Экономико-статистический анализ производства продукции растениеводства (зерна и картофеля) в РФ: методология, факторы и перспективы повышения эффективности

В 2024 году вклад сельского хозяйства в валовую добавленную стоимость (ВДС) России составил 2,74%. Эта, казалось бы, скромная цифра скрывает за собой фундаментальную значимость аграрного сектора, который является не просто одним из винтиков экономической машины, но и краеугольным камнем национальной безопасности и суверенитета страны. Производство зерна и картофеля — двух ключевых культур российского растениеводства — неразрывно связано с продовольственной безопасностью, экономической стабильностью и социальным благополучием миллионов граждан. От их устойчивого развития напрямую зависит наполнение продовольственных корзин, ценовая динамика на внутренних рынках и даже внешнеполитические позиции государства.

Однако аграрный сектор, по своей природе, является одним из наиболее уязвимых к внешним шокам и внутренним дисбалансам. Макроэкономические колебания, климатические аномалии, технологическая зависимость и динамика мировых рынков создают постоянные вызовы, требующие глубокого и системного анализа. Именно поэтому экономико-статистический анализ производства зерна и картофеля приобретает не только академическую, но и стратегическую актуальность, позволяя не просто констатировать факты, но и выявлять скрытые закономерности, оценивать эффективность принимаемых мер, прогнозировать будущие тенденции и, самое главное, разрабатывать обоснованные рекомендации для повышения устойчивости и конкурентоспособности отрасли.

Целью настоящего исследования является проведение всестороннего экономико-статистического анализа производства зерна и картофеля в Российской Федерации. В рамках этой цели будут поставлены следующие задачи:

• Обосновать народнохозяйственное значение зерна и картофеля для РФ, а также проанализировать макроэкономические факторы, влияющие на устойчивость аграрного сектора.
• Детально рассмотреть стратегические цели, механизмы и актуальные меры государственной аграрной политики, оценив их влияние на производство ключевых культур.
• Представить и проанализировать динамику основных статистических показателей производства зерна и картофеля за последнее десятилетие, включая урожайность, валовой сбор и посевные площади, с учетом региональных особенностей.
• Систематизировать применимые статистические методы, от классических до инновационных (ИИ и машинное обучение), для анализа и прогнозирования урожайности, а также оценить их точность и пределы применимости.
• Исследовать роль научно-технического прогресса и внедрения инновационных технологий в повышении эффективности растениеводства, выявив ключевые резервы и направления развития.

Представленный материал послужит основой для академической работы, которая сможет предложить не только глубокий теоретический анализ, но и практически применимые рекомендации для развития одной из важнейших отраслей российской экономики.

Народнохозяйственное значение и макроэкономические факторы устойчивости производства зерна и картофеля в РФ

Производство зерна и картофеля в России — это не просто сегменты сельского хозяйства, а фундаментальные элементы, определяющие продовольственную безопасность, экономический суверенитет и даже социальную стабильность государства. Их значение уходит корнями в глубокое прошлое и продолжает оставаться определяющим в современной макроэкономической архитектуре страны, ведь устойчивое развитие этих культур напрямую влияет на качество жизни населения и экономическую независимость.

Историческая роль зерна в экономике и политике России

История России неразрывно связана с историей зерна. На протяжении веков зерновые культуры были не только основным источником питания, но и мощным экономическим и политическим инструментом, формировавшим государственную стратегию и социальные отношения. В раннем Средневековье, когда централизованное государство только зарождалось, зерно служило базой натурального хозяйства, основой системы дани, а также использовалось для оплаты труда армии и чиновников. Оно было ключевым элементом для пополнения государственных резервов, жизненно необходимых на случай голода или военных действий. Эти резервы не только поддерживали население в трудные времена, но и служили стратегическим запасом, позволявшим государству сохранять независимость.

С XIV по XVIII века в России активно развивались государственные контракты и схемы распределения зерна, что подчеркивало его роль как регулирующего фактора в экономике.

Государство стремилось контролировать производство и оборот зерна, осознавая его стратегическую важность.

Однако по-настоящему зерно вышло на авансцену мировой экономики для России в середине XIX века. Экспорт зерна стал ведущим источником валютных доходов, сыграв ключевую роль в погашении внешних долгов и финансировании индустриализации. Это был период активной интеграции России в мировую экономику, где зерно выступало главным экспортным товаром. В конце XIX — начале XX века даже применялся такой уникальный инструмент, как «Челябинский тарифный перелом», призванный регулировать конкуренцию между сибирскими и центральными производителями зерна. Этот пример демонстрирует, насколько глубоко зерновые вопросы были интегрированы в экономическую и транспортную политику страны, влияя на развитие целых регионов и отраслей. Таким образом, зерно не просто кормило страну, но и определяло вектор её развития, становясь символом её экономической мощи и геополитического влияния.

Современное значение зерна и картофеля для продовольственной безопасности и экономики страны

В наши дни зерно и картофель продолжают играть колоссальную роль в экономике и продовольственной безопасности Российской Федерации. Сельское хозяйство в целом является одной из основных отраслей, внося значительный вклад в валовую добавленную стоимость (ВДС) страны. По данным 2024 года, этот вклад составляет 2,74%. Несмотря на то что доля кажется небольшой по сравнению с промышленностью или сектором услуг, она обеспечивает базис для всего продовольственного рынка. Кроме того, сельское хозяйство остается значимым работодателем: доля занятых в этом секторе в 2023 году составила 5,70%, хотя ещё в 2015 году этот показатель был заметно выше — около 9%. Это свидетельствует о продолжающейся модернизации и автоматизации процессов, но при этом сохраняется социальная функция АПК как источника дохода для сельского населения.

Зерновые культуры — системообразующий сегмент агропромышленного комплекса, обеспечивающий базовую потребность населения в хлебе и продуктах его переработки, а также кормовую базу для животноводства и сырье для пищевой промышленности. Россия давно утвердилась в статусе одного из крупнейших производителей и экспортеров зерна, особенно пшеницы, занимая первое место в мире по её экспорту.

Картофелеводство — вторая по значимости культура, не менее важная для продовольственной безопасности. По оценке ФАО ООН, среднее потребление картофеля в России составляет 87 кг на человека в год, что ставит страну на одиннадцатое место в мировом рейтинге. По данным Росстата, в 2023 году фактическое потребление картофеля выросло до почти 55 кг на человека, приближаясь к утвержденной Минздравом норме в 90 кг в год на человека. Эти цифры ясно показывают, что картофель является одним из основных продуктов питания, доступным и востребованным во всех слоях населения, и его стабильное производство критически важно для удовлетворения базовых потребностей.

Таким образом, зерно и картофель не только насыщают внутренний рынок, но и являются стратегическими ресурсами, позволяющими России укреплять свои позиции на мировой арене и обеспечивать устойчивое развитие.

Макроэкономические факторы, влияющие на устойчивость производства

Устойчивое и эффективное развитие агропромышленного комплекса (АПК) находится под влиянием целого комплекса макроэкономических факторов, как внутренних, так и внешних. Их динамика определяет не только прибыльность сельскохозяйственных предприятий, но и способность отрасли обеспечивать продовольственную безопасность страны.

1. Инфляция и доступ к финансовым ресурсам: Инфляция — один из главных внутренних рисков. Она приводит к удорожанию всех компонентов себестоимости продукции: от семян и удобрений до топлива и сельскохозяйственной техники. Это, в свою очередь, увеличивает цены для конечного потребителя и инвестиционные затраты, существенно снижая маржинальность сельскохозяйственных предприятий. Параллельно с инфляцией, доступ к финансовым ресурсам, прежде всего кредитам, играет критическую роль. Высокие процентные ставки (например, ключевая ставка ЦБ РФ на 5 марта 2024 года составляла 16%) делают заимствования для аграриев дорогими, затрудняя модернизацию, закупку техники и расширение производства. Государственные программы льготного кредитования (до 6,8% годовых для приоритетных направлений) частично нивелируют этот фактор, но общая макроэкономическая ситуация остается определяющей.
2. Колебания курса рубля: Волатильность национальной валюты оказывает двойное влияние. Для экспортёров зерна ослабление рубля выгодно, поскольку увеличивает рублевую выручку. Однако для отрасли в целом, сильно зависящей от импорта, ослабление рубля приводит к удорожанию критически важных ресурсов. Российский АПК в значительной степени зависит от импорта сельскохозяйственной техники, запчастей, а также семян. Доля импортных семян в российском растениеводстве составляет примерно 55% для кукурузы, 91% для картофеля, более 80% для овощей и 97% для сахарной свеклы. Это создаёт серьёзные риски при девальвации рубля, увеличивая себестоимость и снижая конкурентоспособность отечественной продукции.
3. Природные условия (рискованное земледелие): Сельское хозяйство по своей сути является высокорискованным видом деятельности из-за сильной зависимости от природных условий. Наводнения, засуха, заморозки и другие погодно-климатические аномалии могут привести к значительной потере урожая, что напрямую влияет на окупаемость капитала, получение прибыли и даже на выживаемость предприятий. В 2024 году, например, снижение урожая зерновых культур было обусловлено засухой в весенний и летний периоды в центральных и южных регионах, что является наглядным примером влияния этого фактора.
4. Мировая конъюнктура и санкционное давление: Влияние мировой конъюнктуры остается значительным, особенно в части импорта технологий, оборудования и сырья. Санкции, введённые против России, привели к удорожанию импортируемых ресурсов, усложнению логистики и ограничению доступа к современным технологиям. Это вынуждает отечественных производителей искать альтернативные решения, развивать собственное производство или переориентироваться на поставщиков из дружественных стран, что часто сопряжено с дополнительными издержками и задержками.

