ВЛИЯНИЕ ИНТЕНСИФИКАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ ЗЕМЛЕДЕЛИЯ НА УРОЖАЙНОСТЬ ПШЕНИЦЫ В СУХОЙ СТЕПИ СИБИРИ: АНАЛИЗ НА ОСНОВЕ МЕТОДА СОПОСТАВЛЕНИЯ ОЦЕНОК СКЛОННОСТЕЙ

Ключевые слова: причинный эффект, парное сравнение, сопоставление оценок склонности, урожайность пшеницы, интенсивные технологии, Кулундинская степь, Сибирь

Аннотация

В работе изучены подходы к оценке влияния элементов интенсификации технологии растениеводства на урожайность пшеницы в засушливых климатических условиях. Причинный эффект от применения удобрений и гербицидов был количественно рассчитан на основе данных отчетов 196 хозяйств, расположенных в Кулундинской степи Алтайского края. Для количественной оценки был использован набор методов статистического анализа – тесты парных сравнений среднего и линейная регрессия. Поскольку данные не относятся к экспериментальным, выборка была сбалансирована по основным индикативным признакам (ковариатам) методом сопоставления оценок склонностей и получены уточненные оценки эффектов интенсификации технологии земледелия. Результаты показали, что согласно всем рассмотренным методам интенсификация земледелия даже в засушливых климатических условиях привела к увеличению урожайности пшеницы. Средний эффект, выраженный величиной пророста урожайности от использования удобрений и гербицидов составляет +2,02 ц/га. Также показано, что более корректные оценки причинного эффекта могут быть получены на основе сбалансированных выборок, а использование простых методов парных сравнений приводит к недооценке или переоценке величины эффекта. В завершении работы проанализированы некоторые ограничения и особенности метода псевдорандомизации как одного из инструментов потенциально интересных для развития цифровых сервисов в аграрной аналитике.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.

Литература

References

Agroekologicheskiy atlas Rossii i sopredel’nykh stran 2008 g. [Agroecological Atlas for Russia and Transborder Countries, 2008]. URL: http://www.agroatlas.ru/ru/index.html (accessed June 03, 2020)

V Altayskom kraye podveli itogi raboty APK za 2019 god 2019 g. [The results of work in agro-industrial complex of Altai Krai for 2019 were summarized, 2019]. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4196634. (accessed June 03, 2020)

Grigor’eva E.S. Chto Dolzhen Znat’ Spetsialist ob Osobennostyakh Biologii Grecheskikh, Sudovykh Trav i Mnogoletnikh Trav i Tekhnologiyakh Vozdelyvaniya Kul’tur [What Have to Know a Specialist About Features of Crop Biology and Technologies of Its Growing]. Barnaul: Ministry of Agriculture of the Altai Krai, 2001, 233 p.

Doklad o khode i registratsii realizatsii v 2018 godu, 2019 g. [Report about the progress and results of the implementation in 2018 of state programs in the field of agricultural development of the Altai Krai]. URL: https://altagro22.ru/activity/analytics/doklad-o-khode-i-rezultatakh-realizatsii-v-2018-godu-gosudarstvennykh-programm-v-sfere-razvitiya-sel/ (accessed October 09, 2020)

Kuban’ sobrala rekordnyy urozhay zerna. Srednyaya urozhaynost’ zernovykh v strane pochti sravnyalas’ s proshlogodney, 2019 g. [Kuban harvested a record amount of grain, 2020]. URL: https://www.agroinvestor.ru/regions/news/32115-kuban-sobrala-rekordnyy-urozhay-zerna/ (accessed September 23, 2020)

“Lider 80” zadayet ton Altayskiye selektsionery sozdali novyy sort pshenitsy, 2020 g. [Lider 80, Altai breeders created a new variety of wheat, 2020]. URL: https://rg.ru/2019/12/17/reg-sibfo/altajskie-selekcionery-sozdali-novyj-sort-pshenicy.html (accessed September 23, 2020)

Meneye 5 tsentnerov s gektara. V Altayskom kraye ubrali chast’ zernovykh, 2020 g. [Less than 5 centners per hectare. Part of grain was harvested in Altai Krai, 2020]. URL: https://www.politsib.ru/news/39560-menee-centnerov-s-gektara-v-altajskom-krae-ubrali-cast-zernovyh (accessed September 23, 2020)

