Abstract. Purpose.The research is directed to justification of formation in the territory of the Nizhny Novgorod region of a grain cluster and definition of its borders. Methods. The research was conducted on the basis of statistical data on dynamics of production of grain in agricultural organizations in the Nizhny Novgorod Region in a section of municipal units from 2013 to 2017. For justification of a cluster authors offer the approach consisting in allocation of the producers of grain forming 75 % of gross regional collecting in dynamics, drawing up rating of municipal units on the outputs, determination of frequency of entry into rating, group of municipal units on the frequency of occurrence and the analysis of operational performance in groups. Results. By results of the analysis authors established that the grain cluster of the Nizhny Novgorod region has to include such municipal units as Lyskovskiy, Dal’nekonstantinovskiy, Pochinkovskiy, Ardatovskiy, Spasskiy, Pavlovskiy, Shatkovskiy, Arzamasskiy, Gaginskiy, Bogorodskiy, Sechenovskiy, Sergachskiy, Krasnooktyabr’skiy, Bol’sheboldinskiy, Buturlinskiy, Pil’ninskiy districts which need to be united in three categories on level of production. The scientific novelty consists in author's approach to allocation of an intraregional grain cluster and allocation in it three categories according to their stability in a grain cluster: a cluster kernel (with average rating from 2.2 to 6.8) – Shatkovskiy, Sergachskiy, Krasnooktyabr’skiy, Bol’sheboldinskiy, Buturlinskiy and Pil’ninskiy districts; participants of a cluster with the average level of stability (with average rating from 6.8 to 11.4) – Lyskovskiy, Pochinkovskiy, Arzamasskiy and Sechenovskiy districts; for the poorly steadyof participants of a cluster (with average rating from 11.4 to 11.6 – Dal’nekonstantinovskiy, Ardatovskiy, Spasskiy and Gaginskiy districts.
gross harvest, grain, grain farming, grain cluster, cluster, clustering, region, economic efficiency, sustainability.
Постановка проблемы (Introduction)
Продовольственная безопасность отдельно взятых регионов страны является базисомсоциально-экономической стабильности, обеспечивающимее независимость. Определяющимфактором сохранения устойчивости сельского хозяйства служит уровень развития зернового хозяйства. Однако ведение высокоэффективного сельского хозяйства невозможно в каждом регионе по общему алгоритму или же используя лишь отдельные мероприятия [1, с. 30].
Ввиду особой значимости развития зернового хозяйства актуальным направлением в управлении АПК в субъектах РФ становится формирование зернопродуктовых кластеров [2, с. 334]. В целом кластерный подход достаточно эффективно применяется в процессе разработки и реализации региональных инновационных программ и проектов в различных секторах народного хозяйства [3, с. 67].
Под кластером понимается система взаимосвязанных фирм и институтов, являющаяся в целом больше простой суммы своих составных частей [4, с. 57].
Наиболее эффективно этот поход проявил себя при его реализации в сферах промышленности и услуг. Яркими примерами являются программные кластеры Кремниевая Долина (США) и Бангалор (Индия), а также финансовые – Уоллстрит (США) и Цюрих (Швейцария). Важную роль в их развитии сыграла поддержка правительств их стран [5, с. 8].
Перспективность исследований, связанных с управлением производственными кластерами, и необходимость в разработке мер по повышению экономической эффективности в зерновом хозяйстве свидетельствуют об актуальности данной темы исследования. Цель исследования заключается в обосновании формирования на территории Нижегородской области зернового кластера и определении его границ.
Методология и методы исследования (Methods)
Исследования, посвященные зерновому хозяйству, всегда являются актуальными и перспективными ввиду специфичности данной отрасли народного хозяйства. Следует отметить связанные с данной тематикой исследования таких ученых, как Н. Д. Аварский [6], А. И. Алтухов [7], Э. Ф. Амирова [8], Л. Б. Винничек [9] и др. Формированию кластеров в зерновом хозяйстве как научному направлению в рамках аграрной науки посвятили свои работы Н. А. Головин [1], Т. М. Худякова и О. Б. Грекова [2], Н. П. Молчанова и И. Н. Молчанов [3], В. Письмак [4], Ж. Б. Смагулова [5], А. Г. Плахин [10].
