Введение
Молоко является неотъемлемой частью рациона
питания человека. Это связано с тем, что молоко
и молочные продукты действуют как резервуары
энергии и макроэлементов в виде целого ряда
белков, углеводов, липидов, минералов и витаминов.
Одним из таких молочных продуктов является
сыр [1]. Сыр – ценный пищевой продукт, занимаю-
щий важное место в здоровом повседневном рацио-
не человека. Он содержит до 25 % легкоусвояемого
белка, аминокислоты (метионин и триптофан),
витамины В, С, D, Е и F, а также минеральные ве-
щества Ca, Mg, Fe, Zn и пр. Сыр рекомендован как
продукт функционального питания для людей пожи-
лого возраста [2]. Разработанная Минздравом РФ
рациональная норма потребления по сыру состав-
ляет 7 кг/чел/год. Согласно данным официальной
статистики рациональная норма потребления вы-
полняется, но около 30 % продукции поступает в
РФ по импорту, по твердым сырам показатель дос-
тигает 40 %. Исследования подтверждают высокую
востребованность сыра российскими потребителями
в условиях проводимой политики импортозаме-
щения [3]. Сложнее ситуация с творогом. Согласно
оценкам экспертов молочного рынка, его душевое
потребление в 2019 г. составило 5,3 кг или 29 %
от рациональной нормы потребления (18 кг). Сог-
ласно данным Росстата в 2020 г. РФ импортиро-
вала 316 тыс. т сыров, т. е. примерно 2,2 кг/чел
или 31 % от рациональной нормы потребления. За
8 месяцев 2021 г. импорт сыров вырос на 14 % в
сравнении с аналогичным периодом предыдущего
года, достигнув величины 222 тыс. т. Такие высокие
объемы являются серьезной проблемой, поскольку
в условиях неблагоприятной внешнеполитической
обстановки компенсация дефицита продукта за счет
импорта маловероятна. Доктриной продовольствен-
ной безопасности РФ установлен критерий по молоку
и молокопродуктам на уровне 90 %. Это означает,
что доля импорта в запасах ресурса на внутреннем
рынке не должна превышать 10 %. Лимит по импорту
превышен втрое, поэтому особую актуальность при-
обретает задача увеличения объемов выпуска сыра
отечественными производителями. При решении
данной задачи целесообразно использовать передовой
мировой опыт.
В Российской Федерации молоко и молочные
продукты включены в перечень Доктрины про-
довольственной безопасности и имеют первосте-
пенное значение для продовольственного рациона
населения [4].
Цель работы – анализ ключевых показателей
профильных отраслей в странах-лидерах на мировом
рынке сыра как в укрупненном масштабе (континенты),
так и по отдельным странам. Необходимо рассмотреть
показатели сырьевого обеспечения отрасли, т. к. с
производством молока в необходимых количествах
РФ также испытывает проблемы [5]. Результаты
анализа будут использованы отечественными про-
изводителями для формирования системы целевых
ориентиров.
Объекты и методы исследования
Объектом исследования являлись количественные
показатели производственной деятельности мировых
стран-лидеров по производству сыра. В соответствии
с заявленной целью работы особое внимание уделено
аспектам сырьевого обеспечения. Информационной
базой послужили научные работы по проблематике
исследования, нормативные и законодательные
документы, базы данных Росстата и участников
мирового молочного рынка.
На начальном этапе выявлялись ведущие произ-
водители на региональном уровне (континенты).
Вопросы региональной сегментации рынка сыра
подробно освещаются в ряде исследований, но
приводимых в них данных недостаточно для пол-
ноценного анализа [6–8]. Полные и конкретные
сведения о количественных характеристиках сыро-
производства в регионах мира публикует портал
Atlas Big [9].
Информация о производстве в 2018 г. сыра (общем
и душевом) во всех 108 странах-производителях
представлена как в табличном, так и в графическом
(интерактивные карты) виде. Полных данных за
более поздние годы к моменту написания статьи
авторам найти не удалось, поэтому в дальнейшем
все показатели будут приводиться по 2018 г.
Сгруппированные по регионам данные пред-
ставлены в таблице 1 (строки 2, 9 и 12). Производст-
венные показатели дополнены демографическими
(строки 1 и 5) согласно данным статистического
сборника «Россия и страны мира» [10]. На основании
их совокупности рассчитан ряд дополнительных
показателей, отражающих основные соотношения
в региональном аспекте (строки 3, 4, 6, 7, 8, 10 и 11).
На основании данных таблицы 1 можно сделать
следующие выводы:
1. Регионом-лидером сыроделия является Европа,
обеспечивающая 52,2 % общемирового производ-
ства. Более 90 % стран региона производят сыр.
Исключение составляют «карликовые государства»
Андорра, Лихтенштейн, Монако и Сан-Марино с
общим населением менее 200 тыс. человек (стро-
ки 1 и 2). Практически все население континента
(99,7 %) проживает в странах-производителях, поэ-
тому душевое производство в них равно обще-
европейскому (строки 11 и 12) и составляет 15,8 кг.
Ирландия имеет давнюю традицию молочного
животноводства и производства молочных продуктов
для международных рынков, прежде всего масла
и сыра. Сегодня Ирландия является одним из
крупнейших производителей коровьего молока в
709
Панасенко С. В. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2022. Т. 52. № 4. С. 706–717
Европе и признанным производителем молочных
продуктов и ингредиентов. Примерно 7 % всего
молока Ирландии используется для потребления
жидкого молока, а остальная часть (93 %) пере-
рабатывается в различные продукты, включая масло,
сыр, сухое молоко, сыворотку и белки [11].
2. Второе место занимает Америка с долей
производства сыра в мире 32,7 %, но в данном
регионе картина не столь однородна, как в Европе.
Крупнейшим производителем сыра являются США,
заметна роль Канады и ряда южноамериканских
стран, а в странах Карибского бассейна производ-
ство сыра не достигает существенных объемов.
Данная ситуация отражается следующей статистикой:
