Статья 'Расширение пределов концентрации аграрного производства в контексте применения технологий прецизионного молочного животноводства' - журнал 'Теоретическая и прикладная экономика' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакционный совет > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат > Редакция
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

Публикация за 72 часа - теперь это реальность!
При необходимости издательство предоставляет авторам услугу сверхсрочной полноценной публикации. Уже через 72 часа статья появляется в числе опубликованных на сайте издательства с DOI и номерами страниц.
По первому требованию предоставляем все подтверждающие публикацию документы!
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Теоретическая и прикладная экономика
Правильная ссылка на статью:

Расширение пределов концентрации аграрного производства в контексте применения технологий прецизионного молочного животноводства

Бурда Семён Алексеевич

аспирант, кафедра системного анализа и обработки информации, Кубанский государственный аграрный университет

350044, Россия, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. Калинина, 13, оф. 202 эк

Burda Semen Alekseevich

Postgraduate student, the department of System Analysis and Information Processing, Kuban State Agrarian University

350044, Russia, Krasnodarskii krai, g. Krasnodar, ul. Kalinina, 13, of. 202 ek

saburda@mail.ru
Барановская Татьяна Петровна

доктор экономических наук

профессор, кафедра системного анализа и обработки информации, Кубанский государственный аграрный университет

350044, Россия, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. Калинина, 13, оф. 202 эк

Baranovskaya Tat'yana Petrovna

Doctor of Economics

Professor, the department of System Analysis and Information Processing, Kuban State Agrarian University

350044, Russia, Krasnodarskii krai, g. Krasnodar, ul. Kalinina, 13, of. 202 ek

bartp_2@mail.ru
Бурда Алексей Григорьевич

доктор экономических наук

профессор, кафедра экономической кибернетики, Кубанский государственный аграрный университет

350044, Россия, Краснодарский край, г. Краснодар, ул. Калинина, 13, каб. 209 эк

Burda Aleksei Grigor'evich

Doctor of Economics

Professor, the department of Economic Cybernetics, Kuban State Agrarian University

350044, Russia, Krasnodarskii krai, g. Krasnodar, ul. Kalinina, 13, kab. 209 ek

agburda@mail.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.25136/2409-8647.2021.1.34908

Дата направления статьи в редакцию:

21-01-2021


Дата публикации:

13-05-2021


Аннотация: Предметом исследования являются экономические отношения, складывающиеся при использовании современных технологий точного животноводства и концентрации производства молока. Технологии прецизионного животноводства, базирующиеся на применении современных информационных технологий, находят все более широкое применение в практической работе передовых товаропроизводителей. В молочном животноводстве получают распространение автоматизированные системы управления стадом, в которых осуществляется сбор информации о состоянии каждой особи практически в режиме реального времени, что поднимает информационное обеспечение управления производственно-технологическими процессами на качественно новый уровень. Цифровизация отрасли молочного скотоводства и процессы концентрации производства молока тесно взаимосвязаны и требуют пристального изучения.   Новизна исследования заключается в изучении взаимного влияния применения технологий точного животноводства и процессов концентрации производства молока, в выводах о том, что технологии прецизионного животноводства поднимают верхний предел концентрации в молочном скотоводстве, улучшают управляемость производственно-технологических процессов и способствуют обеспечению ветеринарного и экологического контроля. В статье рассмотрены вопросы влияния новых технологий на процессы концентрации производства молока, обоснована закономерность возрастания уровней концентрации молочного производства, показана неравномерность уровней концентрации производства молока в регионах Российской Федерации. Приведены примеры высоких уровней концентрации производства в молочном животноводстве с краткими монографическими описаниями, отражены возможные социально-экономические преобразования на селе и структурные сдвиги в аграрной экономике, связанные с применением технологий точного сельского хозяйства.