Материалами для исследования послужили статистические данные о динамике производства зерна сельскохозяйственными организациями в Нижегородской области в разрезе муниципальных образований региона с 2013 по 2017 гг.
Для определения состава муниципальных образований региона в кластере авторы предлагают подход, заключающийся в следующем:
- Выделение производителей зерна, формирующих 75 % валового регионального сбора в динамике.
- Составление рейтинга муниципальных образований по объемам производства.
- Определение частоты вхождения в рейтинг.
- Группировка муниципальных образований по частоте вхождения.
- Анализ производственных показателей в кластерных группах.
Результаты (Results)
Нижегородская область характеризуется высоким контрастом природных и агроклиматических зон. Левобережная часть региона сосредоточена в основном на отрасли животноводства, преимущественно на разведении крупного рогатого скота. Муниципальные образования правобережья региона производят продукциюкак растениеводства, так и животноводства. Ближе к югу Нижегородской области специализация сельскохозяйственных организаций углубляется в зернопроизводство.
В ходе исследований было установлено, что 75 % регионального производства зерна сосредоточено в 18 близлежащих друг к другу муниципальных образованиях Нижегородской области.
В период с 2013 по 2017 гг. в состав ведущих производителей входили Перевозский, Княгининский, Лысковский, Дальнеконстантиновский, Починковский, Ардатовский, Спасский, Павловский, Шатковский, Арзамасский, Гагинский, Богородский, Сеченовский, Сергачский, Краснооктябрьский, Большеболдинский, Бутурлинский, Пильнинский, Вадский районы (таблица 1).
Таблица 1
Рейтинги муниципальных образований, формирующих 75 % валового регионального сбора по производству зерна
|
Муниципальное образование |
2013 г. |
2014 г. |
2015 г. |
2016 г. |
2017 г. |
В среднем за 5 лет |
|
Перевозский район |
18 |
– |
– |
– |
– |
– |
|
Княгининский район |
17 |
17 |
15 |
16 |
– |
– |
|
Лысковский район |
16 |
7 |
10 |
11 |
12 |
11,2 |
|
Дальнеконстантиновский район |
15 |
12 |
11 |
13 |
10 |
12,2 |
|
Починковский район |
14 |
4 |
6 |
14 |
11 |
9,8 |
|
Ардатовский район |
13 |
13 |
12 |
10 |
17 |
13 |
|
Спасский район |
12 |
18 |
17 |
17 |
16 |
16 |
|
Павловский район |
11 |
14 |
10 |
15 |
15 |
13 |
|
Шатковский район |
10 |
8 |
5 |
4 |
3 |
6 |
|
Арзамасский район |
9 |
6 |
8 |
8 |
5 |
7,2 |
|
Гагинский район |
8 |
16 |
18 |
18 |
14 |
14,8 |
|
Богородский район |
7 |
10 |
14 |
9 |
18 |
11,6 |
|
Сеченовский район |
6 |
9 |
16 |
12 |
9 |
10,4 |
|
Сергачский район |
5 |
5 |
7 |
6 |
1 |
4,8 |
|
Краснооктябрьский район |
4 |
11 |
1 |
2 |
6 |
4,8 |
|
Большеболдинский район |
3 |
3 |
2 |
5 |
7 |
4 |
|
Бутурлинский район |
2 |
2 |
3 |
1 |
4 |
2,4 |
|
Пильнинский район |
1 |
1 |
4 |
3 |
2 |
2,2 |
|
Вадский район |
– |
15 |
13 |
7 |
8 |
– |
Table 1
The ratings of the municipal units forming 75 % of gross regional collecting on production of grain
|
Municipal unit |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
On average in 5 years |
|
Perevozskiy district |
18 |
– |
– |
– |
– |
– |
|
Knyagininskiy district |
17 |
17 |
15 |
16 |
– |
– |
|
Lyskovskiy district |
16 |
7 |
10 |
11 |
12 |
11.2 |
|
Dal’nekonstantinovskiy district |
15 |
12 |
11 |
13 |
10 |
12.2 |
|
Pochinkovskiy district |
14 |
4 |
6 |
14 |
11 |
9.8 |
|
Ardatovskiy district |
13 |
13 |
12 |
10 |
17 |
13 |
|
Spasskiy district |
12 |
18 |
17 |
17 |
16 |
16 |
|
Pavlovskiy district |
11 |
14 |
10 |
15 |
15 |
13 |
|
Shatkovskiy district |
10 |
8 |
5 |
4 |
3 |
6 |
|
Arzamasskiy district |
9 |
6 |
8 |
8 |
5 |
7.2 |
|
Gaginskiy district |
8 |
16 |
18 |
18 |
14 |
14.8 |
|