Monitoring tsen na pshenitsu, 2012 g. [Monitoring of wheat prices by organizations, 2012]. URL: https://agro-bursa.ru/prices/wheat/01-10-2012/ (June 06, 2020)

Regiony lidery po sboru zerna, 2016 g. [Leader regions in grain harvesting, 2016]. URL: https://www.agroinvestor.ru/regions/article/22996-regiony-lidery-po-sboru-zerna/ (accessed September 23, 2020)

Federal’naya sluzhba gosudarstvennoy statistiki, 2020 g. [Federal State Statistics Service, 2020]. URL: https://www.fedstat.ru/ (accessed October 09, 2020)

Ponkina, E., Beljaev, V., Frühauf, M., Bugay, Y., Kasarjyan, M., Meinel, T., Bavorova, M., Kovaleva, I., Kozhanov, N., & Prishchepov, A. Ekonomicheskiye, Ekologicheskiye, Tekhnologicheskiye Faktory i Rezul’taty Deyatel’nosti Sel’skokhozyaystvennykh Predpriyatiy v Usloviyakh Kulundinskoy Stepi [Economic, Ecological, Technological Factors and Performance of Agricultural Enterprises in Kulunda Steppe Conditions]. Barnaul: Altai State University Publ., 2014, 140 p.

Diamond A., Sekhon J.S. Genetic matching for estimating causal effects: a general multivariate matching method for achieving balance in observational studies. Review of Economics and Statistics, 2013, vol. 95, no. 3, pp. 932-945. https://doi.org/10.1162/REST_a_00318

Dronin N.M., Bellinger, E.G. Climate dependence and food problems in Russia, 1900-1990: The interaction of climate and agricultural policy and their effect on food problems. Budapest: Central European University Press, 2005, 383 p.

Exact Matching, 2010. URL: https://r.iq.harvard.edu/docs/matchit/2.4-15/Exact_Matching.html (accessed June 14, 2020)

Generalized linear models / Rindskopf D. // APA handbook of research methods in psychology, Vol 3: Data analysis and research publication. [In eds H. Cooper, P.M. Camic, D.L. Long, A.T. Panter, D. Rindskopf, K.J. Sher]. New York: American Psychological Association, 2012, pp. 191-206. https://doi.org/10.1037/13621-009

Ho D.E., Imai K., King G., Stuart E.A. Matching as nonparametric preprocessing for reducing model dependence in parametric causal inference. Political Analysis, 2007, vol. 15, no. 3, pp. 199-236. https://doi.org/10.1093/pan/mpl013

Imbens G.W., Rubin D.B. Rubin causal model. London: Palgrave Macmillan, 2008. 10 p. https://doi.org/10.1057/978-1-349-95121-5_2469-1

King G., Lucas C, Nielsen R.A. The balance-sample size frontier in matching methods for causal inference. American journal of political science, 2016, vol. 61, no. 2, pp. 1-17. https://doi.org/10.1111/ajps.12272

King G., Nielsen R. Why propensity scores should not be used for matching. Political analysis, 2019, vol. 27, no 4, pp. 435-454. https://doi.org/10.1017/pan.2019.11

Kogan F., Guo W. Early twenty-first-century droughts during the warmest climate. Geomatics, natural hazards and risk, 2016, vol. 7, no. 1, pp. 127-137. https://doi.org/10.1080/19475705.2013.878399

Prishchepov A.V., Ponkina E., Sun Z., Müller D. Revealing the determinants of wheat yields in the Siberian breadbasket of Russia with Bayesian networks. Land use policy, 2019, vol. 80, pp. 21-31. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.09.038

Rubin D.B. Bias reduction using mahalanobis-metric matching. Biometrics, 1980, vol. 36, no. 2, p. 293. https://doi.org/10.2307/2529981

Rubin D.B. Basic concepts of statistical inference for causal effects in experiments and observational studies. Cambridge: Harvard University, 2004, 140 p.