Ключевые слова: концентрация, размер производства, молоко, ферма, прецизионное животноводство, технология, автоматизированное управление, рейтинг, экономика, цифровые технологии

Abstract: The subject of this research is the economic relations arising in the context of implementation of modern technologies of precise husbandry and concentration of dairy production. The technologies of precision husbandry, which are based on the use of modern information technologies, gain popularity among the leading manufacturers. Dairy husbandry implements the automated herd management systems that collect information on the condition of each individual animal unit virtually in real time mode, which elevates the information support of managing production and technological process on a whole new level. Digitalization of the dairy husbandry industry and the processes of concentration of dairy production are closely related and require meticulous examination. The novelty of this research lies in studying the mutual influence of implementation of precision husbandry technologies and the processes of concentration of dairy production. The conclusion is made that the technologies of precision husbandry raise the upper limit of concentration in dairy husbandry, improve the manageability of production and technological processes, and ensure veterinary and ecological control. The article explores the impact of new technologies upon the processes of concentration of dairy production, substantiates the pattern of increase in the levels of concentration of dairy production, and demonstrates the unevenness of the levels of concentration of dairy production in the regions of the Russian Federation. The author provides the examples of the high levels of concentration of production in dairy husbandry with brief monographic descriptions, reflects the possible socioeconomic transformations in rural areas and structural shifts in the agrarian economy associated with the implementation of technologies of precision agriculture.



Keywords:

rating, automated control, technology, precision animal husbandry, farm, milk, production size, concentration, economics, digital technologies

Введение. Процессы концентрации сельскохозяйственного производства сопровождаются увеличением размеров хозяйств и существенным увеличением количества несходных, неповторяющихся элементов в процессе производства. Так, по мере роста численности животных в стаде увеличивается как поголовье неодинакового возраста, так и вероятность нахождения их на различных фазах полового цикла. В личном подсобном хозяйстве возможен индивидуальный подход к каждому животному, учет особенностей каждой особи посредством визуального сбора информации о наследственности, состоянии здоровья, изучении потребностей животного на каждом этапе его жизни. Увеличение же поголовья животных в стаде приводит к возрастанию разнообразия признаков, к затруднениям в управлении, необходимости новых подходов к сбору и обработке информации для принятия решений и осуществления управленческих воздействий.

Среди проблем управления в молочном скотоводстве Суровцев В. Н. и Никулина Ю. Н. называют следующие: необходимость визуального постоянного контроля за коровами со стороны доярок; операторы машинного доения перестают быть главными «поставщиками информации» о животном; необходимость решения проблем управления сложными многоуровневыми системами если имеются несколько животноводческих объектов в одной организации [1, с. 20]. При совершенствовании системы управления стадом предусматривается замена визуального контроля анализом автоматически измеряемых параметров; компенсация влияния субъективного человеческого фактора при выполнении малопривлекательных трудовых операций и повышение технологической дисциплины; решение кадровых проблем и сокращение затрат на персонал; переход к активному управлению, когда отклонение параметров процесса от нормативных только намечается, а не после наступления негативных событий; снижение влияния на результаты производства отрицательных индивидуальных особенностей животных.

Цель данной статьи – изучить влияние применения технологий точного животноводства на процессы концентрации производства молока.

Материалы и методы. Исходными данными для проведения настоящего исследования послужили рейтинги крупнейших производителей молока в Российской Федерации, подготовленные Центром изучения молочного рынка (Dairy Intelligence Agency – DIA) за последние несколько лет, научные публикации по вопросам прецизионного сельского хозяйства и применения элементов точного цифрового животноводства в практике современного молочного скотоводства. При подготовке статьи использованы следующие методы: анализ, синтез, монографический, сравнения, статистический прием расчета накопленных частостей при изучении сосредоточения производства молока крупнейшими участниками молочного рынка.

