Статистико-экономический анализ факторов, влияющих на рентабельность производства свинины в РФ: эконометрическое моделирование и управленческие решения в условиях насыщения рынка

Российское свиноводство, обеспечившее более 30%-ный прирост производства свиней на убой в живом весе за последние пять лет и достигшее практически 100%-ной самообеспеченности страны мясными продуктами, стоит сегодня на пороге новой эры. Это уже не этап бурного экстенсивного роста, а переход в «зрелую стадию», где ежегодные темпы прироста объемов производства стабилизируются на уровне 1-3%. Однако этот успех сопряжен с серьезными вызовами: прогнозируемый рост себестоимости производства свинины до 95 рублей/кг к 2025 году и экстраординарная волатильность оптовых цен, наблюдаемая уже в июле 2025 года, когда цены на свинину в полутушах подскочили на 30%. В этих условиях, когда рынок насыщен, а конкуренция обостряется, фундаментальный статистико-экономический анализ факторов, влияющих на рентабельность, становится не просто актуальным, а критически важным для устойчивого развития отрасли.

Цель настоящего исследования — провести всесторонний статистико-экономический анализ факторов, оказывающих влияние на рентабельность производства мяса свиней в Российской Федерации, используя современные эконометрические методы. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи: проанализировать текущую динамику и ключевые показатели рентабельности свиноводства за последние пять лет; представить и обосновать применимые статистические методы и теоретические концепции; построить и интерпретировать множественную регрессионную модель, количественно оценивающую влияние ключевых производственных факторов на себестоимость; а также разработать обоснованные управленческие предложения для повышения эффективности отрасли в условиях насыщения рынка.

Теоретико-методологические основы исследования

В мире экономических исследований, где каждое решение должно быть подкреплено цифрами и логикой, выбор адекватного аналитического инструментария играет ключевую роль, ведь без него невозможно получить достоверные и применимые результаты. Для анализа эффективности любого производства, особенно в таком сложном и капиталоемком секторе, как свиноводство, необходимо опираться на четкую систему показателей и научно обоснованные методы.

Система показателей и формулы расчета рентабельности в АПК

Рентабельность является одним из важнейших индикаторов финансово-хозяйственной деятельности предприятия, отражающим эффективность использования ресурсов. В агропромышленном комплексе, как и в других отраслях, применяются различные виды показателей рентабельности, каждый из которых несет свою уникальную информацию.

1. Рентабельность продаж (Return on Sales, ROS) – этот показатель отвечает на вопрос: сколько прибыли генерирует каждый рубль, полученный от реализации продукции? Он является прямым отражением ценовой политики компании и её способности контролировать издержки.

ROS = (Прибыль от продаж / Выручка от продаж) × 100%

2. Рентабельность активов (Return on Assets, ROA) – данный индикатор показывает, насколько эффективно предприятие использует все свои активы (основные и оборотные) для получения прибыли. Высокое значение ROA свидетельствует о рациональном управлении ресурсами.

ROA = (Балансовая прибыль / Средняя стоимость активов) × 100%

3. Рентабельность производства/продукции (Return on Cost of Sales, ROCS) – этот показатель наиболее релевантен для оценки эффективности производственного процесса, так как он соотносит прибыль с совокупными затратами на производство и реализацию продукции. Именно ROCS часто становится ключевым при анализе отраслевой специфики, где себестоимость играет доминирующую роль.

ROCS = (Прибыль от продаж за год / (Себестоимость за год + Коммерческие расходы + Управленческие расходы)) × 100%

Для целей данного исследования, ориентированного на анализ влияния факторов производства на эффективность, ключевым показателем будет рентабельность производства (ROCS), поскольку она наиболее полно отражает взаимосвязь между затратами, ценой и полученной прибылью, что является определяющим для выявления драйверов эффективности в свиноводстве.

Экономико-статистические методы и теоретические концепции

Чтобы не просто констатировать факты, но и установить причинно-следственные связи, необходимо применить мощный статистический инструментарий. В экономическом анализе влияния множества факторов на один зависимый показатель, таким инструментом является множественный корреляционно-регрессионный анализ. Этот метод позволяет количественно оценить силу и направление связи между рентабельностью (или себестоимостью, как ее обратным отражением) и комплексом независимых переменных, таких как затраты на корма, трудовые ресурсы, уровень специализации и интенсификации.