Bogorodskiy district |
7 |
10 |
14 |
9 |
18 |
11.6 |
|
Sechenovskiy district |
6 |
9 |
16 |
12 |
9 |
10.4 |
|
Sergachskiy district |
5 |
5 |
7 |
6 |
1 |
4.8 |
|
Krasnooktyabr’skiy district |
4 |
11 |
1 |
2 |
6 |
4.8 |
|
Bol’sheboldinskiy district |
3 |
3 |
2 |
5 |
7 |
4 |
|
Buturlinskiy district |
2 |
2 |
3 |
1 |
4 |
2.4 |
|
Pil’ninskiy district |
1 |
1 |
4 |
3 |
2 |
2.2 |
|
Vadskiy district |
– |
15 |
13 |
7 |
8 |
– |
Оценка муниципальных образований по производству зерна свидетельствует, что на протяжении последних пяти лет в рейтинг всегда входили Лысковский, Дальнеконстантиновский, Починковский, Ардатовский, Спасский, Павловский, Шатковский, Арзамасский, Гагинский, Богородский, Сеченовский, Сергачский, Краснооктябрьский, Большеболдинский, Бутурлинский, Пильнинский районы.
В описанной совокупности особо выделяются Богородский и Павловский районы, которые удалены от основных производителей зерна. Устойчивое вхождение данных муниципальных образований свидетельствует о формировании на западе Нижегородской области отдельного кластерного образования в зерновом хозяйстве, что,несомненно, является позитивной тенденцией для повышения уровня продовольственной безопасности региона.
Для определения кластерной совокупности авторами была проведена группировка муниципальных образований по частоте вхождения в рейтинг зернового производства и предложено разделение участников кластера на следующие категории:
- Ядро кластера.
- Участники кластера со средним уровнем устойчивости.
- Слабоустойчивые участники кластера.
В результате расчетов были получены следующие барьеры вхождения муниципальных образований в зерновой кластер в соответствии со средним рейтингом:
- для ядра кластера – 2,2–6,8 (образован шестью муниципальными образованиями);
- для участников кластера со средним уровнем устойчивости – 6,8–11,4 (образован четырьмя муниципальными образованиями);
- для слабоустойчивых участников кластера – 11,4–11,6 (образован четырьмя муниципальными образованиями).
Ядро зернового кластера образовано Шатковским, Сергачским, Краснооктябрьским, Большеболдинским, Бутурлинским и Пильнинским районами.
К участникам кластера со средним уровнем устойчивости относятся Лысковский, Починковский, Арзамасский и Сеченовский районы.
Дальнеконстантиновский, Ардатовский, Спасский и Гагинский районы являются слабоустойчивыми участниками зернового кластера.
Представленные барьеры отражают также и уровень производства зерна в кластере, что представлено на рис. 1.
Рис. 1. Распределение объемов производства зерна участниками кластера по уровню их устойчивости в 2017 г.
Fig. 1. Distribution of the production of grain by participants of a cluster on the level of their stability in 2017
В соответствии с данными рис. 1 можно отметить системообразующую роль муниципальных образований, образующих ядро зернового кластера. Данной категорией в 2017 г. было собрано 3 598 970 ц зерна, что составляет около трети всего регионального валового сбора. Участники кластера со средним уровнем устойчивости собрали 1 777 636 ц, а слабоустойчивые участники – 1 437 351 ц.
Рис. 2. Картограмма муниципальных образований Нижегородской области в соответствии с их участием зерновом кластере
Fig. 2. A cartogram of municipal units of the Nizhny Novgorod region according to their participation a grain cluster
Для отражения интенсивностиразвития зернового кластера в пределах территории региона авторами была составлена картограмма муниципальных образований Нижегородской области в соответствии с их участием зерновом кластере. Красным отмечено ядро зернового кластера, желтым – участники кластера со средним уровнем устойчивости, синим – слабоустойчивые участники (рис. 2).
