Разработка прогнозных сценариев развития зернового производства (на примере степной зоны челябинской области)
| Вид материала | Автореферат |
- Реферат к отчету, 12.33kb.
- Доклад министра экономического развития Челябинской области Елены Мурзиной, 364.86kb.
- Моделирование прогнозных сценариев регионального развития с применением новых информационных, 58.01kb.
- Обоснование прогнозных сценариев развития птицеводства (теория, методология и практика), 1893.05kb.
- Льготы Лекарственное обеспечение, 5610.42kb.
- Оценка влияния научно-технического прогресса на эффективность зернового производства, 378.96kb.
- Целевые программы Государственного комитета по делам архивов Челябинской области, 643.69kb.
- Реализация национального проекта «развитие агропромышленного комплекса» на территории, 187.95kb.
- Областная целевая программа "Развитие туристско-рекреационной деятельности в Челябинской, 1041.81kb.
- Областная целевая программа развития профессионального образования в челябинской области, 844.83kb.
1 2
На правах рукописи
ПУСТОВАЛОВА Маргарита Леонидовна
РАЗРАБОТКА ПРОГНОЗНЫХ СЦЕНАРИЕВ
РАЗВИТИЯ ЗЕРНОВОГО ПРОИЗВОДСТВА
(НА ПРИМЕРЕ СТЕПНОЙ ЗОНЫ
ЧЕЛЯБИНСКОЙ ОБЛАСТИ)
Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным
хозяйством: экономика, организация и управление предприятиями,
отраслями, комплексами (АПК и сельское хозяйство)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата экономических наук
Челябинск – 2006
Работа выполнена на кафедре экономики и организации сельскохозяйственного производства Федерального государственного образовательного учреждении высшего профессионального образования «Челябинский государственный агроинженерный университет»
| ^ Научный руководитель | доктор экономических наук, профессор Панус Юрий Васильевич |
| | |
| ^ Официальные оппоненты | доктор экономических наук, профессор Смагин Вячеслав Николаевич |
| | кандидат экономических наук, профессор ^ Матвеев Александр Михайлович |
| Ведущая организация | Челябинский филиал Института экономики Уральского отделения Российской академии наук |
Защита диссертации состоится 21 июня 2006 года в 10-00 часов на заседании диссертационного совета КМ 220.069.01 при ФГОУ ВПО «Челябинский государственный агроинженерный университет» по адресу: 454080, г. Челябинск, пр. Ленина, 75.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Челябинского государственного агроинженерного университета
Автореферат разослан "____" мая 2006 г.
| Ученый секретарь диссертационного совета кандидат экономических наук, доцент | Балабайкин В.Ф. |
^
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования. За последние годы в степной зоне Челябинской области сократилась доля многоотраслевых хозяйств. Одновременно увеличились число и доля сельскохозяйственных предприятий, в которых зерновая отрасль значительно преобладает в структуре производства и структуре товарной продукции.
В 1970-1980-х годах узкая специализация имела место почти исключительно среди хозяйств животноводческого направления (крупные свинокомплексы, птицефабрики), а также в овощеводстве (тепличные комбинаты).
В большинстве сельскохозяйственных предприятий региона зерновая отрасль всегда дополнялась высокоразвитым животноводством, чаще всего – молочным и мясным скотоводством.
Многоотраслевая структура позволяла успешно решать организационно-хозяйственные и финансово-экономические проблемы: сокращать сезонные перепады занятости рабочей силы, уменьшать риски, связанные с колебаниями погодных условий и т.д.
В условиях относительно узкой специализации все проблемы приходится решать в основном в рамках одной отрасли. Это налагает особую ответственность на обоснованность управленческих решений. Любые крупные просчеты в узкоспециализированном хозяйстве могут нанести непоправимый ущерб для выживания сельскохозяйственного предприятия как хозяйствующего субъекта.
Экономико-математическое моделирование как эффективный инструмент принятия обоснованных управленческих решений может в этих условиях сыграть решающую роль.
