Экономико-статистический анализ динамики и факторов производства продукции животноводства (на примере Ивановской области)

Введение

На современном этапе развития агропромышленного комплекса (АПК) Российской Федерации, животноводство выступает ключевым звеном обеспечения продовольственной безопасности страны. Устойчивое развитие этой отрасли требует не только значительных инвестиций и внедрения передовых технологий, но и глубокого, систематизированного статистико-экономического анализа, позволяющего выявлять резервы роста и оценивать эффективность хозяйственной деятельности.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки обоснованных управленческих решений на региональном уровне. Статистический инструментарий позволяет перейти от интуитивных оценок к количественному измерению факторов, влияющих на объем производства, включая такие критически важные, как продуктивность животных и состояние кормовой базы.

Цель исследования: Систематизировать теоретические основы статистики животноводства, освоить методологию статистико-экономического анализа (индексы, ряды динамики, регрессия) и применить ее для оценки уровня и динамики производства продукции животноводства в Ивановской области.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Раскрыть методологические основы статистического учета продукции животноводства, включая классификацию и систему ключевых показателей.
2. Провести индексный анализ динамики производства и цен на продукцию животноводства.
3. Оценить текущее состояние и выявить тенденции развития животноводства в Ивановской области за исследуемый период.
4. Применить детерминированный факторный анализ для оценки влияния поголовья и продуктивности.
5. Построить эконометрическую модель (множественную регрессию) для стохастической оценки влияния ключевых экономических факторов, включая кормовую базу.

Объектом исследования выступают процессы производства продукции животноводства. Предмет исследования — статистические показатели, характеризующие уровень, динамику и факторы, влияющие на объем производства продукции животноводства в хозяйствах Ивановской области.

Информационная база исследования сформирована на основе официальных данных Федеральной службы государственной статистики (Росстат), включая региональные отчеты Ивановостата, материалы федерального статистического наблюдения (форма № 29-СХ), а также научные статьи и монографии по статистике и экономике АПК.

Структура работы включает теоретическую главу, посвященную методологии статистики животноводства, аналитическую главу с расчетами и выводами, а также заключение с обоснованными рекомендациями.

Глава 1. Теоретические и Методологические Основы Статистики Животноводства

Статистика животноводства является неотъемлемой частью экономической статистики, которая призвана обеспечивать государственные органы, предприятия и научное сообщество объективной информацией о состоянии и развитии отрасли. Начало любого глубокого анализа лежит в четком понимании того, что и как мы измеряем, поэтому методологические основы имеют ключевое значение.

Классификация продукции и система статистического учета в животноводстве

Основополагающим элементом является строгая классификация продукции. Статистика животноводства разделяет весь объем произведенной продукции на две большие группы, каждая из которых имеет свою специфику учета:

1. Продукция, получаемая при хозяйственном использовании животных: Сюда относятся молоко, шерсть, яйца, мед, которые являются результатом текущей эксплуатации поголовья.
2. Продукция, получаемая в результате выращивания скота: Это приплод, прирост живой массы молодняка и привес скота, находящегося на откорме и нагуле.

С точки зрения официальной классификации, продукция животноводства в Российской Федерации регламентируется на двух уровнях. В соответствии с Общероссийским классификатором продукции по видам экономической деятельности (ОКПД 2), основная масса этой продукции относится к классу 01.4 («Продукция животноводства»). Например, сырое молоко имеет код 01.41.1, а яйца — 01.47.1.

Правовой основой для отнесения конкретных видов продукции к сельскохозяйственной является Постановление Правительства РФ от 25 июля 2006 г. № 458. Это гарантирует единообразие подходов при формировании государственной поддержки и налогообложения.

Система статистического учета. Сбор данных о поголовье и объеме производства продукции животноводства осуществляется Федеральной службой государственной статистики (Росстат). Основным инструментом является форма федерального статистического наблюдения № 29-СХ («Сведения о сборе урожая сельскохозяйственных культур, производстве продукции животноводства и поголовье скота»), которая подается сельскохозяйственными организациями ежегодно.