Изучение кластерных образований требует анализа в разрезе участников в соответствии с системным принципом, подразумевающим разложение сложной экономической системы на отдельные взаимосвязанные объекты.
Реальныйсекторнародного хозяйства формирует сегодня основу национальной экономики Российской Федерации, которая образует принципы размещения различных видов хозяйственной деятельности на территории страны, а также влияет на степень концентрации производства. Наиболее рациональные подходы в организации производственных процессов, адекватно отражающие требования соблюдения местных социально-экономических особенностей развития и технологические традиции, в большей степени будут способствовать извлечению максимальной выгоды из существующих в регионе ресурсов [11].
Таблица2
Ядро зернового кластера
|
Муниципальное образование |
2013 г. |
2014 г. |
2015 г. |
2016 г. |
2017 г. |
Темп роста, % |
|
Шатковский район |
297 012 |
397 864 |
492 110 |
492 101 |
608 901 |
205,0 |
|
Сергачский район |
418 084 |
488 270 |
399 630 |
463 789 |
732 177 |
175,1 |
|
Краснооктябрьский район |
429 917 |
369 548 |
619 211 |
536 166 |
523 674 |
121,8 |
|
Большеболдинский район |
456 412 |
538 972 |
605 912 |
467 124 |
511 706 |
112,1 |
|
Бутурлинский район |
491 370 |
541 519 |
525 331 |
561 275 |
587 583 |
119,6 |
|
Пильнинский район |
516 341 |
626 339 |
508 056 |
532 806 |
634 929 |
122,9 |
|
Итого |
2 609 136 |
2 962 512 |
3 150 250 |
3 053 261 |
3 598 970 |
137,9 |
|
Регион |
8 010 171 |
9 785 201 |
9 506 946 |
9 413 744 |
11 027 129 |
137,7 |
|
Доля в регионе |
32,6 |
30,3 |
33,1 |
32,4 |
32,6 |
– |
Table 2
Kernel of the grain cluster
|
Municipal unit |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
Growth rate, % |
|
Shatkovskiy district |
297 012 |
397 864 |
492 110 |
492 101 |
608 901 |
205.0 |
|
Sergachskiy district |
418 084 |
488 270 |
399 630 |
463 789 |
732 177 |
175.1 |
|
Krasnooktyabr’skiy district |
429 917 |
369 548 |
619 211 |
536 166 |
523 674 |
121.8 |
|
Bol’sheboldinskiy district |
456 412 |
538 972 |
605 912 |
467 124 |
511 706 |
112.1 |
|
Buturlinskiy district |
491 370 |
541 519 |
525 331 |
561 275 |
587 583 |
119.6 |
|
Pil’ninskiy district |
516 341 |
626 339 |
508 056 |
532 806 |
634 929 |
122.9 |
|
Total |
2 609 136 |
2 962 512 |
3 150 250 |
3 053 261 |
3 598 970 |
137.9 |
|
Region |
8 010 171 |
9 785 201 |
9 506 946 |
9 413 744 |
11 027 129 |
137.7 |
|
Share in the region |
32.6 |
30.3 |
33.1 |
32.4 |
32.6 |
– |
Ввиду этого целесообразно для зернового кластера определить те муниципальные образования, которые будут системообразующими для регионального зернового хозяйства, и оценить динамику развития производства в них.
Муниципальные образования, формирующиеядро зернового кластера, показывают тенденцию роста производства зерна, аналогичную в целом по региону – 37 % прироста к уровню 2013 г. –и формируют на отчетную дату 32,6 % валового сбора. Наиболее высокие темпы роста производства зерна наблюдаются в исследуемом периоде в Шатковском (205 % по отношению к уровню 2013 г.) и Сергачском (175,1 % по отношению к уровню 2013 г.) районах. Рост объемов производства свыше 20 % наблюдается в Пильнинском и Краснооктябрьском районах. В Бутурлинском и Большеболдинском районах темп роста производства зерна составил 119,6 % и 112,1 % соответственно.