Таким образом, устойчивость производства зерна и картофеля в РФ — это сложный баланс между внутренними экономическими условиями, природными факторами и внешнеполитическим давлением. Для минимизации рисков требуется системный подход и активная государственная поддержка.

Природные, социально-демографические и экономические факторы размещения растениеводства

Размещение сельскохозяйственного производства, особенно растениеводства, подчиняется сложной системе взаимосвязанных факторов, которые можно разделить на природные, социально-демографические и экономические. Эти факторы определяют не только потенциал для выращивания тех или иных культур, но и экономическую целесообразность такой деятельности в конкретном регионе.

1. Природные факторы:

• Климат: Один из наиболее критичных факторов. Температурный режим (сумма активных температур, продолжительность безморозного периода), количество осадков, их распределение по сезонам, а также интенсивность солнечной радиации определяют возможность возделывания определённых культур. Зерновые культуры, такие как пшеница, рожь, ячмень, требуют достаточно тепла и влаги в течение вегетационного периода, но могут быть уязвимы к засухам или чрезмерным осадкам. Картофель, в свою очередь, предпочитает умеренные температуры и достаточное увлажнение.
• Почвы: Плодородие почв — альфа и омега растениеводства. Типы почв (черноземы, серые лесные, дерново-подзолистые), их механический состав, кислотность, содержание гумуса и питательных веществ напрямую влияют на урожайность. Наиболее плодородные чернозёмные почвы определяют концентрацию зернового производства в Центральном Черноземье, Поволжье и Южных регионах России.
• Рельеф: Влияет на возможность механизации сельского хозяйства, подверженность эрозии, а также на микроклиматические особенности. Равнинные территории более пригодны для крупномасштабного земледелия, в то время как холмистая местность может быть использована для более нишевых культур или требует террасирования.

2. Социально-демографические факторы:

• Обеспеченность трудовыми ресурсами: Наличие квалифицированной рабочей силы, особенно в условиях современного высокотехнологичного сельского хозяйства, является важным фактором. Отток населения из сельской местности, старение кадров создают дефицит, который может быть компенсирован автоматизацией, но не полностью.
• Соотношение городского и сельского населения: Определяет внутренний спрос на сельскохозяйственную продукцию и формирует рынки сбыта. Близость к крупным городским агломерациям стимулирует развитие овощеводства и картофелеводства из-за необходимости быстрой доставки свежей продукции.

3. Экономические факторы:

• Рынки сбыта: Наличие устойчивых рынков сбыта — как внутренних, так и внешних — стимулирует производство. Близость к потребителям снижает транспортные расходы и увеличивает рентабельность.
• Перерабатывающие предприятия: Развитая сеть перерабатывающих предприятий (мукомольные заводы, крахмальные производства, заводы по производству чипсов) создаёт дополнительный спрос на сырьё и увеличивает добавленную стоимость.
• Транспортная инфраструктура: Эффективная логистика (железнодорожные и автомобильные дороги, порты) критически важна для доставки сырья на перерабатывающие предприятия и готовой продукции на рынки сбыта. Плохо развитая инфраструктура увеличивает издержки и снижает конкурентоспособность.
• Производственный потенциал: Включает в себя наличие сельскохозяйственной техники, складских мощностей, элеваторов, а также доступ к современным технологиям и инновациям.

Взаимодействие этих факторов формирует оптимальные зоны для выращивания зерна и картофеля. Так, зерновое производство концентрируется в регионах с благоприятными почвенно-климатическими условиями и развитой логистикой, способной обеспечить как внутренние потребности, так и экспорт. Картофелеводство же, помимо благоприятных природных условий, часто тяготеет к регионам с высокой плотностью населения и развитой инфраструктурой переработки и хранения. Комплексный учет этих факторов позволяет оптимизировать размещение культур и повышать общую эффективность растениеводства.

Государственная аграрная политика и её влияние на производство зерна и картофеля

Государственная аграрная политика в Российской Федерации — это не просто набор мер поддержки, а стратегический компас, указывающий направление развития агропромышленного комплекса. Она призвана решать комплексные задачи: от обеспечения населения продовольствием до стимулирования экономического роста и сохранения суверенитета страны.

Цели и задачи государственной аграрной политики

В основе государственной аграрной политики лежит фундаментальная концепция продовольственной безопасности Российской Федерации, которая рассматривается как один из главных элементов национальной безопасности, сохранения государственности и суверенитета. Это не декларация, а система конкретных целей и задач, направленных на минимизацию рисков и обеспечение устойчивого развития АПК.

Стратегической целью продовольственной безопасности является обеспечение населения безопасной сельскохозяйственной продукцией и продовольствием. Гарантией достижения этой цели выступает не только стабильность внутреннего производства, но и наличие необходимых стратегических резервов и запасов. Это означает, что государство стремится не просто произвести достаточное количество еды, но и обеспечить её доступность для всех слоев населения, а также иметь возможность реагировать на кризисные ситуации.

Актуализированная «Доктрина продовольственной безопасности Российской Федерации», принятая в 2010 году и обновленная 21 января 2020 года, устанавливает конкретные, измеримые пороговые значения самообеспеченности по ключевым видам продукции:

• По зерну: не менее 95%.
• По картофелю: не менее 95%.
• По овощам и бахчевым культурам: не менее 90%.
• По семенам основных сельхозкультур отечественной селекции: не менее 75%.

Эти пороговые значения служат ориентиром для всей государственной политики, стимулируя наращивание внутреннего производства и снижение зависимости от импорта.

Основные задачи продовольственной безопасности включают:

• Прогнозирование, выявление и предотвращение угроз: Это подразумевает мониторинг рисков, таких как неблагоприятные погодные условия, экономические кризисы, изменения на мировых рынках, и разработку превентивных мер.
• Формирование стратегических резервов продовольствия: Создание государственных запасов, способных обеспечить население в случае чрезвычайных ситуаций.
• Повышение конкурентоспособности отечественной продукции на мировом рынке: Государство стремится не только обеспечить внутренний рынок, но и нарастить экспортный потенциал, особенно в части зерна, укрепляя позиции России как одного из ведущих мировых поставщиков.
• Замещение импортной продукции на внутреннем рынке: В условиях внешних ограничений это стало одним из ключевых приоритетов, направленным на снижение уязвимости АПК.
• Развитие сельских территорий: Государственная политика не ограничивается производственными показателями, но также нацелена на улучшение качества жизни в сельской местности, рост занятости и повышение уровня жизни сельского населения.
• Рациональное использование земельных ресурсов: Эффективное и экологически ответственное землепользование является основой долгосрочной устойчивости аграрного сектора.

Стратегическим приоритетом остается наращивание объемов производства сельскохозяйственной продукции, особенно зерна, поскольку зерновой подкомплекс является системообразующим сегментом АПК. Таким образом, государственная аграрная политика — это комплексный, многоуровневый подход, призванный обеспечить не только сытость, но и суверенитет страны.

Меры государственной поддержки агропромышленного комплекса

Сельское хозяйство, по своей природе, является капиталоёмкой и менее доходной отраслью по сравнению с другими секторами экономики, что делает его уязвимым в условиях межотраслевой конкуренции. Без внешней поддержки аграрный сектор не способен развиваться наравне с промышленностью или сферой услуг. Поэтому государственная поддержка АПК в России является не просто желательной, а жизненно необходимой мерой.

Государство создает благоприятные условия для инвестирования в аграрную отрасль и активно поддерживает паритет цен на продукцию. Динамика финансирования госпрограмм свидетельствует о растущем внимании к сектору:

• В 2023 году на государственную поддержку агропромышленного комплекса было выделено около 540 млрд рублей.
• В 2024 году планируется выделить не менее 558–559 млрд рублей, что демонстрирует устойчивую тенденцию к увеличению объемов финансирования.

Эти средства распределяются по нескольким ключевым госпрограммам:

• Госпрограмма развития сельского хозяйства: В 2023 году на неё было направлено 442,5 млрд рублей, в 2024 году — 420 млрд рублей. Несмотря на небольшое снижение в 2024 году, это направление остается основным.
• Госпрограмма «Комплексное развитие сельских территорий»: В 2023 году — 63,7 млрд рублей, в 2024 году — 68,5 млрд рублей (рост на 10% по сравнению с предыдущим годом), что подчеркивает важность социального аспекта и улучшения условий жизни в сельской местности.
• Госпрограмма «Эффективное вовлечение в оборот земель сельскохозяйственного назначения и развитие мелиоративного комплекса»: В 2023 году — 34 млрд рублей, в 2024 году — 40,7 млрд рублей (рост на 20%), что указывает на приоритетность вопросов землепользования и повышения продуктивности земель.