лишь 57,1 % стран региона практикуют сыроделие,
но в них проживает 97,9 % населения региона –
сказывается эффект масштаба, создаваемый США,
Канадой, Бразилией и Аргентиной. Душевое про-
изводство в странах-производителях и по региону
в целом различаются незначительно – 7,6 и 7,4 кг
соответственно. Однако внутренняя вариация
показателя сильна: в Уругвае и США значения
показателя кратно выше среднерегиональных
(22,9 и 17,0 кг соответственно).
Молочная промышленность в Китае и Соеди-
ненных Штатах отличается во многих аспектах, но
обе сильно пострадали от пандемии COVID-19 [12].
Американские предприятия по производству
молочной продукции расположены вблизи молочных
ферм для легкого доступа к поставкам сырого молока.
Это делает их предприятиями, ориентированными
на поставки [13].
3. Далее следуют регионы-аутсайдеры: Азия,
Африка и Австралия-Океания с долями в мировом
производстве 7,2, 5,0 и 2,8 % соответственно. Для
них характерна низкая вовлеченность в процессы
сыроделия – 54,0, 35,2 и 14,3 % соответственно.
Однако доли населения стран-производителей в
региональной популяции более существенны – 74,0,
66,2 и 72,0 % соответственно. Это свидетельствует
о концентрации производства в крупных странах. В
особенности ярко это проявляется в Океании, где
производством сыра заняты лишь Австралия и Новая
Зеландия, совместно обеспечивающие самое высокое
душевое производство (21,2 кг) и «подтягивающие»
региональный показатель (15,3 кг) практически до
европейского. Очевиден вывод о наличии высокого
экспортного потенциала региона. Низкие показатели
Таблица 1. Показатели производства сыра в регионах мира
Table 1. Indicators of cheese production in various regions of the world
№
п/п
Регион
Показатель
Европа Америка* Азия** Африка Австралия
и Океания
Итого
1 Число стран в регионе 44 35 50 54 14 197
2 в т. ч. стран, производящих сыр 40 20 27 19 2 108
3 Доля производителей сыра среди стран
региона, %
90,9 57,1 54,0 35,2 14,3 54,8
4 Доля региональных производителей
в общемировом числе производителей, %
37,0 18,5 25,0 17,6 1,9 100
5 Население региона, млн человек 751,0 874,7 4560,7 1216 41,6 7444,0
6 в т. ч. в странах-производителях сыра,
млн человек
748,9 975,7 3373,9 804,6 30,0 5933,1
7 Доля стран-производителей в населении
региона, %
99,7 97,9 74,0 66,2 72,0 79,7
8 Доля населения региональных
производителей в общей численности
населения стран, производящих сыр, %
12,6 16,4 56,9 13,6 0,5 100,0
9 Объем производства сыра в регионе, тыс. т 11 830 903 7 413 701 1 640 620 1 129 925 636 460 22 651 609
10 Доля региона в общемировом производстве, % 52,2 32,7 7,2 5,0 2,8 100,0
11 Душевое производство сыра в регионе, кг 15,8 7,4 0,4 0,9 15,3 3,0
12 В странах-производителях региона, кг 15,8 7,6 0,5 1,4 21,2 3,8
*Северная и Южная Америка и страны Карибского бассейна;
**Включая страны, политически относимые к Европе, но географиче ски расположенные в Азии;
Составлено авторами на основе данных источников [9, 10].
*North America, South America, and the countries of the Caribbe an;
**This group includes countries that are politically related to Europe, but geographically located in Asia;
The table was compiled by the authors based on [9, 10].
710
Panasenko S.V. et al. Food Processing: Techniques and Technology. 2022;52(4):706–717
производства сыра в Азии и Африке обусловлены
низкой популярностью продукта в национальной
кухне. Китай с его огромным населением активно
потребляет растительный аналог сыра – соевый творог
тофу, в Индии с ее очень большим стадом крупного
рогатого скота молоко перерабатывается в масло и
йогурт, в Африке сыроделие в заметных объемах
избирательно представлено на севере континента
(Египет, страны Магриба).
Итак, около 88 % мирового производства сыра
сосредоточено в Европе и Америке, а также в Новой
Зеландии и Австралии при безоговорочном лидерстве
Европы.
На втором этапе исследования выделялась
группа стран-производителей с наилучшими пока-
зателями общего и душевого производства сыра
на основании данных источника [8]. Сыр в 2018 г.
производился в 108 странах мира. С точки зрения
статистики это большая совокупность, которая
может подчиняться нормальному закону распреде-
ления. Если данное предположение подтвердится,
то описание ее количественных характеристик
упростится. Критерием отнесения совокупности
к нормально распределенной является ее однород-
ность, оцениваемая по коэффициенту вариации,
который не должен превышать 30 %. Неодно-
родность показателей оказывается очень высокой:
максимальное значение общего производства
составляет 5 584 857 млн т (США), а минимальное –
0,011 млн т (Грузия), для душевого производства
соответствующие значения – 66,311 (Новая Зеландия)
и 0,002 кг (Индия). Коэффициенты вариации
равны: для общего производства – 303 %, для
душевого производства – 149 %. Совокупность не
является однородной, поэтому нормальный закон
распределения к ней неприменим. Общемировой
объем производства сыра в 2018 г. составил
22 651 609 млн т. Из 108 стран-производителей 77
обеспечивают 99,5 % общемирового производства
(в т. ч. США – 24,7 %). Оставшиеся страны (31)
имеют индивидуальные доли в общем производстве
менее 0,5 %, в т. ч. 12 стран – менее 0,01 %. Выявили
страны, лидирующие по объемам производства сыра.
Критерий включения в список – доля в мировом
производстве 1 % и более (табл. 2).
Таблица 2. Страны-лидеры по общему объему производства сыра
Table 2. Leaders in total cheese production
№
п/п
Страна Производство,
млн т
Душевое
производство, кг
Доля в мировом
производстве, %
Накопленная
доля, %
1 Соединенные Штаты Америки 5 584 857 17,0 24,7 24,7
2 Германия 2 740 582 33,1 12,1 36,8
3 Франция 1 886 044 28,0 8,3 45,1
4 Италия 1 253 842 20,7 5,5 50,6
5 Нидерланды 771 941 44,7 3,4 54,0
6 Польша 744 044 19,4 3,3 57,3
7 Российская Федерация 664 000 4,5 2,9 60,2
