2411-14062411-1406

10.17059/ekon.reg.2025-4-7

Dairy Farming Development in Udmurtia, Russia: Digital and Biological Transformation

Факторы развития молочного скотоводства региона в условиях цифровой и биологической трансформации аграрного производства

https://orcid.org/0000-0002-1381-1086

Sutygina

Alevtina I.

Сутыгина

Алевтина Ивановна

sutygina.ai@uiec.ru

https://orcid.org/0000-0003-1518-0019

Topoleva

Tatiana N.

Тополева

Татьяна Николаевна

topoleva.tn@uiec.ru

Udmurt Branch of the Institute of Economics of the Ural Branch of RASУдмуртский филиал Института экономики УрО РАН

21410161030

2025

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

https://www.economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/view/1181

https://www.economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/download/1181/481

Dairy cattle breeding is a priority for the Udmurt Republic (Russia), as future growth depends on the adoption of breakthrough innovations. This study assesses the impact of digital and biological technologies on regional dairy farming. The analysis draws on correlation methods and data from statistical agencies and the regional Ministry of Agriculture, reflecting dairy production and related breeding and genetic activities. Digital transformation in livestock farming is driven by automation and robotization, while genomic selection relies on evaluating animals’ breeding value. This approach allows forecasting offspring quality from parental traits and assessing the breeding value of newborn animals based on productivity, longevity, health, and fertility. Currently, genomic evaluation is applied only to breeding animals, which explains the strong correlation between the number of breeding cows and average milk yield per cow. The findings indicate that biologically driven breeding and genetic work accelerate milk productivity growth. Milk yield is strongly linked to cows’ productive lifespan and feed consumption: as yield per cow increases, productive lifespan tends to shorten, and feed consumption rises, although feed cost per centner of milk decreases. The article provides recommendations for advancing genomic selection in regional dairy farming, offering guidance for policymakers and practitioners to improve breeding practices and trait selection.

Для аграрного сектора экономики Удмуртской Республики приоритетным является развитие молочного скотоводства. В настоящее время успешное функционирование отрасли основано на применении прорывных инноваций. Цель исследования заключается в оценке влияния внедрения биологических и цифровых технологий на развитие молочного скотоводства региона. Основным методом исследования является корреляционный анализ. В работе проанализированы данные органов статистики и Министерства сельского хозяйства (МСХ) Удмуртской Республики, характеризующие развитие молочного скотоводства и проводимую в регионе селекционно-генетическую работу. Цифровая трансформация животноводства основана на автоматизации и роботизации производственных процессов. Геномная селекция базируется на результатах геномной оценки племенной ценности животных. Она позволяет программировать качество приплода по признакам родителей и оценить племенную ценность молодняка сразу после рождения по показателям, характеризующим продуктивность, долголетие, здоровье и фертильность животных. В настоящее время геномную оценку проходят только племенные животные, поэтому отмечается очень высокая связь между численностью племенных коров и средним надоем молока на корову. Установлено, что селекционно-генетическая работа, основанная на биологических инновациях, предопределяет более высокие темпы роста молочной продуктивности коров. Сложилась очень высокая связь между молочной продуктивностью коров и средним возрастом их производственного использования, а также расходом кормов на одну голову. С ростом надоя молока на одну корову возраст их производственного использования сокращается при увеличении расхода кормов на одну голову, однако затраты кормов на производство одного центнера молока снижаются. В статье даны рекомендации по развитию геномной селекции в молочном скотоводстве республики. Полученные результаты исследования могут быть использованы МСХ Удмуртской Республики в практической работе при совершенствовании селекционно-генетической работы в молочном скотоводстве региона и при выборе селекционных признаков для геномной оценки животных.

digital transformation of agricultural production, dairy farming, innovations, bio-transformation of herd reproduction, selection and genetic work, genomic selection, genomic assessment of animals, digital technologies in animal husbandry

цифровая трансформация агропроизводства, молочное скотоводство, инновации, биотрансформация воспроизводства стада, селекционно-генетическая работа, геномная селекция, геномная оценка животных, цифровые технологии в животноводстве

This article was prepared in accordance with the state assignment of the Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, for 2024–2026.