Среди ключевых инструментов поддержки можно выделить следующие:

1. Льготное кредитование: Один из наиболее востребованных инструментов. Аграрии могут получать кредиты по ставкам до 6,8% годовых для приоритетных направлений (при ключевой ставке ЦБ РФ 16% на 5 марта 2024 года). Это существенно снижает финансовую нагрузку на предприятия. В 2022 году общая сумма субсидий на льготные кредиты аграриям составила 1,07 трлн рублей. В 2024 году дополнительно выделено 17,4 млрд рублей из резервного фонда на льготное кредитование, что говорит о сохранении актуальности этой меры.
2. Гранты: Государство предоставляет гранты для стимулирования развития малых форм хозяйствования и инновационных проектов:
   • «Агростартап»: До 7 млн рублей для начинающих фермеров.
   • «Агропрогресс»: До 30 млн рублей для развития семейных ферм и сельскохозяйственных кооперативов.
   • «Агротуризм»: До 10 млн рублей для развития агротуризма и диверсификации доходов сельских жителей.
3. Объединенная субсидия 2024 года: Это важная новация, заменившая ранее действовавшие компенсирующую и стимулирующую субсидии. Она объединяет 12 направлений поддержки (5 общефедеральных и 7 региональных), что упрощает механизм получения средств и делает его более адресным.
4. Субсидии на транспортировку: Например, до 100% компенсации затрат на транспортировку молочной продукции, что способствует развитию перерабатывающей промышленности и расширению рынков сбыта.

Эти меры поддержки направлены на повышение эффективности, модернизацию производства, обеспечение финансовой устойчивости и, в конечном итоге, на достижение стратегических целей продовольственной безопасности.

Таможенно-тарифное регулирование и закупочные интервенции

Помимо прямых финансовых вливаний и льготного кредитования, государственная аграрная политика активно использует инструменты таможенно-тарифного регулирования и закупочных интервенций для стабилизации рынков, защиты отечественных производителей и обеспечения продовольственной безопасности.

Таможенно-тарифное регулирование включает в себя:

1. Экспортные пошлины: Введение экспортных пошлин на масличные культуры и квотирование экспорта зерна являются яркими примерами мер, направленных на стабилизацию внутренних цен и обеспечение достаточных объемов сырья для перерабатывающей промышленности. Например, пошлины на экспорт зерна помогают сдержать рост внутренних цен на хлеб и корма, что важно как для населения, так и для животноводства. Запрет на вывоз семян рапса, риса, твердой пшеницы также служит цели сохранения ценных ресурсов внутри страны и поддержки отечественной селекции.
2. Тарифные льготы на импорт: В некоторых случаях, когда внутреннее производство не способно полностью удовлетворить спрос или обеспечить необходимое качество, государство может вводить тарифные льготы на импорт определённых видов продукции или сырья. Это позволяет сбалансировать рынок и избежать дефицита. Однако в условиях курса на импортозамещение такие меры применяются выборочно и с учётом стратегических приоритетов.

Закупочные интервенции — это механизм прямого государственного воздействия на рынок, направленный на стабилизацию цен и поддержание доходов сельскохозяйственных производителей. Суть интервенций заключается в том, что государство закупает излишки сельскохозяйственной продукции (например, зерна) по заранее установленным минимальным ценам, когда рыночные цены падают ниже определенного уровня. Это позволяет фермерам избежать разорения из-за низких цен и обеспечивает им гарантированный сбыт. В дальнейшем, если рыночные цены значительно растут, государство может продавать накопленные запасы, сдерживая инфляцию и обеспечивая доступность продовольствия для населения.

Механизм действия:

• Поддержка производителей: Закупочные интервенции обеспечивают базовый уровень доходности для аграриев, стимулируя их продолжать производство и инвестировать в развитие.
• Стабилизация цен: Предотвращают резкие колебания цен на сельскохозяйственную продукцию, что выгодно как производителям, так и потребителям.
• Формирование государственных резервов: Интервенции позволяют формировать стратегические запасы зерна и другой продукции, которые могут быть использованы в случае неурожая, стихийных бедствий или других кризисных ситуаций, тем самым укрепляя продовольственную безопасность.

Совокупность этих мер — от прямых субсидий и льготного кредитования до таможенно-тарифного регулирования и закупочных интервенций — формирует многоуровневую систему государственной поддержки, призванную обеспечить устойчивое развитие аграрного сектора России и его способность решать задачи продовольственной безопасности.

Статистические показатели и динамика производства зерна и картофеля в РФ за последнее десятилетие

Анализ динамики ключевых статистических показателей производства зерна и картофеля позволяет не только оценить текущее состояние отрасли, но и выявить тенденции, факторы роста или спада, а также сформировать основу для дальнейшего прогнозирования и принятия управленческих решений.

Динамика производства зерна

Россия традиционно является одним из крупнейших производителей и экспортеров зерна в мире. Исторически, ещё в 1909-1913 годах страна экспортировала около 10,7 млн тонн зерновых, составляя почти треть мирового экспорта, что подчеркивает её давнюю роль на глобальном рынке. В последние годы эта тенденция только усилилась, и Россия занимает первое место в мире по экспорту пшеницы.

Рекордный урожай и текущая динамика:

• 2022 год стал знаковым для российского зерноводства, когда был собран рекордный урожай в 150 млн тонн. Этот показатель обеспечил полное импортозамещение по зерну, муке и крупам, подтвердив высокий потенциал страны.
• Однако 2024 год показал некоторое снижение. По предварительным данным Росстата, урожай зерновых культур составил 124,9 млн тонн, что на 14% ниже результата предыдущего сезона (2023/2024). Это снижение обусловлено рядом факторов, в первую очередь, засухой в весенний и летний периоды в центральных и южных регионах, а также сокращением посевных площадей.
• Валовой сбор пшеницы в сезоне 2024/2025 снизился на 11% (до 82 млн тонн), ячменя — на 21%, кукурузы — на 20%.

Динамика урожайности пшеницы (ц/га):
Средняя урожайность озимой и яровой пшеницы в России в 2024 году составила 29,4 центнера с гектара (ц/га), что на 7,7% ниже, чем 31,8 ц/га в 2023 году. Однако эта средняя цифра скрывает значительные региональные различия:

• Снижение урожайности: Наиболее значительное снижение отмечено в ключевых зернопроизводящих регионах:
  • Центральный федеральный округ: до 37,3 ц/га (против 46,9 ц/га в 2023 году).
  • Южный федеральный округ: до 38,1 ц/га (против 44,1 ц/га в 2023 году).

  Эти регионы сильнее всего пострадали от неблагоприятных погодных условий.

• Рост урожайности: Парадоксально, но в других регионах наблюдался рост:
  • Урал: до 20,4 ц/га (против 17,3 ц/га в 2023 году).
  • Сибирь: до 20,7 ц/га (против 15,9 ц/га в 2023 году).

  Это может быть связано с более благоприятными погодными условиями в этих регионах в 2024 году или с эффектом низкой базы предыдущего года.

Прогноз на 2025 год:
Минсельхоз России прогнозирует увеличение производства зерна в 2025 году:

• Пшеница: 90 млн тонн (против 85,7 млн тонн в 2024 году).
• Зернобобовые: 7,1 млн тонн (против 5,5 млн тонн).
• Ячмень: 19,5 млн тонн (против 17,3 млн тонн).

Эти прогнозы свидетельствуют об оптимистичных ожиданиях восстановления объемов производства после относительно сложного 2024 года, что, вероятно, будет связано с улучшением погодных условий и реализацией государственных программ поддержки.

Динамика производства картофеля

Картофель занимает особое место в рационе россиян и является стратегически важной культурой для продовольственной безопасности. Россия входит в тройку мировых лидеров по объему производства картофеля, ежегодно собирая более 22 млн тонн.

Самообеспеченность и валовой сбор:

• В 2023 году уровень самообеспеченности картофелем достиг 101% при требуемых Доктриной продовольственной безопасности 95%. Это демонстрирует полное покрытие внутренних потребностей за счет собственного производства.
• Однако, как и в случае с зерном, 2024 год принес некоторое снижение. Урожай картофеля в России (в хозяйствах всех категорий) составил 17,83 млн тонн, что на 11,9% меньше, чем 20,241 млн тонн в 2023 году.
• Структура производства: Важно отметить, что основная доля производства картофеля традиционно приходится на хозяйства населения. В 2024 году они произвели 10,528 млн тонн (против 11,616 млн тонн в 2023 году). Сельхозорганизации снизили сбор до 4,351 млн тонн (с 5,226 млн тонн), а фермеры и индивидуальные предприниматели — до 2,951 млн тонн (с 3,399 млн тонн). Весомая доля урожая картофеля (95,3%) и овощей (72,9%) в 2024 году, выращенная в хозяйствах населения, подчёркивает их значимость, но также указывает на определённые риски, связанные с меньшей механизацией и профессионализацией этого сектора.

Анализ посевных площадей

Динамика посевных площадей является одним из ключевых индикаторов инвестиционной активности и стратегических приоритетов в сельском хозяйстве.

• Общая посевная площадь: В 2024 году общая посевная площадь сельскохозяйственных культур в хозяйствах всех категорий составила 80,185 млн гектаров, что на 1,2% ниже, чем 81,153 млн гектаров в 2023 году. Это первое сокращение за последние несколько лет и может быть связано с неблагоприятными погодными прогнозами или экономической ситуацией.
• Посевные площади под зерновыми и зернобобовыми: Посевы зерновых и зернобобовых культур в 2024 году заняли 46,127 млн гектаров, что почти на 4% меньше, чем годом ранее. В частности, посевы яровых зерновых и зернобобовых культур размещены на 28,614 млн гектаров, что на 6,9% меньше, чем в 2023 году. Для сравнения, в 2020 году зерновые и зернобобовые культуры занимали 58,8% от совокупности всей посевной площади под растениеводческие культуры. Сокращение площадей под основными культурами требует внимательного изучения и анализа причин.

