Управление агропромышленным комплексом северного региона

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

В статье рассматривается подход к управлению агропромышленным комплексом методом определения уровня значимости развития сельхозпроизводства, представлены результаты расчетов по балльно-рейтинговой системе с помощью аддитивного метода для дифференциации муниципалитетов Республики Коми по производственным, социально-географическим и трудовым группам факторов.

Полный текст

Для успешного функционирования агропромышленного комплекса необходима налаженная и отработанная система управления, основанная на государственной поддержке. Одним их основных инструментов развития сельского хозяйства является программно-целевой подход, направленный на решение проблем аграрного сектора экономики. Так, в Республике Коми реализуется государственная программа «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия, развитие рыбохозяйственного комплекса в Республике Коми» [1]. Основные направления государственной поддержки в сфере развития сельского хозяйства представлены на рис. 1 [2].

 

Рисунок 1. Основные направления государственной поддержки развития сельского хозяйства.

Figure 1. The main state support directions for the development of agriculture.

 

Несмотря на реализуемую государственную политику, направленную на развитие сельского хозяйства, проблемы в данной отрасли существуют. Так, по данным Федеральной службы государственной статистики, в Республике Коми за последние пять лет посевные площади сельскохозяйственных культур снизились на 15 %, в том числе под картофель – на 24, овощи открытого грунта – на 17, кормовые культуры – на 13. За тот же период поголовье крупного рогатого скота снизилось на 14, свиней – на 5.3, северных оленей – на 4, птицы – на 4; производство картофеля сократилось на 6, молока – на 2, яиц – на 4 %. Среднесписочная численность работников в отрасли снизилась на 21 %. При этом прошедший период был отмечен увеличением надоями молока, яйценоскостью кур-несушек, среднесуточными привесами свиней и крупного рогатого скота, урожайностью картофеля (табл. 1).

 

Таблица 1. Показатели развития сельского хозяйства [3]

Table 1. Development indicators in agriculture [3]

Показатель

2018 г.

2019 г.

2020 г.

2021 г.

2022 г.

Посевные площади сельскохозяйственных культур, тыс. га

37.2

37.1

34.9

32.4

31.8

В том числе:

под картофель, тыс. га

 

3.8

 

3.5

 

3.2

 

2.8

 

2.9

под овощи открытого грунта, тыс. га

0.6

0.5

0.5

0.5

0.5

под кормовые культуры, тыс. га

32.8

33.0

31.1

29.1

28.4

Поголовье крупного рогатого скота, тыс. гол.

31.6

29.9

29.4

28.4

27.3

Поголовье свиней, тыс. гол.

37.4

39.9

39.7

34.7

35.4

Поголовье северных оленей, тыс. гол.

95.9

93.0

92.7

88.0

92.0

Поголовье птицы, тыс. голов

1614

1703

1658

1574

1548

Производство картофеля, тыс. т

54.4

42.0

58.5

51.8

51.1

Производство молока, тыс. т

54.8

55.1

55.1

53.9

53.5

Производство яиц, млн шт

125.7

120.9

124.2

120.6

121.3

Надой молока на одну корову, кг

4940

4805

4808

4950

5008

Яйценоскость курицы-несушки, шт.

297

312

317

311

315

Среднесуточный привес крупного рогатого скота, г

363

421

424

469

391

Среднесуточный привес свиньи, г

601

607

623

638

675

Урожайность картофеля, ц с 1 га

144

121

181

183

177

 