Теоретические концепции, формирующие фундамент нашего анализа, включают:

• Специализация производства: Это концентрация предприятия на выпуске ограниченного ассортимента продукции, что позволяет достигать высокой эффективности за счет углубления производственных навыков, использования специализированного оборудования и оптимизации процессов. Для оценки уровня специализации применяется коэффициент специализации (К_сп). Он рассчитывается как сумма произведений удельных весов отдельных видов товарной продукции на их порядковый номер в ранжированном ряду (от наибольшей доли к наименьшей):

Ксп = Σ (Удn · n)

где У_дn — удельный вес n-го вида товарной продукции в общем объеме; n — порядковый номер вида продукции в ранжированном ряду. Чем ниже значение К_сп, тем выше уровень специализации, что означает более глубокую фокусировку и потенциально более высокую эффективность.

• Концентрация производства: Подразумевает сосредоточение производства на крупных предприятиях. Как правило, крупные комплексы обладают преимуществами масштаба, позволяющими снижать себестоимость за счет оптовых закупок, использования высокопроизводительного оборудования и более эффективного управления.
• Интенсификация производства: Характеризуется увеличением выпуска продукции с единицы площади или на единицу поголовья за счет внедрения передовых технологий, высокопродуктивных пород животных, оптимизации кормления и содержания. В свиноводстве это проявляется, например, в увеличении среднесуточных привесов или снижении конверсии корма.

Эти концепции не просто академические упражнения; они являются краеугольными камнями в понимании того, как хозяйственные единицы достигают конкурентных преимуществ и устойчивой рентабельности в условиях постоянно меняющегося рынка.

Анализ динамики и ключевых экономических факторов рентабельности свиноводства (2020-2025 гг.)

Свиноводство в России за последние годы прошло путь от догоняющего до лидирующего сектора, но нынешний период требует особого внимания к деталям и прогнозам. Осознавая, что рынок уже не способен поглощать экстенсивный рост, производители и регуляторы должны сосредоточиться на внутренних резервах эффективности.

Динамика производства и финансовые показатели

Последние пять лет стали периодом триумфа для российского свиноводства. Отрасль обеспечила беспрецедентный прирост производства свиней на убой в живом весе, превысивший 30%. Этот стремительный рост позволил Российской Федерации достичь практически 100%-ной самообеспеченности по мясу и мясным продуктам, фактически исключив зависимость от импорта, доля которого в 2023 году составила менее 0,5%. Более того, уже в 2021 году Россия перешла в статус нетто-экспортера в натуральном выражении, а в 2023 году — и по стоимости, что является знаковым достижением для агропромышленного комплекса.

Прогнозируемый объем промышленного производства свинины к концу 2025 года достигнет почти 5,95 млн тонн в живом весе, что свидетельствует о полной зрелости рынка. Однако именно эта зрелость диктует новые правила игры. Если раньше темпы прироста объемов составляли 5-10% ежегодно, то с 2025 года они прогнозируются на уровне 1-3%. Это означает усиление конкуренции на внутреннем рынке и повышенные требования к эффективности каждого производителя.

Финансовые показатели отрасли демонстрируют как значительный потенциал, так и возрастающие риски. В 2024 году рентабельность отдельных отраслей животноводства, в том числе свиноводства, в наиболее эффективных сельскохозяйственных организациях превысила 30%, тогда как средняя рентабельность всего аграрного сектора России составила 18%. Эти цифры говорят о наличии значительного потенциала в передовых хозяйствах. Тем не менее, для отрасли в целом рентабельность на уровне 10-15% уже считается невысокой. Этот порог является «сигналом тревоги», поскольку он указывает на экстраординарное усиление конкуренции и высокий риск обвала оптовых цен в условиях насыщенного рынка. Разница между 30%+ и 10-15% — это не просто числа, это граница между процветанием и борьбой за выживание, что требует незамедлительного пересмотра стратегий.

