Введение
В современной практике оценки перспектив экономического роста предпочтение отдается коллективным оценкам, авторам крупных международных и национальных исследовательских организаций.
Прогноз социально-экономического развития России, разработанный Минэкономразвития [1], представлен в трех сценариях – базовом, целевом и консервативном, различающимися учетом более негативном развитии внешнеэкономической ситуации («глобальная рецессия» и неблагоприятная конъюнктура мировых товарных рынков). Прогнозируется темп роста ВВП с 2,3 % в 2018 г. до 3,3 в 2024 г., в т.ч. для вида деятельности «сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство» – с – 2 % до 2,6 % к предыдущему году (табл. 1).
В качестве условий развития данный прогноз учитывает 1) внешние и сопряженные с ними условия (цены, добыча, экспорт нефти и газа; курс евро); 2) внутренние условия (инфляция, прирост цен, курс доллара); 3) демографическая ситуация в среднем за год, (численность населения, млн чел., в т.ч. трудоспособного возраста и старше).
Для оценки влияния мер на темпы экономического роста Минэкономразвития России использовали подходы Egert and Gal [2] и Lusinyan [3], в частности производственную функцию Кобба-Дугласа с постоянной отдачей от масштаба. Измерена зависимость капитала, труда, общей факторной производительности от различных структурных переменных, аппроксимирующих реализуемые меры экономической политики.
Прогнозные сценарии ФАО [4] (табл. 2) отражают последние глобальные тенденции и альтернативные сценарии будущего для анализа возможных путей развития продовольственных и сельскохозяйственных систем.
Перспективные оценки для сценариев были получены с использованием экономических моделей: Системы глобальных сельскохозяйственных перспектив (Global Agriculture Perspectives System, GAPS) ФАО, которая является моделью частичного равновесия, и прикладной модели Общего равновесия экологических последствий и устойчивости (Environmental Impact and Sustainability Applied General Equilibrium, ENVISAGE).
Комиссией по человеческому будущему (Commission for The Human Future) названы 10 главных угроз для всего человечества [5]: сокращение природных ресурсов, особенно воды; коллапс экосистем и утрата биоразнообразия; рост человеческой популяции, несовместимый с несущей способностью Земли; глобальное потепление и антропогенное изменение климата; химическое загрязнение Земли, в том числе атмосферы и океанов; проблемы продовольственной безопасности и ухудшение качества питания; ядерное оружие и другое оружие массового уничтожения; пандемии; появление мощных, неконтролируемых новых технологий; национальное и глобальное непонимание и принятие превентивных мер в отношении этих рисков.
Цель исследования – обосновать перспективные параметры отраслевого экономического роста с использование модефицированного индекса Берча.
Материал и методы исследования
Материалом для исследования послужили данные Росстата, официальные документы Минэкономразвития России, ФАО и других международных организаций. Использовались методы: монографический, сравнительного анализа, абстрактно-логический, экспертных оценок, корреляционно-регрессионный, экономико-математический.
Таблица 1
Основные прогнозные показатели производства основных видов продукции сельского хозяйства, в % к соответствующему периоду предыдущего года [1]
Отчет 2018 г. |
Оценка 2019 г. |
2020 г. |
2021 г. |
Прогноз 2022 г. |
2023 г. |
2024 г. |
2024 г. к 2018 г., % |
|
Сельское хозяйство |
-0,6 |
1,6 |
1,7 |
1,8 |
1,9 |
2,1 |
2,3 |
12,0 |