Результаты и их обсуждение. По мере увеличения количества животных для упрощения их объединяют в технологические группы, причем само количество групп животных зависит от масштабов производства. Так А. М. Семенихин и Н. В. Пономаренко отмечают что на больших фермах практикуется выделение дополнительно следующих групп: телята до 6 месяцев, телки ремонтные, нетели, коровы родильного отделения, коровы дойного стада, коровы сухостойные, коровы выбракованные, бычки на доращивании и откорме, телки на доращивании и откорме, а значительные масштабы производства приводят к необходимости «…выделения в отдельную группу телят до 20 дней и от 20 дней до 6 месяцев, мясных пород молодняка до 8 месяцев текущего года» [2, с. 6-7]. Однако, при этом управленческий персонал начинает оперировать не индивидуальными, а средними по группе значениями показателей. В результате управляемость производственной системой ухудшается. Таким образом, разнообразие становится препятствием на пути увеличения эффекта масштаба [3]. Проявляется действие закона необходимого разнообразия У. Р. Эшби, согласно которому разнообразие системы управления должно быть не меньше разнообразия управляемого процесса или объекта [4].

Появление современных информационных технологий позволило учитывать многочисленные индивидуальные атрибуты каждой особи: генетические особенности, возраст, проявления заболеваний, стадию воспроизводственного цикла, конверсию корма, результаты автоматически проводимого анализа продукции, двигательную и жевательную активность, кислотность в желудке и т. д. Точность информации – степень ее близости к реальному состоянию управляемого объекта – существенно повышается. Тем самым разнообразие средств у лица, принимающего решения, существенно расширяется, появляется возможность учета не только групповых, но и персонифицированных данных о состоянии каждого объекта управления в конкретный момент времени. Естественно, что объемы обрабатываемой при этом информации многократно увеличиваются, становятся востребованными такие достижения информатики как анализ данных, машинное обучение, искусственный интеллект. Многие исследователи [5],[6],[7],[8],[9] справедливо связывают дальнейшее развитие агропромышленного комплекса с применением цифровых технологий и искусственного интеллекта, говорят о необходимости более широкого использования методов математического моделирования и исследования операций в сельскохозяйственном производстве [10].

В литературе встречаются рекомендуемые размеры товарных ферм по производству молока на 200-1200 голов коров, а также указывается, что «проектирование ферм и комплексов размером более указанных … допускается при согласовании с ветеринарной службой региона (области, края, республики)» [11, c. 41]. Разумеется, сосредоточение значительного поголовья на одной ферме должно сопровождаться соответствующим экологическим и ветеринарным контролем, который в частности обеспечивается применением элементов точного животноводства, позволяющих оперативно и достоверно следить за состоянием здоровья животных.

Хазанов Е. Е. в 2002 г. выделял три группы молочных ферм: «мелкие – < 200 коров; средние – 400-800 коров и крупные – 1000-1200 коров и более» [12]. Сейчас в нашей стране введены в действие и работают товарные молочные комплексы и мегафермы с поголовьем, превышающим 5-6 тыс. гол.

В 2017 г. в России 20 крупнейших компаний-производителей сырого молока произвели около 2 млн тонн молока или 8,4 % всего товарного молока страны [13]. По итогам 2019 г. доля 100 крупнейших производителей молока (ТОП-100) составляет 28,42 %, на ТОП-50 приходится 22,17 %, доля 10 лидеров – 11,67 %, а удельный вес первой пятерки – 8,96 % общего объема производства молока в стране [14]. Сравнение рейтингов за эти периоды свидетельствует о росте концентрации производства молока, поскольку в 2019 г. удельный вес пяти крупнейших производителей молока в стране превысил долю двадцати компаний в 2017 г. Однако, следует учесть, что в рейтинге все государственные организации объединены в категорию «государственная собственность», а также тот факт, что сам рейтинг отражает производство молока не в разрезе предприятий, как обособленных производителей, а в разрезе собственников, холдингов, концернов, групп компаний, акционерных обществ, и каждый из участников рейтинга, отраженный по соответствующей строке может иметь производства в различных административных районах одного или нескольких субъектов РФ. Так доля лидера рейтинга – холдинга «ЭкоНива-АПК» в 2019 г. составила 3,87 % в общероссийском производстве молока. Сельхозпредприятия этой компании, как следует из информации, размещенной на ее официальном интернет-сайте, работают в 13 регионах страны на 631 тыс. га, в их аграрном производстве занято около 14 тыс. чел., поголовье коров составляет около 105 тыс. голов. Входящее в состав этого холдинга организация «ОКА-МОЛОКО», имеющее семь подразделений в шести районах Рязанской области, содержит 23,4 тыс. гол. КРС, в т. ч. 12,6 тыс. гол. фуражных коров (на 11.01.2021), производит молоко на современных животноводческих комплексах на 2800, 2100 и 1150 голов голштинской породы с технологией беспривязного содержания и одной мегаферме на 6 тыс. голов дойного стада [15]. В 2019 г. «ОКА-МОЛОКО» увеличило производство сырого молока на 128,2 %.