Ниже приведена сводная таблица динамики ключевых показателей:

Показатель	2022 год (факт)	2023 год (факт)	2024 год (факт/прогноз)	2025 год (прогноз)	Примечания
Зерновые культуры
Валовой сбор, млн тонн	150 (рекорд)	~145	124,9		Снижение на 14% к 2023 году
Пшеница
Валовой сбор, млн тонн		~92	82	90	Снижение на 11% к 2023 году; прогноз роста на 9,7% к 2024 году
Средняя урожайность, ц/га		31,8	29,4		Снижение на 7,7% к 2023 году
Картофель
Самообеспеченность, %		101			При норме 95%
Валовой сбор, млн тонн		20,241	17,83		Снижение на 11,9% к 2023 году
Доля хозяйств населения, млн тонн		11,616	10,528		В 2024 году 95,3% урожая картофеля от хозяйств населения
Посевные площади
Общая площадь, млн га		81,153	80,185		Снижение на 1,2% к 2023 году
Зерновые и зернобобовые, млн га		~48	46,127		Снижение почти на 4% к 2023 году
Яровые зерновые и зернобобовые, млн га		30,735	28,614		Снижение на 6,9% к 2023 году

Показатели эффективности производства зерна и картофеля

Для оценки эффективности производства зерна и картофеля используется комплексная система натуральных и стоимостных показателей, позволяющая всесторонне оценить результаты хозяйственной деятельности.

Натуральные показатели:

• Урожайность (ц/га, т/га): Это основной натуральный показатель, отражающий продуктивность сельскохозяйственных земель. Он рассчитывается как отношение валового сбора продукции к убранной площади. Динамика урожайности показывает изменения в агротехнике, качестве семян, влиянии погодных условий и других факторов.
  • Формула: Урожайность = Валовой сбор / Убранная площадь
• Производство зерна/картофеля на единицу площади пашни: Этот показатель позволяет оценить интенсивность использования земельных ресурсов и их продуктивность в целом по хозяйству или региону, учитывая не только урожайность, но и структуру посевных площадей.
• Выход продукции на одного работника: Характеризует производительность труда в растениеводстве.
• Коэффициент использования посевной площади: Отражает долю эффективно используемых земель.

Стоимостные показатели:

• Себестоимость продукции (руб./ц, руб./т): Показывает затраты на производство единицы продукции. Снижение себестоимости при сохранении качества является одним из ключевых направлений повышения эффективности. Себестоимость включает прямые затраты (семена, удобрения, ГСМ, оплата труда) и косвенные (амортизация, управленческие расходы).
• Выручка от реализации продукции (руб.): Общий доход от продажи произведенной продукции.
• Прибыль (руб.): Разница между выручкой и полной себестоимостью.
• Рентабельность производства (%): Показывает эффективность использования затрат и инвестиций. Рассчитывается как отношение прибыли к себестоимости или к затратам на производство.
  • Формула: Рентабельность = (Прибыль / Себестоимость) × 100%
• Прибыль на единицу площади (руб./га): Отражает экономическую эффективность использования земельных ресурсов.
• Коэффициент окупаемости затрат: Отношение выручки к затратам.
• Фондоотдача (выход продукции на рубль стоимости основных фондов): Характеризует эффективность исполь��ования основных средств (техники, оборудования, зданий).
• Материалоёмкость (затраты материалов на рубль продукции): Показывает долю материальных затрат в общей стоимости продукции.

Пример применения факторного анализа (метод цепных подстановок) для урожайности:
Допустим, необходимо проанализировать изменение общей урожайности зерна (У_общ) под влиянием двух факторов: изменения урожайности основной культуры (У_осн) и изменения структуры посевных площадей (Д_осн — доля основной культуры).

• Исходные данные:
  • Базисный период (0): У_осн0 = 30 ц/га, Д_осн0 = 0,6 (60% площади под основной культурой)
  • Отчетный период (1): У_осн1 = 32 ц/га, Д_осн1 = 0,65 (65% площади под основной культурой)
• Расчет общей урожайности:
  • У_общ0 = У_осн0 × Д_осн0 = 30 ц/га × 0,6 = 18 ц/га
  • У_общ1 = У_осн1 × Д_осн1 = 32 ц/га × 0,65 = 20,8 ц/га
• Абсолютное изменение общей урожайности:
  • ΔУ_общ = У_общ1 — У_общ0 = 20,8 — 18 = 2,8 ц/га
• Влияние факторов методом цепных подстановок:
  1. Влияние изменения урожайности основной культуры (ΔУ_осн):
     • Предположим, что изменилась только урожайность основной культуры, а структура осталась базисной.
     • У_усл1 = У_осн1 × Д_осн0 = 32 ц/га × 0,6 = 19,2 ц/га
     • ΔУ_(Уосн) = У_усл1 — У_общ0 = 19,2 — 18 = 1,2 ц/га
     • Вывод: За счет роста урожайности основной культуры общая урожайность увеличилась на 1,2 ц/га.
  2. Влияние изменения структуры посевных площадей (ΔД_осн):
     • Предположим, что изменилась структура посевных площадей, а урожайность основной культуры принята на уровне отчетного периода (или базисного, в зависимости от выбранного порядка подстановок, здесь используем отчетный период для последовательности).
     • ΔУ_(Досн) = У_общ1 — У_усл1 = 20,8 — 19,2 = 1,6 ц/га
     • Вывод: За счет увеличения доли основной культуры в посевных площадях общая урожайность увеличилась на 1,6 ц/га.
• Проверка: Сумма влияний факторов должна быть равна общему изменению:
  • ΔУ_(Уосн) + ΔУ_(Досн) = 1,2 + 1,6 = 2,8 ц/га.

  Результат совпадает с ΔУ_общ.

Эта система показателей позволяет не только констатировать факт изменений, но и углублённо анализировать причины, лежащие в их основе, что критически важно для разработки эффективных стратегий развития.

Методы статистического моделирования и прогнозирования урожайности зерна и картофеля

В современном агропромышленном комплексе точное прогнозирование урожайности является не просто желательной, а критически важной задачей. Оно позволяет планировать объемы производства, управлять запасами, регулировать цены, оптимизировать логистику и обеспечивать продовольственную безопасность. Для достижения этих целей экономическая статистика предлагает широкий арсенал методов, от классических до инновационных.

Обзор классических статистических методов

Классические статистические методы составляют основу для анализа и прогнозирования урожайности, позволяя выявить и количественно оценить зависимости между урожайностью и различными факторами.

1. Линейные и нелинейные регрессии:
   • Линейная регрессия: Простейшая модель, позволяющая установить линейную зависимость между урожайностью (зависимая переменная Y) и одним или несколькими факторами (независимые переменные X). Например, урожайность может зависеть от количества внесенных удобрений, объема осадков, суммы активных температур.
     • Общий вид модели: Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + … + β_nX_n + ε
     • Где Y — урожайность; X_i — факторы (удобрения, осадки); β₀ — свободный член; β_i — коэффициенты регрессии, показывающие, на сколько изменится урожайность при изменении X_i на единицу; ε — случайная ошибка.
   • Нелинейная регрессия: Применяется, когда зависимость между урожайностью и факторами не является линейной (например, имеет S-образную форму, отражающую эффект насыщения от удобрений). Используются различные функции: полиномиальные, степенные, экспоненциальные.
     • Пример: Y = β₀ + β₁X + β₂X² + ε (полиномиальная регрессия).
2. Анализ временных рядов:
   • Этот метод используется для изучения динамики урожайности во времени. Он позволяет выявить тренды (долгосрочные тенденции роста или спада), сезонные колебания (например, различия между годами), циклические компоненты и случайные отклонения.
   • Методы: скользящие средние, экспоненциальное сглаживание, ARIMA-модели (AutoRegressive Integrated Moving Average). ARIMA(p,d,q) модели учитывают авторегрессионные компоненты (зависимость от прошлых значений), интегрированные компоненты (устранение нестационарности) и компоненты скользящего среднего (зависимость от прошлых ошибок).
   • Прогнозирование урожайности на основе временных рядов позволяет строить прогнозы, экстраполируя выявленные тенденции в будущее.
3. Корреляционный анализ:
   • Позволяет количественно оценить силу и направление взаимосвязи между урожайностью и различными факторами (климат, почвенные условия, агротехнические мероприятия). Коэффициент корреляции Пирсона, например, лежит в диапазоне от -1 до +1, где +1 указывает на сильную прямую связь, -1 — на сильную обратную связь, а 0 — на отсутствие линейной связи.
   • Пример: Корреляционный анализ может показать сильную положительную связь между количеством осадков в ключевые фазы вегетации и урожайностью.
4. Факторный анализ:
   • Используется для выявления скрытых (латентных) факторов, которые объясняют вариацию урожайности и объединяют группу связанных между собой переменных. Например, группа факторов «внесение минеральных удобрений», «качество семян», «обработка почвы» может быть сведена к одному «фактору интенсивности агротехнологий». Этот метод помогает упростить комплексную картину и выделить наиболее значимые драйверы урожайности.

Совокупность этих методов позволяет построить надежную аналитическую базу для понимания причинно-следственных связей и формирования обоснованных прогнозов.

Применение эконометрических моделей

Эконометрические модели представляют собой продвинутый инструментарий для прогнозирования урожайности, объединяющий экономическую теорию и статистические методы. Они позволяют не только выявить статистические зависимости, но и придать им экономическую интерпретацию.

