 2017. Vol. 4. Article 20. doi: https://doi.org/10.1186/s40537-017-0077-4.

25. Ritchie H., Rosado P., Roser M. Agricultural Production // Our World in Data. 2023. URL: https://our-worldindata.org/agricultural-production [Online Resource].

26. Алтухов А.И. Пространственное развитие сельского хозяйства страны: проблемы и возможные пути решения // АПК: Экономика, управление. 2020. № 12. С. 48–55.

27. Дерюгина И.В. Региональная неравномерность развития сельского хозяйства в мировой экономике в начале XXI века // Вопросы статистики. 2020. Т. 27. № 5. С. 114–129. doi: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2020-27-5-114-129.

28. Палаткин И., Атюкова О., Павлов А. Дифференциация сельских территорий по уровню развития // АПК: Экономика, управление. 2008. № 5. С. 40–42.

29. Савин И.Ю., Столбовой В.С., Савицкая Н.В. Климатический потенциал урожайности озимой пшеницы в России // Российская сельскохозяйственная наука. 2017. № 3. С. 17–20.

30. Спешилова Н.В., Спешилов Е.А., Быков В.С. Статистический анализ и моделирование факторов развития ресурсного потенциала сельского хозяйства в регионе // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. № 2. doi: https://doi.org/10.15862/44ECVN223.

31. Kawamura, Y., Bai, S. 2020. Regional Differentiation in Agricultural Development Path Associated with Natural and Social Environments: Based on 2000–2010 Provincial Statistical Data in China // J. Asian Rur. Stud. 2020. Vol. 4. No. 2. P. 230–240.