Статья подготовлена в соответствии с госзаданием Института экономики УрО РАН на 2024–2026 гг.

Алексеев, А. М. (2023). Цифровая экосистема как инструмент снижения трансакционных издержек в сельском хозяйстве. АПК: экономика, управление, (12), 16–22. https://doi.org/10.33305/2312-16

Alekseev, A. M. (2023). Digital ecosystem as a tool for reducing transaction costs in agriculture. APK: ekonomika, upravlenie [AIC: Economics, Management], (12), 16–22. https://doi.org/10.33305/2312-16 (In Russ.)

Алтухов, А. И. (2013). Проблемы устойчивого развития сельского хозяйства России на период до 2020 г. Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий, (5), 1–3.

Altukhov, A. I. (2013). Problems of sustainable development in agriculture of Russia for the period up to 2020. Ekonomika sel’skokhozyaistvennykh i pererabatyvayushchikh predpriyatii [Economy of Agricultural and Processing Enterprises], (5), 1–3. (In Russ.)

Василенко, П. М. (1964). Автоматизация процессов сельскохозяйственного производства. Москва: Колос, 384.

Boros, A., Szólik, E., Desalegn, G., & Tőzsér, D. (2025). A Systematic Review of Opportunities and Limitations of Innovative Practices in Sustainable Agriculture. Agronomy, 15 (1), 76. https://doi.org/10.3390/agronomy15010076

Дежина, И. Г., Арутюнян, А. Г., Поляков, П. В., Гареев, Т. Р., Куликов, Р. С., Зеленый, П. В. (2022). Технологическая трансформация мясного и молочного скотоводства. Аналитический доклад. Москва: «Спутник +», 234.

Dezhina, I. G., Arutyunyan, A. G., Polyakov, P. V., Gareev, T. R., Kulikov, R. S., & Zeleny, P. V. (2022). Tekhnologicheskaya transformatsiya myasnogo i molochnogo skotovodstva. Analiticheskii doklad [Technological transformation of beef and dairy cattle breeding. Analytical report]. Moscow: «Sputnik+» Publ., 234. (In Russ.)

Жукова, М. А., Улезько, А. В. (2021). Перспективы цифровой трансформации сельского хозяйства: монография. Воронеж: ФГБОУ ВО Воронежский ГАУ, 179.

Kelin, Yu. V., Loretz, O. G., Gorelik, O. V., & Gudymenko, V. V. (2023). Dairy productivity of Holstein cows and their reproductive abilities. Vestnik Michurinskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Bulletin of Michurinsk State Agrarian University], (3(74)), 78–84. (In Russ.)

Закшевский, В. Г., Богомолова, И. П., Василенко, И. Н., Шайкин, Д. В. (2023). Продовольственная независимость России: современное состояние, риски безопасности, перспективные тренды. Продовольственная политика и безопасность, 10 (1), 9–28. https://doi.org/10.18334/ppib.10.1.116696

Kivarina, M. V., & Yurina, N. N. (2024). Digital solutions in the agro-industrial complex: New opportunities for regions. APK: ekonomika, upravlenie [AIC: Economics, Management], (8), 34–42. https://doi.org/10.33305/248-34 (In Russ.)

Келин, Ю. В., Лоретц, О. Г., Горелик, О. В., Гудыменко, В. В. (2023). Молочная продуктивность коров голштинских линий и их воспроизводительные способности. Вестник Мичуринского государственного аграрного университета, (3(74)), 78–84.