1. Модели линейной регрессии для панельных данных:
   • Панельные данные — это наблюдения за одними и теми же объектами (например, сельскохозяйственными предприятиями или регионами) за ряд последовательных периодов времени. Использование таких данных позволяет учитывать как межобъектные различия (например, постоянные особенности регионов, такие как тип почв), так и временные изменения (например, динамику погодных условий или инвестиций).
   • Преимущества: Модели для панельных данных (например, модели с фиксированными или случайными эффектами) позволяют контролировать ненаблюдаемые, но постоянные факторы, которые могут влиять на урожайность, повышая точность оценок.
   • Пример: Модель может анализировать, как урожайность зерна в N регионах за последние 10 лет зависит от количества внесенных удобрений, средней температуры и уровня государственной поддержки, учитывая при этом уникальные характеристики каждого региона.
   • Регрессионная модель, построенная на таких данных, может показать, что на вариацию урожайности статистически значимое влияние оказало внесение минеральных удобрений и количество тракторов. Например, с вероятностью 81% внесение минеральных удобрений привело к росту урожайности зерна, что подтверждает экономическую эффективность инвестиций в агрохимию.
2. Методы экстраполяции с использованием линейной модели:
   • Экстраполяция — это прогнозирование будущих значений на основе выявленных тенденций в прошлом. Линейная модель экстраполяции предполагает, что урожайность будет изменяться в будущем с той же постоянной скоростью, что и в прошлом.
   • Формула линейной экстраполяции: Y_t+1 = Y_t + ΔY
   • Где Y_t+1 — прогнозируемое значение урожайности в следующий период; Y_t — урожайность в текущий период; ΔY — среднее ежегодное изменение урожайности за предыдущий период.
   • Пример: Если средний рост урожайности пшеницы за последние 5 лет составлял 0,5 ц/га в год, то при текущей урожайности 30 ц/га, прогноз на следующий год будет 30,5 ц/га.
   • Ограничения: Линейная экстраполяция наиболее применима для краткосрочных прогнозов и в условиях относительно стабильных тенденций. Она не учитывает нелинейные эффекты, структурные изменения или воздействие внешних шоков (например, засухи или новые технологии).

Применение эконометрических моделей, особенно в сочетании с качественными данными, позволяет не только прогнозировать урожайность, но и глубоко понимать механизмы её формирования, что является основой для разработки эффективных стратегий управления в агропромышленном комплексе.

Инновационные подходы к прогнозированию: ИИ, машинное обучение и спутниковые технологии

В последние годы агропромышленный комплекс переживает цифровую трансформацию, и прогнозирование урожайности не является исключением. Внедрение искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и спутниковых технологий революционизирует подходы к анализу данных и формированию прогнозов, предлагая беспрецедентный уровень точности и детализации.

1. Искусственный интеллект и машинное обучение:
   • Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать огромные объемы разнородных данных, выявляя сложные, неочевидные закономерности, которые недоступны традиционным статистическим методам.
   • Источники данных: Модели МО интегрируют информацию из множества источников:
     • Данные о почве: состав, кислотность, содержание питательных веществ (азот, фосфор, калий), электропроводность.
     • Агрохимический анализ: история внесения удобрений и средств защиты растений.
     • Агротехнические мероприятия: нормы высева, глубина обработки почвы, севооборот.
     • Сорта семян: генетический потенциал, устойчивость к болезням и вредителям.
     • Климатические данные: температура воздуха и почвы, осадки, влажность, солнечная инсоляция.
     • Экономические данные: доступная техника, наличие персонала, затраты.
   • Модели и алгоритмы: Используются различные алгоритмы, такие как нейронные сети, случайные леса (Random Forest), градиентный бустинг (Gradient Boosting) и опорные векторные машины (SVM). Эти модели способны учитывать нелинейные взаимодействия между факторами, что особенно важно в сельском хозяйстве, где множество переменных влияют друг на друга сложным образом.
   • Результат: Формирование высокоточных прогнозов урожайности, которые могут быть детализированы до уровня отдельных полей или даже участков внутри поля.
2. Спутниковые снимки и вегетационные индексы:
   • Спутниковые технологии используются с 1980-х годов для анализа состояния посевов и предсказания урожайности. Современные спутники обеспечивают высокое разрешение и частую периодичность съемки, что позволяет отслеживать динамику развития растений в реальном времени.
   • Вегетационные индексы (например, NDVI — Normalized Difference Vegetation Index): Это численные показатели, рассчитываемые на основе отражательной способности растений в различных диапазонах электромагнитного спектра. NDVI отражает плотность и зеленую массу растительности, коррелируя с фотосинтетической активностью и, следовательно, с потенциальной урожайностью.
   • Применение: Спутниковые данные и NDVI позволяют:
     • Мониторить состояние посевов на больших территориях.
     • Выявлять проблемные участки поля (где растения испытывают стресс от недостатка влаги, питания или болезней).
     • Оперативно корректировать агротехнические мероприятия (точное внесение удобрений, орошение).
     • Предсказывать урожайность зерновых культур с погрешностью до 10%, что является значительным достижением для стратегического планирования.

Интеграция ИИ, машинного обучения и спутниковых технологий позволяет перейти от ретроспективного анализа к предиктивной аналитике, делая сельскохозяйственное производство более адаптивным, эффективным и устойчивым к изменяющимся условиям.

Оценка точности и пределы применимости статистических моделей

Точность прогнозирования урожайности является ключевым критерием эффективности любой статистической модели. Однако важно понимать, что идеальных моделей не существует, и каждая имеет свои пределы применимости.

Оценка точности:
Точность статистических моделей оценивается с помощью ряда метрик:

1. Средняя абсолютная ошибка (MAE — Mean Absolute Error): Среднее абсолютное отклонение прогнозируемых значений от фактических.
   • MAE = (1/n) Σ |Y_прогн — Y_факт|
2. Среднеквадратическая ошибка (RMSE — Root Mean Squared Error): Более чувствительна к крупным ошибкам, так как квадраты ошибок усиливают их влияние.
   • RMSE = √((1/n) Σ (Y_прогн — Y_факт)²)
3. Коэффициент детерминации (R²): Показывает, какую долю вариации зависимой переменной (урожайности) объясняет модель. Значение от 0 до 1, чем ближе к 1, тем лучше.
   • R² = 1 — (Σ(Y_факт — Y_прогн)² / Σ(Y_факт — Y_ср)²)
4. Средняя ошибка аппроксимации (APE): Используется для оценки точности прогнозов в процентах.

Современные статистические модели, особенно те, что используют ИИ и машинное обучение в сочетании со спутниковыми данными, позволяют достигать высокой точности. Например, для зерновых культур спутниковые снимки и вегетационные индексы позволяют предсказывать урожайность с погрешностью до 10%. Это значительное улучшение по сравнению с традиционными методами и позволяет аграриям принимать более обоснованные решения.

Пределы применимости и ограничения:
Несмотря на впечатляющие возможности, статистические модели имеют ряд ограничений:

1. Качество и объем данных: Точность модели напрямую зависит от качества, полноты и релевантности входных данных. Недостаток исторических данных, их неточность или пропуски могут существенно снизить предсказательную силу.
2. Непредсказуемость природных условий: Сельское хозяйство сильно зависит от погоды. Хотя модели могут учитывать исторические климатические данные и текущие прогнозы, внезапные и экстремальные погодные явления (например, град, ураган, аномальная засуха/наводнение) могут привести к значительным отклонениям фактической урожайности от прогнозируемой.
3. Влияние редких событий («черных лебедей»): Политические решения, экономические кризисы, эпидемии или новые вредители/болезни могут резко изменить условия производства, что не всегда может быть учтено в моделях, построенных на исторических данных.
4. Сложность биологических систем: Рост и развитие растений — это сложнейшие биологические процессы, на которые влияет множество взаимосвязанных факторов. Некоторые из этих взаимодействий могут быть слишком сложны для полного моделирования даже самыми продвинутыми алгоритмами.
5. Технологические изменения: Быстрое внедрение новых сортов, технологий обработки почвы, удобрений или средств защиты растений может сделать устаревшими модели, построенные на старых данных, требуя постоянного обновления и перекалибровки.
6. «Проклятие размерности» (Curse of Dimensionality): При работе с очень большим количеством переменных (особенно в моделях машинного обучения) может возникнуть проблема, когда для поддержания статистической значимости требуется экспоненциально увеличивающийся объем данных, что не всегда возможно.

Таким образом, статистические модели являются мощным инструментом, но их следует использовать с пониманием их ограничений, постоянно обновляя данные и пересматривая предположения. Комбинация нескольких методов и экспертная оценка остаются важными компонентами эффективного прогнозирования.

Инновационные технологии и резервы повышения эффективности производства зерна и картофеля

Сельское хозяйство России находится на перепутье: с одной стороны, оно демонстрирует впечатляющие достижения в валовом производстве, с другой — по темпам внедрения инноваций отстает от других секторов экономики. Тем не менее, именно научно-технический прогресс и цифровизация являются ключевыми драйверами для повышения эффективности и устойчивости производства зерна и картофеля.

Влияние научно-технического прогресса и цифровизации на АПК

Исторически, темпы внедрения новых технологий в агропромышленном комплексе (АПК) были медленнее, чем в промышленности. Это объясняется спецификой отрасли: зависимостью от природных условий, долгим производственным циклом, а также консервативностью хозяйствующих субъектов. В 2024 году, например, наблюдалось снижение добавленной стоимости в сфере сельского, лесного хозяйства, охоты, рыболовства на 3,4%, в то время как рост промышленности составил 4,3%. Это указывает на сохраняющийся разрыв в динамике развития.

Однако потенциал научно-технического прогресса и цифровизации для российского АПК огромен. Цифровизация отрасли может принести существенный экономический эффект, с ожидаемым ростом доходов на 1,5 трлн рублей в ближайшие пять лет. Этот рост будет достигнут за счет оптимизации ресурсов, повышения производительности и снижения издержек.

