Экономическое обоснование применения технологий геномной селекции в молочном скотоводстве
Косенчук О.В.1, Зинич А.В.1
1 Омский государственный аграрный университет им. П.А. Столыпина
Скачать PDF | Загрузок: 9
Статья в журнале
Продовольственная политика и безопасность (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 11, Номер 3 (Июль-сентябрь 2024)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=71963593
Аннотация:
Основой повышения экономической эффективности молочного скотоводства и, как следствие, увеличения производства молока является генетическое совершенствование разводимого крупного рогатого скота молочных пород. В статье представлен краткий анализ эффективности хозяйственной деятельности шести выбранных племенных сельскохозяйственных организаций Омской области. Показан продуктивный потенциал животных черно-пестрой и красной степной пород на основе генетической оценки по «генам - кандидатам» хозяйственно-полезных признаков. Определена экономическая целесообразность оценки генотипирования и установлено, насколько важны изменения в структуре стада с точки зрения увеличения объема производства продукции, рационального использования имеющихся ресурсов и получения максимума прибыли. Итогом работы являются рассчитанные прогнозные значения на пятилетний период повышения экономической эффективной хозяйственной деятельности племенных организаций в сфере молочного скотоводства, обеспечивающие снижение себестоимости продукции и повышение ее качества.
Ключевые слова: экономический прогноз, эффективность, геномная селекция, молочный скот
JEL-классификация: H21, Q10, Q19
Введение.
В настоящее время в условиях действия геополитических санкций стратегически важно развивать отрасли агропромышленного комплекса, обеспечивающие продовольственную безопасность нашей страны.
Для повышения экономической эффективной хозяйственной деятельности сельскохозяйственных организаций в сфере молочного животноводства необходимо находить резервы снижения себестоимости продукции и повышения ее качества на основе использования технологий геномной селекции, а именно методов ДНК - тестирования.
Как утверждают специалисты [9,13], для этого нужно комплексное обследование предприятия, направленное на выявление генетического потенциала продуктивности животных, установление причин частичной реализации данного потенциала у молочного скота, проведение оценки экономической эффективной деятельности племенных организаций в сфере молочного скотоводства и составление прогнозов их дальнейшего развития.
Геномная селекция является многообещающим направлением в сельском хозяйстве, направленным на улучшение производства за счет использования молекулярно-генетических маркеров для разработки новых селекционных программ и разработки новых моделей генетической оценки [8,10]. Это открывает возможности для исследований, поскольку разрабатываются новые алгоритмы и лабораторные методики.
Ряд исследователей считает, что геномный отбор животных может быть применен ко многим породам и видам [6]. В перспективе внедрение геномной селекции в племенной работе крайне важно не только для племенных компаний, но и для товарных производств и частного сектора [7].
Молочное скотоводство является одной из важнейших отраслей животноводства. Рост производства молочных продуктов на основе повышения продуктивности и улучшения наследственных показателей требует грамотной селекционно-племенной работы [12].
Однако задача интеграции геномной селекции в существующие практики разведения скота в нашей стране является не простой задачей. Проблемными факторами в данном направлении являются: дефицит кадров необходимой квалификации на производстве; ограничение финансовых средств для реализации производственных планов; непонимание эффекта от генетической оценки животных среди руководителей и специалистов - селекционеров и/или зооинженеров; неграмотно организована селекционно-племенная работа в хозяйствах и другое [15].
Несмотря на ряд успешной интеграции процесса генотипирования в программы селекционно-племенной работы молочного скота в передовых племенных организациях, еще предстоит транслировать успешный опыт и показать, какое внимание необходимо уделять геномной оценке и сколько дополнительной фенотипической информации требуется учитывать по животным [1,2]. Многие исследователи утверждают о том, что геномная селекция уже является частью будущего планирования во многих племенных компаниях, в частности, по разведению молочного скота. Но необходимы дальнейшие исследования, чтобы полностью оценить, насколько эффективным будет использование геномной информации для прогнозирования производительности будущего племенного поголовья [4].