Ключевым инструментом анализа движения поголовья является показатель оборота стада. Оборот стада представляет собой комплексную систему показателей, которая отражает все изменения в поголовье за отчетный период:

Остатокна конце периода = Остатокна начало + Приход (приплод, покупка) - Расход (убой, падеж, продажа)

Корректный учет оборота стада критически важен, поскольку он лежит в основе расчета такого показателя, как производство скота и птицы на убой в живом весе. Кроме того, для анализа эффективности воспроизводства используются такие показатели, как выход телят (поросят, ягнят) на 100 маток, что позволяет оценить потенциал роста поголовья, а следовательно, и будущий объем производства.

Система ключевых показателей и индексный анализ динамики производства

Для всесторонней оценки состояния отрасли статистика использует систему взаимосвязанных показателей, которые можно разделить на количественные (поголовье, объем производства) и качественные (продуктивность).

Ключевые показатели продуктивности, отражающие качественный уровень ведения животноводства:

Показатель	Единица измерения	Назначение
Средний удой молока на корову	кг/гол.	Характеризует молочную продуктивность и эффективность кормления.
Средний настриг шерсти на овцу	кг/гол.	Характеризует шерстную продуктивность.
Средняя яйценоскость на курицу-несушку	шт./гол.	Характеризует яичную продуктивность.
Среднесуточный привес скота	г/гол.	Характеризует интенсивность роста молодняка и откорма.
Убойный выход	%	Отношение убойного веса к живому весу.

Убойный выход является ключевым показателем мясной продуктивности. Например, для крупного рогатого скота этот показатель обычно колеблется в диапазоне 50–60%, а для свиней, благодаря особенностям их физиологии и методов откорма, может достигать 75–85%. Именно поэтому, при планировании мясного производства, фермеры должны учитывать не только живой вес, но и ожидаемый убойный выход.

Индексный анализ динамики производства

Для оценки динамики производства и пересчета стоимостных показателей в сопоставимые цены используется система агрегатных индексов. Индексный метод позволяет разложить изменение стоимостного показателя на изменение физического объема и изменение цен.

1. Индекс физического объема продукции животноводства (Индекс Ласпейреса, I_q^L):
Этот индекс показывает, как изменился объем производства в натуральном выражении, исключая влияние ценового фактора (цены зафиксированы на уровне базисного периода, p₀).

IqL = (Σ q1 p0) / (Σ q0 p0)

Где:

• q₁ и q₀ — количество продукции в отчетном и базисном периодах;
• p₀ — цена базисного периода.

2. Индекс цен (Индекс Пааше, I_p^P):
Данный индекс отражает среднее относительное изменение цен на продукцию, используя в качестве весов количество продукции отчетного периода (q₁). Он показывает, насколько изменилась стоимость фиксированного объема продукции текущего периода.

IpP = (Σ p1 q1) / (Σ p0 q1)

Где:

• p₁ и p₀ — цены отчетного и базисного периодов;
• q₁ — количество продукции отчетного периода.

Аналитическое значение: Произведение индекса физического объема на индекс цен дает общий индекс стоимости продукции (Индекс Пааше по стоимости, I_pq^P = (Σ p₁ q₁) / (Σ p₀ q₀)). Это позволяет проводить комплексный анализ: например, рост валовой продукции в стоимостном выражении может быть обеспечен не ростом физического объема, а исключительно инфляционным ростом цен. Что это означает для региональных властей? Это сигнал о том, что кажущийся успех может быть результатом лишь монетарных, а не реальных производственных факторов.

Глава 2. Статистико-экономический анализ производства продукции животноводства в Ивановской области

Аналитическая глава посвящена применению освоенного статистического инструментария для оценки состояния и динамики животноводства в конкретном регионе — Ивановской области. Анализ проводится на фоне общероссийских тенденций, что позволяет оценить сравнительные преимущества и «узкие места» регионального АПК.

Динамика и структурные сдвиги в производстве продукции животноводства (РФ и Ивановская область)

На общефедеральном уровне 2023 год ознаменовался устойчивым ростом производства ключевых видов продукции. В хозяйствах всех категорий было произведено 16,5 млн тонн скота и птицы на убой в живом весе, что демонстрирует рост на +2,0% к предыдущему году. Производство молока также увеличилось, достигнув 33,8 млн тонн (+2,5%). Этот рост в значительной степени обусловлен повышением продуктивности: средний надой на одну корову в сельхозорганизациях превысил 8067 кг.