8 Египет 628 750 6,4 2,8 63,0
9 Чехия 568 577 53,6 2,5 65,5
10 Аргентина 558 907 12,6 2,5 68,0
11 Великобритания 410 000 6,2 1,8 69,8
12 Канада 407 260 10,9 1,8 71,6
13 Дания 369 100 63,7 1,6 73,2
14 Новая Зеландия 325 000 66,3 1,4 74,7
15 Австралия 311 460 12,4 1,4 76,0
16 Китайская народная республика 252 550 0,2 1,1 77,2
17 Иран 241 125 2,9 1,1 78,2
18 Испания 227 769 4,9 1,0 79,2
19 Греция 220 100 20,4 1,0 80,2
20 Австрия 219 096 24,8 1,0 81,2
21 Швейцария 206 336 24,3 0,9 82,1
22 Турция 203 933 2,5 0,9 83,0
Жирным шрифтом выделены страны, вошедшие в состав лидеров как п о общему, так и по душевому производству;
Составлено авторами на основании данных источника [9].
Countries in bold are leaders both in terms of total and per capita production;
The table was compiled by the authors based on [9].
711
Панасенко С. В. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2022. Т. 52. № 4. С. 706–717
Также выявили лидеров в душевом производ-
стве. Критерий включения в список – уровень,
соответствующий среднеевропейскому показателю
(15,8 кг) или выше (табл. 3).
Данные таблиц 2 и 3 подтверждают закон Парето:
«20–25 % усилий дают 75–80 % результата». Из
таблицы 2 видно, что 20 стран-производителей (18,5
% от общего числа) обеспечивают 81,2 % мирового
выпуска. Классические «сырные» страны Швейцария
и Турция в список не вошли, т. к. их доли в мировом
производстве не достигают 1 % (строки 21 и 22).
Данные таблица 3 свидетельствуют о том, что 26 стран
(24 % участников) вырабатывают 74,7 % продукции.
Израиль и следующие за ним страны в лидеры не
попадают, поскольку душевое производство в них
ниже среднеевропейского (строки 21–26).
В региональном разрезе можно сделать вывод о
том, что 12 из 20 крупнейших стран-производителей
(60 %) располагаются в Европе, 3 – в Америке
(15 %), по 2 – в Океании и Азии (5 %) и 1 – в Африке
(5 %). Среди лидеров по душевому производству
к Европе относятся 17 стран (85 %), к Америке –
2 (10 %), к Океании – 1 (5 %).
Для выбора «лучших из лучших» выделили страны,
вошедшие в оба списка. Всего их 11 и в таблицах 2
и 3 они выделены жирным шрифтом, 9 из них или
82 % относятся к Европе, только по 1 к Америке
и Океании (9 %). Таким образом, лидерство стран
Европы в сыроделии на укрупненном (регионы)
уровне подтверждается на индивидуальном (страны).
На дальнейших этапах исследования данные для
группы стран-лидеров дополнялись покзателями
сырьевого обеспечения (душевое производство
молока, поголовье крупного рогатого скота и коров,
молочная продуктивность коров) на основании
материалов Росстата [10]. Хотя в мировой практике
для изготовления сыра используется молоко са-
мых различных сельскохозяйственных животных,
Таблица 3. Страны-лидеры по душевому объему производства сыра
Table 3. Leaders in cheese production per capita
№
п/п
Страна Производство,
млн т
Душевое
производство, кг
Доля в мировом
производстве, %
Накопленная
доля, %
1 Новая Зеландия 325 000 66,3 1,4 1,4
2 Дания 369 100 63,7 1,6 3,1
3 Чехия 568 577 53,6 2,5 5,6
4 Нидерланды 771 941 44,7 3,4 9,0
5 Ирландия 191 400 39,4 0,8 9,8
6 Исландия 12 060 34,2 0,1 9,9
7 Германия 2 740 582 33,1 12,1 22,0
8 Эстония 40 500 30,7 0,2 22,2
9 Литва 82 891 29,6 0,4 22,5
10 Франция 1 886 044 28,0 8,3 30,9
11 Австрия 219 096 24,8 1,0 31,8
12 Швейцария 206 336 24,3 0,9 32,7
13 Уругвай 80 200 22,9 0,4 33,1
14 Италия 1 253 842 20,7 5,5 38,6
15 Греция 220 100 20,4 1,0 39,6
16 Польша 744 044 19,4 3,3 42,9
17 Беларусь 175 679 18,5 0,8 43,6
18 Латвия 35 160 18,3 0,2 43,8
19 Финляндия 99 126 18,0 0,4 44,2
20 Соединенные Штаты Америки 5 584 857 17,0 24,7 68,9
21 Израиль 132 420 14,9 0,6 69,5
22 Норвегия 76 200 14,3 0,3 69,8
23 Южный Судан 156 565 12,7 0,7 70,5
24 Аргентина 558 907 12,6 2,5 73,0
25 Австралия 311 460 12,4 1,4 74,4
26 Болгария 83 853 11,9 0,4 74,7
Жирным шрифтом выделены страны, вошедшие в состав лидеров как п о общему, так и по душевому производству;
Составлено авторами на основании данных источника [9].
Countries in bold are leaders both in terms of total and per capita production;
The table was compiled by the authors based on [9].
712
Panasenko S.V. et al. Food Processing: Techniques and Technology. 2022;52(4):706–717
в т. ч. верблюдов и ослов, для Европы наиболее
традиционным сырьем является коровье моло-
ко [14, 15]. Полученный массив данных обрабатывался
методами статистики (обобщение, систематизация,
расчет характеристик распределения) и эконометрики
(корреляционный и регрессионный анализ). Данные
действия позволили рассчитать статистические
характеристики показателей сырьевого обеспечения,
оценить тесноту межфакторных связей, а также
получить регрессионные уравнения, описывающие
данные связи. Таким образом, примененный
методический подход к сбору и обработке данных
обеспечивает достоверность результатов исследования.
Результаты и их обсуждение
Исходя из предшествующего анализа, отобрали
страны Европы, вошедшие в первый или во второй
список лидеров (табл. 2 и 3). В 19 отобранных стран
вошла РФ как крупный производитель, выраба-
тывающий 664 тыс. т продукции и занимающий по
данном показателю 6-е место.
Любое производство начинается с обеспечения
необходимой сырьевой базы. Сырьем для сыроделия
служит молоко, которое дают коровы, относящи-
еся в категории сельскохозяйственных животных
к группе крупного рогатого скота и характеризую-
щиеся показателем молочной продуктивности.
Выясним, каковы в выделенной группе стран
основные количественные соотношения между
названными показателями, а также их возможные
связи с объемами общего и душевого производства
сыра. Соответствующие сведения по состоянию на
2018 г. публикует Росстат (табл. 4) [10].
В столбцах таблицы 4 представлены следующие
показатели по 19 странам в виде следующих
переменных: Х1 – производство молока, млн т;
