Структурная периодизация и факторный анализ стоимости валового сбора зерновых в региональных кластерах России

Автор: Аверин А.Ю., Мочалина Я.В., Кулаева Я.С.

Журнал: Вестник Алтайской академии экономики и права @vestnik-aael

Рубрика: Экономические науки

Статья в выпуске: 3, 2026 года.

Бесплатный доступ

В условиях возрастания природно-климатической и рыночной неопределенности оценка динамики производства зерновых требует выделения устойчивых режимов развития и разложения стоимостных изменений на ключевые факторы воздействия. Цель исследования – выявить и выполнить факторное разложение изменений стоимости валового сбора на вклад посевной площади, урожайности и цены в рамках статистически и экономически различающихся интервалов динамики производства зерновых культур в ведущих аграрных регионах России. Использованы годовые региональные данные за 2012-2024 гг. по валовому сбору, урожайности, посевной площади и средней цене реализации (официальная статистика). Все регионы России сгруппированы в кластеры методом k-means по среднему валовому сбору Сформирована выборка из наиболее производительного кластера, куда вошли 16 регионов. Периодизация выполнена методом мультииндикаторной сегментации временного ряда с приоритетом урожайности. В рамках матрицы «кластеры и периоды» проведен детерминированный факторный анализ стоимостной динамики. В результате получена ограниченная последовательность режимов, различающихся по устойчивости продуктивности, характеру изменения ресурсной базы и реакции ценового контура. Сопоставление периодов показало, что стоимостная динамика в разные режимы формировалась за счет неодинакового доминирования факторов: в одних интервалах определяющим становилось улучшение продуктивности, в других – ценовая конъюнктура, при этом изменения посевной площади выполняли преимущественно компенсирующую или ограничивающую роль. Выделенные режимы обеспечили более корректную экономическую интерпретацию результатов и позволили отделить структурные тенденции от краткосрочных колебаний. Полученные выводы могут применяться для анализа устойчивости зернового производства и обоснования мер управления аграрными рисками на региональном уровне.

Еще

Кластер, периодизация, зерновые культуры, факторный анализ, валовой сбор

Короткий адрес: https://sciup.org/142247570

IDR: 142247570   |   УДК: 338.43:633.1:519.237.8(470)   |   DOI: 10.17513/vaael.4483

Structural periodization and factor analysis of the gross grain harvest value in Russia’s regional clusters

In the context of increasing natural, climatic, and market uncertainty, assessing grain production dynamics requires identifying stable development patterns and decomposing value changes into key influencing factors. The objective of this study is to identify and perform a factorial decomposition of changes in the value of the gross harvest into the contributions of sown area, yield, and price within statistically and economically distinct intervals of grain production dynamics in Russia’s leading agricultural regions. Annual regional data for 2012-2024 on gross harvest, yield, sown area, and average selling price (official statistics) were used. All Russian regions were grouped into clusters by average gross harvest using the k-means method. A sample was formed from the most productive cluster, which included 16 regions. Periodization was performed using a multi-indicator time series segmentation method with a priority on yield. A deterministic factor analysis of value dynamics was conducted within the framework of the “clusters and periods” matrix. The result was a limited sequence of regimes differing in productivity stability, the nature of resource base changes, and price contour responses. A comparison of the periods revealed that price dynamics in different regimes were shaped by the varying dominance of factors: in some intervals, productivity improvements were decisive, while in others, price conditions were the determining factor, while changes in crop area played a predominantly compensating or limiting role. The identified regimes provided a more accurate economic interpretation of the results and made it possible to separate structural trends from short-term fluctuations. The findings can be used to analyze the sustainability of grain production and justify agricultural risk management measures at the regional level.

Еще