Продукты сельхозпроизводства Республики Коми имеют репутацию экологически чистых, необходимо создавать условия для их продвижения. С введением санкций появилась возможность целенаправленного развития сельскохозяйственного производства, активного импортозамещения. В то же время для региона, в силу его протяженности с юга на север, характерно неравномерное развитие сельского хозяйства по городам и районам, включающего в себя 20 муниципалитетов, в том числе четыре городских, два муниципальных округа, 14 муниципальных района. Принимая решение по управлению, необходимо учитывать их имеющийся социально-экономический потенциал на различных территориях рассматриваемого региона [4–9], для оценки возможностей развития сельского хозяйства необходима дифференциация муниципалитетов по балльно-рейтинговой системе с помощью аддитивного метода – нахождения аддитивного коэффициента [10–12], методика расчета которого заключается в расчете коэффициента по формулам:

aij  aiamax,Aik = j-1naij,Ai =1 n k=1nAik · wk

где amax – значение показателя, имеющего максимальное значение по данному критерию; Aik – аддитивный коэффициент; n – количество частных критериев; w – значимость k-й составляющей.

В результате расчетов коэффициента по каждому выбранному критерию можно определить значимость того либо иного муниципалитета в сельскохозяйственном развитии.

Так, Ю. А. Макурина выделяет различные группы критериев [4–6]: географические, природные, производственные, инфраструктурные, трудовые, рекреационные. Авторы предлагаеют рассмотреть следующие группы факторов: производственные, социально-географические, трудовые (рис. 2).

 

Рисунок 2. Группы факторов определения значимости сельскохозяйственного развития.

Figure 2. The groups of factors determining the significance of agricultural development.

 

Представленные группы факторов и их показатели можно дополнять либо заменять в зависимости от поставленных целей, имеющихся данных и управленческих решений.

Данные, необходимые для расчетов, представлены в табл. 2, результаты расчетов – в табл. 3.

 

Таблица 2. Показатели развития сельского хозяйства, площадь территории, численность населения по городам и районам Республики Коми

Table 2. Development indicators in agriculture, area and population size by cities and regions of the Komi Republic

Муниципалитет

Факторы

Производственные

Социально-

географические

Трудовые

Посевная

площадь

сельскохозяйственных

культур, га

Валовые

сборы

картофеля,

т

Валовые

сборы

овощей,

т

Поголовье

крупного

рогатого

скота, гол.

Поголовье

свиней, гол.

Внесение

минеральных

удобрений

на 1 га

сельхозкультур,

кг

Внесение

органических удобрений

на 1 га

сельхозкультур,

кг

Площадь

территории,

кв. км

Численность

населения,

чел.

Численность

населения в

трудоспособном

возрасте, чел.

Сыктывкар

2057

9317

6866

1866

0

101

5.4

733

258 437

155 924

Воркута

0

0

0

0

78

0

0

24 180

71 279

44 422

Вуктыл

56

657

134

181

0

0

0

22 453

11 090

6187

Инта

130

157

19

330

0

0

3, 8

30 097

25 786

14 883

Усинск

151

847

64

853

62

0

30.6

30 564

42 381

26 581

Ухта

4639

3808

1400

2168

61

7

3.0

13 261

110 606

67 139

Ижемский район

56

1372

139

2141

55

0

0

18 436

16 781

8829

Княжпогостский район

1335

1343

296

1117

195

1

2.4

24 616

18 246

10 516

Койгородский район

1017

798

199

879

50

0

5.2

10 416

6940

3322

Корткеросский район

4947

4100

678

4273

23

10

12.1

19 748

17 304

8508

Печора

374

3689

471

662

149

31

10.4

28 923

46 708

26 152

Прилузский район

5458

2919

737

2734

305

5

6.9

13 168

16 073

7588

Сосногорский район

99

1031

9417

68

11

0

0

16 563

41 623

24 034

Сыктывдинский район

3467

5094

1860

2182

34 032

0

7.1

7474

24 430

13 159

Сысольский район

3791

3570

717

2803

161

25

5.2

6071

11 909

5733

Троицко-Печорский район

71

1252

242

217

21

0

0

40 601

10 035

4801

Удорский район

323

1138

231

355

25

0

0

35 816

16 237

9383

Усть-Вымский

1659

3008

814

1224

46

0

0

4775

24 103

12 989

Усть-Куломский район

2022

4273

426

1913

42

0

0.6

26 368

22 661

11 095

Усть-Цилемский район

144

2717

195

1784

24

0

0

42511

10 848

5777

 