Х2 – душевое производство молока, кг; Х3 –
численность населения, млн человек, рассчитывает-
ся по соотношению переменных Х1 и Х2; Х4 –
поголовье крупного рогатого скота, млн голов;
Х5 – соотношение поголовья крупного рогатого скота
и населения (число голов крупного рогатого скота
на 1 жителя), отн.ед., рассчитывается по соотноше-
нию переменных Х3 и Х4; Х6 – объем производства
молока, млн т; Х7 – душевое производство молока,
кг, рассчитывается по соотношению переменных
Х3 и Х6; Х8 – молочная продуктивность коров
(надой на 1 корову), кг; Х9 – поголовье коров, млн го-
лов, рассчитывается по соотношению показателей
Х6 и Х9; Х10 – соотношение поголовья коров и
крупного рогатого скота (число коров на 1 голову
КРС), отн.ед., рассчитывается по соотношению
показателей Х4 и Х10
Показатели Х1 и Х2 приводятся по источнику [8],
Х4, Х6, Х8 – по [9], Х3, Х5, Х7, Х9 и Х10 рассчитаны
авторами. Для каждой переменной вычислялись
математическое ожидание, среднеквадратическое
отклонение и коэффициент вариации – строки 20–22.
Из расчетов видно, что выборка характеризуется
высокими значениями неоднородности. Коэффи-
циент вариации меньше 30 % наблюдается только у
молочной продуктивности коров (Х8) и соотношения
поголовья коров и крупного рогатого скота (Х10),
т. е. только эти показатели можно считать нормально
распределенными. Рассчитали для них доверительные
интервалы по Стьюденту (доверительная вероятность
95 %, число степеней свободы – 18) – они служат
маркером центра распределения. Границы интервалов
лежат в пределах 6236–7887 кг и 0,26–0,34 отн.ед.
соответственно. Россия со значениями показа-
телей 4492 кг и 0,37 отн.ед. (строка 6) в границы
доверительных интервалов не входит. Беларусь
имеет близкое к РФ значение надоев – 4894 кг (раз-
ница 9 %). По соотношению коров и крупного
рогатого скота РФ входит в ядро распределения
(70 % значений с отклонениями от математического
ожидания не более 1,07 среднеквадратического
отклонения) с границами 0,22–0,39 отн.ед. Однако
по молочной продуктивности отставание более
выражено. Для вхождения в ядро распределения
(нижняя граница 5228 кг) необходим рост на
20 %, а в центр распределения (нижняя грани-
ца 6236 кг) – на 40 %. По другим переменным, не
подчиняющихся нормальному закону распределения,
интервальные оценки теряют смысл. Однако следует
обратить внимание на критическое отставание
России по душевому производству сыра (Х2):
значение показателя (4,5 кг) в 5,9 раза ниже, чем
его математическое отклонение (26,5 кг). Наилучшие
результаты показывают страны с небольшой чис-
ленностью населения. Дания, Чехия и Нидерланды
производят 63,7, 53,6 и 44,7 кг сыра на душу при
численности населения 5,8, 10,6 и 17,3 млн человек
соответственно (строки 9, 7 и 4) при математическом
отклонении показателя 30,4 млн человек (строка 20).
Проанализировали возможные взаимосвязи
между переменными, построив корреляционную
матрицу (табл. 5). Ее элементы, соответствующие
тесным связям (коэффициент корреляции выше 0,70),
отмечены сиреневой заливкой, а заметным связям
(0,50–0,69) – жирным шрифтом.
Объемы общего производства сыра тесно связаны
с объемами производства молока (Х1Х6 – 0,82), а
заметно – с численностью населения и поголовьем
коров (Х1Х3 – 0,58, Х1Х9 – 0,62). Также отмечается
теснота связи душевого производства сыра и молока
(Х2Х7 – 0,53). Данные связи свидетельствуют
о том, что в Европе производство сыра является
приоритетным направлением переработки молока,
поскольку сыр играет важную роль в питании
населения. Численность населения оказывается
тесно связанной с объемами производства молока
(Х3Х6 – 0,89), поголовьем крупного рогатого скота
(Х3Х4 – 0,88) и коров (Х3Х9 – 0,93). Производство
713
Панасенко С. В. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2022. Т. 52. № 4. С. 706–717
Таблица 4. Показатели сырьевой обеспеченности сыра ведущих стра н-производителей сыра
Table 4. Indicators of cheese raw material supply in the leading cheese-producing countries
№
п/п
Показатель
Страна
Производство
сыра,
т
Производство
сыра на душу,
кг
Население,
млн человек
Крупный
рогатый скот,
млн голов
Крупный
рогатый скот/
население,
отн.ед.
Производство
молока,
млн т
Производство
молока на
душу, кг
Надой,
кг
Коров,
млн голов
Коров/крупный
рогатый скот,
отн.ед.
Х Х1 Х2 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10
1 Германия 2 740 582 33,1 82,7 12,0 0,15 33,1 400,0 8063 4,1 0,34
2 Франция 1 886 044 28,0 67,3 18,5 0,27 25,5 378,9 7190 3,5 0,19
3 Италия 1 253 842 20,7 60,4 6,3 0,10 11,9 196,9 7054 1,7 0,27
4 Нидерланды 771 941 44,7 17,3 3,9 0,23 10,6 614,4 7057 1,5 0,39
5 Польша 744 044 19,4 38,4 6,2 0,16 14,2 369,5 6346 2,2 0,36
6 Россия 664 000 4,5 146,9 18,2 0,12 30,3 206,3 4492 6,7 0,37
7 Чехия 568 577 53,6 10,6 1,4 0,13 3,2 301,5 8756 0,4 0,26
8 Великобритания 410 000 6,2 66,0 9,9 0,15 15,3 231,7 8140 1,9 0,19
9 Дания 369 100 63,7 5,8 1,5 0,26 5,7 984,5 9895 0,6 0,38
10 Испания 227 769 4,9 46,7 6,5 0,14 7,1 152,2 8714 0,8 0,13
11 Греция 220 100 20,4 10,8 0,6 0,06 0,7 65,0 3664 0,2 0,32
12 Австрия 219 096 24,8 8,8 1,9 0,21 3,8 430,0 7104 0,5 0,28
13 Швейцария 206 336 24,3 8,5 1,5 0,18 3,9 459,2 7059 0,6 0,37
14 Ирландия 191 400 39,4 4,9 7,3 1,50 7,8 1605,9 5274 1,5 0,20
15 Беларусь 175 679 18,5 9,5 4,3 0,45 7,3 770,2 4894 1,5 0,35
16 Финляндия 99 126 18,0 5,5 0,9 0,16 2,4 434,9 8834 0,3 0,30
17 Литва 82 891 29,6 2,8 0,7 0,25 1,6 571,3 5748 0,3 0,40
18 Эстония 40 500 30,7 1,3 0,3 0,23 0,8 606,5 9362 0,1 0,28
19 Латвия 35 160 18,3 1,9 0,4 0,21 1,0 519,3 6519 0,2 0,38
20 Математическое
ожидание
574 010 26,5 31,4 5,4 0,261464 9,8 489,4 7061 1,5 0,30
21 Средне-
квадратическое
отклонение
702 210 15,6 38,6 5,7 0,312399 9,9 350,5 1713 1,7 0,08
22 Коэффициент
вариации
122 59 123 106 119 101 72 24 114 26
Составлено авторами на основании данных источников [9, 10].
