Комплексный мониторинг использования земель сельскохозяйственного назначения в современный период

DOI:

Проведенные земельные реформы в конце XX в. отрицательно отразились на эффективности использования земли. Так, наблюдается вывод продуктивных особо ценных земель из хозяйственного оборота, снижение их плодородия, отсутствие научно обоснованной системы земледелия, сосредоточение большого количества земли в собственности крупных агрохолдинговых структур. Большинство владельцев земли, ссылаясь на статус ее «частной собственности», неохотно применяют научно обоснованные технологии возделывания сельхозкультур и проводят агрохимические обследования и противоэрозионные мероприятия почв.

Исследования показали, что информация об использовании сельскохозяйственных земель в части выращивания на них сельхозкультур предоставляется их собственниками на заявительной основе. Сложившаяся ситуация не позволяет объективно осуществлять мониторинг использования земель сельскохозяйственного назначения. Коллективные хозяйства, обладающие высоким уровнем организации производства и ее отчетности, формируют достоверный массив информации об использовании земель сельскохозяйственного назначения. Однако представители малых форм хозяйствования, арендодатели земли зачастую скрывают информацию о ее использовании [Алтапов, 2018, с. 60–61; Ленчук, 2018, с. 9–10].

Решение задач, связанных с технической и технологической модернизацией отечественного аграрного производства, повышением качества ресурсного обеспечения его отраслей, обеспечением продовольственной безопасности и независимости, имеющих стратегический характер, невозможно осуществить без получения оперативной и достоверной информации о состоянии и использовании сельскохозяйственных земель, что обусловливает необходимость развития автоматизированных систем их мониторинга, включающего все иерархические уровни – земельный участок, землепользование, территория муниципального образования, регион [Ленчук, 2018, с. 15–17; Шарипов, 2019, с. 47–49].

В этой связи внедрение Интернета вещей в сельскохозяйственное производство должно начинаться с цифровизации анализа использования земель сельскохозяйственного назначения. Современные спутниковые системы, сетевые решения, сенсоры, беспилотная техника в симбиозе с фундаментальными открытиями в области анализа данных землепользования позволят вывести сельскохозяйственное производство на качественно новый уровень развития [Лаптева, 2018, с. 69; Распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р ...].

Результаты и обсуждение

Россия входит в пятерку стран, обладающих наибольшими площадями земель сельскохозяйственного назначения. Мониторинг земель в сельском хозяйстве в условиях ее многоукладности представляется многогранной и сложной системой. Поэтому на смену человеческим ресурсам, осуществляющим земельный контроль, должна прийти цифровая система мониторинга земель сельскохозяйственного назначения.

Исследования показали, что на современном этапе Россия располагает огромным земельным потенциалом, позволяющим при рациональном его использовании войти в качестве нетто-экспортера продовольствия. Так, по состоянию на 01.01.2018 земельный фонд Российской Федерации составил 1 712,5 млн га, в том числе 22,4 % (или 383,6 млн га) – это земли сельскохозяйственного назначения [Доклад ... , 2018, с. 6–8].

Оценка земель сельскохозяйственного назначения свидетельствует, что наибольшая их площадь наблюдается в Сибирском, Дальневосточном, Приволжском федеральных округах (рис. 1).

При этом наибольший удельный вес сельскохозяйственных угодий в общей площади земель сельскохозяйственного назначения преобладает в Южном (90,5 %), Приволжском (89,2 %), Центральном (84,0 %) и

Северо-Кавказском (84,0 %) федеральных округах.

Аналитическое выравнивание площади сельскохозяйственных угодий России за период 2004–2017 гг. свидетельствует о разнонаправленных тенденциях землепользования. Результаты выравнивания динамического ряда земельной площади России с помощью уравнения полиномиальной кривой третьей степени лучше всего отражают существующие тенденции (см. рис. 2). Графическая интерпретация модели сельскохозяйственных угодий России дает основание утверждать о наличии в период 2004–2017 гг. тенденции уменьшения земель, используемых в сельскохозяйственном производстве. Исключением является период вхождения Республики Крым в состав Российской Федерации.

