Факторы развития молочного скотоводства региона в условиях цифровой и биологической трансформации аграрного производства
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2025-4-7Ключевые слова:
цифровая трансформация агропроизводства, молочное скотоводство, инновации, биотрансформация воспроизводства стада, селекционно-генетическая работа, геномная селекция, геномная оценка животных, цифровые технологии в животноводствеАннотация
Для аграрного сектора экономики Удмуртской Республики приоритетным является развитие молочного скотоводства. В настоящее время успешное функционирование отрасли основано на применении прорывных инноваций. Цель исследования заключается в оценке влияния внедрения биологических и цифровых технологий на развитие молочного скотоводства региона. Основным методом исследования является корреляционный анализ. В работе проанализированы данные органов статистики и Министерства сельского хозяйства (МСХ) Удмуртской Республики, характеризующие развитие молочного скотоводства и проводимую в регионе селекционно-генетическую работу. Цифровая трансформация животноводства основана на автоматизации и роботизации производственных процессов. Геномная селекция базируется на результатах геномной оценки племенной ценности животных. Она позволяет программировать качество приплода по признакам родителей и оценить племенную ценность молодняка сразу после рождения по показателям, характеризующим продуктивность, долголетие, здоровье и фертильность животных. В настоящее время геномную оценку проходят только племенные животные, поэтому отмечается очень высокая связь между численностью племенных коров и средним надоем молока на корову. Установлено, что селекционно-генетическая работа, основанная на биологических инновациях, предопределяет более высокие темпы роста молочной продуктивности коров. Сложилась очень высокая связь между молочной продуктивностью коров и средним возрастом их производственного использования, а также расходом кормов на одну голову. С ростом надоя молока на одну корову возраст их производственного использования сокращается при увеличении расхода кормов на одну голову, однако затраты кормов на производство одного центнера молока снижаются. В статье даны рекомендации по развитию геномной селекции в молочном скотоводстве республики. Полученные результаты исследования могут быть использованы МСХ Удмуртской Республики в практической работе при совершенствовании селекционно-генетической работы в молочном скотоводстве региона и при выборе селекционных признаков для геномной оценки животных.
Библиографические ссылки
Alekseev, A. M. (2023). Digital ecosystem as a tool for reducing transaction costs in agriculture. APK: ekonomika, upravlenie [AIC: Economics, Management], (12), 16–22. https://doi.org/10.33305/2312-16 (In Russ.)
Altukhov, A. I. (2013). Problems of sustainable development in agriculture of Russia for the period up to 2020. Ekonomika sel’skokhozyaistvennykh i pererabatyvayushchikh predpriyatii [Economy of Agricultural and Processing Enterprises], (5), 1–3. (In Russ.)
Boros, A., Szólik, E., Desalegn, G., & Tőzsér, D. (2025). A Systematic Review of Opportunities and Limitations of Innovative Practices in Sustainable Agriculture. Agronomy, 15 (1), 76. https://doi.org/10.3390/agronomy15010076
Dezhina, I. G., Arutyunyan, A. G., Polyakov, P. V., Gareev, T. R., Kulikov, R. S., & Zeleny, P. V. (2022). Tekhnologicheskaya transformatsiya myasnogo i molochnogo skotovodstva. Analiticheskii doklad [Technological transformation of beef and dairy cattle breeding. Analytical report]. Moscow: «Sputnik+» Publ., 234. (In Russ.)
Kelin, Yu. V., Loretz, O. G., Gorelik, O. V., & Gudymenko, V. V. (2023). Dairy productivity of Holstein cows and their reproductive abilities. Vestnik Michurinskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Bulletin of Michurinsk State Agrarian University], (3(74)), 78–84. (In Russ.)
Kivarina, M. V., & Yurina, N. N. (2024). Digital solutions in the agro-industrial complex: New opportunities for regions. APK: ekonomika, upravlenie [AIC: Economics, Management], (8), 34–42. https://doi.org/10.33305/248-34 (In Russ.)
Krivoruchko, A. Y., Skokova, A. V., Yatsyk, O. A., & Kanibolotskaya, A. A. (2021). Modern approaches to the genetic identification of farm animal breeds (review). Agrarnaya nauka Evro-Severo-Vostoka [Agricultural Science Euro-North-East], 22 (3), 317–328. https://doi.org/10.30766/2072–9081.2021.22.3.317-328 (In Russ.)
Kudrin, M. R. (2011). Cattle breeding in Russia in the conditions of the Udmurt Republic. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniya [Advances in Current Natural Sciences], (4), 110–113. (In Russ.)
Kurtsev, I. V. (1978). Nauchno-tekhnicheskiy progress v sel’skom khozyaystve: (Sovrem. tendentsii i perspektivy) [Scientific and technological progress in agriculture: (Modern trends and prospects)]. Moscow: Kolos Publ., 176. (In Russ.)
Marshall, A. (1993). Printsipy ekonomicheskoi nauki [Principles of economics]. Moscow: Progress Publ., 414. (In Russ.)
Mymrin, S. V., Mymrin, V. S., & Donnik, I. M. (2014). Genomic selection as a necessary condition for the development of cattle breeding in Russia. Agrarnyy vestnik Urala [Agrarian Bulletin of the Urals], (4(122)), 28–30. (In Russ.)
Novoselov, Yu. A. (1984). Agrarnyi kompleks Sibiri i Dal’nego Vostoka [Agricultural complex of Siberia and the Far East]. Moscow: Znanie Publ., 63. (In Russ.)