Зерно (в весе после доработки) |
-16,4 |
6,0 |
1,7 |
1,6 |
1,6 |
1,6 |
1,6 |
14,8 |
Сахарная свекла |
-19,0 |
2,2 |
2,3 |
2,3 |
2,2 |
2,2 |
2,1 |
14,1 |
Подсолнечник |
21,7 |
-2,0 |
3,2 |
0,8 |
0,8 |
3,1 |
1,5 |
7,4 |
Картофель |
3,2 |
1,8 |
0,0 |
0,0 |
0,4 |
0,0 |
0,0 |
1,8 |
Овощи |
0,5 |
4,5 |
2,1 |
1,4 |
0,7 |
0,7 |
0,7 |
10,3 |
Скот и птица (в живом весе) |
2,5 |
1,8 |
2,0 |
2,0 |
1,9 |
1,9 |
1,8 |
12,1 |
Молоко |
1,5 |
1,5 |
1,6 |
1,6 |
1,7 |
1,4 |
1,5 |
9,7 |
Яйца |
0,1 |
0,2 |
0,2 |
0,2 |
0,0 |
0,2 |
0,0 |
0,9 |
Таблица 2
Ключевые показатели трех сценариев в 2030 и 2050 годах
Показатели |
2012 г. |
2030 г. |
2050 г. |
2030 г. (2012 г. = 100) |
2050 г. (2012 г. = 100) |
||||||||
базовый год |
ПК |
ПУР |
РО |
ПК |
ПУР |
РО |
ПК |
ПУР |
РО |
ПК |
ПУР |
РО |
|
Распространенность недоедания, % |
11 |
6,7 |
3,4 |
11,8 |
7,6 |
3,5 |
12,5 |
61 |
31 |
107 |
69 |
32 |
114 |
Индекс цен, 2012 г. = 100 |
100 |
104 |
124 |
109 |
113 |
134 |
136 |
104 |
124 |
109 |
113 |
134 |
136 |
ВВП на душу населения, долл. (2012 г.) |
10468 |
14830 |
14830 |
15858 |
16993 |
16993 |
21641 |
142 |
142 |
151 |
162 |
162 |
207 |
Индекс производства, %, 2012 г. = 100 |
100 |
132 |
122 |
137 |
150 |
140 |
153 |
132 |
122 |
137 |
150 |
140 |
153 |
Пашня, млн га |
1567 |
1690 |
1594 |
1812 |
1732 |
1653 |
1892 |
108 |
102 |
116 |
111 |
106 |
121 |
Поголовье скота, млн гол. |
1745 |
2160 |
1995 |
2241 |
2548 |
2203 |
2395 |
124 |
114 |
128 |
146 |
126 |
137 |
Сельскохозяйственные выбросы, Гг СО2 – эквивалента |
4,3 |
5,0 |
4,2 |
5,5 |
5,2 |
3,6 |
6,0 |
116 |
97 |
128 |
119 |
83 |
138 |
Потребление килокалорий на душу населения |
2779 |
2946 |
2974 |
2809 |
2910 |
2938 |
2805 |
106 |
107 |
101 |
105 |
106 |
101 |
Урожайность, т/га |
6,2 |
7,2 |
6,4 |
7,0 |
7,5 |
7,0 |
7,5 |
117 |
104 |
113 |
128 |
114 |
121 |
Расходы на питание, % |
5,3 |
4,2 |
4,6 |
4,0 |
3,8 |
4,1 |
3,6 |
79 |
87 |
76 |
72 |
78 |
68 |
Население |
7098 |
8359 |
8359 |
8359 |
9725 |
9725 |
9725 |
118 |
118 |
118 |
137 |
137 |
137 |
Примечание. Сценарии: ПК – сценарий «прежнего курса»; ПУР – «переход к устойчивому развитию» (ПУР); РО – «расслоение общества». Источник: Исследования глобальных перспектив ФАО, основанные на имитационных моделях GAPS ФАО.
Результаты исследования и их обсуждение
Приоритетным направлением в обеспечении качества роста в агарной политике считаем концепцию устойчивого развития. Современная концепция устойчивого развития охватывает политико-правовой, экономический, экологический, социальный и международный аспекты. Основными критериями устойчивого развития являются: «1) обеспечение режима воспроизводства возобновляемых природных ресурсов (земли, леса и т.д.); 2) уменьшение темпов истощения своих резервов, переход к использованию в будущем других ресурсов с учётом правила Хартвика, согласно которому страна с экономикой, существенно зависящей от невозобновляемых ресурсов, должна производить инвестирование дохода от использования этих ресурсов таким образом, чтобы поддерживалась непрерывность реального потребления с течением времени, а не происходило использование ренты только для текущего потребления [6]; 3) сокращение отходов путём внедрения низкоотходных ресурсосберегающих технологий; 4) снижение уровня загрязнения окружающей среды до социально и экономически приемлемого» [7].
С учетом тенденций, представленных в докладе ФАО и прогнозе Минэкономразвития, нами рассчитан прогноз на 2030 г. и 2050 г. для России по трем сценариям сохранение прежнего курса; переход к устойчивому развитию; расслоение общества (табл. 3).