Трудности прогнозирования эффективности производственных показателей при применении геномных технологий связаны со сложностью схемы скрещивания животных, подбором производителей по конкретным генам продуктивности, высокими затратами и не стабильной рыночной экономикой в средне- и долгосрочной перспективе. В свою очередь, указанные аспекты являются причинами нежелания руководства и специалистов хозяйств полностью полагаться на геномную информацию для принятия управленческих решений о перспективах работы. Цели применения генетических технологий в системе разведения крупного рогатого скота молочного направления продуктивности в значительной степени зависят от поставленных задач в хозяйстве, и необходимо тщательно учитывать дополнительную выгоду при использовании маркерной и геномной селекции.
Цель данного исследования - провести экономическое обоснование эффективности применения технологий геномной селекции в молочном скотоводстве для реализации подходов ускоренного воспроизводства стада на материалах Омской области.
Гипотеза исследования состоит в том, что для повышения экономической эффективности молочного скотоводства необходимо использовать селекционно-генетический подход, который обеспечивает повышение эффективности отбора коров в племенное ядро стада, с учетом особенностей длительного цикла размножения, поздней или ограниченной оценкой качества потомства по ряду хозяйственно-полезных признаков.
Информационно-эмпирической базой исследования послужили материалы монографических исследований, данные бухгалтерских отчетов племенных хозяйств Омской области, в т.ч. данные зоотехнического учета по коровам черно-пестрой породы из ООО Комплекс «Таврический», ООО «Рассвет», АО им Кирова и по коровам красной степной породы из АО «Азовское», АО «Нива», СПК «Большевик», а также сведения, полученные авторами в результате собственных исследований. В описании данного исследования значительную роль играют денежные и натуральные показатели, без особой привязки к конкретному хозяйствующему субъекту. Указав предприятия исследовательской базы, далее авторы будут использовать нейтральное название хозяйств, определяя их по номерам (предприятие 1, предприятие 2 и т.д.).
В исследовании применялись общенаучные методы анализа и синтеза, специфические методы, такие как, группировок и экономического прогнозирования.
Авторами получены новые результаты, характеризующие направления повышения экономической эффективности молочного скотоводства при использовании селекционно-генетическиого подхода.
Материалы исследования могут быть использованы в образовательном процессе, в системе повышения квалификации кадров, руководителями и специалистами предприятий, научными работниками.
Основная часть.
Для определения экономической эффективности реализации процесса геномной селекции КРС в хозяйствах, выбранных для проведения исследований, необходимо проанализировать результаты производственно-финансовой деятельности, фактическую структуру стада и планируемые изменения в ней в связи с проведенным генотипированием.
Для расчета экономической эффективности от мероприятий по генетической оценке животных и их отбору в племенное ядро стада использовались данные бухгалтерской отчетности исследуемых хозяйств за 2021 год (таблица 1).
Таблица 1. Исходные данные для расчета экономической эффективности
Сельскохозяйственная организация
|
Среднегодовое поголовье, тыс. гол.
|
Выход продукции количество, тыс. ц
|
Себестоимость ед. продукции,
тыс. руб. |
Реализовано продукции в натуральном выражении, тыс. ц
|
Полная себестоимость реализованной продукции, млн.