Цифровые агротехнологии выполняют широкий спектр задач:

• Сбор и анализ данных: От данных о почве и климате до информации о работе техники и здоровье растений. Это позволяет аграриям принимать решения на основе фактической информации, а не интуиции.
• Прогнозирование урожая: Использование ИИ и МО позволяет значительно повысить точность прогнозов, о чем говорилось в предыдущем разделе.
• Автоматизация управления: Системы точного земледелия, автоматическое управление техникой, умные системы полива и удобрения.
• Исключение человеческого фактора: Снижение влияния ошибок оператора, стандартизация процессов.
• Снижение затрат: Оптимизация использования удобрений, пестицидов, воды и топлива.
• Повышение производительности: Увеличение урожайности, улучшение качества продукции.

Внедрение этих технологий является стратегическим направлением развития АПК, позволяющим не только повысить его экономическую эффективность, но и сделать более устойчивым к внешним вызовам, а также минимизировать негативное воздействие на окружающую среду. Разве не это является ключевой задачей для аграрного сектора в условиях глобальных изменений?

Передовые инновации в растениеводстве и их экономическая оценка

Современная наука предлагает революционные решения для повышения урожайности и устойчивости сельскохозяйственных культур. Российские ученые активно участвуют в этом процессе, разрабатывая новые препараты, удобрения, биологические агенты и генетические методы.

1. Регуляторы роста и биопрепараты:
   • Регуляторы роста зерновых культур: Исследователи из Московского физико-технического института и Ярославского государственного технического университета разработали новый регулятор роста, способный увеличить урожай зерновых в полтора раза, повысить прорастаемость семян и ускорить созревание растений на 7-10 дней. Такие препараты снижают риски, связанные с неблагоприятными погодными условиями, и позволяют получить дополнительную прибыль за счет увеличения объемов производства.
   • Водные дисперсии фуллерена C₆₀: Ученые Института биохимической физики им. Н.М. Эмануэля РАН и ФИЦ «Немчиновка» разработали технологию с использованием водных дисперсий фуллерена C₆₀ или его производных. Эта технология показала высокую эффективность в повышении урожайности ячменя, улучшении качества зерна и, что особенно важно, устранила болезнь «черный зародыш». Экономический эффект проявляется в увеличении валового сбора и снижении потерь от болезней.
2. Генетика и селекция:
   • Геномное редактирование (CRISPR/Cas9): Эта технология позволяет вносить точные, направленные изменения в геном растений. Ученые Всероссийского НИИ сельскохозяйственной биотехнологии (ВНИИСБ) уже добились ранних сроков колошения пшеницы с помощью геномного редактирования. Это критически важно для засушливых регионов, где раннее созревание позволяет избежать потерь урожая из-за летней жары и дефицита влаги.
   • Маркер-ассоциированное селекционирование (МАС): Ускоряет традиционный процесс селекции, используя молекулярные маркеры для идентификации желаемых признаков (например, устойчивость к болезням, высокая урожайность). Вместо многолетних полевых испытаний, селекционеры могут быстро отбирать нужные растения на ранних стадиях развития.
   • Экономическая оценка: Внедрение новых сортов и гибридов с улучшенными характеристиками (повышенная урожайность, устойчивость к вредителям и болезням, адаптация к климатическим изменениям) приводит к прямому росту валового сбора и снижению затрат на средства защиты растений.
3. Рациональная обработка почвы:
   • Прямой посев (No-till): Эта ресурсосберегающая технология, при которой посев осуществляется без предварительной вспашки или культивации, улучшает воздушный, водный, тепловой и питательный режимы почвы. Она способствует регулированию биологических процессов, уничтожению сорняков (за счет растительных остатков), защищает почву от эрозии и снижает затраты на топливо и амортизацию техники.

Инновации в растениеводстве — это многовекторный процесс, который включает в себя как разработку новых материалов и препаратов, так и применение передовых биотехнологий. Их экономическая оценка всегда должна учитывать не только прямой прирост урожайности, но и снижение рисков, повышение устойчивости производства и сокращение операционных затрат.

Ключевые агротехнологии и их вклад в эффективность

В условиях стремительной цифровизации и растущих требований к устойчивости агропромышленного комплекса, ряд ключевых агротехнологий приобретает стратегическое значение, обеспечивая комплексное повышение эффективности производства зерна и картофеля.

1. Геоинформационные системы (ГИС): Позволяют собирать, хранить, анализировать и визуализировать пространственные данные о полях, почвах, рельефе, климате. Интеграция ГИС с данными спутникового мониторинга и полевых измерений создает «цифровые двойники» полей, обеспечивая глубокое понимание их состояния и потенциала. Это основа для точного земледелия.
2. Биоинженерия: Наряду с геномным редактированием, биоинженерия включает разработку биоудобрений, биопестицидов, а также использование микроорганизмов для улучшения плодородия почв и защиты растений. Эти технологии снижают химическую нагрузку на экосистему и позволяют получать более экологически чистую продукцию.
3. Управление водными ресурсами: Системы точного орошения, мониторинг влажности почвы с помощью датчиков и спутников позволяют оптимизировать расход воды, особенно в засушливых регионах. Это не только экономит ресурсы, но и предотвращает переувлажнение, улучшая состояние почв.
4. Регенеративное сельское хозяйство: Комплекс практик, направленных на восстановление здоровья почвы, повышение её плодородия, секвестрацию углерода и улучшение биоразнообразия. Включает минимальную обработку почвы, покровные культуры, диверсификацию севооборота. Хотя прямое влияние на урожайность может быть не мгновенным, в долгосрочной перспективе это создает устойчивую основу для высокоэффективного производства.
5. Точное внесение азота: Использование сенсоров (например, NDVI-датчиков на тракторах или дронах) для определения потребности растений в азоте на разных участках поля. Это позволяет вносить удобрения дифференцированно, точно по потребности, избегая перерасхода и загрязнения окружающей среды, одновременно повышая урожайность.
6. Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) / Дроны: Широко используются для мониторинга полей, оценки состояния посевов, выявления болезней и вредителей, картирования урожайности, а также для точного внесения СЗР на небольших участках. Дроны обеспечивают оперативность и высокую детализацию данных.
7. Цифровые двойники: Создание виртуальных моделей полей, ферм или даже целых агропредприятий, которые имитируют реальные процессы. Цифровые двойники позволяют моделировать различные сценарии (например, изменение климата, применение новой агротехнологии) и оптимизировать решения до их внедрения в реальном мире.
8. Сенсоры и Интернет вещей (IoT): Сети датчиков, размещенных на полях, в хранилищах, на технике, позволяют в режиме реального времени отслеживать температуру, влажность почвы и воздуха, уровень освещенности, состояние техники. Эти данные передаются в облачные платформы, где обрабатываются алгоритмами ИИ, обеспечивая цифровую трансформацию сельского хозяйства, повышение производительности и снижение экологической нагрузки.

В совокупности эти технологии формируют экосистему «умного» сельского хозяйства, где каждое решение подкреплено данными и аналитикой, что позволяет максимизировать урожайность, минимизировать издержки и обеспечить устойчивое развитие отрасли.

Резервы повышения эффективности производства зерна и картофеля

Несмотря на достижения, в производстве зерна и картофеля в России существуют значительные резервы для повышения эффективности. Их выявление и активация являются стратегическим приоритетом, поддерживаемым государственной политикой, направленной на наращивание объемов производства сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия.

1. Увеличение доли наиболее урожайных культур и сортов:
   • Оптимизация структуры посевных площадей в пользу высокоурожайных и адаптированных к местным условиям сортов зерна и картофеля. Это требует активной работы по сортосмене и внедрению новых достижений селекции.
   • Пример: Замена низкопродуктивных сортов пшеницы на современные гибриды с высоким потенциалом урожайности может значительно увеличить валовой сбор без расширения посевных площадей.
2. Предотвращение потерь при уборке и хранении:
   • Оптимизация сроков уборки: Своевременное начало и завершение уборочных работ критически важно для минимизации потерь от осыпания зерна или гниения картофеля. Использование систем мониторинга погоды и прогнозирования урожайности помогает определить оптимальные сроки.
   • Обновление парка уборочной техники: Внедрение современных комбайнов и картофелеуборочных машин с минимальными потерями.
   • Современные системы хранения: Строительство и модернизация зернохранилищ, овощехранилищ с регулируемым микроклиматом позволяют сократить потери при хранении, которые могут достигать значительных объемов.
3. Оптимизация сроков посева и агротехнологий:
   • Соблюдение оптимальных агротехнических сроков: Посев в наиболее благоприятные периоды для каждого региона и культуры. Отклонения от оптимальных сроков могут значительно снизить урожайность.
   • Рациональная обработка почвы: Внедрение ресурсосберегающих технологий, таких как прямой посев (No-till), что улучшает структуру почвы, её водный и питательный режимы, а также снижает эрозию и затраты на топливо.
4. Оптимальное использование земельных ресурсов и удобрений:
   • Вовлечение в оборот неиспользуемых сельскохозяйственных земель: Активизация государственной программы «Эффективное вовлечение в оборот земель сельскохозяйственного назначения».
   • Повышение плодородия почв: Рост внесения минеральных и органических удобрений, основанный на агрохимическом анализе почвы. Корреляционный анализ для картофелеводства, например, показал, что на выход картофеля в крупных сельхозорганизациях преимущественно влияют затраты на семена, минеральные удобрения, средства защиты растений и содержание основных средств.
   • Точное земледелие: Дифференцированное внесение удобрений и СЗР с учетом неоднородности полей, что позволяет не только экономить ресурсы, но и повышать эффективность их использования.
5. Сокращение доли неубранных площадей: Каждое неиспользованное поле — это упущенная прибыль. Повышение эффективности использования земельных ресурсов, включая рациональное планирование севооборота и своевременную уборку, является прямым резервом роста производства.