Сценарии имеют различия по распространенности недоедания. Сценарий расслоения общества имеет более высокий уровень ВВП на душу населения, более высокие темпы роста сельскохозяйственного производства и более низкое потребление килокалорий на душу населения.
Сценарий перехода к устойчивому развитию обеспечивает значительное сокращение выбросов, меньшие земельные площади, вовлеченные в производство сельскохозяйственной продукции, при более низком уровне ВВП в расчете на душу населения, более справедливом распределении доходов и продовольствия.
За базовый период принят 2018 год. ВВП на душу населения в России по данным Международного валютного фонда в 2018 г. равно 28797 долл. США [8], по данным Всемирного банка – 27588,125 долл. США [9], нами выбрано базовое значение по данным ФСГС России – 28764 долл. США. Величина сельскохозяйственных выбросов взята из Национального доклада о кадастре антропогенных выбросов [10].
По данным ФАО страны Европы и Центральной Азии в целом обеспечивают продовольственную безопасность. Хотя здесь присутствуют формы неполноценного питания – недостаток микронутриентов, анемия, около 25 % взрослого населения страдают от ожирения, около двух процентов страдает от недоедания (для сравнения в среднем по миру – 9 %). По данным ФАО в Российской Федерации отмечается прирост населения с ожирением, а число недоедающих составляет менее 3,6 млн чел. [11]. Данный показатель учтен в наших расчетах.
Остальные показатели базового периода соответствуют данным Федеральной службы государственной статистики.
Наиболее предпочтительной является стратегия перехода к устойчивому развитию, обеспечивающая сочетание экономических, социальных и экологических целей.
Определяя перспективы развития отраслевой экономики, необходимо выделить приоритеты развития, т.к. еще Дж.М. Кейнс писал о невозможности одновременно стимулировать развитие всех отраслей экономики и необходимости выбора тех из них, которые через систему межотраслевых связей оказывают наибольшее влияние на общий экономический рост [12]. В Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия в качестве приоритетных выделялись птицеводство, свиноводство, овощеводство закрытого грунта, мясное и молочное скотоводство.
Для выбора приоритетов развития существуют различные подходы. Например, З.А. Васильева для определения приоритетности стратегических направлений предлагает систему критериев, включающих финансовые (объем финансирования; ожидаемый вклад в ВРП; нагрузка на бюджет), рыночные (сроки реализации; возможность привлечения инвесторов; повышение конкурентоспособности; возможность создания производственно-хозяйственного комплекса) и социальные (численность рабочих мест; возможность пополнения бюджета) показатели [13].
А.А. Слонимский отмечает, что оценка приоритетов должна выполняться в результате проведения экспертизы аналитическими службами, научно-исследовательскими организациями [14], подчеркивает политический характер выбора приоритетов развития, осуществляемый органами власти.
А.Л. Пустуев подчеркивает, что «к процессу выбора приоритетов, особенно касающихся механизмов их практической реализации, не следует подходить шаблонно, игнорируя характер изменчивости макроэкономических условий»[15], к проявлению которых необходимо приспосабливать и тактику управления аграрным сектором. Автор считает целесообразным «сориентировать приоритеты на развитии хозяйств населения, не требующих госдотаций».
Мы для определения приоритетных направлений обеспечения отраслевого роста предлагаем использовать индекс Берча [16] с некоторыми корректировками. Данный индекс автором предлагалось применять для организаций. Некоторые исследования проводились и применительно к российским организациям [17, 18]. Мы применили его не только для оценки крупных сельскохозяйственных организаций, но и для оценки видов сельскохозяйственной продукции и субъектов Российской Федерации. Поскольку сельскохозяйственное производство во многом зависимо от природно-климатических условий производства, индекс рассчитан не по соотношению данных за 2 года, а по соотношению средних значений показателей за два 3-хлетних периода. Нами были выполнены расчеты по двум вариантам (используемому и предложенному), состав выделенных подгрупп не изменился.
Индекс Берча сопоставляет размеры выручки организации по двум параметрам – абсолютный размер прироста выручки и темпы роста выручки. Охватывая два параметра, индекс позволяет оценить силу импульсов роста в оригинале – организаций разных размеров, в нашей интерпретации – вида сельскохозяйственной продукции или сельскохозяйственного производства в регионе.