руб.
|
Выручка от реализации продукции,
млн.. руб.
|
Средняя цена единицы продукции, тыс. руб.
|
Прибыль, млн. руб.
|
Рентабельность, %
|
Предприятие 1
|
1,0
|
70,1
|
2,4
|
66,7
|
160,3
|
209,0
|
3,1
|
48,7
|
30,4
|
Предприятие 2
|
2,6
|
179,0
|
2,6
|
161,3
|
432,2
|
500,7
|
3,1
|
68,5
|
15,9
|
Предприятие 3
|
1,0
|
68,9
|
1,7
|
63,3
|
150,2
|
193,8
|
3,1
|
43,6
|
29,0
|
Предприятие 4
|
1,1
|
43,7
|
1,6
|
30,3
|
49,7
|
78,8
|
2,6
|
29,1
|
58,6
|
Предприятие 5
|
0,8
|
45,3
|
2,3
|
29,9
|
72,8
|
80,0
|
2,7
|
7,2
|
9,8
|
Предприятие 6
|
1,6
|
122,0
|
2,1
|
115,9
|
246,8
|
317,9
|
2,7
|
71,0
|
28,8
|
В процессе воспроизводства стада происходят количественные изменения в его составе и структуре в связи с поступлением и выбытием животных разных половозрастных групп. При этом происходят и качественные изменения в составе поголовья по породности или продуктивности в связи с проведением селекционно-племенной работы, отбором лучших и выбраковкой низкопродуктивных животных на основе их генетической оценки племенной ценности по специальным маркерам.
При проведении экономической оценки генотипирования, важно установить, насколько целесообразны изменения в структуре стада с точки зрения увеличения объема производства продукции, рационального использования имеющихся ресурсов и получения максимума прибыли. Для этого фактический уровень исследуемых показателей сравнивают с расчетным, который сложился бы при всех фактических условиях, но при плановой структуре стада (таблица 2).
Таблица 2. Динамика поголовья и структуры стада в исследуемых хозяйствах
Показатель
|
Поголовье
|
Структура стада, %
| |||||
факт
|
план
|
факт
|
+, –
|
план
| |||
Предприятие 1
|
|
|
|
|
| ||
Коровы прошлой селекции
|
1030
|
824
|
100
|
-20
|
80
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
–
|
206
|
–
|
20
|
20
| ||
Итого за 1 год
|
1030
|
1030
|
100
|
–
|
100
| ||
Коровы прошлой селекции
|
206
|
0
|
20
|
-20
|
0
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
824
|
1030
|
80
|
20
|
100
| ||
Итого за 5 год
|
1030
|
1030
|
100
|
|
100
| ||
Предприятие 2
|
|
|
|
|
| ||
Коровы прошлой селекции
|
1030
|
824
|
100
|
-20
|
80
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
–
|
206
|
–
|
20
|
20
| ||
Итого за 1 год
|
1030
|
1030
|
100
|
–
|
100
| ||
Коровы прошлой селекции
|
206
|
0
|
20
|
-20
|
0
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
824
|
1030
|
80
|
20
|
100
| ||
Итого за 5 год
|
1030
|
1030
|
100
|
|
100
| ||
Предприятие 3
|
|
|
|
|
| ||
Коровы прошлой селекции
|
1030
|
824
|
100
|
-20
|
80
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
–
|
206
|
–
|
20
|
20
| ||
Итого за 1 год
|
1030
|
1030
|
100
|
–
|
100
| ||
Коровы прошлой селекции
|
206
|
0
|
20
|
-20
|
0
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
824
|
1030
|
80
|
20
|
100
| ||
Итого за 5 год
|
1030
|
1030
|
100
|
|
100
| ||
Предприятие 4
|
|
|
|
|
| ||
Коровы прошлой селекции
|
1030
|
824
|
100
|
-20
|
80
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
–
|
206
|
–
|
20
|
20
| ||
Итого за 1 год
|
1030
|
1030
|
100
|
–
|
100
| ||