Statistics and Causal Inference, 2014. URL: https://imai.fas.harvard.edu/talk/files/Taiwan14.pdf (accessed June 12, 2020)

Student’s t-Tests / Kalpić D., Hlupić N., Lovrić, M. // International encyclopedia of statistical science. [In ed M. Lovric]. Berlin: Springer, 2011. Pp. 1559-1563. https://doi.org/10.1007/978-3-642-04898-2_641

Understanding Q-Q Plots. University of Virginia Library Research Data Services + Sciences, 2015. URL: https://data.library.virginia.edu/understanding-q-q-plots/ (accessed May 28, 2020)

Wilcoxon–Mann–Whitney Test / Neuhäuser M. // International encyclopedia of statistical science. Berlin: Springer, 2011, pp. 1656-1658. https://doi.org/10.1007/978-3-642-04898-2_615

Список литературы

Агроэкологический атлас России и сопредельных стран, 2008 г. URL: http://www.agroatlas.ru/ru/index.html (дата обращения: 03.06.2020)

В Алтайском крае подвели итоги работы АПК за 2019 год, 2019 г. URL: https://www.kommersant.ru/doc/4196634 (дата обращения: 03.06.2020)

Григорьева Е.С. Что должен знать специалист об особенностях биологии гречихи, суданской травы и многолетних трав и технологии возделывания культур. Б.: Министерство сельского хозяйства Алтайского края, 2001. 233 с. https://rusneb.ru/catalog/000199_000009_004742743/

Доклад о ходе и результатах реализации в 2018 году государственных программ в сфере развития сел, 2019 г. URL: https://altagro22.ru/activity/analytics/doklad-o-khode-i-rezultatakh-realizatsii-v-2018-godu-gosudarstvennykh-programm-v-sfere-razvitiya-sel/ (дата обращения: 09.10.2020)

Кубань собрала рекордный урожай зерна. Средняя урожайность зерновых в стране почти сравнялась с прошлогодней, 2019 г. URL: https://www.agroinvestor.ru/regions/news/32115-kuban-sobrala-rekordnyy-urozhay-zerna/ (дата обращения: 23.09.2020)

“Лидер 80” задает тон Алтайские селекционеры создали новый сорт пшеницы, 2020 г. URL: https://rg.ru/2019/12/17/reg-sibfo/altajskie-selekcionery-sozdali-novyj-sort-pshenicy.html (дата обращения: 23.09.2020)

Менее 5 центнеров с гектара. В Алтайском крае убрали часть зерновых, 2020 г. URL: https://www.politsib.ru/news/39560-menee-centnerov-s-gektara-v-altajskom-krae-ubrali-cast-zernovyh (дата обращения: 23.09.2020)

Мониторинг цен на пшеницу, 2012 г. URL: https://agro-bursa.ru/prices/wheat/01-10-2012/ (дата обращения: 06.06.2020)

Регионы лидеры по сбору зерна, 2016 г. URL: https://www.agroinvestor.ru/regions/article/22996-regiony-lidery-po-sboru-zerna/ (дата обращения: 23.09.2020)

Федеральная служба государственной статистики, 2020 г. URL: https://www.fedstat.ru/ (дата обращения: 09.10.2020)

Экономические, экологические, технологические факторы и результаты деятельности сельскохозяйственных предприятий в условиях кулундинской степи / Понькина Е., Беляев В., Фрюхауф М., Бугай Ю., Касарджян М., Мейнель Т., Баворова М., Ковалева И., Кожанов Н., Прищепов А. Б.: Издательство Алтайского государственного университета, 2014. 140 с. https://www.researchgate.net/publication/262866647_EKONOMICESKIE_EKOLOGICESKIE_TEHNOLOGICESKIE_FAKTORY_I_REZULTATY_DEATELNOSTI_SELSKOHOZAJSTVENNYH_PREDPRIATIJ_V_USLOVIAH_KULUNDINSKOJ_STEPI

Diamond A., Sekhon J.S. Genetic matching for estimating causal effects: a general multivariate matching method for achieving balance in observational studies // Review of Economics and Statistics, 2013, vol. 95, no. 3, pp. 932-945. https://doi.org/10.1162/REST_a_00318