^ Степень разработанности проблемы. Решение проблем зернового комплекса развивалось в двух направлениях. Первое направление основано на совместном использовании абстрактно-логического и экономико-статистического методов. Основоположниками формирования теоретической базы данного направления стали Н.Д. Кондратьев, В.М. Попов, А.И. Манелля, И.В. Попович, С.И. Ляпунов, К.П. Личко, А.Г. Гранберг, Хабулава Н.М. и др. Исследования этих авторов позволили разработать общие принципы функционирования и условия развития зернового производства.
Это направление было продолжено рядом экономистов-аграриев: В.Ф. Башмачниковым, И.Н. Буздаловым, И.П. Глебовым, С.И. Грядовым, В.А. Добрыниным, С.Б. Коваленко, А.Н. Никоновым, А.В. Ткачом, А.А. Черняевым, Ю.В. Панусом, В.В. Бледных, А.Н. Семиным, А.Л. Пустуевым, О.Д. Рубаевой, П.Е. Подгорбунских, Е.В. Серовой, И.А. Минаковым, Н.А. Поповым, А.В. Гордеевым, В.А. Бутковским и др.
Второе направление исследования отрасли основано на использовании математических методов. Большой вклад в его развитие внесли такие ученые, как И.Я. Бирман, М.Е. Браславец, Р.Г. Кравченко, А.М. Гатаулин, В.А. Кардаш, В.И. Кирюшин, А.И. Южаков и др.
Несмотря на широкий круг исследований, многие аспекты развития зернового производства в условиях кризисного состояния сельскохозяйственных предприятий изучены недостаточно. В настоящее время требуются комплексные исследования и разработка концептуального научного подхода к данной проблеме. Именно недостаточная научная разработанность подходов к исследованию процессов управления зерновой отраслью, практические сложности реализации и применения существующих методик разработки прогнозов определили выбор темы, объект, цель и задачи диссертационного исследования.
^ Цель исследования: научно-методическое обоснование прогнозных сценариев развития производства зерна в сельскохозяйственных предприятиях на основе использования экономико-математического моделирования.
^ Задачи исследования:
1) разработать методику сценарного прогнозирования развития зернового производства сельскохозяйственных предприятий на основе экономико-математического моделирования;
2) разработать концептуальную модель зернового производства на основе анализа современного экономического состояния отрасли;
3) построить универсальную экономико-математическую модель сельскохозяйственного предприятия;
4) адаптировать экономико-математическую модель к условиям конкретного предприятия и на ее основе разработать предложения по оптимизации структуры производства и выбора агротехнологий.
^ Объект исследования – сельскохозяйственные предприятия зернового направления степной зоны Челябинской области.
Предметом исследования являются отношения, возникающие в процессе управления сельскохозяйственным производством, и процедура разработки сценариев функционирования и развития зернового производства.
^ Теоретико-методологической основой диссертационного исследования послужили научные труды отечественных и зарубежных ученых по вопросам функционирования зерновой отрасли; правовая база законодательства Российской Федерации; материалы научно-практических конференций; электронные ресурсы Интернета.
^ Основные методы исследования. В процессе проведения исследования применялись абстрактно-логический, расчетно-конструктивный, монографический, экономико-статистический, экономико-математический и другие методы. Методологической основой работы является системный анализ.
^ Информационной базой исследования послужили материалы, опубликованные в литературе и периодической печати, результаты длительных стационарных опытов НИИ сельского хозяйства. Наряду с этим были использованы статистические и нормативные материалы Челябинского областного комитета государственной статистики и министерства сельского хозяйства Челябинской области, данные отчетности сельскохозяйственных предприятий.
^ Научная новизна диссертационного исследования состоит в следующем:
1. Разработана методика прогнозирования сценариев развития зернового производства сельскохозяйственных предприятий на основе экономико-математического моделирования, позволяющая получать широкий спектр экономических ситуаций, возможных в условиях сельскохозяйственного производства.
2. Обоснована концептуальная модель зернового производства, рассматривающая роль отдельных элементов системы земледелия как важнейших факторов, формирующих параметры зернового производства (набор культур, севообороты, обработка почвы, удобрения, защита от вредных объектов и т.д.) в совокупности с другой отраслью (животноводческой).
3. Разработана универсальная экономико-математическая модель развития сельскохозяйственного предприятия, позволяющая иметь детальное представление о возможных направлениях развития зерновой отрасли в зависимости от проводимой аграрной политики государства и финансового состояния самого предприятия, осуществить оптимизацию структуры зернового производства, провести необходимые мероприятия по его развитию и повышению экономической эффективности.