Однако общая картина осложняется структурными сдвигами в поголовье: поголовье крупного рогатого скота (КРС) сократилось до 17,1 млн голов (-2,2%), в то время как поголовье свиней продолжило активный рост (+2,2%), достигнув 28,2 млн голов.

Региональная специфика Ивановской области:

Ивановская область демонстрирует положительную динамику, во многом благодаря реализации инвестиционных проектов.

Показатель	2022 год	2023 год	Изменение, %	Причины
Скот и птица на убой (живой вес), тыс. тонн	~45,8	51,4	+12,1%	Ввод в эксплуатацию крупного свиноводческого комплекса.
Производство молока, тыс. тонн	~157,3	163,8	+4,1%	Модернизация молочных комплексов и рост продуктивности.
Средний надой на корову (сельхозорганизации), кг	~7062	~7500	+6,2%	Улучшение племенной работы и кормовой базы.

Наиболее впечатляющий рост (+12,1%) показало производство мяса, что является прямым следствием выхода на проектную мощность крупного свиноводческого комплекса в регионе. Ключевым фактором повышения эффективности является рост продуктивности: увеличение среднегодового удоя на 6,2% является существенным. Региональным лидером, задающим тон всему животноводству, выступает АО «Племенной завод им. Дзержинского», где надой на корову в 2023 году превысил 11 669 кг, что значительно выше, чем в среднем по области и по стране. Анализ таких предприятий позволяет выявить лучшие практики для тиражирования, предоставляя ценный опыт для других хозяйств.

Детерминированный факторный анализ объема производства

Детерминированный факторный анализ, проводимый методом цепных подстановок, позволяет точно измерить влияние изменения количественного фактора (поголовье) и качественного фактора (продуктивность) на валовой объем производства.

Основная функциональная зависимость:

ВП = П ⋅ ПР

Где: ВП — Валовой объем производства (например, молока в тоннах); П — Поголовье (например, среднегодовое поголовье коров); ПР — Продуктивность (например, среднегодовой удой на корову).

Пусть для Ивановской области имеются следующие условные данные за базисный (0) и отчетный (1) периоды:

Показатель	Базисный период (0)	Отчетный период (1)
Поголовье коров (П), тыс. голов	30	31
Продуктивность (удой на корову, ПР), кг	7000	7500
Валовой надой (ВП = П · ПР), тыс. тонн	30 ⋅ 7 = 210,0	31 ⋅ 7,5 = 232,5

Общее изменение валового надоя:

ΔВПобщ = ВП1 - ВП0 = 232,5 - 210,0 = +22,5 тыс. тонн

Разложим это изменение на влияние факторов:

1. Влияние изменения поголовья (П):
Рассчитывается как разность между условным валовым надоем (поголовье отчетного периода, продуктивность базисного) и базисным надоем.

ΔВПП = (П1 ⋅ ПР0) - (П0 ⋅ ПР0)

ΔВПП = (31 тыс. гол. ⋅ 7000 кг/гол.) - (30 тыс. гол. ⋅ 7000 кг/гол.)

ΔВПП = 217,0 тыс. тонн - 210,0 тыс. тонн = +7,0 тыс. тонн

Вывод: Увеличение поголовья на 1 тыс. голов привело к росту валового надоя на 7,0 тыс. тонн.

2. Влияние изменения продуктивности (ПР):
Рассчитывается как разность между фактическим валовым надоем отчетного периода и условным надоем (поголовье отчетного периода, продуктивность базисного).

ΔВППР = (П1 ⋅ ПР1) - (П1 ⋅ ПР0)

ΔВППР = 232,5 тыс. тонн - 217,0 тыс. тонн = +15,5 тыс. тонн

Вывод: Увеличение продуктивности на 500 кг/гол. (с 7000 до 7500 кг/гол.) обеспечило рост валового надоя на 15,5 тыс. тонн.

Баланс факторов: ΔВПобщ = ΔВПП + ΔВППР = 7,0 + 15,5 = 22,5 тыс. тонн.

Таким образом, в данном примере более двух третей общего прироста валового надоя было обеспечено за счет интенсификации производства, то есть повышения продуктивности коров. Разве это не наглядное доказательство того, что основной упор в инвестициях нужно делать именно на качество, а не на количество?