Таблица 3
Участники кластера со средним уровнем устойчивости
|
Муниципальное образование |
2013 г. |
2014 г. |
2015 г. |
2016 г. |
2017 г. |
Темп роста, % |
|
Лысковский район |
257 352 |
408 966 |
356 142 |
338 828 |
377 938 |
146,9 |
|
Починковский район |
263 695 |
525 282 |
444 432 |
318 137 |
395 959 |
150,6 |
|
Арзамасский район |
298 015 |
418 494 |
380 482 |
406 323 |
567 156 |
190,3 |
|
Сеченовский район |
397 179 |
386 580 |
277 487 |
338 740 |
436 583 |
109,9 |
|
Итого |
1 216 241 |
1 739 322 |
1 458 543 |
1 402 028 |
1 777 636 |
146,2 |
|
Регион |
8 010 171 |
9 785 201 |
9 506 946 |
9 413 744 |
11 027 129 |
137,7 |
|
Доля в регионе |
15,2 |
17,8 |
15,3 |
14,9 |
16,1 |
– |
Table 3
Participantsofaclusterwiththeaveragelevelofstability
|
Municipal unit |
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
Growth rate, % |
|
Lyskovskiy district |
257 352 |
408 966 |
356 142 |
338 828 |
377 938 |
146.9 |
|
Pochinkovskiy district |
263 695 |
525 282 |
444 432 |
318 137 |
395 959 |
150.6 |
|
Arzamasskiy district |
298 015 |
418 494 |
380 482 |
406 323 |
567 156 |
190.3 |
|
Sechenovskiy district |
397 179 |
386 580 |
277 487 |
338 740 |
436 583 |
109.9 |
|
Total |
1 216 241 |
1 739 322 |
1 458 543 |
1 402 028 |
1 777 636 |
146.2 |
|
Region |
8 010 171 |
9 785 201 |
9 506 946 |
9 413 744 |
11 027 129 |
137.7 |
|
Share in the region |
15.2 |
17.8 |
15.3 |
14.9 |
16.1 |
– |
Муниципальные образования, являющиеся участниками кластера со средним уровнем устойчивости, показывают опережающую тенденцию роста производства зерна по сравнению с общим региональным уровнем – 46,2 % прироста к уровню 2013 г. (выше регионального уровня на 8,5 %)–и формируют на отчетную дату 16,1 % валового сбора. Наиболее высокие темпы роста производства зерна за последние 5 лет в этой категории наблюдаются в Арзамасском районе (190 % по отношению к уровню 2013 г.). Лысковский и Починковский районы характеризуются темпами роста в 146,9 % и 150,6 % соответственно. Самый низкий темп роста в категории отмечается в Сеченовском районе – 109,9 %.
Таблица 4
Слабоустойчивые участники кластера
|
Муниципальное образование |
2013 г. |
2014 г. |
2015 г. |
2016 г. |
2017 г. |
Темп роста, % |
|
Дальнеконстантиновский район |
259 092 |
366 148 |
351 880 |
333 625 |
403 331 |
155,7 |
|
Ардатовский район |
267 292 |
338 299 |
331 278 |
338 916 |
337 343 |
126,2 |
|
Спасский район |
270 586 |
268 561 |
250 847 |
294 343 |
346 202 |
127,9 |
|
Гагинский район |
300 777 |
304 430 |
235 743 |
266 744 |
350 475 |
116,5 |
|
Итого |
1 097 747 |
1 277 438 |
1 169 748 |
1 233 628 |
1 437 351 |
130,9 |
|
Регион |
8 010 171 |
9 785 201 |
9 506 946 |
9 413 744 |
11 027 129 |
137,7 |
|
Доля в регионе |
13,7 |
13,1 |
12,3 |
13,1 |
13,0 |
– |
Table 4
Poorly steady participants of a cluster
|
Municipal unit |
2013. |
2014. |
2015. |
2016. |
2017. |
Growth rate, % |
|
Dal’nekonstantinovskiy district |
259 092 |
366 148 |
351 880 |
333 625 |
403 331 |
155.7 |
|
Ardatovskiy district |
267 292 |
338 299 |
331 278 |
338 916 |
337 343 |
126.2 |
|
Spasskiy district |
270 586 |
268 561 |
250 847 |
294 343 |
346 202 |
127.9 |
|
Gaginskiy district |
300 777 |
304 430 |
235 743 |
266 744 |
350 475 |
116.5 |
|
Total |
1 097 747 |
1 277 438 |
1 169 748 |
1 233 628 |
1 437 351 |
130.9 |
|
Region |
8 010 171 |
9 785 201 |
9 506 946 |
9 413 744 |
11 027 129 |
137.7 |
|
Share in the region |
13.7 |
13.1 |
12.3 |
13.1 |
13.0 |
– |
Слабоустойчивые участники кластера формируют 13 % регионального валового сбора, при этом также отличаются высокими темпами роста производства зерна в разрезе Нижегородской области. Лидером здесь как по объемам производства, так и по темпам роста (155,7 % по отношению к уровню 2013 г.) является Дальнеконстантиновский район, организации которого собрали 403331 ц. Ардатовский и Спасский районы приблизительно схожи и по объемам производства (337 343 и 346 202 ц соответственно), и по темпам роста (126,2 и 127,9 % соответственно). Гагинский район занимает второе место по объему производства зерна, который в 2017 г. составил 350 475 ц, однако по темпам роста он занимает в данной категории последнюю позицию – 116,5 %.