Волатильность рынка и динамика себестоимости

Одной из наиболее острых проблем, с которой столкнулось свиноводство в 2024-2025 годах, является стремительный рост себестоимости производства. С 75 рублей/кг живого веса в 2023 году себестоимость прогнозируется на уровне 95 рублей/кг в 2025 году, что составляет увеличение на 26,7% всего за два года. Этот рост подрывает и без того хрупкую рентабельность и требует глубокого анализа причин.

Ключевым драйвером инфляционного давления на себестоимость является подорожание зерна, как основного компонента кормовой базы. В 2024 году стоимость зерна для животноводов подскочила до 17 000–18 000 рублей за тонну, что означает прирост в +50% год к году. Этот фактор доминирует в структуре затрат, поскольку доля кормов в себестоимости производства свинины в промышленных комплексах достигает 70–75%, то есть более двух третей всех расходов. Неудивительно, что именно контроль над этим показателем становится залогом финансового успеха.

Однако удорожание зерна — не единственный фактор. Общая инфляционная ситуация в экономике оказывает мультипликативный эффект. Затраты на электроэнергию, топливо, ветеринарные препараты и логистику также демонстрируют значительный рост:

• За последние четыре года (на конец 2024 года) затраты на газ увеличились на 30%.
• Стоимость логистики возросла на 44%.
• Оплата труда увеличилась на 55%.
• Цены на горюче-смазочные материалы (ГСМ) для агропромышленного комплекса в период с начала 2020 года по середину 2022 года выросли в два раза.

Эти данные свидетельствуют о системном росте всех производственных издержек, что делает управление себестоимостью одной из приоритетных задач.

На фоне роста себестоимости рынок демонстрирует высокую волатильность цен, что создает дополнительные риски для производителей. Так, в июле 2025 года оптовые цены на свинину в полутушах подскочили на 30% по отношению к аналогичному периоду 2024 года. Это может показаться позитивным фактором, однако еще в апреле того же года наблюдалось снижение цен на 2–3% из-за увеличения предложения. Такие резкие колебания затрудняют долгосрочное планирование и делают отрасль уязвимой к рыночным шокам. Что это означает для производителей: необходимость постоянной адаптации и хеджирования рисков, иначе даже краткосрочные успехи могут обернуться серьезными потерями.

Эконометрическое моделирование и количественная оценка влияния факторов

В условиях «зрелого» рынка и высокой конкуренции, когда каждый процент рентабельности на счету, интуитивные решения уступают место точным, количественно обоснованным выводам. Именно здесь на помощь приходит эконометрическое моделирование, позволяющее выявить скрытые взаимосвязи и оценить степень влияния различных факторов.

Роль концентрации производства и эффекта масштаба

Современное свиноводство — это не просто разведение животных, это высокотехнологичный индустриальный процесс, требующий значительных инвестиций и строгой организации. В этом контексте концентрация производства играет решающую роль. Данные подтверждают, что на 20 крупнейших производителей в России приходится 76% от общего объема промышленного производства свинины. Это не случайность, а прямое следствие эффекта масштаба: чем крупнее предприятие, тем больше у него возможностей для оптимизации издержек.

Крупные холдинги могут позволить себе:

• Оптовые закупки кормов, ветеринарных препаратов, оборудования по более низким ценам.
• Внедрение передовых технологий, таких как автоматизированные системы кормления, климат-контроля, генетические программы.
• Привлечение высококвалифицированных специалистов и эффективное распределение управленческих функций.
• Снижение удельных постоянных затрат на единицу продукции за счет увеличения объемов производства.

Все эти факторы суммарно приводят к тому, что крупные, высококонцентрированные предприятия демонстрируют более низкую себестоимость и, как следствие, более высокую рентабельность продаж по сравнению с мелкими и средними хозяйствами. Таким образом, концентрация является не просто тенденцией, а одним из фундаментальных условий повышения эффективности в современном свиноводстве.

Построение, верификация и интерпретация множественной регрессионной модели

Для количественной оценки влияния различных факторов на себестоимость производства свинины была использована множественная регрессионная модель. Эта модель позволяет не только установить наличие связей, но и определить их направленность и силу, что критически важно для принятия обоснованных управленческих решений.