Таблица 3. Показатели факторов определения значимости сельскохозяйственного развития по городам и районам Республики Коми

Table 3. Indicators of factors determining the significance of agricultural development by cities and regions of the Komi Republic

Муниципалитет

Факторы

Производственные

Социально-географические

Трудовые

Сумма факторов

Ai

Ai

Ai

Ai

Сыктывкар

0.0225

1

0.0025

2

0.0030

1

0.0281

1

Воркута

0.0000

18

0.0021

5

0.0009

3

0.0030

19

Вуктыл

0.0008

17

0.0014

9

0.0001

7

0.0024

20

Инта

0.0015

15

0.0020

6

0.0003

5

0.0038

18

Усинск

0.0080

8

0.0022

4

0.0005

4

0.0107

7

Ухта

0.0130

6

0.0018

7

0.0013

2

0.0162

4

Ижемский район

0.0041

13

0.0012

11

0.0002

6

0.0055

14

Княжпогостский район

0.0048

11

0.0016

8

0.0002

6

0.0066

13

Койгородский район

0.0041

13

0.0007

13

0.0001

7

0.0049

15

Корткеросский район

0.0180

3

0.0013

10

0.0002

6

0.0195

3

Печора

0.0080

8

0.0022

4

0.0005

4

0.0106

8

Прилузский район

0.0145

4

0.0009

12

0.0001

7

0.0156

5

Сосногорский район

0.0069

9

0.0014

9

0.0005

4

0.0087

10

Сыктывдинский район

0.0191

2

0.0007

13

0.0003

5

0.0201

2

Сысольский район

0.0138

5

0.0005

14

0.0001

7

0.0144

6

Троицко-Печорский район

0.0014

16

0.0025

2

0.0001

7

0.0039

17

Удорский район

0.0018

14

0.0023

3

0.0002

6

0.0042

16

Усть-Вымский район

0.0062

10

0.0005

14

0.0002

6

0.0070

12

Усть-Куломский район

0.0083

7

0.0018

7

0.0002

6

0.0103

9

Усть-Цилемский район

0.0046

12

0.0026

1

0.0001

7

0.0073

11

 

В результате расчетов выявлены лидирующие позиции муниципалитетов по различным обозначенным факторам. Установлено, что лидирующие позиции по совокупности факторов занимает Сыктывкар (сумма баллов по всем факторам – 0.0281), второе место – Сыктывдинский район (0.0201), третье – Корткеросский район (0.0195) (рис. 3).

 

Рисунок 3. Показатели суммарного фактора определения значимости сельскохозяйственного развития по городам и районам Республики Коми.

Figure 3. Indicators of the summarized factor determining the significance of agricultural development by the cities and regions of the Komi Republic.

 

При этом приоритет по уровню значимости отдан производственным факторам.

Соответственно по производственным факторам лидирующие позиции занимают те же муниципалитеты: Сыктывкар (0.0225), Сыктывдинский район (0.0191), Корткеросский район (0.0180), т.е. муниципалитеты, расположенные в более южной части республики и имеющие наиболее благоприятные природно-климатические условия.

По социально-демографическим признакам наиболее высокие места заняли Усть-Цилемский (0.0026), Троицко-Печорский (0.0025) и Удорский (0.0023) районы, Сыктывкар (0.0025). Сыктывкар (0.0030), Ухта (0.0013) и Воркута (0.0009) в большей степени обеспечены трудоспособным населением.

Таким образом, данный метод расчетов позволяет определить степень и меры воздействия муниципалитетов на развитие Республики Коми.

По мнению авторов, оценка значимости развития сельхозпроизводства Республики Коми может стать одним из методов системы принятия решений в управлении агропромышленным комплексом при неоднородном распределении сельскохозяйственных производств.