Доля пяти крупнейших производителей молока в стране (ТОП-5), составлявшая в 2018 г. 7,26 % возросла до 8,95 % в 2019 г. Рост концентрации производства молока отчетливо проявляется в увеличении удельного веса первых десяти (ТОП-10) и пятидесяти (ТОП-50) компаний-участников рейтинга (рисунок 1).

Доля первой десятки производителей молока с 2016 г. по 2019 г. возросла более чем в 1,5 раза, а первой полусотни – в 1,4 раза.

Данные рейтинга производителей молока дают определенное представление о неравномерности процессов и достигнутых уровней концентрации производства молока в регионах России.

Рисунок 1 – Доля крупнейших производителей молока в общероссийском производстве, %

В данном случае приходится оперировать неполными данными, поскольку информация представлена по крупнейшим производителям в стране, а не в каждом регионе. Тем не менее, накопленные частости отражают неодинаковый уровень сосредоточения производства молока крупнейшими собственниками молочного рынка в различных субъектах Российской Федерации.

В Калужской области более половины произведенного молока приходится на холдинг «ЭкоНива-АПК». «Калужская Нива» объединяет хозяйства, расположенные в семи районах области, в которых содержится 23,22 тыс. коров, имеет высокотехнологичный роботизированный животноводческий комплекс в деревне Болдасовка Ферзиковского района, рассчитанный на 1800 голов. Здесь практикуется беспривязное содержание скота, применяются роботизированные доильные установки с 32 доильными местами. Ежедневно в этом хозяйстве получают более 590 тонн молока [15]. В Калининградской области две компании производят более 70 % молока. В Воронежской области и Краснодарском крае первая пятерка производителей дает более половины регионального производства молока, близкие к этому уровню концентрации достигнуты в Белгородской и Рязанской областях. В 12 регионах более четверти валовых надоев приходится на лидирующую организацию, в 26 субъектах РФ один участник рынка производит более 10 % сырого молока.

Что касается минимальных уровней концентрации, то в упомянутых выше рекомендациях предусмотрено, что проектирование молочных ферм размером менее чем на 200 коров осуществляется по заданию заказчика, размерами 100 и менее коров – осуществляется в соответствии с Методические рекомендации по проектированию ферм для крестьянских (фермерских) хозяйств. Следует отметить, что производители электронных систем автоматизированного управления молочным стадом предлагают широкий ассортимент оборудования не только для крупных комплексов, но и для небольших по размерам поголовья животных ферм, ввиду чего технологии прецизионного животноводства могут внедряться на фермах различных размеров.

Цифровая экономика выступает в качестве важнейшего института трансформации современных социально-экономических систем, повышения привлекательности труда на селе, повышения технологической дисциплины, способствует закреплению кадров в сельской местности и развитию экономики сельских территорий. Подобно тому как внедрение механизированных технологиях производства продукции животноводства существенно изменило трудовые процессы в отрасли, привело к появлению новых профессий, так и автоматизация производства должна привести к позитивным изменениям уклада сельской жизни. Важными также представляются все в большей степени проявляющиеся сервисно-ориентированные функции экономических систем различного уровня, прогнозы ускоренного развитие третичного сектора в постиндустриальном обществе и терциаризация экономики [16]. Очевидно, что технологии точного сельского хозяйства потребуют надлежащего обслуживания оборудования, наладки программного обеспечения, подготовки и переподготовки кадров, и, следовательно, способствуют развитию сектора услуг. По нашему мнению, принятию обоснованных управленческих решений о целесообразности инвестирования средств в конкретные элементы системы точного животноводства способствует применение компьютерных программ и информационных систем, разработанных для оценки эффекта и эффективности прецизионного сельского хозяйства [17].