4. Экономико-математическая модель адаптирована к условиям конкретного предприятия и на ее основе разработаны предложения по выбору типа производства, видов агротехнологий и оптимизации структуры производства.
^ Практическая ценность исследования заключается в возможности применения сформулированных в нем теоретических положений и практических рекомендаций при выполнении прогнозных расчетов и их использовании для управления сельскохозяйственным предприятием. Предлагаемые методические рекомендации по принятию управленческих решений обеспечат более высокий уровень качества управления, повысить экономическую эффективность производства и конкурентоспособность продукции.
^ Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку в 2002-2006 годах на научно-практических конференциях Челябинского государственного агроинженерного университета, Челябинского филиала Российского государственного торгово-экономического университета, Всесоюзного заочного финансово-экономического института.
^ Публикации в печати. Основные материалы диссертации опубликованы в журналах «Зерновое хозяйство», «Вестник ЧГАУ», «Научный вестник РГТЭУ» и др. Всего по теме диссертации соискателем опубликовано восемь работ общим объемом 2,0 печатных листа.
^ Структура и объем диссертационного исследования. Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов и списка использованной литературы (215 наименований). Объем работы – 147 страницы, в том числе 17 рисунков, 55 таблиц. Приложения занимают 36 страниц.
^ Во введении раскрыта актуальность проблемы, определены цели и задачи исследования, изложены положения, подтверждающие новизну и практическую значимость выполненной работы.
^ В первой главе "Теоретические основы разработки прогнозных сценариев производства зерна с применением экономико-математического моделирования" зерновое производство рассматривается как объект научных исследований; здесь изложены методологические вопросы экономико-математического моделирования сельскохозяйственных объектов, результаты анализа методов исследований, структура и этапы построения экономико-математических моделей зернового производства, показаны особенности разработки прогнозных сценариев развития зернового производства сельскохозяйственного предприятия.
^ Во второй главе "Анализ производства зерна в степной зоне Челябинской области и путей его реконструкции" рассмотрены современное состояние отрасли, природные условия производства зерна, материально-техническое оснащение отрасли и источники его финансирования; здесь же дана оценка агроэкологической и экономической роли зерновых культур, технологических факторов, определяющих эффективность отрасли.
^ Третья глава "Обоснование прогнозных сценариев развития зернового производства на примере сельскохозяйственного производственного кооператива «Толсты»" содержит обоснование концептуальной модели зернового производства модельного хозяйства, изложение математической модели, ее нормативную базу и анализ прогнозных сценариев производства зерна, разработанных с использованием экономико-математической модели.
^ ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ
1. Методика прогнозирования сценариев развития зернового производства сельскохозяйственных предприятий
Классический алгоритм разработки прогнозных сценариев включает в себя выявление ключевых факторов развития объекта, для которого разрабатывается прогноз, обоснование "грубых" сценариев, их информационное наполнение и доведение до уровня детальных сценариев. Мы предлагаем дополнить эту методику разработкой экономико-математической модели объекта. Меняя в модели параметры обеспеченности ресурсами и технологий, которые в данном случае рассматриваются в качестве ключевых факторов развития, можно получить набор сценариев, показывающих широкий спектр возможных состояний отрасли в конкретном предприятии.
Согласно общепринятой концепции, система земледелия сельскохозяйственного предприятия формируется из подсистем – так называемых комплексов мероприятий, важнейшими из которых являются севообороты, обработка почвы, удобрения, меры борьбы с сорняками, вредителями и болезнями. Такой подход имеет ряд серьезных недостатков. В крупном сельскохозяйственном предприятии трудно ограничить упомянутые комплексы одним или двумя вариантами. В результате система земледелия теряет целостность, становится неопределенной. Последнее затрудняет ее формализацию при экономико-математическом моделировании.
Теоретической основой для экономико-математической модели принята новая концепция системы земледелия, разработанная В.И. Кирюшиным. Им предложено рассматривать земледелие как совокупность агротехнологий, применяемых в сельскохозяйственном предприятии. Ограниченный набор характеристик агротехнологий позволяет однозначно идентифицировать и проклассифицировать эти технологии. В качестве идентификационных признаков приняты севооборот, система обработки почвы в данном севообороте и уровень интенсификации отрасли (см. рисунок). Под уровнем интенсификации понимается уровень использования средств химизации (минеральные удобрения и пестициды).