The table was compiled by the authors based on [9, 10].
714
Panasenko S.V. et al. Food Processing: Techniques and Technology. 2022;52(4):706–717
Таблица 5. Корреляционная матрица к переменным таблицы 4
Table 5. Correlation matrix to the variables in Table 4
Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9 Х10
Столбец
1
Столбец
2
Столбец
3
Столбец
4
Столбец
5
Столбец
6
Столбец
7
Столбец
8
Столбец
9
Столбец
10
Столбец 1 1,00
Столбец 2 0,11 1,00
Столбец 3 0,58 –0,45 1,00
Столбец 4 0,65 –0,31 0,88 1,00
Столбец 5 –0,16 0,25 –0,25 0,06 1,00
Столбец 6 0,82 –0,19 0,89 0,92 –0,08 1,00
Столбец 7 –0,21 0,53 –0,43 –0,16 0,88 –0,19 1,00
Столбец 8 0,10 0,36 –0,16 –0,18 –0,25 –0,10 –0,01 1,00
Столбец 9 0,62 –0,28 0,93 0,91 –0,03 0,94 –0,17 –0,29 1,00
Столбец 10 –0,07 0,25 –0,14 –0,31 –0,24 –0,07 0,08 –0,25 0,02 1,00
молока тесно коррелирует с поголовьем как
крупного рогатого скота, так и коров (Х4Х6 – 0,92,
Х6Х9 – 0,94), а душевое производство молока – с
соотношением численности населения и поголовья
крупного рогатого скота (Х5Х7 – 0,88). Выявленные
связи подтверждают, что молоко является значимым
продуктом в повседневной диете европейцев, а его
производство в необходимых объемах обеспечи-
вается соблюдением пропорций между числен-
ностью населения и поголовьем крупного рогатого
скота, в особенности молочного стада. Последнее
утверждение подтверждается тесной связью между
поголовьем крупного рогатого скота и коров (Х4Х9 –
0,92). Аналогичные коэффициенты корреляции, рас-
считанные для показателей производства сыра по
всем 108 странам-производителям, лежат в диапазоне
значений 0,3–0,4, т. е. описанные связи характерны
для Европы, а по миру в целом не достигают даже
заметной тесноты. Это указывает на разнообразие
использования стада крупного рогатого скота в
мировом масштабе. В одних регионах преобладает
мясное направление с высокой долей бычков на
откорме, в других, несмотря на значительный процент
дойных коров, молоко не перерабатывается в сыр и пр.
Для тесно коррелирующих показателей полу-
чили аналитические выражения, описывающие их
взаимосвязь в количественном отношении. Для пого-
ловья крупного рогатого скота и коров (Х4 и Х9) гра-
фический вид зависимости представлен на рисунке 1.
В первом приближении зависимость описывается
уравнением парной линейной регрессии с приемле-
мой для расчетов точностью, поскольку коэффи-
циент детерминации больше 0,8. Прочие связи между
переменными также описываются уравнениями
парной линейной регрессии (табл. 6). Для перемен-
ных, связанных лишь с умеренной теснотой,
построение уравнений парной линейной регрессии
нецелесообразно ввиду их заведомо низкой точности.
Для большинства уравнений парной линейной
регрессии коэффициенты детерминации превы-
шают 0,8 или очень близки к данному значе-
нию (строки 3, 4 и 7). Лишь для зависимости Х1Х6
(строка 1) показатель оказывается ниже 0,8, поэтому
целесообразно использовать ее не для расчетов,
а лишь для получения оценок общего характера.
Поскольку размерности переменных в данной парной
линейной регрессии идентичны (млн т), то можно
утверждать, что увеличение производства молока
на 1 условную единицу приведет к увеличению
производства сыра на 0,0577 единиц. В среднем
для производства 1 кг сыра используется 10 кг
молока. Соответственно, единичному приращению
по переменной Х6 соответствует приращение 0,1
по переменной Х1. Исходя из этого, можно сделать
Рисунок 1. Диаграмма соотношения поголовья коров
и крупного рогатого скота и соответствующее
уравнение парной линейной регрессии
с коэффициентом детерминации
Figure 1. The number of cows vs. total cattle: a paired linear
regression equation with the determination coefficient
y = 0,2732x + 0,0291
R² = 0,8352
0
1
2
3
4
5
6
7
8
0 5 10 15 20
У - Поголовье коров, млн. голов
Х - Поголовье КРС, млн. голов
715
Панасенко С. В. [и др.] Техника и технология пищевых производств. 2022. Т. 52. № 4. С. 706–717
вывод о том, что в среднем 57,7 % производи-
мого молока перерабатывается в сыр, т. е. данное
направление переработки является приоритетным
в странах Европы. По прочим уравнениям парной
линейной регрессии возможны расчеты основ-
ных показателей сырьевого обеспечения отрасли.
Численность дойных коров в РФ, согласно статис-
тической отчетности о производстве молока и мо-
лочной продуктивности, составляет 6,7 млн голов
(табл. 4, строка 6). Такому поголовью соответствует
расчетный объем производства молока (табл. 6,
строка 2): У(6,7) = 5,4859×6,7 + 1,5719 = 38,3 млн т
Молочная продуктивность коров при этом должна
иметь значение 38,3 млн т/6,7 млн голов = 5,72 т
или 5720 кг. Фактические значения показателей –
30,3 млн т и 4491 кг соответственно (табл. 4, строка 6).
Если при расчете принимать за основу значение
среднего надоя по группе стран-лидеров – 7061 кг
(табл. 4 строка 21), то получим объем общего произ-
водства молока: 6,7 млн голов×7061 кг = 47,3 млн т
или в пересчете на душевой показатель 322 кг.
Данное значение очень близко к рекомендованной
Минздравом РФ рациональной норме потребления
молокопродуктов в пересчете на молоко – 325 кг.
На основании полученных уравнений возможен
расчет целевых ориентиров сырьевого обеспечения
сыродельческой отрасли в аспекте продовольст-
венной безопасности. Так как творог, согласно
европейской классификации, относится к кате-
гории мягких молодых сыров, то имеем с учетом
рациональной нормы потребления (7 кг сыра и
18 кг творога) необходимый объем ресурса 25 кг.
Критерий Доктрины продовольственной безопас-
ности по молокопродуктам установлен на уровне
90 % – столько ресурса должно обеспечиваться
отечественными производителями. Соответствен-
но, потребный объем производства 22,5 кг. С уче-
том средней нормы расхода 10 кг молока на
производство 1 кг сыра потребный душевой объем
производства молока составит 225 кг. В среднем