Krivoruchko, A. Y., Skokova, A. V., Yatsyk, O. A., & Kanibolotskaya, A. A. (2021). Modern approaches to the genetic identification of farm animal breeds (review). Agrarnaya nauka Evro-Severo-Vostoka [Agricultural Science Euro-North-East], 22 (3), 317–328. https://doi.org/10.30766/2072–9081.2021.22.3.317-328 (In Russ.)

Киварина, М. В., Юрина, Н. Н. (2024). Цифровые решения в АПК: новые возможности регионов. АПК: экономика, управление, (8), 34–42. https://doi.org/10.33305/248-34

Kudrin, M. R. (2011). Cattle breeding in Russia in the conditions of the Udmurt Republic. Uspekhi sovremennogo estestvoznaniya [Advances in Current Natural Sciences], (4), 110–113. (In Russ.)

Криворучко, А. Ю., Скокова, А. В., Яцык, О. А., Каниболоцкая, А. А. (2021). Современные подходы генетической идентификации породной принадлежности сельскохозяйственных животных (обзор). Аграрная наука Евро-Северо-Востока, 22 (3), 317–328. https://doi.org/10.30766/2072–9081.2021.22.3.317-328

Kurtsev, I. V. (1978). Nauchno-tekhnicheskiy progress v sel’skom khozyaystve: (Sovrem. tendentsii i perspektivy) [Scientific and technological progress in agriculture: (Modern trends and prospects)]. Moscow: Kolos Publ., 176. (In Russ.)

Кудрин, М. Р. (2011). Разведение крупного рогатого скота в России в условиях Удмуртской Республики. Успехи современного естествознания, (4), 110–113.

Marshall, A. (1993). Printsipy ekonomicheskoi nauki [Principles of economics]. Moscow: Progress Publ., 414. (In Russ.)

Курцев, И. В. (1978). Научно-технический прогресс в сельском хозяйстве (Соврем. тенденции и перспективы). Москва: Колос, 176.

Mymrin, S. V., Mymrin, V. S., & Donnik, I. M. (2014). Genomic selection as a necessary condition for the development of cattle breeding in Russia. Agrarnyy vestnik Urala [Agrarian Bulletin of the Urals], (4(122)), 28–30. (In Russ.)

Маршалл, А. (1993). Принципы экономической науки. Москва: Прогресс, 414.

Novoselov, Yu. A. (1984). Agrarnyi kompleks Sibiri i Dal’nego Vostoka [Agricultural complex of Siberia and the Far East]. Moscow: Znanie Publ., 63. (In Russ.)

Мымрин, С. В., Мымрин, В. С., Донник, И. М. (2014). Геномная селекция — необходимое условие развития скотоводства России. Аграрный вестник Урала, (4(122)), 28–30.

Orlova, N. V. (Ed.) (2020). Innovatsionnoe razvitie agropromyshlennogo kompleksa v Rossii. Agreculture 4.0. Doklad NIU Vysshaya shkola ekonomiki [Development in innovations for agro-industrial sector in Russia. Agriculture 4.0. HSE University Report]. Moscow: HSE Publ., 128. (In Russ.)

Новоселов, Ю. А. (1984). Аграрный комплекс Сибири и Дальнего Востока. Москва: Знание, 63.

Semin, A. N., & Skvortsov, E. A. (2024). Goals and objectives of managing the implementation of artificial intelligence systems in agriculture. APK: ekonomika, upravlenie [AIC: Economics, Management], (4), 30–36. https://doi.org/10.33305/244-30 (In Russ.)

Орлова, Н. В. (ред.) (2020). Инновационное развитие агропромышленного комплекса в России. Agreculture 4.0. Доклад НИУ ВШЭ. Москва: Изд. Дом Высшей школы экономики, 128.

Semin, A. N., Rushchitskaya, O. A., Kurdyumov, A. V., & Gusev, A. S. (2024). Sustainability of the development of agricultural organizations under severe foreign economic restrictions (sanctions). Agrarnyi vestnik Urala [Agrarian Bulletin of the Urals], 24 (10), 1383–1394. https://doi.org/10.32417/1997–4868-2024-24-10-1383–1394 (In Russ.)