Обсуждение и выводы (Discussion and Conclusion)
Нижегородская область является одним из ведущих производителей зерна в Нечерноземье, поэтому формирование экономической политики по повышению экономической эффективности и устойчивости зернового хозяйства в регионе является необходимым направлением по развитию аграрной экономики.
По результатам исследования можно отметить, что в Нижегородской области есть перспективы создания внутрирегионального зернового кластера, в который, по расчетам авторов, должны входить такие муниципальные образования, как Лысковский, Дальнеконстантиновский, Починковский, Ардатовский, Спасский, Павловский, Шатковский, Арзамасский, Гагинский, Богородский, Сеченовский, Сергачский, Краснооктябрьский, Большеболдинский, Бутурлинский, Пильнинский районы. На наш взгляд, участников следует сгруппировать в три категории в соответствии с их устойчивостью в зерновом кластере: ядро кластера (со средним рейтингом от 2,2 до 6,8) – Шатковский, Сергачский, Краснооктябрьский, Большеболдинский, Бутурлинский и Пильнинский районы; участники кластера со средним уровнем устойчивости (со средним рейтингом от 6,8 до 11,4) – Лысковский, Починковский, Арзамасский и Сеченовский районы;для слабоустойчивых участников кластера (со средним рейтингом от 11,4 до 11,6 – Дальнеконстантиновский, Ардатовский, Спасский и Гагинский районы.
Авторами представлены статистическое описание участников зернового кластера и выявлены основные тенденции развития в отдельных категориях, а также основные производственные лидеры в них. Было установлено, что наиболее динамично развивающейся категорией является ядро кластера.
Следует отметить, что в сложившихся экономических условиях кластеры и подобные им формирования являются наиболее эффективными структурными образованиями, чье функционирование способствует инновационному направлению развития национальной экономики [12, с. 117].
Позитивный зарубежный опыт развития кластеров делает актуальным формирование кластерной политики в нашей стране. Дальнейшим перспективным направлением должны являться внедрение в практику хозяйствования сбалансированной системы показателей эффективности действующих кластеров и последующее прогнозирование уровня развития, что будет способствовать комплексному подходу к поддержке формирующихся и функционирующих в Российской Федерации кластерных образований [10, с. 64].
Нужно подчеркнуть, что наиболее эффективные кластеры формируются там, где осуществляется или ожидается инновационный прорыв в области техники и технологии производства с последующим выходом на новые рыночные сегменты. Ввиду этогоряд развитых государств все активнее использует кластерный подход в формировании и регулировании своих национальных инновационных программ [13, с. 125; 14, с. 256; 15, с. 852].
Дальнейшие перспективы исследования заключаются в разработке системы организационно-экономического управления зерновым кластером Нижегородской области, а также разработке методов мониторинга и оценки его развития.
1. Golovin N. A. Regional'naya specifika strukturnoy dinamiki razmescheniya i specializacii zernovogo hozyaystva // Vestnik Udmurtskogo universiteta. Seriya Ekonomika i pravo. 2015. T. 25. № 1. S. 30–36.