Согласно уравнению прямой линии, за исследуемый период в ЮФО прослеживается аналогичная тенденция. В результате спецификации модели ( R ² = 0,6585 <  R ² = 0,8338) можно сделать вывод, что динамический ряд объективнее описывает уравнение полиномиальной кривой третьей степени.

Выравнивание площади сельскохозяйственных угодий Ростовской области показало тенденцию сокращения площади сельскохозяйственных угодий. Согласно спецификации модели методом сравнения коэффициентов детерминации, изучаемые временные ряды лучше описываются полиномиальным уравнением.

Рис. 1. Распределение земель сельскохозяйственного назначения РФ по федеральным округам (по состоянию на 01.01.2018)

Примечание . Составлено автором по: [Доклад ... , 2018, с. 8].

Рис. 2. Динамика размера площади сельскохозяйственных угодий РФ за 2004–2017 гг., тыс. га Примечание . Составлено автором по: [Доклад ... , 2018].

Одной из причин негативной тенденции сокращения земель сельскохозяйственного назначения путем выведения их из оборота является отсутствие должного материальнотехнического, кредитного и инвестиционного обеспечения сельхозтоваропроизводителей (рис. 3). Так, наибольшая площадь неиспользованной пашни приходилась на Северо-Западный (44,5 %), Центральный (27,2 %), Уральский (17,8 %) и Сибирский (17,5 %) федеральные округа, при этом в ЮФО только 10,5 % площади пашни не использовалось.

Неиспользование пашни в сельскохозяйственном производстве является серьезной проблемой, поскольку исключение пашни из хозяйственного оборота ведет не только к ее деградации, связанной с потерей потребительских свойств, но и к росту затрат, требующихся для ее повторного ввода в процесс сельскохозяйственного производства [Демидов, 2018, с. 47].

Сопоставление площади пашни, вовлеченной в хозяйственный оборот, с общей площадью неиспользованной и пригодной для ведения сельскохозяйственного производства земли свидетельствует о том, что возврат в хозяйственный оборот сельскохозяйственных земель происходит очень низкими темпами.

□ общая площадь переведенных земель, тыс. га

■ площадь для расширения населенных пунктов, %

Я площадь под строительство объектов промышленности, транспорта и связи %

Я площадь для прочих нужд. %

° т 9ша» прирбЛ99хранм 9 Г9 и л «9 &9зянс та енм9Г 9 м а; м а ч еюи. ³9 ___________

Рис. 3. Качественные и количественные характеристики использования земель сельскохозяйственного назначения РФ в 2017 г.

Примечание . Составлено автором по: [Доклад ... , 2018, с. 8–9].

Продолжающиеся земельные преобразования, направленные на развитие многоукладных форм хозяйствования на селе, приведение категорий земель в соответствие с лесным и водным законодательством, а также их привлекательность для застройки вблизи крупных населенных пунктов способствовали переводу земель сельскохозяйственного назначения в другие категории [Соколов, 2017, с. 56–57; Шибалкин, 2017, с. 47].

Так, в 2017 г. в России было переведено из земель сельскохозяйственного назначения 94,96 тыс. га. Из них большая площадь была переведена под строительство объектов промышленности, транспорта и связи (см. рис. 3), в частности в ЮФО – 94,7 %, УФО – 89,2 %, ДФО – 88,0 %, СЗФО –79,5 %, ПФО – 67,8 %. Незначительная площадь земель сельскохозяйственного назначения была перераспределена в пользу расширения населенных пунктов, природоохранных учреждений лесохозяйственных предприятий [Доклад ..., 2018, с. 8– 9; Соколов, 2017, с. 47–78].