Заключение. Изложенное выше позволяет сформулировать приращение научного знания, полученное в данном исследовании: применение технологий прецизионного животноводства, поднимает верхний предел концентрации в молочном животноводстве с сохранением и улучшением управляемости производственно-технологических процессов и обеспечением надлежащего ветеринарного и экологического контроля. Переход к прецизионному животноводству, использование автоматизированных систем управления стадом, базирующихся на применении современных информационных технологий, приводят к трансформации информационных потоков, встраиванию компьютерной техники в цепочку передачи и преобразования информации об объектах управления, повышают качество принимаемых решений, улучшают управляемость крупными производственно-экономическими системами и, тем самым, расширяют пределы концентрации сельскохозяйственного производства в отрасли животноводства. Многократно увеличивающие объемы перерабатываемой информации создают предпосылки для применения интеллектуального анализа больших данных в выявлении закономерностей производства животноводческой продукции, способствуют социально-экономическим преобразованиям на селе и структурным сдвигам в аграрной экономике.

Библиография
1.
Суровцев В. Н. Определение экономической эффективности различных способов содержания крупного рогатого скота / В. Н. Суровцев, Ю. Н. Никулина. Режим доступа: www.dsx-kirov.ru/new/12-5/5.pptx.
2.
Семенихин А. М. Механизация животноводства / А. М. Семенихин, Н. В. Пономаренко. – Зерноград: АЧГАА, 2007. – 226 c.
3.
Точное животноводство – Precision livestock farming. Режим доступа: https://ru.qaz.wiki/wiki/Precision_livestock_farming. Дата обращения: 18.01.2021.
4.
Эшби У. Р. Введение в кибернетику / У. Р. Эшби. – М. : Иностранная литература, 1959. – 432 с.
5.
Труфляк Е. В. Точное животноводство: состояние и перспективы / Е. В. Труфляк. – Краснодар : КубГАУ, 2018. – 46 с.
6.
Бурда А. Г. Оценка экономической эффективности автоматизированного управления в сельском хозяйстве / А. Г. Бурда, С. А. Бурда // Информационные технологии в образовании и аграрном производстве. сборник материалов III Международной научно-практической конференции. Брянск: Брянский ГАУ, 2020. С. 4-8.
7.
Лойко В. И. Анализ взаимодействия сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий АПК на основе потоковых моделей стоимости в переходном режиме / В. И. Лойко, Т. П. Барановская // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2019. Т. 12. № 1 (60). С. 193-200.
8.
Оборин М. С. Развитие потенциала сельского хозяйства на основе цифровых технологий / М. С. Оборин // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2018. № 5 (163). С. 38-48.
9.
Якушев В. П. Цифровые технологии точного земледелия в реализации приоритета «Умное сельское хозяйство» России / В. П. Якушев // Вестник российской сельскохозяйственной науки. 2019. № 2. С. 11-15.
10.
Бурда А. Г. Исследование операций в экономике АПК / А. Г. Бурда, Г. П. Бурда. Краснодар: КубГАУ, 2014. – 566 с.
11.
Методические рекомендации по технологическому проектированию ферм и комплексов крупного рогатого скота РД-АПК 1.10.01.01-18. Утв. и введены в действие МСХ РФ 01.09.2018 г. М., 2018. Режим доступа: https://files.stroyinf.ru/Data2/1/4293727/4293727196.pdf.
12.
Хазанов Е. Е. Классификация молочных ферм / Е. Е. Хазанов // Сб. научных трудов СЗНИИМЭСХ. 2002. Вып. 73. С. 197-201.
13.
Дятловская Е. Рейтинг производителей молока возглавили «ЭкоНива» и «Агрокомплекс» / Е. Дятловская // Агроинвестор, 15 августа 2018. Режим доступа: https://www.agroinvestor.ru/rating/news/30255-reyting-proizvoditeley-moloka-vozglavili-ekoniva-i-agrokompleks/.
14.
Мищенко М. Рейтинг крупнейших производителей сырого молока / М. Мищенко, О. Федорова, Захарова Е. // https://direct.farm/content/1ce/1cec0eaf6beb4f6da13fce2e485dd0322575937.pdf
15.