2. Hudyakova T. M., Grekova O. B., Kravchenko V. V. Predposylki formirovaniya zernopromyshlennogo klastera Voronezhskoy oblasti // Izvestiya Voronezhskogo gosudarstvennogo pedagogicheskogo universiteta. 2015. № 3 (268). S. 199–203.
3. Molchanova N. P., Molchanov I. N. Finansovye aspekty zamescheniya importa v Rossii: regional'nyy opyt sozdaniya klasterov // Ekonomika. Nalogi. Pravo. 2016. T. 9. № 2. S. 67–74.
4. Maracha V. G. Setevaya organizaciya i sistemnye principy upravleniya vo vzaimootnosheniyah innovacionnogo biznesa i gosudarstva // Sovremennye informacionnye tehnologii i IT-obrazovanie. 2018. T. 14. № 4. S. 1012–1019.
5. Smagulova Zh. B. Zernovoy klaster Respubliki Kazahstan: sostoyanie, problemy i perspektivy // Aekonomika: ekonomika i sel'skoe hozyaystvo. 2016. № 4 (12). S. 8.
6. Avarskiy N. D., Fedotenkova O. A., Pronyaeva L. I., Romanenko R. G. Razvitie vertikal'no-integrirovannyh marketingovyh sistem v strukture zernoproduktovogo klastera // Ekonomika, trud, upravlenie v sel'skom hozyaystve. 2017. № 3 (32). S. 61–74.
7. Altuhov A. I., Drokin V. V., Zhuravlev A. S. Ot strategii obespecheniya prodovol'stvennoy nezavisimosti k strategii povysheniya konkurentosposobnosti agroprodovol'stvennogo kompleksa // Ekonomika regiona. 2016. T. 12. № 3. S. 852–864.
8. Amirova E. F. Teoreticheskie voprosy suschnosti i struktury zernoproduktovogo podkompleksa APK // Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta. 2015. T. 10. № 4 (38). S. 5–9.
9. Vinnichek L. B., Altuhov A. I., Ivanov A. A., Makarenko G. L., Kukushkina E. E., Fedotova O. V., Pozubenkova E. I., Pozubenkov P. S., Ulanova O. I., Efimov A. M., Kotenev A. D., Evdoshenko V. V., Alekseeva S. N., Haritonova T. V., Savvateeva S. A., Kuharev O. N., Semov I. N., Starostin I. A., Gaynullina M. K., Yakimov O. A. [i dr.] Problemy i perspektivy razvitiya agropromyshlennogo proizvodstva: monografiya. Penza, 2014. 220 s.
10. Plahin A. E., Ogorodnikova E. S., Generalov I. G. Institucional'nye usloviya sozdaniya i metodicheskie aspekty ocenki effektivnosti funkcionirovaniya klasterov: rossiyskiy i zarubezhnyy opyt // Azimut nauchnyh issledovaniy: ekonomika i upravlenie. 2017. T. 6. № 2 (19). S. 61–65.
11. Sadekova N. H. Mesto klastera v strukture regional'noy ekonomiki: sravnitel'naya harakteristika Nizhegorodskoy oblasti i Respubliki Tatarstan // Aktual'nye problemy ekonomiki i prava. 2014. № 4 (32). S. 183–189.
12. Reshetov K. Yu. Rol' innovacionnyh klasterov pri obespechenii konkurentosposobnosti otechestvennyh predprinimatel'skih struktur v usloviyah VTO // Rossiyskoe predprinimatel'stvo. 2014. № 20 (266). S. 117–123.
13. Grabova O. N., Myandin I. V., Savel'ev I. A. Klaster kak forma planomernosti razvitiya ekonomicheskih struktur // Ekonomika obrazovaniya. 2014. № 3. S. 125–127.
14. Altuhov A. I., Drokin V. V., Zhuravlev A. S. Prodovol'stvennaya bezopasnost' i importozameschenie – osnovnye strategicheskie zadachi sovremennoy agrarnoy politiki // Ekonomika regiona. 2015. № 3 (43). S. 256–266.
15. Altuhov A. I., Drokin V. V., Zhuravlev A. S. Ot strategii obespecheniya prodovol'stvennoy nezavisimosti k strategii povysheniya konkurentosposobnosti agroprodovol'stvennogo kompleksa // Ekonomika regiona. 2016. T. 12. № 3. S. 852–864.