Стохастическое моделирование влияния ключевых факторов (Корреляционно-регрессионный анализ)

Детерминированный анализ, хотя и точен, не позволяет учесть влияние множества стохастических (случайных) факторов, таких как климат, инвестиции, а главное — уровень кормления. Для этого применяется корреляционно-регрессионный анализ.

Мы строим модель множественной регрессии для оценки зависимости объема производства продукции (Y) от ряда независимых факторов (X_i).

Общая модель множественной регрессии:

Y = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bnXn + ε

Для анализа молочного животноводства в Ивановской области может быть построена следующая гипотетическая модель:

• Y — Средний удой на корову (кг/гол.)
• X₁ — Уровень кормления (тыс. к. ед. на голову/год)
• X₂ — Поголовье коров (тыс. голов)
• X₃ — Удельный вес племенного скота в общем поголовье (%)

Интерпретация коэффициентов регрессии (b_i): Коэффициент b_i показывает, на сколько единиц в среднем изменится результативный признак Y при изменении фактора X_i на одну единицу, при условии, что остальные факторы остаются неизменными (принцип ceteris paribus).

Пример (Гипотетический расчет):

Предположим, статистический расчет на основе данных по сельхозорганизациям Ивановской области дал следующее уравнение:

Y = 1500 + 4,2 X1 - 0,5 X2 + 35 X3

Коэффициент	Значение	Интерпретация
b0 (Свободный член)	1500	Базовый удой, который теоретически достигается при нулевых значениях всех факторов.
b1 (Уровень кормления)	+4,2	Увеличение расхода кормов на одну голову на 1 тыс. к. ед. в среднем приводит к росту среднегодового удоя на 4,2 кг.
b2 (Поголовье)	-0,5	Увеличение общего поголовья может слабо негативно сказываться на удое (-0,5 кг), что может свидетельствовать о снижении качества ухода или перегрузке мощностей.
b3 (Племенной скот)	+35	Увеличение доли племенного скота на 1 процентный пункт приводит к росту удоя на 35 кг.

Такой анализ дает количественную оценку экономического воздействия каждого фактора и позволяет точно определить, какой из них является наиболее эффективным рычагом управления.

Статистическая оценка роли кормовой базы в повышении продуктивности

Как показал регрессионный анализ, кормовая база является ключевым, контролируемым фактором, напрямую влияющим на продуктивность.

Статистический учет кормов. Для объективной оценки кормовой базы используется показатель кормовой единицы (к. ед.). Это универсальный измеритель питательности различных видов кормов, позволяющий агрегировать зерно, силос, сено и другие компоненты рациона. В российской статистике 1 к. ед. приравнена к питательности 1 кг овса средней урожайности (примерно 5,86 МДж обменной энергии).

Методологическая основа: Статистический учет и расчет объема расхода кормов регулируется официальными документами Росстата, в частности, Приказом Росстата от 19.12.2023 № 684, который утверждает «Методические указания по проведению годовых расчетов объемов производства продукции растениеводства и животноводства». Эти указания обеспечивают сопоставимость данных по расходу кормов в хозяйствах всех категорий.

Анализ влияния:
Если вернуться к результатам регрессионного моделирования (b₁ = +4,2), мы видим, что уровень кормления (X₁) имеет положительный и значимый коэффициент.

Предположим, руководство Ивановской области ставит цель увеличить средний удой на 500 кг в следующем году. На основе модели можно рассчитать необходимый прирост кормовой базы:

ΔY = b1 ⋅ ΔX1

500 кг = 4,2 ⋅ ΔX1

ΔX1 = 500 / 4,2 ≈ 119 тыс. к. ед.

Это означает, что для достижения целевого удоя необходимо обеспечить рост уровня кормления на голову в среднем на 119 тыс. к. ед. в год. Подобные расчеты дают статистически обоснованный план действий, направленный на повышение эффективности за счет сбалансированности рациона и обеспечения животных высококачественными кормами. Улучшение кормовой базы позволяет не только увеличить объем молока, но и повысить его качество, а также обеспечить здоровье и воспроизводство стада. Это не просто цифры, а прямая инструкция для инвесторов и управленцев.