Следует отметить, что благоприятные природно-климатические и ландшафтные условия, активное развитие сельскохозяйственного производства на Юге России положительно отразились на структуре землепользования в данных регионах. Так, за период 2004–2017 гг. распаханность сельскохозяйственных угодий России составляла от 55,3 до 58,37 %, а, например, в Ростовской области – более 70,0 % (табл. 1).

На долю сенокосов и пастбищ в стране приходилось от 41,7 % в 2004 г. до 38,4 % в 2017 г. площади сельскохозяйственных угодий. Увеличение площади пашни в структуре сельскохозяйственных угодий ЮФО с 51,9 % в 2004 г. до 56,7 % в 2017 г. произошло за счет сокращения площадей сенокосов и пастбищ. Практика показывает, что на Юге страны сельскохозяйственным угодьям уделяется достаточное внимание, поэтому незначительная их доля зарастает кустарниками и мелколесьем.

Наращивание размеров посевных площадей за счет рационального использования плодородных почв является первостепенным условием эффективности использования земель сельскохозяйственного назначения.

Исследования показали, что интенсивность использования сельскохозяйственных угодий в России, в ЮФО в частности, за период 2004–2017 гг. имеет положительную тенденцию (см. рис. 4).

Так, за исследуемый период в южной зоне наметилась устойчивая динамика повышения эффективности использования земли, что лучше всего демонстрируют полиномиальные кривые шестой степени. В частности, в ЮФО выход зерна на 100 га сельхозугодий увеличился с 45,0 т в 2004 г. до 106,1 т. в 2017 г. (или 2,4 раза); семян подсолнечника – с 6,7 т до 9,8 т (или в 1,5 раза); овощей – с 3,6 т до 11,1 т (или 3,1 раза).

Лидирующие позиции в производстве зерна и подсолнечника на 100 га площади сельскохозяйственных угодий среди субъектов ЮФО за исследуемый период занимает Ростовская область. Так, производство зерна увеличилось с 83,7 т в 2004 г. до 159,9 т (или на 91,0 %) в 2017 г.; семян подсолнечника – с 14,1 т до 17,3 т (или на 22,7 %) соответственно. Производство овощей в регионе в 2017 г. составило 7,0 т на 100 га сельхозугодий, что на 45,2 % выше уровня 2004 г. (см. рис. 4).

Проведенный нами анализ показал, что производство продукции животноводства в расчете на сельскохозяйственные угодья имеет разнонаправленные тенденции [Шанин, 2018, с. 52–53; Медведева, 2018, с. 47– 48] (см. рис. 5).

Таблица 1

Состав и структура сельскохозяйственных угодий РФ в 2004 и 2017 гг.

Наименование субъектов	Пашня, %		Пастбища и сенокосы, %		Залежь, %
	2004 г.	2017 г.	2004 г.	2017 г.	2004 г.	2017 г.
РФ	55,3	58,7	41,7	38,4	2,2	2,2
Южный федеральный округ	51,9	56,7	47,0	42,5	0,1	0,001
Ростовская область	67,7	70,2	31,6	29,3	–	–

Примечание . Составлено автором по: [Федеральная служба ...].

Рис. 4. Интенсивность использования сельскохозяйственных угодий в отрасли растениеводства РФ за 2004–2017 гг.

Примечание . Составлено автором по: [Федеральная служба …; Портал Министерства …].

Рис. 5. Интенсивность использования сельскохозяйственных угодий в отрасли животноводства РФ за 2004–2017 гг.

Примечание . Составлено автором по: [Федеральная служба ...; Портал Министерства ...].

Так, выход мяса на 100 га сельхозугодий за 2014–2017 гг. увеличился в России и в ЮФО в 2,0 раза; в Ростовской области – в 1,4 раза. Однако выход молока на 100 га сельхозугодий имеет нестабильную тенденцию в исследуемый период. Например, производство молока на 100 га сельхозугодий в целом по России уменьшилось в 1,1 раза, в ЮФО увеличилось в 1,5 раза, в Ростовской области увеличение составило 1,2 раза.