В предложенном нами варианте вместо размера выручки сельскохозяйственной организации за анализируемый год используется среднее значение выручки за трехлетний период, т.е. находится прирост средней выручки за период и темпы роста средней выручки по двум периодам с количеством лет.
Использование средних значений выручки за период сглаживает колебания сельскохозяйственного производства в зависимости от природно-климатических условий и позволяет учесть длительность производственного цикла, например при откорме КРС, когда выручка не будет получена в текущем периоде.
Расчеты выполнены по данным статсборника [19]. В табл. 4 представлены результаты расчетов по основным видам сельхозпродукции. В сборнике были приведены данные лишь по 15 видам сельхозпродукции, поэтому расчеты проведены по этим 15 видам продукции и группе «прочие виды продукции», которая составила в 2012-2014 гг. 12 % в структуре средней выручки и 19 % в 2015-2017 гг. Кроме того, это группа превзошла по индексу Берча и лучшие показатели 1 подгруппы. Это говорит о том, что среди прочих видов продукции появились виды продукции, имеющие хорошие абсолютные показатели выручки и высокие темпы ее роста. Однако данных для более глубокого анализа видов продукции из этой группы недостаточно.
Разделение на группы и подгруппы проведено по среднему значению индекса Берча. В расчете на один вид сельскохозяйственной продукции индекс Берча равен 55876, что позволило разделить виды продукции на 2 группы. Среднее значение по 1 группе составило 117400 и по 2-й – 17440, что позволило выделить по 2 подгруппы в каждой группе.
В первую подгруппу вошли зерновые и зернобобовые культуры и молоко. Данная группа сельскохозяйственных культур дает наибольший вклад в экономический рост в отрасли.
Таблица 3
Ключевые показатели трех сценариев в 2030 и 2050 годах
Показатели |
2018 г. |
2030 г. |
2050 г. |
2030 г. (2018 г. = 100) |
2050 г. (2018 г. = 100) |
||||||||
базовый год |
Сценарии |
Сценарии |
Сценарии |
Сценарии |
|||||||||
сохранение прежнего курса |
переход к устойчивому развитию |
расслоение общества |
сохранение прежнего курса |
переход к устойчивому развитию |
расслоение общества |
сохранение прежнего курса |
переход к устойчивому развитию |
расслоение общества |
сохранение прежнего курса |
переход к устойчивому развитию |
расслоение общества |
||
Распространенность недоедания, %242 |
2,5 |
1,8 |
1,3 |
2,6 |
2,0 |
1,4 |
2,7 |
72,0 |
52,0 |
104,0 |
80,0 |
56,0 |
108,0 |
Индекс цен, 2018 г. = 100 |
100 |
102,7 |
116,0 |
106,0 |
108,7 |
122,7 |
124,0 |
102,7 |
116,0 |
106,0 |
108,7 |
122,7 |
124,0 |
ВВП на душу населения, долл. (2018 г.) |
28764 |
36754 |
36754 |
38637 |
40716 |
40716 |
49231 |
127,8 |
127,8 |
134,3 |
141,6 |
141,6 |
171,2 |
Индекс производства, %, 2018 г. = 100 |
100 |
121,3 |
114,7 |
124,7 |
133,3 |
126,7 |
135,3 |
121,3 |
114,7 |
124,7 |
133,3 |
126,7 |
135,3 |
Пашня, млн га |
122,7 |
129,1 |
124,1 |
135,5 |
131,3 |
127,2 |
139,7 |
105,2 |
101,1 |
110,4 |
107,0 |
103,7 |
113,9 |
Поголовье скота, млн гол. |
18,2 |
21,1 |
19,9 |
21,6 |
23,8 |
21,4 |
22,7 |
115,9 |
109,3 |
118,7 |
130,8 |
117,6 |
124,7 |
Сельскохозяйственные выбросы, СО2-эквивалента млн т. 243 |
1,34 |
1,5 |
1,3 |
1,6 |
1,5 |
1,2 |
1,7 |
111,9 |
97,0 |
119,4 |
111,9 |
89,6 |
126,9 |
Потребление килокалорий на душу населения |
2652 |
2758 |
2776 |
2671 |
2735 |
2753 |
2668 |
104,0 |
104,7 |
100,7 |
103,1 |
103,8 |
100,6 |
Урожайность зерновых, т/га |
2,5 |
2,8 |
2,6 |
2,7 |
2,8 |
2,7 |
2,8 |
112,0 |
104,0 |
108,0 |
112,0 |
108,0 |
112,0 |
Расходы на питание, % |
28,9 |
24,9 |
26,4 |
24,2 |
23,4 |
24,5 |
22,7 |
86,2 |
91,3 |
83,7 |
81,0 |
84,8 |
78,5 |
Население, млн чел. |
146,8 |
164,2 |
164,2 |
164,2 |
183,0 |
183,0 |
183,0 |
111,9 |
111,9 |
111,9 |
124,7 |
124,7 |
124,7 |
Примечание. Рассчитано автором.