Семин, А. Н., Рушицкая, О. А., Курдюмов, А. В., Гусев, А. С. (2024). Устойчивость развития организаций сельского хозяйства в условиях жестких внешнеэкономических ограничений (санкций). Аграрный вестник Урала, 24 (10), 1383–1394. https://doi.org/10.32417/1997–4868-2024-24-10-1383–1394

Sharko, F. S., Khatib, A., & Prokhortchouk, E. B. (2022). Genomic Estimated Breeding Value of Milk Performance and Fertility Traits in the Russian Black-and-White Cattle Population. Acta Naturae, 14 (1), 109–122. https://doi.org/10.32607/actanaturae.11648

Семин, А. Н., Скворцов, Е. А. (2024). Цели и задачи управления процессом внедрения систем искусственного интеллекта в сельское хозяйство АПК: экономика, управление, (4), 30–36. https://doi.org/10.33305/244-30

Shumpeter, J. Teoriya ekonomicheskogo razvitiya [Theory of economic development]. Moscow: Progress Publ., 298. (In Russ.)

Симаков, А. В., Логинов, Ю. П., Симакова, Т. В. (2023). Урожайность и качество семенных клубней сортов картофеля в условиях Западной Сибири. Тюмень: ГАУ Северного Зауралья, 154.

Simakov, A. V., Loginov, Yu. P., & Simakova, T. V. (2023). Urozhainost’ i kachestvo semennykh klubnei sortov kartofelya v usloviyakh Zapadnoi Sibiri [Yield and quality of seed tubers of potato varienties in Western Siberia]. Tyumen: Northern Trans-Ural State Agricultural University Publ., 154. (In Russ.)

Сулыга, Н. В., Катков, К. А., Ковалева, Г. П., Лапина, М. Н (2023). Влияние генетических факторов на продуктивность коров черно-пестрой породы в зависимости от возраста в лактациях. Известия Горского государственного аграрного университета, 60 (1), 53–59. http://dx.doi.org/10.54258/20701047_2023_60_1_53

Sulyga, N. V., Katkov, K. A., Kovaleva, G. P., & Lapina, M. N. (2023). The influence of genetic factors on the productivity of black-motley breed depending on age in lactations. Izvestiya Gorskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Proceedings of Gorsky State Agrarian University], 60 (1), 53–59. http://dx.doi.org/10.54258/20701047_2023_60_1_53 (In Russ.)

Суровцев, В. Н. (2022). Цифровая трансформация молочного скотоводства в хозяйствах Ленинградской области и проблемы цифровизации кормопроизводства. Экономика сельского хозяйства России, (8), 88–92. https://doi.org/10.32651/228-88

Surovtsev, V. N. (2022). Digital transformation of dairy cattle breeding in the farms of Leningrad areas and problems of digitalization of feed production. Ekonomika sel’skogo khozyaistva Rossii [Economics of Agriculture of Russia], (8), 88–92. https://doi.org/10.32651/228-88 (In Russ.)

Тихомиров, И. А., Скоркин, В. К., Аксенова, В. П., Андрюхина, О. Л. (2016). Продуктивное долголетие коров и анализ причин их выбытия. Вестник Всероссийского научно-исследовательского института механизации животноводства, (1(21)), 64–72.

Tikhomirov, I. A., Skorkin, V. K., Aksenova, V. P., & Andryukhina, O. L. (2016). Cows productive life longevity and their reasons for culling’s analysis. Vestnik Vserossiyskogo nauchno-issledovatel′skogo instituta mekhanizatsii zhivotnovodstva [Journal of VNIIMZH], (1(21)), 64–72. (In Russ.)