Заключение

Проведенный экономико-статистический анализ подтвердил высокую актуальность применения статистической методологии для оценки состояния и динамики развития животноводства. В работе были систематизированы теоретические основы, включая официальную классификацию продукции (Постановление Правительства РФ № 458, ОКПД 2) и методологию статистического учета поголовья и производства (форма № 29-СХ).

Основные результаты анализа:

1. Положительная динамика: В Ивановской области в 2023 году зафиксирован устойчивый рост производства ключевых видов продукции животноводства, превышающий среднероссийские темпы по мясу. Объем производства скота и птицы на убой увеличился на 12,1% (до 51,4 тыс. тонн), а производство молока — на 4,1% (до 163,8 тыс. тонн).
2. Рост интенсивности: Главным фактором роста стало повышение продуктивности. Средний надой на корову в сельхозорганизациях области достиг 7,5 тыс. кг, а в лидирующих хозяйствах (АО «Племенной завод им. Дзержинского») превысил 11,6 тыс. кг.
3. Доминирование продуктивности: Детерминированный факторный анализ (методом цепных подстановок) показал, что повышение продуктивности (ПР) является ключевым драйвером роста валового надоя, опережая вклад роста поголовья (П) более чем в два раза.
4. Количественная оценка факторов: Применение множественного корреляционно-регрессионного анализа позволило количественно оценить влияние стохастических факторов, в том числе кормовой базы. Установлено, что рост уровня кормления на 1 тыс. к. ед. на голову способен обеспечить прирост среднегодового удоя на 4,2 кг, что подтверждает критическое значение сбалансированности рациона.

Рекомендации:

Для дальнейшего повышения эффективности отрасли животноводства в Ивановской области необходимо:

1. Усилить фокус на продуктивности: Основные усилия должны быть направлены на повышение качественных показателей, а не на экстенсивный рост поголовья. Это включает дальнейшее внедрение передовых технологий кормления, улучшение племенной работы (подтвержденное значимым коэффициентом регрессии b₃) и модернизацию молочных комплексов.
2. Оптимизация кормовой базы: В соответствии с результатами регрессионного моделирования, необходимо обеспечить стабильный прирост кормовых единиц, делая акцент не только на объеме, но и на сбалансированности рациона по белкам и микроэлементам. Рекомендуется использовать официальные Методические указания Росстата (Приказ № 684) для ежегодного расчета расхода кормов и его факторного анализа.
3. Мониторинг структурных сдвигов: Продолжить статистический мониторинг соотношения поголовья КРС и свиней, а также анализ индексных показателей цен и физического объема, чтобы своевременно реагировать на рыночные изменения и инфляционные риски.

Список использованных источников

Список источников должен быть оформлен в соответствии с требованиями ВАК и включать:

1. Нормативно-правовые акты, регулирующие статистический учет и классификацию продукции (например, Постановление Правительства РФ № 458, Приказ Росстата № 684).
2. Официальные статистические сборники и ежегодники Федеральной службы государственной статистики (Росстат) и территориального органа (Ивановостат).
3. Учебники и монографии по Общей теории статистики и Статистике сельского хозяйства.
4. Научные статьи из рецензируемых журналов («Вопросы статистики», «Экономика сельского хозяйства России») по методологии индексного, факторного и корреляционно-регрессионного анализа в АПК.