Нами выделены три уровня интенсификации: экстенсивный, нормальный и интенсивный. Совокупность определенных технологий для данного севооборота позволяет сформировать его технологический комплекс. Набор севооборотов, дифференцированных в соответствии с используемыми в них технологиями можно рассматривать в качестве переменных задачи оптимального программирования. Разработанный на основе изложенного подхода набор переменных является технологическим блоком предлагаемой модели.
Таким образом, предлагаемую нами модель можно определить как комбинированную технолого-отраслевую. При информационном наполнении модели за основу приняты данные длительных стационарных полевых опытов Челябинского и Курганского НИИ сельского хозяйства. Кроме того, использована информация, полученная путем группировок статистических данных по сельскохозяйственным предприятиям за последние годы.
Рисунок – Общепринятая (А) и предлагаемая (В) структура
системы земледелия сельскохозяйственного предприятия
^ 2. Концептуальная модель зернового производства
На протяжении последних 15 лет сокращение посевных площадей кормовых культур, картофеля и овощей по сравнению с зерновыми шло опережающими темпами. В результате этого доля зерновой подотрасли в структуре использования пашни степной зоны Челябинской области достигла 85 %. Сельское хозяйство степной зоны все более превращается в монокультуру зерновых.
Группировка предприятий степной зоны по урожайности зерновых культур (таблица 1) показывает, что шесть хозяйств-лидеров, располагая 13 % площадей посева зерновых, произвели 24 % валового сбора зерна, а группа из 23 отстающих хозяйств, имея 29 % посевов, дали лишь 17 % продукции. Усиливающийся разрыв между хозяйствами крайних групп свидетельствует о том, что в зерновой отрасли юга области формируется два типа хозяйств. В первой представлены предприятия, более или менее успешно адаптировавшиеся к новым экономическим условиям, во второй – находящиеся на грани банкротства. Очевидно, что для последних доступны только экстенсивные технологии возделывания сельскохозяйственных культур.
Таблица 1 – Группировка 70 сельскохозяйственных предприятий степной зоны Челябинской области по уровню урожайности зерновых культур в 2003 г.
| Группа по уровню урожайности, т/га | Число хозяйств в группе | Средневзвешенная урожайность по группе, т/га | Площадь пашни, га | Валовой сбор, т |
| Менее 0,76 | 23 | 0,63 | 91138 | 57131 |
| 0,76-1,00 | 18 | 0,87 | 56268 | 49042 |
| 1,01-1,50 | 23 | 1,17 | 125985 | 146874 |
| Более 1,50 | 6 | 2,02 | 39813 | 80560 |
| В среднем | 70 | 1,06 | 313204 | 333607 |
Анализ эффективности реализации зерна доказывает, что в целом по аграрному сектору области зерновая отрасль была прибыльна. Решающий вклад в это вносят хозяйства юга (таблица 2). При близких значениях себестоимости товарного зерна они превзошли предприятия остальной части области по объему продаж, уровню реализационных цен, а в итоге – и по полученной прибыли.
Таблица 2 – Показатели эффективности реализации зерна сельскохозяйственными предприятиями Челябинской области в среднем за 1997-2004 годы
| Показатели | Всего по области | По агроклиматическим зонам | |
| степной | лесостепной и горно-лесной | ||
| Реализовано, тыс. тонн | 652,6 | 361,5 | 291,0 |
| Средняя цена продажи, руб./т | 1410 | 1480 | 1322 |
| Себестоимость, руб./т | 1258 | 1262 | 1253 |
| Прибыль, млн руб. | 99,0 | 78,9 | 20,1 |
| Рентабельность, % | 12,1 | 17,3 | 5,5 |
Таким образом, производство зерна – основа финансовой стабильности предприятий юга, единственная отрасль, обеспечивающая более или менее успешное ведение всего аграрного производства. Она позволяет покрыть убытки других отраслей, зачастую обеспечивает само выживание сельских товаропроизводителей, как хозяйствующих субъектов.
Рассмотрим технологические факторы эффективности отрасли.