×

Об авторах

Андрей Алексеевич Юдин

Институт агробиотехнологий ФИЦ Коми НЦ УрО РАН

Email: audin@rambler.ru

кандидат экономических наук, директор Института агробиотехнологий им. А. В. Журавского

Россия, 167023, Сыктывкар, ул. Ручейная, д. 27

Татьяна Васильевна Тарабукина

Институт агробиотехнологий ФИЦ Коми НЦ УрО РАН; Сыктывкарский государственный университет им. Питирима Сорокина

Автор, ответственный за переписку.
Email: Strekalovat@bk.ru

кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им. А. В. Журавского, магистрант Сыктывкарского государственного университета

Россия, 167023, Сыктывкар, ул. Ручейная, д. 27; 167001, Сыктывкар, Октябрьский пр-т, д. 55

Список литературы

  1. Государственная программа Республики Коми «Развитие сельского хозяйства и регулирование рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия, развитие рыбохозяйственного комплекса» // Постановление Правительства республики Коми от 31 октября 2019 г. № 525 г. Сыктывкар.
  2. Федеральный закон от 29.12.2006 г. № 264-ФЗ (ред. от 04.08.2023) «О развитии сельского хозяйства».
  3. Агропромышленный комплекс Республики Коми: статистический сборник / Комистат. – Сыктывкар, 2023. – 83 с.
  4. Асанова, Н. А. Методы типологизации уровня развития сельских территорий / Н. А. Асанова, Ф. Р. Ешугова, Л. Н. Исачкова // Научное обозрение. Экономические науки. – 2023. – № 2. – С. 5–9. – URL: https://science-economy.ru/ru/article/view?id=1118 (дата обращения: 14.09.2023).
  5. Вождаева, Н. Г. Управление в сельском хозяйстве: проблемы и перспективы / Н. Г. Вождаева, И. В. Волков // Вестник НГИЭИ. – 2015. – № 5 (48). – С. 16–24.
  6. Меренкова, И. Н. Диагностика уровня развития сельских территорий / И. Н. Меренкова // Развитие АПК. – 2010. – № 24 (159). – С. 49–54.
  7. Самохвалова, А. А. Концепция управления АПК региона на инновационной основе / А. А. Самохвалова // Продовольственная политика и безопасность. – 2022. – Т. 9, № 1. – С. 79–92.
  8. Тарабукина, Т. В. Определение приоритетных направлений развития агропромышленных кластеров северного региона / Т. В. Тарабукина // Экономика. Профессия. Бизнес. – 2020. – № 2. – С. 25–32.
  9. Шеина, С. Г. Разработка методики планирования сельских территорий в рамках развития аграрнопромышленного комплекса Ростовской области / С. Г. Шеина, А. А. Федоровская, А. А. Сердюкова // Недвижимость: экономика, управление. – 2018. – № 1. – С. 41–46.
  10. Макурина, Ю. А. Агропромышленный комплекс:поиск потенциала развития / Ю. А. Макурина // Молодежь и XXI век – 2016:материалы VI Международной молодежной научной конференции: в 4 т. – Курск: Университетская книга, 2016.
  11. Макурина, Ю. А. Международный образовательный проект как элемент развития трудового потенциала АПК / Ю. А. Макурина, О. С. Ковалева // Перспективы развития АПК:региональные и межгосударственные аспекты:материалы Международной научно-практической конференции. – Новосибирск, 2018. – С. 253–255.
  12. Макурина, Ю. А. Оценка потенциала развития сельских территорий Новосибирской области / Ю. А. Макурина, К.О. Прокопьев // Московский экономический журнал. – 2022. – № 6. – URL: https://qje.su/selskohozyajstvennyenauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-6-2022-21. (дата обращения: 11.09.2023).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1. Основные направления государственной поддержки развития сельского хозяйства.

Скачать (582KB)
3. Рисунок 2. Группы факторов определения значимости сельскохозяйственного развития.

Скачать (187KB)
4. Рисунок 3. Показатели суммарного фактора определения значимости сельскохозяйственного развития по городам и районам Республики Коми.

Скачать (209KB)

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».