Инновационное развитие картофелеводства

Картофелеводство, будучи критически важной отраслью, также имеет значительные резервы для развития, в основном связанные с внедрением инноваций.

1. Сортосмена и использование элитных семян: Переход на новые высокоурожайные и устойчивые к болезням сорта картофеля, а также использование сертифицированного элитного семенного материала. Доля импортных семян для картофеля в РФ составляет 91%, что указывает на острую потребность в развитии отечественной селекции и семеноводства.
2. Ресурсосберегающие технологии:
   • Капельное орошение: Позволяет доставлять воду непосредственно к корневой системе растений, минимизируя потери на испарение и сток.
   • Точное земледелие: Дифференцированное внесение удобрений, использование GPS-навигации для точного высаживания и обработки.
3. Использование фунгицидов нового поколения и интегрированные системы защиты растений: Применение современных средств защиты растений, а также биологических методов борьбы с вредителями и болезнями, что позволяет снизить потери и улучшить качество продукции.
4. Строительство и модернизация оросительных систем: Особенно актуально для регионов с недостаточным увлажнением, так как картофель является влаголюбивой культурой.
5. Организация современного хранения продукции: Строительство высокотехнологичных хранилищ с возможностью контроля температуры, влажности и газового состава воздуха, что позволяет значительно продлить сроки хранения и снизить потери.
6. Повышение инновационной активности: Стимулирование научных исследований, внедрение их результатов в практику, обучение персонала новым технологиям.

Активация этих резервов, подкрепленная государственной поддержкой и инвестициями в научно-технический прогресс, позволит значительно повысить эффективность производства зерна и картофеля, укрепить продовольственную безопасность страны и обеспечить устойчивое развитие аграрного сектора.

Выводы и рекомендации

Проведенный экономико-статистический анализ производства зерна и картофеля в Российской Федерации позволяет сделать ряд ключевых выводов относительно текущего состояния отрасли, её динамики, а также факторов, определяющих её эффективность и устойчивость.

Ключевые выводы:

1. Стратегическое значение зерна и картофеля: Зерно и картофель остаются фундаментом продовольственной безопасности и экономики России. Исторически зерно играло роль как экономического инструмента, так и политического рычага, а в современности эти культуры обеспечивают самообеспеченность страны, которая по картофелю в 2023 году достигла 101% (при норме 95%), а по зерну — существенно превышает пороговые 95%. Сельское хозяйство вносит 2,74% в ВДС РФ и обеспечивает занятость 5,70% населения.
2. Влияние макроэкономических факторов: Отрасль высокочувствительна к инфляции, колебаниям курса рубля, а также к доступу к финансовым ресурсам. Инфляция увеличивает себестоимость, а зависимость от импорта семян (91% для картофеля, 55% для кукурузы) и техники делает сектор уязвимым к внешним шокам и санкционному давлению. Природные условия продолжают быть ключевым фактором рискованного земледелия, как показал 2024 год со снижением урожая зерна на 14% из-за засухи в ряде регионов.
3. Государственная поддержка – критически важна: Государственная аграрная политика, выраженная в многомиллиардных инвестициях (558-559 млрд рублей в 2024 году), льготном кредитовании (до 6,8% при ключевой ставке 16%), грантах и механизмах таможенно-тарифного регулирования, является жизненно необходимой для поддержания конкурентоспособности и развития АПК. «Доктрина продовольственной безопасности» задает четкие ориентиры самообеспеченности.
4. Неоднозначная динамика производства: После рекордного 2022 года (150 млн тонн зерна) 2024 год показал снижение валового сбора зерновых на 14% и картофеля на 11,9%, что объясняется как погодными аномалиями, так и сокращением посевных площадей (общее снижение на 1,2%, под зерновыми на 4%). Отмечается региональная дифференциация урожайности пшеницы (снижение в ЦФО и ЮФО, рост на Урале и в Сибири). Высокая доля хозяйств населения в производстве картофеля (95,3% в 2024 году) указывает на специфику отрасли.
5. Эволюция методов прогнозирования: Классические статистические методы (регрессии, временные ряды, корреляционный и факторный анализ) остаются актуальными, но все активнее дополняются инновационными подходами. ИИ, машинное обучение и спутниковые технологии (NDVI) позволяют достичь высокой точности прогнозов (до 10% погрешности для зерновых), обрабатывая огромные объемы данных и учитывая сложные взаимосвязи. Однако их применимость ограничена качеством данных и непредсказуемостью экстремальных природных явлений.
6. Потенциал инноваций и резервы эффективности: Темпы внедрения инноваций в АПК ниже, чем в промышленности, но цифровизация способна увеличить доходы отрасли на 1,5 трлн рублей за 5 лет. Российские ученые разрабатывают прорывные технологии: регуляторы роста, повышающие урожайность в полтора раза, фуллерены для защиты ячменя, геномное редактирование для раннего колошения пшеницы. Ключевые агротехнологии (ГИС, БПЛА, IoT, точное земледелие, регенеративное с/х) повышают продуктивность и снижают издержки. Резервы роста включают сортосмену, сокращение потерь при уборке и хранении, оптимизацию сроков посева, рациональное использование земель и удобрений, а также активное развитие отечественной селекции.

Практические рекомендации:

1. Приоритизация отечественной селекции и семеноводства: Учитывая высокую зависимость от импортных семян (до 91% для картофеля), необходимо значительно усилить государственную поддержку научно-исследовательских работ в области генетики и селекции. Создание новых высокоурожайных, устойчивых к болезням и адаптированных к российским условиям сортов зерна и картофеля является стратегической задачей.
2. Развитие инфраструктуры хранения и переработки: Для снижения потерь после уборки и обеспечения стабильности цен необходимы инвестиции в строительство и модернизацию современных зерно- и овощехранилищ, а также перерабатывающих предприятий. Это позволит увеличить добавленную стоимость и снизить зависимость от сырьевого экспорта.
3. Расширение и адаптация программ льготного кредитования: Продолжение и совершенствование программ льготного кредитования с учетом специфики региональных климатических и экономических условий. Возможно, требуется создание специализированных фондов для страхования урожая от природных катаклизмов.
4. Стимулирование цифровизации и внедрения высокотехнологичных решений: Государственная поддержка должна быть направлена на субсидирование внедрения ГИС, систем точного земледелия, использования БПЛА, IoT-решений и алгоритмов ИИ для прогнозирования и управления. Это включает как финансовые меры, так и развитие соответствующей инфраструктуры (широкополосный интернет в сельской местности).
5. Развитие кадрового потенциала: Необходимо инвестировать в образование и переподготовку специалистов АПК, способных работать с новыми технологиями, а также обеспечить привлекательные условия труда в сельской местности для удержания квалифицированных кадров.
6. Усиление региональной адаптации: Государственные программы поддержки и рекомендации по агротехнологиям должны быть максимально адаптированы к региональным особенностям (климат, почвы, рынки сбыта), учитывая выявленную дифференциацию урожайности.
7. Повышение эффективности использования земельных ресурсов: Продолжить работу по вовлечению в оборот неиспользуемых сельхозземель и стимулировать внедрение ресурсосберегающих технологий обработки почвы, которые повышают плодородие и снижают издержки.

Реализация этих рекомендаций позволит не только повысить устойчивость и эффективность производства зерна и картофеля в России, но и закрепить за страной статус мирового лидера в аграрном секторе, способного отвечать на вызовы XXI века.