Севообороты являются основой, на которой строится вся система земледелия в целом и агротехнологии в частности. При выборе типов севооборотов имеют значение специализация хозяйства и уровень его интенсификации.
В предприятиях зерновой специализации наибольшее значение имеют зернопаровые севообороты. Оценка экономической эффективности специализированных севооборотов по производству зерна приведена в таблице 3. Ее результаты свидетельствуют о предпочтительности севооборотов короткой ротации.
Таблица 3 – Эффективность зернопаровых севооборотов в степной зоне Челябинской области
| Севооборот | Стоимость продукции, руб./га | Прямые затраты, руб./га | Условная прибыль руб./га | Рентабельность, % |
| Северная часть степной зоны (без внесения удобрений) | ||||
| Пар – пшеница | 2819 | 1913 | 906 | 47,3 |
| Пар – пшеница – пшеница | 3443 | 2287 | 1156 | 50,5 |
| Пар – пшеница – пшеница – овес | 3561 | 2456 | 1105 | 45,0 |
| Пар – пшеница – пшеница – овес – пшеница | 3699 | 2547 | 1125 | 43,7 |
| Северная часть степной зоны (с внесением азотно-фосфорных удобрений) | ||||
| Пар – пшеница | 3274 | 2265 | 1009 | 44,5 |
| Пар – пшеница – пшеница | 4095 | 2759 | 1336 | 48,4 |
| Пар – пшеница – пшеница – овес | 4295 | 2981 | 1314 | 44,1 |
| Пар – пшеница – пшеница – овес – пшеница | 4401 | 3132 | 1269 | 40,5 |
| Южная часть степной зоны (без внесения удобрений) | ||||
| Пар – пшеница | 2176 | 1885 | 291 | 15,4 |
| Пар – пшеница – пшеница | 2340 | 2261 | 79 | 3,5 |
| Пар – пшеница – пшеница – пшеница | 2157 | 2428 | -271 | -11,1 |
Обработка почвы. В степной зоне наиболее предпочтительной является нулевая обработка почвы. Экономический эффект такой обработки обусловлен экономией затрат при равной урожайности культур (таблица 4).
Ограниченность резерва повышения эффективности производства зерна за счет роста интенсивности механических обработок подтверждают и данные по затратам на горюче-смазочные материалы (таблица 5). Лучшие показатели по урожайности, себестоимости зерна, расчетной прибыли характерны для предприятий
третьей группы. Дальнейшее повышение расходов на ГСМ и оплату труда, связанную с большей трудоемкостью обработки, не дает положительных результатов.
Удобрение зерновых культур. Несмотря на то, что темпы роста цен на удобрения опережают темпы роста цен на зерно, использование минеральных удобрений дает положительные результаты (таблица 6).
Таблица 4 – Экономические показатели 4-польного зернопарового севооборота при разных системах обработки почвы в степной зоне Челябинской области
| Показатели | Система обработки | ||
| отвальная | мульчирующая | нулевая | |
| Оплата труда с начислениями, руб./га | 311 | 283 | 245 |
| Амортизация, руб./га | 692 | 671 | 582 |
| Затраты на текущий ремонт, руб./га | 450 | 435 | 391 |
| Затраты на гербициды, руб./га | 50 | 80 | 80 |
| Затраты на ГСМ, руб./га | 910 | 675 | 480 |
| Затраты на семена, руб./га | 785 | 785 | 785 |
| Всего прямых затрат, руб./га | 3198 | 2929 | 2563 |
| Стоимость продукции, руб./га | 3920 | 3920 | 3920 |
| Условная прибыль, руб./га | 722 | 991 | 1357 |
| Себестоимость 1 т зерна, руб. | 2284 | 2092 | 1831 |
| Рентабельность, % | 22,6 | 33,8 | 53,0 |
Таблица 5 – Группировка сельскохозяйственных предприятий степной зоны Челябинской области по затратам на ГСМ при возделывании зерновых культур
| Показатель | Затраты на ГСМ, руб./га | |||
| <215 | 215-259 | 260-359 | >359 | |
| Площадь посева, тыс. га | 124,7 | 103,5 | 92,2 | 51,1 |
| Затраты на ГСМ, руб./га | 179 | 237 | 312 | 471 |
| Оплата труда на 1 га, руб. | 234 | 215 | 296 | 450 |
| Урожайность зерновых, ц/га | 9,6 | 10,1 | 12,6 | 10,9 |
| Производственная себестоимость 1 ц, руб. | 191 | 191 | 188 | 215 |
| Прибыль, руб./га | 558 | 582 | 774 | 372 |
| Рентабельность, % | 30,4 | 30,0 | 32,8 | 15,8 |
В ходе рыночной трансформации произошло расслоение хозяйств по финансовой эффективности, доступности инвестиционных ресурсов. Технологическая дифференциация производства продиктована тем, что при изменившихся ценовых пропорциях на сельхозпродукцию и материально-технические ресурсы экономически целесообразными могут быть не только интенсивные, но и иные способы хозяйствования, в том числе экстенсивные (таблица 7).