Тополева, Т. Н. (2024). Моделирование цифровой платформы инновационной производственной экосистемы региона. Вестник Казанского государственного аграрного университета, (4(76)), 135–143. https://doi.org/10.12737/2073–0462-2024-135-143

Topoleva, T. N. (2024). Modeling of a digital platform of an innovative production ecosystem of the region. Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta [Vestnik of Kazan State Agrarian University], (4(76)), 135–143. https://doi.org/10.12737/2073–0462-2024-135-143 (In Russ.)

Ушачев, И. Г., Папцов, А. Г., Серков, А. Ф., Маслова, В. В., Чекалин, В. С., Зарук, Н. Ф., Борхунов, Н. А., Амосов, А. И., Счастливцева, Л. В., Авдеев, М. В., Чепик, Д. А., Копасов, А. А., Мухамедова, Т. О., Глотова, И. С., Харина, М. В., Панина, Н. А., Осинина, А. Ю., Оршанская, Ю. О., Маслов, И. И. (ред.) (2018). Устойчивое развитие и повышение конкурентоспособности сельского хозяйства России в условиях углубления интеграции в ЕАЭС. Москва: Научный консультант, 320.

Tsyganok, V. O., Tsyganok, E. O., & Bakharev, A. A. (2024). The use of genomic assessment in improving the productive qualities of Holstein cows. Agrarnyy vestnik Urala [Agrarian Bulletin of the Urals], 24 (02), 218-231. https://doi.org/10.32417/1997–4868-2024-24-02-218-231 (In Russ.)

Цыганок, В. О., Цыганок, Е. О., Бахарев, А. А. (2024). Использование геномной оценки в совершенствовании продуктивных качеств коров голштинской породы. Аграрный вестник Урала, 24 (02), 218-231. https://doi.org/10.32417/1997–4868-2024-24-02-218-231

Ushachev, I. G., Papchov, A. G., Serkov, A. F., Maslova, V. V., Chekalin, V. S., Zaruk, N. F., Borkhunov, N. A., Amosov, A. I., Shchastlyantseva, L. V., Avdeev, M. V., Chepik, D. A., Kopasov, A. A., Mukhamedova, T. O., Glotova, I. S., Kharina, M. V., Panina, N. A., Osinina, A. Yu., Orshanskaya, Yu. O., Maslov, I. I. (Eds.) (2018). Ustoichivoe razvitie i povyshenie konkurentosposobnosti sel’skogo khozyaistva Rossii v usloviyakh uglubleniya integratsii v EAES [Sustainable development and increasing the competitiveness of Russian agriculture in the context of deepening integration into the EAEU]. Moscow: Nauchnyy konsul'tant Publ., 320. (In Russ.)

Шарко, Ф. С., Хатиб, А., Прохорчук, Е. Б. (2022). Геномная оценка племенной ценности молочных коров черно-пестрой породы по совокупности признаков молочной продуктивности и признаков фертильности. Acta Naturae, 14 (1), 109–122. https://doi.org/10.32607/actanaturae.11648

Vasilenko, P. M. (1964). Avtomatizatsiya protsessov sel’skokhozyaistvennogo proizvodstva [Automation of agricultural production processes], Moscow: Kolos Publ., 384. (In Russ.)

Шумпетер, Й. (2005). Теория экономического развития. Москва: Прогресс, 298.

Zakshevskiy, V. G., Bogomolova, I. P., Vasilenko, I. N., & Shaykin, D. V. (2023). Russia’s food independence: Current state, security risks and promising trends. Prodovol'stven-naya politika i bezopasnost’ [Food Policy and Security], 10 (1), 9–28. https://doi.org/10.18334/ppib.10.1.116696 (In Russ.)

Zhukova, M. A., & Ulezko, A. V. (2021). Perspektivy cifrovoy transformacii sel’skogo hozyaystva: monografiya [Prospects of digital transformation of agriculture: monograph]. Voronezh: Voronezh State Agricultural University, 179. (In Russ.)