Коровы прошлой селекции
|
206
|
0
|
20
|
-20
|
0
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
824
|
1030
|
80
|
20
|
100
| ||
Итого за 5 год
|
1030
|
1030
|
100
|
|
100
| ||
Предприятие 5
|
|
|
|
|
| ||
Коровы прошлой селекции
|
1030
|
824
|
100
|
-20
|
80
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
–
|
206
|
–
|
20
|
20
| ||
Итого за 1 год
|
1030
|
1030
|
100
|
–
|
100
| ||
Коровы прошлой селекции
|
206
|
0
|
20
|
-20
|
0
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
824
|
1030
|
80
|
20
|
100
| ||
Итого за 5 год
|
1030
|
1030
|
100
|
|
100
| ||
Предприятие 6
|
|
|
|
|
| ||
Коровы прошлой селекции
|
1030
|
824
|
100
|
-20
|
80
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
–
|
206
|
–
|
20
|
20
| ||
Итого за 1 год
|
1030
|
1030
|
100
|
–
|
100
| ||
Коровы прошлой селекции
|
206
|
0
|
20
|
-20
|
0
| ||
Коровы с повышенным
генетическим потенциалом*
|
824
|
1030
|
80
|
20
|
100
| ||
Итого за 5 год
|
1030
|
1030
|
100
|
|
100
| ||
* Коровы племенного ядра с повышенным генетическим
потенциалом, отобранные на основании генотипирования
Источник: составлено авторами по исследуемым материалам предприятий |
Планируется провести 100% обновления поголовья коров в течение 5 лет согласно разработанной «Программе селекции молочного скота с использованием геномных технологий в хозяйствах Омской области». При постепенной замене маточного поголовья в племенном ядре стада на животных с повышенным генетическим потенциалом, произойдет увеличение производства молока (таблица 3).
Таблица 3. Динамика производства продукции (молока) в исследуемых хозяйствах
Предприятие
|
Первый год
|
Пятый год
|
Всего за 5 лет
| |||||||
Факт, ц
|
План, ц
|
Факт, ц
|
План, ц
|
Факт, ц
|
План, ц
|
Отклонение
план-факт, ц
| ||||
Предприятие 1
|
70128
|
70869,6
|
70128
|
73836
|
350640
|
362451,1
|
11811,1
| |||
Предприятие 2
|
179027
|
179713
|
179027
|
182456,9
|
895135
|
906000
|
10865
| |||
Предприятие 3
|
68867
|
69567,4
|
68867
|
182456,9
|
344335
|
355490
|
11155
| |||
Предприятие 4
|
43723
|
44310,1
|
43723
|
46658,5
|
218615
|
227862
|
9247
| |||
Предприятие 5
|
45348
|
45873,3
|
45348
|
47974,5
|
226740
|
235037
|
8297
| |||
Предприятие 6
|
122037
|
122902,2
|
122037
|
126363
|
610185
|
624003
|
13818
| |||
На основании прогнозных расчетов, можно ожидать в каждом исследуемом хозяйстве прибавку объемов валовой продукции. Так максимальный прирост составил +13817,8 ц молока на Предприятии 6, а наименьшее прогнозное значение данного показателя ожидается в Предприятии 5 - на 8297 ц.
В прогнозе изменятся и показатели экономической эффективности производства молока на пятилетний период (таблица 4). Так при сложившейся в каждом конкретном хозяйстве средней цены реализации молока, ожидается увеличение дополнительной выручки в диапазоне от 1,3 до 6,1%.
Таблица 4. Прогнозные показатели экономической эффективности производства продукции животноводства в исследуемых хозяйствах за 5 лет
Показатель
|
Выручка от реализации продукции, тыс. руб
|
Полная себестоимость реализованной продукции,
тыс. руб.
|
Прибыль, тыс.руб.