Таблица 6 – Группировка сельхозпредприятий степной зоны Челябинской области по затратам на удобрения в 2003 г. при возделывании зерновых
| Показатель | Затраты на удобрения, руб./га | |||
| 0 | 1-100 | 101-200 | >200 | |
| Количество хозяйств в группе | 24 | 18 | 30 | 14 |
| Посевная площадь, га | 52323 | 62170 | 179720 | 84033 |
| Затраты на удобрения, руб./га | 0 | 58 | 148 | 361 |
| Урожайность, ц/га | 9,0 | 9,1 | 9,5 | 15,2 |
| Производственная себестоимость 1 ц, руб. | 202 | 200 | 201 | 182 |
| Прибыль, руб./га | 425 | 445 | 454 | 1025 |
| Рентабельность, % | 23,4 | 24,5 | 23,7 | 37,1 |
Таблица 7 – Группировка сельскохозяйственных предприятий степной зоны Челябинской области по сумме затрат на 1 га зерновых в 2003 г.
| Показатель | Затраты на 1 га, руб. | |||
| <1470 | 1470-1935 | 1936- 2535 | >2535 | |
| Количество хозяйств в группе | 21 | 22 | 22 | 21 |
| Площадь посева, га | 91103 | 89222 | 118862 | 79059 |
| Затраты, руб./га | 1240 | 1690 | 2240 | 3075 |
| Урожайность, ц/га | 6,6 | 9,1 | 11,1 | 16,3 |
| Производственная себестоимость, руб./ц | 188 | 184 | 200 | 199 |
| Стоимость продукции, руб./га | 1640 | 2267 | 2765 | 4071 |
| Прибыль, руб./га | 400 | 577 | 525 | 996 |
| Рентабельность, % | 32,3 | 34,1 | 23,4 | 32,4 |
Хозяйства первой группы применяли только экстенсивные технологии. Минимализация обработки почвы, отказ от удобрений и пестицидов в них компенсируется за счет увеличения доли чистого пара (от 20 до 30 %). Такие технологии обеспечивают максимальную экономию материальных и денежных затрат, но не позволяют получить значительную прибыль.
На основании данных, полученных в диссертационной работе, можно сформулировать концептуальную модель зернового производства:
1. Углубление зерновой специализации является естественной реакцией сельхозтоваропроизводителей на сложившуюся в аграрном секторе экономическую ситуацию. Связано это с тем, что зерновое производство в предприятиях степной зоны – единственная прибыльная отрасль, обеспечивающая их существование.
2. Дифференциация сельхозпредприятий по уровню доходов, типичная для стран со слаборазвитой рыночной экономикой, реализовалась и в современном аграрном секторе Челябинской области. Это требует разработки полного спектра прогнозных сценариев развития производства – от относительно благоприятных до кризисных.
3. Зерновое производство степной зоны – это монокультура яровых зерновых культур, что связано с конъюнктурой рынка, невысоким биоклиматическим потенциалом зоны и низким технологическим уровнем производства.
4. В условиях возрастающей дифференциации предприятий в них могут быть востребованы как относительно интенсивные, так и предельно экстенсивные технологии. Поэтому прогнозные сценарии развития отрасли должны рассматривать весь возможный
спектр технологий возделывания культур.
5. Ориентация на зерновое производство не должна препятствовать оценке перспективы восстановления зерноскотоводческой специализации предприятий, как основы повышения устойчивости и рентабельности предприятия.