Официальный сайт компании «ЭкоНива-АПК». https://ekoniva-apk.ru/company. Дата обращения: 21.01.2021.
16.
Захарова Е. Н. Терциаризация как закономерность развития современной экономики / Е. Н. Захарова, М. З. Абесалашвили, И. П. Ковалева // Проблемы экономики и юридической практики. 2018. № 2. С. 11-13.
17.
Бурда С. А. Эффект и эффективность автоматизированного управления молочным стадом: программа для ЭВМ / С. А. Бурда, В. И. Полусмак, С. Н. Косников С. Н., А. Г. Бурда // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020618923 от 07.08.2020.
References (transliterated)
1.
Surovtsev V. N. Opredelenie ekonomicheskoi effektivnosti razlichnykh sposobov soderzhaniya krupnogo rogatogo skota / V. N. Surovtsev, Yu. N. Nikulina. Rezhim dostupa: www.dsx-kirov.ru/new/12-5/5.pptx.
2.
Semenikhin A. M. Mekhanizatsiya zhivotnovodstva / A. M. Semenikhin, N. V. Ponomarenko. – Zernograd: AChGAA, 2007. – 226 c.
3.
Tochnoe zhivotnovodstvo – Precision livestock farming. Rezhim dostupa: https://ru.qaz.wiki/wiki/Precision_livestock_farming. Data obrashcheniya: 18.01.2021.
4.
Eshbi U. R. Vvedenie v kibernetiku / U. R. Eshbi. – M. : Inostrannaya literatura, 1959. – 432 s.
5.
Truflyak E. V. Tochnoe zhivotnovodstvo: sostoyanie i perspektivy / E. V. Truflyak. – Krasnodar : KubGAU, 2018. – 46 s.
6.
Burda A. G. Otsenka ekonomicheskoi effektivnosti avtomatizirovannogo upravleniya v sel'skom khozyaistve / A. G. Burda, S. A. Burda // Informatsionnye tekhnologii v obrazovanii i agrarnom proizvodstve. sbornik materialov III Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii. Bryansk: Bryanskii GAU, 2020. S. 4-8.
7.
Loiko V. I. Analiz vzaimodeistviya sel'skokhozyaistvennykh i pererabatyvayushchikh predpriyatii APK na osnove potokovykh modelei stoimosti v perekhodnom rezhime / V. I. Loiko, T. P. Baranovskaya // Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2019. T. 12. № 1 (60). S. 193-200.
8.
Oborin M. S. Razvitie potentsiala sel'skogo khozyaistva na osnove tsifrovykh tekhnologii / M. S. Oborin // Vestnik Samarskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta. 2018. № 5 (163). S. 38-48.
9.
Yakushev V. P. Tsifrovye tekhnologii tochnogo zemledeliya v realizatsii prioriteta «Umnoe sel'skoe khozyaistvo» Rossii / V. P. Yakushev // Vestnik rossiiskoi sel'skokhozyaistvennoi nauki. 2019. № 2. S. 11-15.
10.
Burda A. G. Issledovanie operatsii v ekonomike APK / A. G. Burda, G. P. Burda. Krasnodar: KubGAU, 2014. – 566 s.
11.
Metodicheskie rekomendatsii po tekhnologicheskomu proektirovaniyu ferm i kompleksov krupnogo rogatogo skota RD-APK 1.10.01.01-18. Utv. i vvedeny v deistvie MSKh RF 01.09.2018 g. M., 2018. Rezhim dostupa: https://files.stroyinf.ru/Data2/1/4293727/4293727196.pdf.
12.
Khazanov E. E. Klassifikatsiya molochnykh ferm / E. E. Khazanov // Sb. nauchnykh trudov SZNIIMESKh. 2002. Vyp. 73. S. 197-201.
13.
Dyatlovskaya E. Reiting proizvoditelei moloka vozglavili «EkoNiva» i «Agrokompleks» / E. Dyatlovskaya // Agroinvestor, 15 avgusta 2018. Rezhim dostupa: https://www.agroinvestor.ru/rating/news/30255-reyting-proizvoditeley-moloka-vozglavili-ekoniva-i-agrokompleks/.
14.
Mishchenko M. Reiting krupneishikh proizvoditelei syrogo moloka / M. Mishchenko, O. Fedorova, Zakharova E. // https://direct.farm/content/1ce/1cec0eaf6beb4f6da13fce2e485dd0322575937.pdf
15.
Ofitsial'nyi sait kompanii «EkoNiva-APK». https://ekoniva-apk.ru/company. Data obrashcheniya: 21.01.2021.
16.
Zakharova E. N. Tertsiarizatsiya kak zakonomernost' razvitiya sovremennoi ekonomiki / E. N. Zakharova, M. Z. Abesalashvili, I. P. Kovaleva // Problemy ekonomiki i yuridicheskoi praktiki. 2018. № 2. S. 11-13.
17.
Burda S. A. Effekt i effektivnost' avtomatizirovannogo upravleniya molochnym stadom: programma dlya EVM / S. A. Burda, V. I. Polusmak, S. N. Kosnikov S. N., A. G. Burda // Svidetel'stvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlya EVM № 2020618923 ot 07.08.2020.