Список использованной литературы

1. Алтухов, А.И., Васютин, В.С. Зерно России. – М.: Экондс-к, 2002. – 432 с.
2. Афанасьев, В.М., Марков, А.И. Статистика сельского хозяйства. – М.: Финансы и статистика, 2003. – 272 с.
3. Басюк, Ф. Прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур // Плановое хозяйство. – 1977. – №5. – С.34-36.
4. Ванин, Ю. Зернопроизводству – первостепенное внимание // Экономика сельского хозяйства России. – 2002. – №4. – С.21.
5. Войтович, Н.И. Прогноз развития зерновой отрасли в 2001-2005 гг. / Н.И. Войтович, В.Ф. Кирдин, Н.А. Полев, В.А. Бойков, НИИСХЦРНЗ // Зернове хозяйство. – 2003. – №1. – С.10-12.
6. Геминтерн, В., Манелля, А. Анализ динамики урожайности и возможности оценки видов на урожай. – М.: Экономика, 1988. – 345 с.
7. Гранберг, А.Г. Статистическое моделирование и прогнозирование. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 464 с.
8. Гуневин, П.Ф., Манелля, А.И. Статистический и экономико-математический анализ сельскохозяйственного производства. – М.: Статистика, 1989. – 391 с.
9. Двирных, В.Н. Комплексный анализ урожая и урожайности сельскохозяйственных культур. – М.: Наука, 1989. – 274 с.
10. Четыркин, Е.М. Статистические методы прогнозирования. – М.: Статистика, 1977. – 569 с.
11. Юзбашев, М.М. Методы изучения динамики распределений и зависимостей. – М.: Статистика, 1974. – 326 с.
12. Агропродмаш. Аграрная политика России и других стран. URL: https://www.agroprodmash-expo.ru/ru/articles/agrarnaya-politika-rossii-i-drugih-stran/ (дата обращения: 15.10.2025).
13. Агроинвестор. Экономике предложили альтернативы: как возможное ухудшение макроэкономической ситуации повлияет на АПК. URL: https://www.agroinvestor.ru/analytics/article/41810-ekonomike-predlozhili-alternativy-kak-vozmozhnoe-ukhudshenie-makroekonomicheskoy-situatsii-povliyaet-na-apk/ (дата обращения: 15.10.2025).
14. Агроэксперт. Минсельхоз озвучил целевые индикаторы производства сельхозкультур в 2025 году. URL: https://agroexpert.ru/news/minselhoz-ozvuchil-celevye-indikatory-proizvodstva-selhozkultur-v-2025-godu (дата обращения: 15.10.2025).
15. АгроЭкоМиссия. Инновационные технологии прямого посева зерновых культур. URL: https://agroeco.info/index.php?r=pages/view&alias=innovatsionnye-tehnologii-pryamogo-poseva-zernovyh-kultur (дата обращения: 15.10.2025).
16. Agro.Club. Инновации в генетике зерновых культур. URL: https://agro.club/media/post/innovacii-v-genetike-zernovykh-kultur/ (дата обращения: 15.10.2025).
17. Agrotrend.ru. Урожай 2024: итоги от Росстата. URL: https://agrotrend.ru/news/37626-urozhay-2024-itogi-ot-rosstata/ (дата обращения: 15.10.2025).
18. Белгородский ГАУ. URL: https://www.bsaa.edu.ru/upload/iblock/c38/c38f42a5c327242137593c72b2d07521.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
19. ДЕЛОНОЙ ПРОФИЛЬ. Рынок зерна в России: крупнейшие производители зерновых культур 2021. URL: https://delprof.ru/press-center/analytics/rynok-zerna-v-rossii-krupneyshie-proizvoditeli-zernovykh-kultur-2021/ (дата обращения: 15.10.2025).
20. Dubna.ru. Роль и значение сельского хозяйства в экономике России. URL: https://dubna.ru/news/rol-i-znachenie-selskogo-khozyaystva-v-ekonomike-rossii.html (дата обращения: 15.10.2025).
21. disserCat. Резервы повышения эффективности производства зерна. URL: https://www.dissercat.com/content/rezervy-povysheniya-effektivnosti-proizvodstva-zerna (дата обращения: 15.10.2025).
22. disserCat. Резервы повышения эффективности производства зерна на материалах республики Дагестан. URL: https://www.dissercat.com/content/rezervy-povysheniya-effektivnosti-proizvodstva-zerna-na-materialakh-respubliki-dagestan (дата обращения: 15.10.2025).
23. disserCat. Статистические методы прогнозирования урожайности зерновых культур в зоне рискованного земледелия. URL: https://www.dissercat.com/content/statisticheskie-metody-prognozirovaniya-urozhainosti-zernovykh-kultur-v-zone-riskovannogo-ze (дата обращения: 15.10.2025).
24. Elibrary. АПК: Экономика, управление. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=25381144 (дата обращения: 15.10.2025).
25. Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=45785084 (дата обращения: 15.10.2025).
26. Elibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=46440263 (дата обращения: 15.10.2025).
27. E-library.ru. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=13009025 (дата обращения: 15.10.2025).
28. Зерновой портал. Росстат привёл официальные данные по урожаю зерна в России в 2024 году. URL: https://zerno.ru/rossiya/rosstat-privyol-ofitsialnye-dannye-po-urozhayu-zerna-v-rossii-v-2024-godu (дата обращения: 15.10.2025).
29. Инновационная экономика и промышленная политика. Государственная аграрная политика. URL: http://inecp.ru/docs/stati/gosudarstvennaya-agrarnaya-politika/ (дата обращения: 15.10.2025).
30. Картофельный Союз. Перечень сельскохозяйственных культур, наиболее важных для продовольственной безопасности страны. URL: https://www.potatounion.ru/news/perechen-selskohozyaystvennyh-kultur-naibolee-vazhnyh-dlya-prodovolstvennoy-bezopasnosti-strany/ (дата обращения: 15.10.2025).
31. КиберЛенинка. Государственная аграрная политика в современной России. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/gosudarstvennaya-agrarnaya-politika-v-sovremennoy-rossii (дата обращения: 15.10.2025).
32. КиберЛенинка. Основные факторы устойчивого и эффективного развития сельскохозяйственного производства. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-faktory-ustoychivogo-i-effektivnogo-razvitiya-selskohozyaystvennogo-proizvodstva (дата обращения: 15.10.2025).
33. КиберЛенинка. Повышение эффективности производства зерна в Российской Федерации. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/povyshenie-effektivnosti-proizvodstva-zerna-v-rossiyskoy-federatsii (дата обращения: 15.10.2025).
34. КиберЛенинка. Применение статистических методов в прогнозировании урожайности зерновых культур на примере Волгоградской области. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-statisticheskih-metodov-v-prognozirovanii-urozhaynosti-zernovyh-kultur-na-primere-volgogradskoy-oblasti (дата обращения: 15.10.2025).
35. КиберЛенинка. Россия на мировом рынке зерна: роль и перспективы. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rossiya-na-mirovom-rynke-zerna-rol-i-perspektivy (дата обращения: 15.10.2025).
36. КиберЛенинка. Статистическое исследование производства зерна в России. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskoe-issledovanie-proizvodstva-zerna-v-rossii (дата обращения: 15.10.2025).
37. КиберЛенинка. Стратегии инновационного развития картофелеводства. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/strategii-innovatsionnogo-razvitiya-kartofelevodstva (дата обращения: 15.10.2025).
38. КиберЛенинка. Факторы, определяющие эффективность растениеводства и его государственной поддержки. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/faktory-opredelyayuschie-effektivnost-rastenievodstva-i-ego-gosudarstvennoy-podderzhki (дата обращения: 15.10.2025).
39. КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_106720/ (дата обращения: 15.10.2025).
40. Научная Россия. Российские инновации помогут увеличить урожайность сельхозкультур. URL: https://naukateka.ru/article/rossiyskie-innovacii-pomogut-uvelichit-urozhaynost-selhozkultur (дата обращения: 15.10.2025).
41. Независимая газета. Картофель – наш всему голова. 25.10.2023. URL: https://www.ng.ru/economics/2023-10-25/1_8860_potatoes.html (дата обращения: 15.10.2025).
42. Nsportal.ru. Факторы, влияющие на размещение. URL: https://nsportal.ru/nachalnaya-shkola/okruzhayushchii-mir/2021/11/04/faktory-vliyayushchie-na-razmeshchenie (дата обращения: 15.10.2025).
43. OleoScope. Стоит ли инвестировать в пищевую промышленность: обзор рынка. URL: https://oleoscope.com/review/stoit-li-investirovat-v-pishchevuyu-promyshlennost-obzor-rynka/ (дата обращения: 15.10.2025).
44. Оренбургский государственный университет. Статистические методы прогнозирования в экономике. URL: http://osu.ru/docs/person_files/lebedeva_stat_metody_prognoz_v_ekonomike.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
45. Орловский государственный аграрный университет имени Н.В. Парахина. URL: http://orelsau.ru/upload/iblock/61d/kravchenko.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
46. Pandia.org. URL: https://pandia.org/text/78/337/87707.php (дата обращения: 15.10.2025).
47. Поле.РФ. Средняя урожайность пшеницы в России снизилась на 7,7% в 2024 году. URL: https://поле.рф/articles/srednyaya-urozhaynost-pshenitsy-v-rossii-snizilas-na-77-v-2024-godu (дата обращения: 15.10.2025).
48. Русский эксперт. Продовольственная безопасность России. URL: https://ruxpert.ru/Продовольственная_безопасность_России (дата обращения: 15.10.2025).
49. Русагро. URL: https://www.rusagrogroup.ru/upload/iblock/d76/2024_ar_rus_v.pdf (дата обращения: 15.10.2025).
50. Сфера Медиагруппа. ТОП-10 технологий в сельском хозяйстве в России. URL: https://sfm.news/articles/top-10-tekhnologiy-v-selskom-khozyaystve-v-rossii/ (дата обращения: 15.10.2025).
51. Современные проблемы науки и образования. Актуальные вопросы развития сельского хозяйства. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=26639 (дата обращения: 15.10.2025).
52. Сортовые ресурсы и рынок семенного картофеля. URL: http://www.kartofel.org/potatopress/content/4_04/anisimov.doc (дата обращения: 15.10.2025).
53. Совет Безопасности Российской Федерации. URL: http://www.scrf.gov.ru/documents/16.html (дата обращения: 15.10.2025).
54. Статьи Стартек. Прогнозирование урожайности в сельском хозяйстве. URL: https://startex.ru/news/prognozirovanie-urozhaynosti-v-selskom-hozyaystve/ (дата обращения: 15.10.2025).
55. Улус Медиа. В России выросли показатели продовольственной независимости. URL: https://ulus.media/article/v-rossii-vyrosli-pokazateli-prodovolstvennoy-nezavisimosti (дата обращения: 15.10.2025).
56. ФГБНУ «Всероссийский научно-исследовательский институт картофельного хозяйства имени А.Г. Лорха». URL: https://www.vniikh.com/upload/iblock/5b4/5b48721c002c98d7f76b911853a0f796.pdf (дата обращения: 15.10.2025).