Таким образом, на Юге страны наблюдается устойчивая тенденция повышения эффективности использования земли как в отрасли растениеводства, так и в отрасли животноводства, что подтверждается графическим анализом полиномиальных кривых.

Одним из основных показателей, характеризующих эффективность использования земель сельскохозяйственного назначения, является урожайность возделываемых культур (см. рис. 6).

Проведенный нами анализ показал, что в Ростовской области за 80-летний период по всем основным сельскохозяйственным культурам наблюдается рост урожайности. Особенно ярко выражено увеличение урожайности за период 2011–2017 годов. На сложившуюся ситуацию положительно повлияли погодные условия, рост уровня культуры земледелия, активное применение инновационных технологий в производстве, техническая модернизация отрасли.

Рис. 6. Урожайность сельскохозяйственных культур Ростовской области (по всем категориям хозяйств), ц/га

Примечание . Составлено автором по: [Портал Министерства ...].

Ростовская область имеет зерновую специализацию сельскохозяйственного производства, поэтому высокие урожаи зерновых культур в последние годы, выгодное экспортное расположение региона, а также повышение курса доллара США с 2014 г. позволили увеличить получение прибыли с 1 га сельскохозяйственных угодий (см. рис. 7).

С целью доказательства данного суждения нами был проведен статистико-экономический анализ эффективности использования пашни в хозяйствах Ростовской области, а также факторов, оказывающих влияние на него, что позволило определить меру влияния последних на результативный показатель. Исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа приведены в таблице 2.

Влияние выбранных производственно-экономических факторов на уровень чистой прибыли, приходящейся на 100 га пашни, будет описано следующим уравнением регрессии:

Y = a + b1x1 + b2x2 + b3x3 + + b4x4 + b5x5 + b6x6, где Y – чистая прибыль на 100 га сельскохозяйственных угодий, руб.; Х1 – урожайность зерновых культур, ц/га; Х2 – посевная площадь, всего, тыс. га; Х3 – цена за 1 т пшеницы, руб./т; Х4 – фондовооруженность, руб.; Х5 – инвестиции в основной капитал, млрд руб.; Х6 – внесение минеральных удобрений, т; а – свободный член; b1, b2, b3, b4, b5, b6 – параметры переменных уравнения регрессии.

Анализ комбинации факторов на наличие регрессионной зависимости с показате- лем чистой прибыли на 100 га сельскохозяйственных угодий количества, а также полученных параметров производственной функции позволил составить корреляционно-регрессионную модель:

Y = 15806,8 + 324,99 x 1 - 3,38 x ₂ + 0,80 x ₃ - - 0,56 x ₄ + 65,56 x ₅ - 595,42 x ₆.

Коэффициенты регрессии x ₁, x ₃, x ₅ положительны, поэтому увеличение каждого из этих факторов ведет к повышению величины чистой прибыли на 1 га сельскохозяйственных угодий. Оценка качества надежности полученной модели свидетельствует, что наибольшее влияние на величину чистой прибыли оказывают переменные x ₁и x ₅. Так, с ростом урожайности зерновых культур на 1 ц/га величина чистой прибыли в расчете на 1 га сельскохозяйственных угодий возрастает на 324,99 рубля.

Полученный коэффициент множественной регрессии, равный 0,964, свидетельствует о достаточно высоком уровне связи, а коэффициент детерминации R ² = 0,929 показывает, что свыше 92,9 % величины чистой прибыли в расчете на 1 га сельхозугодий зависит от включенных в модель факторов.

Однако необходимо отметить, что приведенные доказательства применимы к конкретному региону, а факторы, влияющие на доходность с единицы площади земель сельскохозяйственного назначения, могут меняться в различных субъектах РФ с учетом производственно-экономических, хозяйственных, логистических и многих других условий.

Рис. 7. Отдача с 1 га сельхозугодий и пашни в сельском хозяйстве Ростовской области

Примечание . Составлено автором по: [Портал Министерства ...].