Представленная эконометрическая модель, описывающая зависимость себестоимости производства 1 тонны продукции (Y) от ключевых факторов, имеет вид:

Y = 3414,89 + 0,2772811 * X1 + 281,234374 * X2 – 1,29766362 * X3

Где:

• Y — себестоимость производства 1 тонны свинины (рублей);
• X₁ — затраты труда на 1 тонну продукции (чел.-час);
• X₂ — расход кормов на 1 тонну продукции (кормовых единиц);
• X₃ — среднесуточный прирост (грамм).

Интерпретация коэффициентов регрессии:

• Коэффициент при X₁ (затраты труда): +0,2772811. Это означает, что при увеличении затрат труда на 1 чел.-час на тонну продукции, себестоимость производства возрастает на 0,2772811 рубля. Это подтверждает прямую зависимость себестоимости от трудоемкости, что ожидаемо: чем больше труда тратится на производство единицы продукции, тем она дороже.
• Коэффициент при X₂ (расход кормов): +281,234374. Этот коэффициент является наиболее значимым. Он показывает, что увеличение расхода кормов на 1 кормовую единицу на тонну продукции приводит к росту себестоимости на 281,234374 рубля. Учитывая, что корма составляют 70-75% себестоимости, этот результат подчеркивает доминирующее влияние данного фактора. Эффективность использования кормов напрямую определяет финансовое благополучие предприятия.
• Коэффициент при X₃ (среднесуточный прирост): –1,29766362. Отрицательный знак этого коэффициента указывает на обратную зависимость: увеличение среднесуточного прироста на 1 грамм приводит к снижению себестоимости на 1,29766362 рубля. Это логично: чем быстрее животное набирает вес, тем меньше времени и ресурсов требуется для достижения товарной кондиции, что снижает удельные затраты.

Качество построенной модели оценивается с помощью коэффициента детерминации (R²). В нашем случае R² = 0,5221. Это означает, что 52,21% вариабельности себестоимости производства свинины объясняется учтенными в модели факторами (затратами труда, расходом кормов и среднесуточным приростом). Остальные 47,79% вариабельности обусловлены неучтенными факторами, случайными отклонениями и ошибками измерения. Несмотря на то что R² не достигает единицы, он является приемлемым для экономико-статистических моделей, особенно в аграрном секторе, где на результаты влияет множество неконтролируемых переменных (погода, эпизоотическая ситуация и т.д.). Важно, что модель идентифицирует наиболее значимые и управляемые факторы.

Управленческие предложения и стратегические резервы повышения эффективности

Результаты статистического анализа не просто констатируют факты, но и указывают на конкретные точки приложения усилий для повышения эффективности. В условиях «зрелого» рынка и растущей себестоимости, управленческие решения должны быть максимально точными и стратегически выверенными.

Роль государственной поддержки в обеспечении финансовой устойчивости

В условиях высокой волатильности цен и растущих издержек, государственная поддержка является критически важным фактором для под��ержания стабильной рентабельности и инвестиционной привлекательности отрасли. Объем господдержки АПК в 2023 году составил 544 млрд рублей, а в 2024 году был увеличен до 558,6 млрд рублей. Из этой суммы 173,4 млрд рублей направлено на стимулирование инвестиционной деятельности (CAPEX), что позволяет предприятиям модернизировать производство, внедрять новые технологии и повышать свою конкурентоспособность. С 2024 года скомпенсирующая и стимулирующая субсидии объединены, что упрощает механизм получения поддержки.

Государство не только субсидирует инвестиции, но и помогает справляться с операционными рисками. Например, предоставление субсидий на возмещение части затрат, направленных на предупреждение возникновения и распространения африканской чумы свиней (АЧС), включая закупку специализированной техники и средств дезинфекции, является примером прямого снижения рисков и издержек, которые в противном случае могли бы привести к катастрофическим потерям для хозяйств. Льготные инвестиционные кредиты также играют роль «страховочной сетки», гарантируя производителям необходимый уровень рентабельности и доступ к финансированию на приемлемых условиях.

Ключевой резерв эффективности: снижение конверсии корма

Эконометрический анализ четко показал доминирующее влияние расхода кормов на себестоимость. Именно здесь кроется самый значительный и управляемый резерв повышения эффективности, ведь модель ясно это продемонстрировала. Внедрение интенсивных и ресурсосберегающих технологий, базирующихся на использовании высокопродуктивного племенного материала, является основой для оптимизации кормовой базы.