Dronin N.M., Bellinger, E.G. Climate dependence and food problems in Russia, 1900-1990: The interaction of climate and agricultural policy and their effect on food problems. Budapest: Central European University Press, 2005. 383 p. http://www.gbv.de/dms/zbw/478845847.pdf

Exact Matching, 2010. URL: https://r.iq.harvard.edu/docs/matchit/2.4-15/Exact_Matching.html (accessed June 14, 2020)

Generalized linear models / Rindskopf D. // APA handbook of research methods in psychology, Vol 3: Data analysis and research publication. [In eds H. Cooper, P.M. Camic, D.L. Long, A.T. Panter, D. Rindskopf, K.J. Sher]. New York: American Psychological Association, 2012, pp. 191-206. https://doi.org/10.1037/13621-009

Ho D.E., Imai K., King G., Stuart E.A. Matching as nonparametric preprocessing for reducing model dependence in parametric causal inference // Political Analysis, 2007, vol. 15, no. 3, pp. 199-236. https://doi.org/10.1093/pan/mpl013

Imbens G.W., Rubin D.B. Rubin causal model. London: Palgrave Macmillan, 2008. 10 p. https://doi.org/10.1057/978-1-349-95121-5_2469-1

King G., Lucas C, Nielsen R.A. The balance-sample size frontier in matching methods for causal inference // American journal of political science, 2016, vol. 61, no. 2, pp. 1-17. https://doi.org/10.1111/ajps.12272

King G., Nielsen R. Why propensity scores should not be used for matching // Political analysis, 2019, vol. 27, no 4, pp. 435-454. https://doi.org/10.1017/pan.2019.11

Kogan F., Guo W. Early twenty-first-century droughts during the warmest climate // Geomatics, natural hazards and risk, 2016, vol. 7, no. 1, pp. 127-137. https://doi.org/10.1080/19475705.2013.878399

Prishchepov A.V., Ponkina E., Sun Z., Müller D. Revealing the determinants of wheat yields in the Siberian breadbasket of Russia with Bayesian networks // Land use policy, 2019, vol. 80, pp. 21-31. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2018.09.038

Rubin D.B. Bias reduction using mahalanobis-metric matching // Biometrics, 1980, vol. 36, no. 2, p. 293. https://doi.org/10.2307/2529981

Rubin D.B. Basic concepts of statistical inference for causal effects in experiments and observational studies. Cambridge: Harvard University, 2004, 140 p.

Statistics and Causal Inference, 2014. URL: https://imai.fas.harvard.edu/talk/files/Taiwan14.pdf (accessed June 12, 2020)

Student’s t-Tests / Kalpić D., Hlupić N., Lovrić, M. // International encyclopedia of statistical science. [In ed M. Lovric]. Berlin: Springer, 2011. Pp. 1559-1563. https://doi.org/10.1007/978-3-642-04898-2_641

Understanding Q-Q Plots. University of Virginia Library Research Data Services + Sciences, 2015. URL: https://data.library.virginia.edu/understanding-q-q-plots/ (accessed May 28, 2020)

Wilcoxon–Mann–Whitney Test / Neuhäuser M. // International encyclopedia of statistical science. Berlin: Springer, 2011, pp. 1656-1658. https://doi.org/10.1007/978-3-642-04898-2_615


Просмотров аннотации: 188
Загрузок PDF: 153
Опубликован
2022-04-30
Как цитировать
Tarasov, K., Ponkina, E., & Nugumanova, A. (2022). ВЛИЯНИЕ ИНТЕНСИФИКАЦИИ ТЕХНОЛОГИЙ ЗЕМЛЕДЕЛИЯ НА УРОЖАЙНОСТЬ ПШЕНИЦЫ В СУХОЙ СТЕПИ СИБИРИ: АНАЛИЗ НА ОСНОВЕ МЕТОДА СОПОСТАВЛЕНИЯ ОЦЕНОК СКЛОННОСТЕЙ. Siberian Journal of Life Sciences and Agriculture, 14(2), 401-426. https://doi.org/10.12731/2658-6649-2022-14-2-401-426
Раздел
Сельскохозяйственные исследования