|
Рентабельность, %
| ||||||
факт
|
план
|
факт
|
план
|
факт
|
план
|
±
|
факт
|
план
|
±
| |
Предприятие 1
|
1045,1
|
1082,1
|
801,4
|
806,6
|
243,7
|
275,5
|
31,8
|
30,4
|
34,2
|
3,8
|
Предприятие 2
|
2503,5
|
2537,2
|
2160,9
|
2168,3
|
342,6
|
368,9
|
26,3
|
15,9
|
17,0
|
1,1
|
Предприятие 3
|
969,1
|
1003,3
|
751,0
|
764,3
|
218,1
|
239,0
|
20,9
|
29,0
|
31,3
|
2,3
|
Предприятие 4
|
394,0
|
418,0
|
248,4
|
255,9
|
145,6
|
162,1
|
16,5
|
58,6
|
63,3
|
4,7
|
Предприятие 5
|
400,0
|
422,2
|
364,2
|
374,6
|
35,8
|
47,6
|
11,8
|
9,8
|
12,7
|
2,9
|
Предприятие 6
|
1589,3
|
1627,2
|
1234,1
|
1240,1
|
355,2
|
387,1
|
32,0
|
28,8
|
31,2
|
2,4
|
Увеличиваются прибыль и уровень рентабельности в хозяйствах. Так в плановом периоде Предприятие 6 сможет за 5 лет получить максимальное количество дополнительной прибыли в размере 32 млн руб., а минимальное количество Предприятие 5 - около 12 млн руб. При этом уровень рентабельности в исследуемых хозяйствах может увеличиться в диапазоне от 2,1 до 9,0 процентных пункта (таблица 5).
Таблица 5. Прогнозная эффективность по результатам генотипирования коров на 5-летний период
Показатель
|
Предприятие 1
|
Предприятие 2
|
Предприятие 3
|
Предприятие 4
|
Предприятие 5
|
Предприятие 6
|
Эффект
селекции - дополнительный объем молока, кг:
- в сутки |
+1,2
|
+1,1
|
+1,1
|
+0,9
|
+0,8
|
+1,4
|
-
за 1 доение
|
+0,6
|
+0,5
|
+0,6
|
+0,5
|
+0,4
|
+0,7
|
Дополнительный
валовой выход молока за 5 лет, ц
|
+11811,1
|
+10864,7
|
+11154,9
|
+9246,8
|
+8296,7
|
+13817,8
|
Снижение
себестоимости 1 ц молока на 5-м году:
- рублей |
-116,55
|
-46,93
|
-73,27
|
-88,36
|
-112,32
|
-69,4
|
-
%
|
-4,9
|
-1,8
|
-4,4
|
-5,5
|
-5
|
-3,3
|
Ожидается
дополнительной прибыли за 5 лет, тыс. руб.
|
31752
|
26338
|
20878
|
16513
|
11815
|
31977
|
Рост
рентабельности за 5 лет
|
+ 6,7 п.п.
|
+ 2,1 п.п.
|
+ 4,1 п.п.
|
+ 9,0 п.п.
|
+ 5,3 п.п.
|
+ 4,3 п.п.
|
В целом расчеты показывают, что фактическая структура стада менее выгодна, так как в связи с увеличением доли коров с повышенным генетическим потенциалом (как наиболее продуктивной группы животных) выход продукции увеличиться в сутки от одной коровы примерно на 0,8-1,4 л молока, снизится себестоимость 1 ц молока на 46,93 – 116,55 руб. в текущих ценах отчетного периода.
Заключение
В результате проведенных исследований были разработаны рекомендации для сельскохозяйственных товаропроизводителей в целях повышения экономической эффективности деятельности в молочном скотоводстве, в том числе в части селекционно-племенной работы. Для обеспечения большей реализации высокого генетического потенциала молочной продуктивности и повышения эффективности применения геномных технологий в селекции молочного скота необходимо выполнять комплекс мероприятий, обеспечивающий достоверный индивидуальный учет продуктивности животных; проведение ДНК-тестирование маточного поголовья коров по генам маркерам продуктивности; организацию грамотного отбора животных в племенное ядро стада; обеспечивающие интенсивное выращивание ремонтного молодняка и полноценное кормление коров и др.
Систематическое тестирование поголовья крупного рогатого скота создает реальную основу для внедрения генетического мониторинга и других методов маркер-вспомогательной селекции в практику животноводства Омской области. Успешное управление продуктивными, воспроизводительными качествами и здоровьем животных, а также прогнозирование потенциала их продуктивности на основе ДНК тестирования позволит увеличить рентабельность предприятий и повысить их конкурентоспособность на рынке сельскохозяйственной продукции.