Таблица 2

Исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа на примере сельскохозяйственных товаропроизводителей Ростовской области

Год	Y	Исходные данные
		Х 1	Х 2	Х 3	Х 4	Х 5	Х 6
2010	1 215,1	25,4	4 350,0	5 263,3	586,4	7,24	20,3
2011	1 172,8	27,4	4 418,7	6 046,7	744,5	10,60	23,0
2012	1 638,0	22,1	4 291,0	9 133,3	827,6	11,80	24,0
2013	652,4	21,9	4 383,8	7 365,0	982,7	15,20	23,8
2014	2 454,2	29,6	4 361,7	7 650,0	1 108,0	13,70	25,0
2015	4 036,1	29,6	4 462,1	10 722,7	1 361,7	20,10	25,6
2016	4 189,5	35,7	4 528,7	10 791,7	1 563,3	11,80	28,6
2017	2 311,9	40,4	4 538,1	10 327,7	1 872,0	14,70	32,2
2018	1 292,2	31,9	4 641,0	13 431,3	2 215,3	18,20	33,1

Примечание . Составлено автором по: [Портал Министерства ...].

Отдельный научный интерес представляет мониторинг земель сельскохозяйственного назначения в разрезе форм собственности и хозяйствования в сельском хозяйстве.

Структура распределения земель сельскохозяйственного назначения Ростовской области по формам собственности в разрезе природно-хозяйственных зон представлена на рисунке 8.

Анализ функционирования института частной собственности на землю в Ростовской области показал, что в структуре земельных участков, отнесенных к категории земель сельскохозяйственного назначения, преобладают земли, находящиеся в собственности граждан.

Исследования использования земель сельскохозяйственного назначения в разрезе форм хозяйствования свидетельствуют, что общества, производственные кооперативы и другие предприятия используют в сельскохозяйственном производстве как собственные земли, так и на правах аренды: земли граждан, земельные участки государственной (муниципальной) собственности (см. рис. 9).

Во всех формах хозяйствования в пользовании присутствуют земли государственной и муниципальной собственности, что говорит о необходимости постоянного применения системы мониторинга и контроля за использованием земель сельскохозяйственного назначения. При этом если рассуждать с позиции рационального мониторинга земель сельскохозяйственного назначения, то данная государственная функция должна одинаково распространяться на все организации сельского хозяйства, независимо от форм собственности и хозяйствования.

• □ в собствености граждан о в собственности юридических лиц

  Рис. 8. Распределение земель Ростовской области по формам собственности (в разрезе природно-хозяйственных зон)

  Примечание . Составлено автором по: [Доклад ... , 2018].

  

  ■ собственность юридического лица ■ земельные доли граждан, тыс. га государственная и муниципальная соственность. тыс. га

  
  

• ■ в государственной и муниципальной собственности

  Рис. 9. Использование земель сельскохозяйственного назначения по формам хозяйствования в Ростовской области (по состоянию на 01.01.2018)

Примечание . Разработано автором по материалам исследования.

Заключение

Проведенные исследования позволили выявить существующую сложную систему мониторинга земель сельскохозяйственного назначения. Данная система включает в себя множество показателей, при этом формирование первичной информационной базы происходит на заявительной основе сельскохозяйственного товаропроизводителя в адрес статистических и других государственных органов.

Сегодня на службу мониторинга земель сельскохозяйственного назначения активно приходят спутниковые технологии, позволяющие в реальном времени с привязкой к земельным участкам получать необходимую объективную информацию об использовании земельных ресурсов в сельском хозяйстве. Существующие IT-технологии дают возможность оперативно анализировать огромные массивы информации об использовании земель сельскохозяйственного назначения, а ре- зультаты анализа интерпретировать в различных форматах.

Данная эволюция процесса мониторинга земель сельскохозяйственного назначения не только усовершенствует в целом систему анализа земельных ресурсов в ближайшие 5 лет, но и позволит увеличить ее многогранность, определить множество неявных зависимостей, выявить существующие резервы.