на сыр перерабатывается 57,7 % производимого
молока (табл. 6, строка 1). С учетом этого полное
душевое производство может быть оценено в 388 кг.
Численность населения РФ на первое января
2022 г. составила 145,5 млн человек, соответствующий
общий объем производства молока – 56,4 млн т.
Согласно данным Росстата в 2021 г. производство
молока составило 32,3 млн т или 57 % от расчетного
значения. Число коров, потребное для производст-
ва, может быть определенно из уравнения парной
линейной регрессии Х9Х6 (табл. 6, строка 2):
Х = (56,4 – 1,5719)/5,4859 = 9,99 = 10 млн голов.
Согласно данным Росстата молочное стадо в РФ
в 2021 г. составляло 7,9 млн голов или 79 % от
расчетного показателя.
Молочная продуктивность при этих условиях
составит 56,4 млн т/10 млн голов = 5640 кг.
Если добиться увеличения продуктивности до
среднего уровня по группе стран-лидеров (7061 кг),
то поголовье коров может быть уменьшено:
56,4 млн т/7061 кг = 7,99 млн голов, что соответст-
вует современным реалиям. Согласно данным Рос-
стата в 2021 г. молочная продуктивность по всем
видам хозяйств составляла 4994 кг, в т. ч. 6915 кг
в сельскохозяйственных организациях, 4088 кг в
фермерских хозяйствах и 3433 кг в личных под-
собных хозяйствах. Низкое значение общего пока-
зателя обусловлено малой численностью дающих
высокоудойных коров в сельскохозяйственных
организациях – 2823 тыс. голов, что составляет
менее 35 % поголовья молочного стада. Большая
и менее продуктивная часть стада находится в
Таблица 6. Аналитические выражения для основных показателей сыр ьевой обеспеченности ведущих
производителей сыра
Table 6. The main indicators of raw material supply in the leading cheese-producing countries: analytical expressions
№
п/п
Переменная Х Переменная У Уравнение парной
линейной регрессии
Коэффициент
детерминации
1 Производство молока, млн т Производство сыра, млн т У(Х) = 0,0577×Х + 0,0083 0,67
2 Поголовье коров, млн голов Производство молока, млн т У(Х) = 5,4859×Х + 1,5719 0,88
3 Численность населения, млн человек Производство молока, млн т У(Х) = 0,2286×Х + 2,6275 0,79
4 Численность населения, млн человек Поголовье крупного рогатого
скота, млн голов
У(Х) = 0,1303×Х + 1,2967 0,78
5 Численность населения, млн человек Поголовье коров, млн голов У(Х) = 0,0408×Х + 0,2185 0,86
6 Поголовье крупного рогатого скота,
млн голов
Поголовье коров, млн голов У(Х) = 0,2732×Х + 0,0291 0,83
7 Соотношение поголовья крупного
рогатого скота, млн голов/
численность населения, млн человек
Душевое производство молока, кг У(Х) = 985,3×Х + 0,0291 0,77
8 Поголовье крупного рогатого скота,
млн голов
Производство молока, млн т У(Х) = 1,5689×Х + 1,6413 0,81
716
Panasenko S.V. et al. Food Processing: Techniques and Technology. 2022;52(4):706–717
сельскохозяйственных организациях и фермерских
хозяйствах – 3228 и 1399 тыс. голов соответствен-
но [16]. Таким образом, необходимо обеспечить
рост надоев как минимум на 13 % для достиже-
ния ближайшего целевого ориентира – 5640 кг.
Для выхода на последующий целевой ориентир
(7061 кг) необходим рост на 41 %.
Важным направлением развития молочной про-
мышленности является развитие сбалансированных
продаж по всей территории Российской Федер-
ации. Как показано в статье Е. А. Красильниковой,
российские регионы обладают высоким уровнем
инвестиционной активности [17]. Повышению кон-
курентоспособности молочной продукции ре-
гионального производства может способствовать
использование механизма собственных торговых
марок [18].
Целевые ориентиры по молочной продуктив-
ности представляются вполне реальными. В 2020–
2021 гг. в ряде регионов (Урал, Подмосковье и др.)
сельскохозяйственными организациями достигнуты
значения показателя 7127–7800 кг. Существенное
повышение молочной продуктивности обеспечивает
совершенствование рациона питания коров, в т. ч. за
счет применения кормовых добавок. Биологически
активные добавки «Стимул» и «Бишосульфур»
способны увеличить валовый удой в среднем на
206 кг, адаптогенная добавка «Флавобетин» – на
905 кг [19]. Еще более впечатляющие результаты дает
селекционная работа – эффект селекции за поколе-
ние по валовому удою может достигать 995 кг [20].
Как итог, в ряде сельскохозяйственных организа-
циях Курганской области за счет успешной селек-
ционной работы достигнуто значение показателя
8939 кг, что в группе стран-лидеров уступает только
Дании и превосходит Германию, Финляндию и
Чехию (таблица 4, строки 9, 1, 7 и 16). Это говорит
о реальности перспектив создания устойчивой
отечественной сырьевой базы молокопереработки
и сыроделия.
Выводы
Лидерами в мировом производстве сыра яв-
ляются страны Европы. Россия входит в топ-19
благодаря высоким общим объемам производства,
но по душевому показателю отстает от среднего
значения. Сложившееся положение объясняется
слабостью сырьевого обеспечения: при достаточном
поголовье дойных коров их молочная продуктивность
ниже среднегрупповой. Для производства сыра в
объемах, отвечающих критериям рациональных
норм потребления и Доктрины продовольствен-
ной безопасности, необходимо уделить внимание
повышению молочной продуктивности коров, в
т. ч. за счет селекционной работы и совершенство-
вания рационов питания. Также целесообразно
скорректировать структуру молочного стада, увеличив
долю коров в сельскохозяйственных организациях.
Результаты исследования имеют практическую
значимость при решении задач обеспечения ус-
тойчивой сырьевой базы отечественного сыроделия.
Также они могут быть применимы при разра-
ботке целевых ориентиров для предприятий агро-
промышленного комплекса в сегменте молочного
животноводства.
Критерии авторства
Все авторы в равной степени принимали участие
в написании рукописи и несут ответственность за
плагиат.
Конфликт интересов
Авторы заявляют об отсутствии конфликта
интересов.