Таблица 4
Результат расчета индекса Берча по видам сельскохозяйственной продукции
Сельскохозяйственная продукция |
Выручка от реализации, млн руб. |
Абсолютный прирост выруч- ки, 2015-2007 гг. к 2012-2014 гг., млн руб. |
Темп роста выручки, раз |
Индекс Берча |
|||||||
2012 г. |
2013 г. |
2014 г. |
2015 г. |
2016 г. |
2017 г. |
2012- 2014 гг., в среднем |
2015- 2017 гг., в среднем |
||||
Зерновые и зернобобовые культуры Молоко |
303684 186761 |
278311 206118 |
365134 261410 |
474228 284827 |
510982 312500 |
502131 321520 |
315710 218096 |
495780 306282 |
180071 88186 |
1,57 1,40 |
282777 123844 |
В среднем по 1 подгруппе |
245223 |
242215 |
313272 |
379528 |
411741 |
411826 |
266903 |
401031 |
134128 |
1,50 |
201533 |
Свиньи Подсолнечник Сахарная свекла Соя |
185751 75182 46464 13981 |
206308 65104 44845 15780 |
317013 78688 52667 19349 |
357217 125762 86637 30742 |
328717 133822 99596 42796 |
256144 121527 82471 47615 |
236357 72991 47992 16370 |
314026 127037 89568 40384 |
77669 54046 41576 24014 |
1,33 1,74 1,87 2,47 |
103191 94063 77594 59243 |
В среднем по 2 подгруппе |
80345 |
83009 |
116929 |
150090 |
151233 |
126939 |
93428 |
142754 |
49326 |
1,53 |
75368 |
В среднем по 1 группе |
135304 |
136078 |
182377 |
226569 |
238069 |
221901 |
151253 |
228846 |
77594 |
1,51 |
117400 |
Овощи закрытого грунта Яйца (птицы всех видов) Птица всех видов |
23285 81398 248570 |
24962 93347 256097 |
29440 98833 331034 |
41870 124807 408001 |
50077 132462 430713 |
61525 122391 106439 |
25896 91193 278567 |
51157 126553 315051 |
25262 35361 36484 |
1,98 1,39 1,13 |
49905 49072 41262 |
В среднем по 3 подгруппе |
117751 |
124802 |
153102 |
191559 |
204417 |
96785 |
131885 |
164254 |
32369 |
1,25 |
40313 |
Крупный рогатый скот Картофель Овощи открытого грунта Виноград Шерсть |
81845 16446 8279 1800 336 |
75921 19507 8583 2957 318 |
81562 24498 10782 2945 346 |
101980 25392 14217 3251 445 |
110821 23362 13098 4627 567 |
79789 25634 11834 6164 578 |
79776 20150 9215 2567 333 |
97530 24796 13050 4681 530 |
17754 4646 3835 2113 197 |
1,22 1,23 1,42 1,82 1,59 |
21705 5717 5431 3853 313 |
Овцы и козы |
2971 |
3003 |
3353 |
3496 |
3712 |
2916 |
3109 |
3375 |
266 |
1,09 |
288 |
В среднем по 4 подгруппе |
18613 |
18382 |
20581 |
24797 |
26031 |
21153 |
19192 |
23994 |
4802 |
1,25 |
6003 |
В среднем по 2 группе |
51659 |
53855 |
64755 |
80384 |
85493 |
46363 |
56756 |
70747 |
13991 |
1,25 |
17440 |
Всего по группам |
1276753 |
1301161 |
1677054 |
2082872 |
2197852 |
1748678 |
1418323 |
2009801 |
591478 |
1,42 |
838140 |
В расчете на 1 вид продукции (из 15) |
85117 |
86744 |
111804 |
138858 |
146523 |
116579 |
94555 |
133987 |
39432 |
1,42 |
55876 |
Прочие виды |
175651 |
200408 |
213059 |
263529 |
351383 |
839645 |
196373 |
484852 |
288480 |
2,47 |
712268 |
Всего по РФ |
1452404 |
1501569 |
1890113 |
2346401 |
2549235 |
2588323 |
1614695 |
2494653 |
879958 |
1,54 |
1359507 |
Во вторую подгруппу вошли следующие виды продукции – свиньи, подсолнечник, сахарная свекла, соя. Наибольший темп роста выручки у сои – 2,47 раз. С небольшими объемами выручки и соответственно производства данная культура имеет очень высокий темп роста. Высокий темп роста выручки у винограда (1,82 раз), сахарной свеклы (1,87 раз), овощей закрытого грунта (1,98 раз), подсолнечник (1,74 раз). Это говорит о перспективности развития данных видов продукции, которые можно отнести к драйверам отраслевого экономического роста.