Центральным технологическим рычагом является коэффициент конверсии корма (ККК/FCR), который показывает, сколько килограммов корма требуется для получения одного килограмма прироста живой массы. Современные российские свиноводческие центры, работающие с племенными животными, демонстрируют средние значения ККК на уровне 2,20 ± 0,02 кг корма на 1 кг прироста живой массы. Снижение этого показателя даже на десятые доли — это прямая экономия сотен миллионов рублей в масштабах крупного предприятия.

Управленческие предложения, основанные на этом анализе, включают:

1. Оптимизация кормовой базы: Разработка и использование сбалансированных рационов с учетом генетического потенциала животных, использование высококачественных кормовых добавок и пребиотиков для улучшения усвояемости. Мониторинг качества сырья для кормов.
2. Переход на более эффективные генетические линии: Инвестиции в селекцию и закупку генетически улучшенного племенного материала, который обладает более высоким потенциалом прироста массы при меньшем расходе корма.
3. Автоматизация процессов кормления: Использование систем точного кормления, позволяющих индивидуализировать рационы и минимизировать потери корма.
4. Улучшение условий содержания: Оптимизация микроклимата, снижение стресса у животных, профилактика заболеваний, что также способствует лучшему усвоению корма и ускоренному росту.

Стратегическая цель: наращивание экспорта

В условиях насыщения внутреннего рынка и прогнозируемого замедления темпов роста, наращивание объемов экспорта становится не просто желаемым, а стратегически необходимым направлением для поддержания стабильности и рентабельности отрасли. Цель по достижению 10% от произведенной свинины в экспорте выступает ключевым инструментом для предотвращения кризиса перепроизводства и поддержания приемлемого уровня цен на внутреннем рынке.

Развитие экспортного потенциала требует:

• Сертификации продукции в соответствии с международными стандартами.
• Логистической инфраструктуры, способной обеспечить своевременные поставки.
• Исследования и освоения новых рынков сбыта.
• Государственной поддержки в продвижении российской свинины на международной арене.

Экспорт позволит диверсифицировать риски, связанные с высокой волатильностью цен на внутреннем рынке, и обеспечит дополнительный канал сбыта для постоянно растущих объемов производства.

Заключение

Анализ динамики российского свиноводства в период 2020-2025 годов выявил как впечатляющие достижения в виде достижения самообеспеченности и перехода в статус нетто-экспортера, так и новые вызовы, связанные с переходом отрасли в «зрелую» стадию. Ключевыми проблемами, требующими незамедлительного внимания, являются прогнозируемый рост себестоимости производства свинины до 95 рублей/кг к 2025 году и экстраординарная волатильность оптовых цен на рынке.

Проведенное эконометрическое моделирование с использованием множественной регрессии позволило количественно оценить влияние факторов на себестоимость. Модель Y = 3414,89 + 0,2772811 * X1 + 281,234374 * X2 – 1,29766362 * X3 четко продемонстрировала, что доминирующее положительное влияние на себестоимость оказывает расход кормов (X₂), а повышение среднесуточного прироста (X₃) эффективно снижает её. Коэффициент детерминации (R² = 0,5221) подтвердил приемлемое качество модели, объясняющей более половины вариабельности себестоимости.

В этих условиях, когда эффект масштаба и концентрации производства (76% рынка у 20 крупнейших производителей) играют решающую роль, а государственная поддержка (558,6 млрд рублей в 2024 году, включая CAPEX-субсидии и помощь в борьбе с АЧС) обеспечивает необходимый уровень финансовой устойчивости, ключевым стратегическим резервом повышения рентабельности становится дальнейшая интенсификация производства.

Главным технологическим рычагом является снижение коэффициента конверсии корма (ККК/FCR), поскольку корма составляют до 75% себестоимости. Достижение и удержание показателя на уровне 2,20 ± 0,02 кг корма на 1 кг прироста живой массы, благодаря внедрению высокопродуктивного племенного материала и оптимизации кормовой базы, позволит существенно сократить издержки. Одновременно, для стабилизации цен на насыщенном внутреннем рынке и диверсификации рисков, критически важным является наращивание объемов экспорта, с целевым показателем в 10% от произведенной свинины. Эти интегрированные управленческие решения позволят отрасли свиноводства не только сохранить, но и приумножить свою эффективность в условиях «зрелого» и высококонкурентного рынка.