Orlova, N. V. (Ed.) (2020). Innovatsionnoe razvitie agropromyshlennogo kompleksa v Rossii. Agreculture 4.0. Doklad NIU Vysshaya shkola ekonomiki [Development in innovations for agro-industrial sector in Russia. Agriculture 4.0. HSE University Report]. Moscow: HSE Publ., 128. (In Russ.)
Semin, A. N., & Skvortsov, E. A. (2024). Goals and objectives of managing the implementation of artificial intelligence systems in agriculture. APK: ekonomika, upravlenie [AIC: Economics, Management], (4), 30–36. https://doi.org/10.33305/244-30 (In Russ.)
Semin, A. N., Rushchitskaya, O. A., Kurdyumov, A. V., & Gusev, A. S. (2024). Sustainability of the development of agricultural organizations under severe foreign economic restrictions (sanctions). Agrarnyi vestnik Urala [Agrarian Bulletin of the Urals], 24 (10), 1383–1394. https://doi.org/10.32417/1997–4868-2024-24-10-1383–1394 (In Russ.)
Sharko, F. S., Khatib, A., & Prokhortchouk, E. B. (2022). Genomic Estimated Breeding Value of Milk Performance and Fertility Traits in the Russian Black-and-White Cattle Population. Acta Naturae, 14 (1), 109–122. https://doi.org/10.32607/actanaturae.11648
Shumpeter, J. Teoriya ekonomicheskogo razvitiya [Theory of economic development]. Moscow: Progress Publ., 298. (In Russ.)
Simakov, A. V., Loginov, Yu. P., & Simakova, T. V. (2023). Urozhainost’ i kachestvo semennykh klubnei sortov kartofelya v usloviyakh Zapadnoi Sibiri [Yield and quality of seed tubers of potato varienties in Western Siberia]. Tyumen: Northern Trans-Ural State Agricultural University Publ., 154. (In Russ.)
Sulyga, N. V., Katkov, K. A., Kovaleva, G. P., & Lapina, M. N. (2023). The influence of genetic factors on the productivity of black-motley breed depending on age in lactations. Izvestiya Gorskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Proceedings of Gorsky State Agrarian University], 60 (1), 53–59. http://dx.doi.org/10.54258/20701047_2023_60_1_53 (In Russ.)
Surovtsev, V. N. (2022). Digital transformation of dairy cattle breeding in the farms of Leningrad areas and problems of digitalization of feed production. Ekonomika sel’skogo khozyaistva Rossii [Economics of Agriculture of Russia], (8), 88–92. https://doi.org/10.32651/228-88 (In Russ.)
Tikhomirov, I. A., Skorkin, V. K., Aksenova, V. P., & Andryukhina, O. L. (2016). Cows productive life longevity and their reasons for culling’s analysis. Vestnik Vserossiyskogo nauchno-issledovatel′skogo instituta mekhanizatsii zhivotnovodstva [Journal of VNIIMZH], (1(21)), 64–72. (In Russ.)
Topoleva, T. N. (2024). Modeling of a digital platform of an innovative production ecosystem of the region. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Vestnik of Kazan State Agrarian University], (4(76)), 135–143. https://doi.org/10.12737/2073–0462-2024-135-143 (In Russ.)
Tsyganok, V. O., Tsyganok, E. O., & Bakharev, A. A. (2024). The use of genomic assessment in improving the productive qualities of Holstein cows. Agrarnyy vestnik Urala [Agrarian Bulletin of the Urals], 24 (02), 218-231. https://doi.org/10.32417/1997–4868-2024-24-02-218-231 (In Russ.)
Ushachev, I. G., Papchov, A. G., Serkov, A. F., Maslova, V. V., Chekalin, V. S., Zaruk, N. F., Borkhunov, N. A., Amosov, A. I., Shchastlyantseva, L. V., Avdeev, M. V., Chepik, D. A., Kopasov, A. A., Mukhamedova, T. O., Glotova, I. S., Kharina, M. V., Panina, N. A., Osinina, A. Yu., Orshanskaya, Yu. O., Maslov, I. I. (Eds.) (2018). Ustoichivoe razvitie i povyshenie konkurentosposobnosti sel’skogo khozyaistva Rossii v usloviyakh uglubleniya integratsii v EAES [Sustainable development and increasing the competitiveness of Russian agriculture in the context of deepening integration into the EAEU]. Moscow: Nauchnyy konsul'tant Publ., 320. (In Russ.)
Vasilenko, P. M. (1964). Avtomatizatsiya protsessov sel’skokhozyaistvennogo proizvodstva [Automation of agricultural production processes], Moscow: Kolos Publ., 384. (In Russ.)
Zakshevskiy, V. G., Bogomolova, I. P., Vasilenko, I. N., & Shaykin, D. V. (2023). Russia’s food independence: Current state, security risks and promising trends. Prodovol'stven-naya politika i bezopasnost’ [Food Policy and Security], 10 (1), 9–28. https://doi.org/10.18334/ppib.10.1.116696 (In Russ.)
Zhukova, M. A., & Ulezko, A. V. (2021). Perspektivy cifrovoy transformacii sel’skogo hozyaystva: monografiya [Prospects of digital transformation of agriculture: monograph]. Voronezh: Voronezh State Agricultural University, 179. (In Russ.)
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2025 Сутыгина Алевтина Ивановна , Тополева Татьяна Николаевна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