Д. Берч относил малые и средние организации с высокими темпами прироста объема выручки (не ниже 30 %) и значительной выручкой (в российской классификации – микро (10-120 млн руб.), малые организации (120-800 млн руб.), средние организации (800 млн – 2 млрд руб.) к категории «газели», определяя данные организации драйверами экономического роста, обладающими сильными позитивными импульсами роста экономики.
Рост применительно к организациям-«газелям» имеет экспоненциальный характер и ограничен в соответствии с моделью Ферхюльста увеличением степени плотности присутствия конкурентов и взаимодействия между ними [20].
Применительно к сельскохозяйственным культурам ограниченность роста будет определяться природно-климатическими условиями, посевными площадями, структурой севооборотов, рациональным размещением сельскохозяйственных культур. Для животноводческих видов продукции – высокая капиталоемкость производства, низкая покупательная способность населения, определяющая низкий покупательский спрос, рост издержек производства.
Отметим, что лидеры 1 подгруппы имеют темп роста средней выручки за период на уровне среднего значения по Российской Федерации (1,54 раз) и ниже – у зерновых культур 1,57 раз, у молока – 1,4 раза. Несмотря на большие объемы производства, они снизили темпы экономического роста.
Аналогичные расчеты индекса Берча проведем, используя данные о выручке от сельскохозяйственной продукции по субъектам Российской Федерации.
В 1 подгруппу попали 9 регионов с наиболее благоприятными природно- климатическими условиями, отличающиеся наличием среди производителей преимущественно агрохолдинговых структур: Краснодарский край, Брянская область, Белгородская область, Курская область, Ставропольский край, Воронежская область, Ростовская область, Липецкая область, Тамбовская область.
К драйверам экономического роста в производстве сельскохозяйственной продукции можно отнести Брянскую область с высоким темпом роста выручки – 3,27 раз, Псковскую область – 2,73 раза, Тверскую область – 2,4 раза. Эти регионы обладают сильными позитивными импульсами роста экономики.
Средний темп роста среднего размера выручки за период по Российской Федерации в целом составляет 1,54 раза. Ниже этого среднего значения темп роста среднего размера выручки за период в Белгородской области (1,38 раз), Республике Татарстан (1,34 раз), Республике Башкортостан (1,47 раз), Ленинградской области (1,34 раз) и др., эти регионы снизили темпы экономического роста.
Выводы
Проведенное исследование позволило выявить возможность использования модефицированного индекса Берча для определения приоритетных направлений обеспечения отраслевого экономического роста, выявления наиболее перспективной сельскохозяйственной продукции и оценки регионов по экономическому росту в производстве сельскохозяйственной продукции.
Библиографическая ссылка
Марков А.К., Можаев Е.Е., Арефьев В.Н. ОБОСНОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ОТРАСЛЕВОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕФИЦИРОВАННОГО ИНДЕКСА БЕРЧА // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2020. – № 6-2. – С. 277-285;URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=1194 (дата обращения: 09.12.2024).