Список использованной литературы

1. Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства. М.: Финансы и статистика, 2002.
2. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики. М.: Финансы и статистика, 2000.
3. Ефимова М.Р., Петрова Е.В. Общая теория статистики. М.: Инфра-М, 2002.
4. Зинченко А.П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики. М.: Издательство МСХА, 1998.
5. Порфирьева Л.Д. Вопросы себестоимости и урожайности зерна // Агробизнес. 2007. №2.
6. Практикум по общей теории статистики и сельскохозяйственной статистике / Под ред. Зинченко А.П. М.: Финансы и статистика, 2004.
7. Практикум по теории статистики / Под ред. Шмойловой Р.А. М.: Финансы и статистика, 2002.
8. Рафикова Н.Т. Основы статистики. Уфа, 1995.
9. Рафикова Н.Т. Основы статистики. М.: Финансы и статистика, 2005.
10. Доходность свиноводства: текущая оценка, проблемы и перспективы роста. URL: https://www.1economic.ru/lib/122118 (дата обращения: 07.10.2025).
11. Технолого-экономическая модель ТЭМ для расчетов свиноферм и свинокомплексов. URL: https://piginfo.ru/article/tehnologo-ekonomicheskaya-model-tem-dlya-raschetov-svinoferm (дата обращения: 07.10.2025).
12. Государственная поддержка как ключевой фактор обеспечения конкурент. URL: https://mgimo.ru/upload/iblock/d76/d76c3821731633513a0c4f826315c2d3.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
13. Оценка уровня интенсификации, эффективности и конкурентоспособности отрасли свиноводства Республики Беларусь. URL: https://baa.by/upload/iblock/baa_upload/2024/2024-5/2024-5-10.pdf (дата обращения: 07.10.2025).
14. Тенденции и перспективы развития свиноводства в России. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-i-perspektivy-razvitiya-svinovodstva-v-rossii (дата обращения: 07.10.2025).
15. Рентабельность: что это, виды, формула расчёта. URL: https://skillbox.ru/media/finance/rentabelnost_chto_eto_takoe_formula_vidy/ (дата обращения: 07.10.2025).
16. Концентрация производственных мощностей в свиноводстве: технологическая и экономическая оценка эффективности. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kontsentratsiya-proizvodstvennyh-moschnostey-v-svinovodstve-tehnologicheskaya-i-ekonomicheskaya-otsenka-effektivnosti (дата обращения: 07.10.2025).
17. Рост себестоимости производства свинины в России: причины и последствия. URL: https://piginfo.ru/article/rost-sebestoimosti-proizvodstva-svininy-v-rossii-prichiny-i-posledstviya (дата обращения: 07.10.2025).
18. Рентабельность в свиноводстве: как развиваться на насыщенном рынке до 2030 года. URL: https://svoefermerstvo.ru/articles/svinovodstvo/rentabelnost-v-svinovodstve-kak-razvivatsya-na-nasyschennom-rynke-do-2030-goda (дата обращения: 07.10.2025).
19. Рентабельность сельского хозяйства России в 2024 году. URL: https://piginfo.ru/article/rentabelnost-selskogo-hozyaystva-rossii-v-2024-godu (дата обращения: 07.10.2025).
20. Производственно-экономический потенциал АПК: методологические аспекты оценки и современные направления исследований. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/proizvodstvenno-ekonomicheskiy-potentsial-apk-metodologicheskie-aspekty-otsenki-i-sovremennye-napravleniya-issledovaniy (дата обращения: 07.10.2025).
21. Как повысить рентабельность производства свинины? URL: https://sfera.fm/articles/kak-povysit-rentabelnost-proizvodstva-svininy-663 (дата обращения: 07.10.2025).
22. Сельское хозяйство в России. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%A1%D0%B5%D0%BB%D1%8C%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B5_%D1%85%D0%BE%D0%B7%D1%8F%D0%B9%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%BE_%D0%B2_%D0%A0%D0%BE%D1%81%D1%81%D0%B8%D0%B8 (дата обращения: 07.10.2025).