1. Kamath R, Basak S, Gokhale J. Recent trends in the development of healthy and functional cheese analogues - A review. LWT. 2022;155. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2021.112991

2. Plante AM, McCarthy AL, O’Halloran F. Cheese as a functional food for older adults: comparing the bioactive properties of different cheese matrices following simulated gastrointestinal in vitro digestion. International Journal of Food Sciences and Nutrition. 2020;72(4):456-469. https://doi.org/10.1080/09637486.2020.1825644

3. Yormirzoev M, Teuber R, Li T. Food quality vs food patriotism: Russian consumers’ preferences for cheese after the food import ban. British Food Journal. 2019;121(2):371-385. https://doi.org/10.1108/BFJ-02-2018-0088

4. Nosov VV, Suray NM, Mamaev OA, Chemisenko OV, Panov PA, Pokidov MG. Milk production dynamics in the Russian Federation: causes and consequences. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2020;548(2). https://doi.org/10.1088/1755-1315/548/2/022091

5. Zhukova NV, Suray NM, Mayorov AA, Kudinov BD, Aydinov HT, Kudinova MG. Domestic and world experience in the development of the market for cheese and cheese products. Economic Sciences. 2019;(180):39-45. (In Russ.). https://doi.org/10.14451/1.180.39

6. Kozlova LV. Present day situation on the cheese market in the EC. Cheesemaking and Buttermaking. 2015;(3):8-10. (In Russ.).