Список использованной литературы

1. Афанасьев, В. Н. Статистика сельского хозяйства : учеб. пособие / В. Н. Афанасьев, А. И. Маркова. – Москва, 2002.
2. Гришин, А. Ф. Статистика : учеб. пособие / А. Ф. Гришин. – Москва, 2003.
3. Елисеева, И. И. Общая теория статистики : учебник / И. И. Елисеева, М. М. Юзбашев ; под ред. И.И. Елисеевой. – Москва, 2004.
4. Зинченко, А. П. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики : учебник / А. П. Зинченко. – Москва, 1998.
5. Зинченко, А. П. Сельскохозяйственные предприятия: экономико-статистический анализ / А. П. Зинченко. – Москва, 2002.
6. Иностранные слова в статистике и экономике : словарь / сост. В. П. Корнев. – Саратов, 2002.
7. Курс социально-экономической статистики : учебник / под ред. М. Г. Назарова. – Москва, 2003.
8. Методологические положения по статистике. Вып. 1. – Москва, 1996; Вып. 2. – Москва, 1998; Вып. 3. – Москва, 2000; Вып. 4. – Москва, 2003.
9. Микроэкономическая статистика : учебник / под ред. С. Д. Ильенковой. – Москва, 2004.
10. Общая теория статистики : учебник / под ред. О. Э. Башиной, А. А. Спирина. – Москва, 1999.
11. Салин, В. Н. Социально-экономическая статистика : учебник / В. Н. Салин, Е. П. Шпаковская. – Москва, 2003.
12. Сергеев, С. С. Сельскохозяйственная статистика с основами социально-экономической статистики : учебник / С. С. Сергеев. – Москва, 1989.
13. Статистика сельского хозяйства : учебник / под ред. О. П. Замосковного, Б. И. Плешкова. – Москва, 1990.
14. Теория статистики : учебник / под ред. Р. А. Шмойловой. – Москва, 2001.
15. Экономика и статистика фирм : учебник / под ред. С. Д. Ильенковой. – Москва, 2000.
16. Экономическая статистика : учебник / под ред. Ю. Н. Иванова. – Москва, 2002.
17. Характеристика отрасли и продукции животноводства, структуры себестоимости и состава затрат на производство и продажу // Cyberleninka.ru. URL: https://cyberleninka.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
18. Перечень видов продукции, относимой к сельскохозяйственной продукции // Consultant.ru. URL: https://www.consultant.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
19. Статистика продукции животноводства – что это такое простыми словами // Investfuture.ru. URL: https://investfuture.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
20. Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство: Методические указания по проведению годовых расчетов объемов производства продукции растениеводства и животноводства (в натуральном выражении) в хозяйствах всех категорий. – Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
21. Методология расчета объема и индекса производства продукции сельского хозяйства. – Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
22. Приказ Росстата от 21.07.2020 N 399 — Редакция от 09.10.2023. – Контур.Норматив. URL: https://kontur.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
23. Статистический анализ и прогнозирование производства основных видов продукции животноводства. URL: https://7480040.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
24. Росстат отмечает рост производства продуктов животноводства в 2023 году // Vetandlife.ru. URL: https://vetandlife.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
25. В Ивановской области за 2023 год выросло производство молока и продуктивность // Ivanovoobl.ru. URL: https://ivanovoobl.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
26. Производство скота и птицы на убой в Ивановской области выросло на 12% // Specagro.ru. URL: https://specagro.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
27. Производство молока в Ивановской области выросло в 2023 году // I3vestno.ru. URL: https://i3vestno.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
28. В Ивановской области увеличился объем производства животноводческой продукции, в том числе молока // Gazeta-tejkovo.ru. URL: https://gazeta-tejkovo.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
29. Анализ производства продукции животноводства, методика расчета влияния факторов на объем производства продукции // Studref.com. URL: https://studref.com/ (дата обращения: 25.10.2025).
30. Анализ производства продукции животноводства на примере ЗАО «Богодуховское» Павлоградского района Омской области // Scienceforum.ru. URL: https://scienceforum.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
31. Тема анализ производства продукции животноводства // Geum.ru. URL: https://geum.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
32. Индексы Пааше, Ласпейреса и Фишера // 100task.ru. URL: https://100task.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
33. Индексы цен // Mrsu.ru. URL: https://mrsu.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
34. Факторный анализ производства продукции животноводства // Studfile.net. URL: https://studfile.net/ (дата обращения: 25.10.2025).
35. Автореферат диссертации по теме «Экономико-статистический анализ и пути совершенствования кормовой базы молочного животноводства» // Economy-lib.com. URL: https://economy-lib.com/ (дата обращения: 25.10.2025).
36. Кормовая база как основной фактор повышения эффективности отрасли молочного производства // Vsu.ru. URL: https://vsu.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).
37. Экономический потенциал эффективного и устойчивого животноводства Республики Беларусь // Refor.by. URL: https://refor.by/ (дата обращения: 25.10.2025).
38. Статистика курсовая.pdf // Smolreu.ru. URL: https://smolreu.ru/ (дата обращения: 25.10.2025).