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

ЦЦель исследования в статье указана верно. Однако в статье необходимо уточнить, что автор подразумевает под термином «технологии точного животноводства», так как в выводах статьи говорится уже о прецизионном животноводстве, т.е. о применении передовых технологий с целью оптимизации вклада каждого животного в производственный процесс. Также в тексте встречается «технологии точного сельского хозяйства».
Актуальность темы статьи определена тем, что в 2020 году Президентом Российской Федерации утверждена новая доктрина продовольственной безопасности России, которая заменила документ, вышедший еще в 2010 году. Также нельзя отрицать тот факт, что цифровизация экономических процессов становится всеобъемлющей тенденцией, охватывающей не только непосредственно информационно-коммуникационную отрасль, но и все сферы хозяйственной деятельности. Интернет-торговля, цифровое сельское хозяйство, «умные» электросетевые системы, беспилотный транспорт, персонализированное здравоохранение, какое бы направление мы ни рассматривали, всюду ощущается влияние набирающей обороты цифровой революции.
Методологическую основу исследования составляют следующие методы научного познания: гипотетико-дедуктивный метод, статистические методы и критический анализ предшествующих работ по данной тематике. Однако в статье также можно было провести анализ концентрации производителей молока с помощью кривой Лоуренса и коэффициента Джини.
К научной новизне статьи можно отнести авторское предположение о том, что применение технологий прецизионного животноводства поднимает верхний предел концентрации в молочном животноводстве с сохранением и улучшением управляемости производственно-технологических процессов и обеспечением надлежащего ветеринарного и экологического контроля.
Текст публикации изложен с соблюдением внутренней логики, хорошо прописан раздел «Результаты и их обсуждение», особенно анализ предшествующих работ по тематике исследования. Однако требует уточнения выбор рассматриваемых производителей и регионов, в текст статьи необходимо добавить несколько предложений с аналитической информацией по данному вопросу.
Библиография достаточная, включает семнадцать источников, однако отсутствует библиографическая ссылка на рейтинг крупнейших производителей молока в Российской Федерации, подготовленный Центром изучения молочного рынка. В основном использованы источники хорошего качества.
Апелляция к оппонентам представлена, автором проводится критический анализ различных мнений по проблематике исследования, что позволяет судить о высокой степени проработанности проблемы и личном вкладе автора в приращение научных знаний, а именно в обоснование и аргументацию тезиса об усилении влияния цифровых технологий на уровень производства молока на предприятиях.
Работа не в полной мере соответствует требованиям, предъявляемым к научным исследованиям, но написана на актуальную тему и может быть рекомендована к публикации в научном журнале «Теоретическая и прикладная экономика» .
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"