7. Kozlova LV. Cheese market in Argentina. Cheesemaking and Buttermaking. 2017;(3):10-11. (In Russ.).

8. Chebotarev SN, Dibrova ZhN, Suray NM. Cheese market in Moscow and the Moscow region: A regional analysis. Food Processing: Techniques and Technology. 2021;51(2):413-422. (In Russ.). https://doi.org/10.21603/2074-9414-2021-2-413-422

9. Global cheese production by country [Internet]. [cited 2022 Feb 20]. Available from: https://www.atlasbig.com/ru

10. Russia vs. other countries, 2020. Moscow: Rosstat; 2020. 385 p. (In Russ.).

11. Finnegan W, Clifford E, Goggins J, O'Leary N, Dobson A, Rowan N, et al. DairyWater: Striving for sustainability within the dairy processing industry in the Republic of Ireland. Journal of Dairy Research. 2018;85(3):366-374. https://doi.org/10.1017/S0022029918000614

12. Qingbin WANG, Liu C, Zhao Y, Kitsos A, Cannella M, Wang S, et al. Impacts of the COVID-19 pandemic on the dairy industry: Lessons from China and the United States and policy implications. Journal of Integrative Agriculture. 2020;19(12):2903-2915. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(20)63443-8

13. Asiseh F, Devadoss S, Bolotova Y, Foltz J, Haggerty RJ. Factors influencing growth of dairy product manufacturing in the United States. International Food and Agribusiness Management Review. 2010;13(2):101-116. https://doi.org/10.22004/ag.econ.93347

14. Bittante G, Amalfitano N, Bergamaschi M, Patel N, Haddi M-L, Benabid H, et al. Composition and aptitude for cheese-making of milk from cows, buffaloes, goats, sheep, dromedary camels, and donkeys. Journal of Dairy Science. 2022;105(3):2132-2152. https://doi.org/10.3168/jds.2021-20961

15. Bekele B, Hansen EB, Eshetu M, Ipsen R, Hailu Y. Effect of starter cultures on properties of soft white cheese made from camel (Camelus dromedarius) milk. Journal of Dairy Science. 2019;102(2):1108-1115. https://doi.org/10.3168/JDS.2018-15084

16. Bulletins of the Russian Federal Statistics Service on the state of agriculture (electronic versions) [Internet]. [cited 2022 Feb 20]. Available from: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13277

17. Komissarova IP, Mayorova EA, Nikishin AF, Rozhnova OV, Mayorova AN. Private labels and product categories. Espacios. 2017;38(62).

18. Krasil'nikova EA, Mayorova EA, Nikishin AF, Pankina TV. Investment activity in Russia’s regions. European Research Studies Journal. 2017;20(4):509-521.

19. Gorlov IF, Mokhov AS, Vorontsova ES, Slozhenkina MI, Karetnikova AR. Improvement of dairy productivity and milk qualitative indices for the account of application of new feed additives. Proceedings of Lower Volga Agro-University Complex: Science and Higher Education. 2017;47(3):160-168. (In Russ.).

20. Kakhikalo VG, Nazarchenko OV, Rusanov AN, Sekh SM, Yevshikov SS. Forecast of breeding effect on the improvement of dairy productivity quantity and quality in Zauralye. Vestnik Kurganskoj GSHA. 2018;25(1):35-37. (In Russ.).