Источники:
2. Колчинский Э.И. История генетики на VII съезде Вавиловского общества генетиков и селекционеров // Вопросы истории естествознания и техники. 2020. Т. 41. № N 1. С. 197-205.
3. Бойко Е.Г. Перспективы использования геномного анализа при разведении и селекции крупного рогатого скота // Аграрный вестник Урала. 2009. N 10 (64). С. 33 - 34.
4. Зиновьева Н.А., Гладырь Е.А., Костюнина О.В., Харзинова В.Р. и др. Роль ДНК диагностики в контроле и элиминации рецессивных наследственных аномалий сельскохозяйственных животных // Достижения науки и техники в АПК. 2012. N 11. С. 37 - 40.
5. Jonas E., Koning D. Genomic selection needs to be carefully assessed to meet specific requirements in livestock breeding programs // Front. Genet. 2015. Vol. 6 https://doi.org/10.3389/fgene.2015.00049
6. Spelman R., Arias J., Keehan M., Winkelman A., Johnson D., Harris B. Application of genomic information in a dairy cattle breeding scheme // Researchgate. – 2023. [Электронный ресурс]. URL:https://www.researchgate.net/publication/240634186_APPLICATION_OF_GENOMIC_INFORMATION_IN_A_DAIRY_CATTLE_BREEDING_SCHEME (дата обращения: 26.07.2023).
7. Калашникова Л.А., Хабибрахманова Я.А., Павлова И.Ю., Ганченкова Т.Б. и др. Рекомендации по геномной оценке крупного рогатого скота . - Лесные Поляны: Всероссийский научно-исследовательский институт племенного дела, 2015. - 33 с.
8. Daetwyler H. D., Calus M. P. L., Pong-Wong R., de los Campos G., Hickey J. M. Genomic prediction in animals and plants: simulation of data, validation, reporting and benchmarking // Genetics. 2012. Vol. 193, Р. 347–365. https://doi.org/10.1534/genetics.112.147983
9. Dekkers J. C. M. Marker-assisted selection for commercial crossbred performance // Journal of Animal Science. 2007. Vol. 85, P. 2104–2114. https://doi.org/10.2527/jas.2006-683
10. Кабицкая, Я.А. Перспективные гены – маркеры продуктивности в молочном животноводстве / Я.А. Кабицкая // Сельскохозяйственные науки: вопросы и тенденции развития: сборник научных трудов по итогам международной научно-практической конференции. Красноярск, 2016. N 3. 61 с.
11. Маркарова Ж.Р. Роль генетики и селекции в сельскохозяйственном производстве // Аллея науки. 2019. Т. 2. N 11 (38). С. 140-143.
12. Некрасова М.А., Пивоваров Е.С., Суровцева С.И., Трапезников М.В. Современная генетика: возможности и риски // Научный электронный журнал Меридиан. 2020. N 3 (37). С. 501-503.
13. Bouquet A., Juga J. Integrating genomic selection into dairy cattle breeding programmes: a review // Animal. 2013. no. 7. P. 705 – 714 https://doi.org/10.1017/s1751731112002248
14. Daetwyler H. D., Capitan A., Pausch H., Stothard P., Van Binsbergen R., Brondum R. F., et al Whole-genome sequencing of 234 bulls facilitates mapping of monogenic and complex traits in cattle // Nature Genetics. 2014. Vol. 46, Р. 858–865. https://doi.org/10.1038/ng.3034
15. De Roos A. P. W., Hayes B. J., Goddard M. E. Reliability of genomic predictions across multiple populations // Genetics. 2009. Vol. 183, Р. 1545–1553. https://doi.org/10.1534/genetics.109.104935
Страница обновлена: 02.12.2024 в 15:33:01