Уколова Анна Владимировна, доцент, и.о. заведующего кафедрой статистики и кибернетики, канд. экон. наук, доцент
127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49
тел.: +7 (499) 976–12–53
Anna V. Ukolova, CSc (Econ), Associate Professor, Acting Head of the Department of Statistics and Cybernetics
49, Timiryazevskaya str., Moscow, 127434
phone: +7 (499) 976–12–53
Дашиева Баярма Шагдаровна, доцент кафедры статистики и кибернетики, канд. экон. наук
127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49
тел.: +7 (499) 976–12–53
Bayarma Sh. Dashieva, CSc (Econ), Associate Professor of the Department of Statistics and Cybernetics
49, Timiryazevskaya str., Moscow, 127434
phone: +7 (499) 976–12–53
Токарев Виктор Сергеевич, ассистент кафедры статистики и кибернетики
127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49
тел.: +7 (499) 976–12–53
Viktor S. Tokarev, Assistant of the Department of Statistics and Cybernetics
49, Timiryazevskaya str., Moscow, 127434
phone: +7 (499) 976–12–53
Невзоров Александр Сергеевич, ассистент кафедры статистики и кибернетики
127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49
тел.: +7 (499) 976–12–53
Aleksandr S. Nevzorov, Assistant of the Department of Statistics and Cybernetics
49, Timiryazevskaya str., Moscow, 127434
phone: +7 (499) 976–12–53
Храмов Дмитрий Эдуардович, ассистент кафедры статистики и кибернетики
127550, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49
тел.: +7 (499) 976–12–53
Dmitriy E. Khramov, Assistant of the Department of Statistics and Cybernetics
49, Timiryazevskaya str., Moscow, 127434
phone: +7 (499) 976–12–53
В статье отражена установленная положительная тенденция ряда динамики с 1990 по 2022 гг. численности поголовья овец и коз в крестьянских фермерских хозяйствах в отличие от сельскохозяйственных организаций и хозяйств населения, что привело к структурным сдвигам по категориям хозяйств. Если в 2000 г. удельный вес поголовья овец и коз в крестьянских (фермерских) хозяйствах составлял всего 6% от их общей численности во всех категориях хозяйств, то в 2022 г. он достиг 40% при увеличении всего поголовья овец и коз в Российской Федерации с 15 до 21 млн гол. за этот период. Разработана методика анализа состояния и развития овцеводства и козоводства в Российской Федерации. В качестве объекта исследования выбрана совокупность крестьянских (фермерских) хозяйств. Для аналитического выравнивания ряда динамики поголовья овец и коз в крестьянских (фермерских) хозяйствах были выделены подпериоды и использованы кусочно-линейные функции. Наибольший угол наклона (среднегодовой абсолютный прирост) наблюдался в 2000–2008 гг. – 753 тыс. гол. В период с 2009 по 2016 гг. он уменьшился до 468 тыс. гол. в год, а последний период (2017–2022 гг.) характеризуется уже убывающим трендо: в среднем за год поголовье уменьшается на 156 тыс. Предложен подход к построению факторной аналитической группировки по поголовью овец и коз по данным формы № 1-КФХ, предоставляемой крестьянскими (фермерскими) хозяйствами и индивидуальными предпринимателями, получающими субсидии из федерального бюджета или из бюджетов субъектов Российской Федерации. Методика была апробирована на совокупности, включающей в себя почти 3 тыс. хозяйств, специализирующихся на производстве продукции овцеводства и козоводства. В отличие от публикаций по данным всероссийских сельскохозяйственных переписей и микропереписей характеристика выделенных групп дана системой результативных показателей, как это делается в странах с развитой экономикой в целом, и сельским хозяйством – в частности. На основе группировки установлена положительная связь между численностью поголовья животных и общими размерами производства и его эффективностью, что может быть использовано для разработки мер адресной государственной поддержки. Разработанная методика может применяться для анализа и прогнозирования развития отрасли овцеводства и козоводства с учетом особенностей субъектов малого предпринимательства в сельском хозяйстве.
The article establishes a positive trend in the dynamics sheep and goat population in peasant (farmer) households from 1990 to 2022, in contrast to agricultural organizations and household farms, which led to structural shifts in farm categories. In 2000, the share of sheep and goats in peasant (farmer) households accounted for only 6% of the total livestock in all categories of farms, but by 2022, it reached 40%, with the total number of sheep and goats in the Russian Federation increasing from 15 to 21 million during this period.
The article presents a methodology for analyzing the state and development of sheep and goat farming in the Russian Federation, focusing on peasant (farmer) households. To analyze the dynamics of the sheep and goat population in peasant (farmer) households, sub-periods were identified and piecewise-linear functions were used to align the data. The highest slope (average annual absolute growth) was observed from 2000 to 2008, with an increase of 753 thousand head per year. From 2009 to 2016, it decreased to 468 thousand head per year, and the last period (2017–2022) is characterized by a declining trend, with an average annual decrease of 156 thousand head.
The proposed approach to factor-based analytical grouping based on sheep and goat population data from Form № 1-KFH, provided by peasant (farmer) households and individual entrepreneurs receiving subsidies from the federal budget or regional budgets of the Russian Federation.
The methodology was tested on a sample of almost three thousand households specializing in sheep and goat production. In contrast to publications on the data of All-Russian agricultural censuses and micro-censuses, the characterization of the identified groups is given by a system of performance indicators, as it is done in countries with developed economies in general and agriculture in particular. Based on the grouping, a positive correlation between the animal population and the overall production size and its efficiency was established, which can be used for developing targeted state support measures.
The developed methodology can be used to analyze and forecast the development of the sheep and goat farming industry, taking into account the characteristics of small businesses in agriculture.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.