2021_058-1
.pdfПокупатель должен всегда внимательно выбирать этот символ праздника, так как качественный цитрусовый содержит большое количество полезных витаминов, укрепляющих человеческий иммунитет в период холодов.
Литература
1.ГОСТ 4428-82 Мандарины. Технические условия (с Изменениями N 1, 2).
2. Первое студенческое агентство: «Мандариновая пандемия: Как коронавирус повлиял на поставки цитрусовых в Россию». Журнал 2020 https://pervoe.online/ (дата обращения: 27.03.2021).
3 Николаева М.А., Карташова Л.В. Товарная информация: Учебник 2018. - Москва . URL: https://znanium.com/catalog/product/938033 (дата обращения: 27.03.2021).
УДК 504.3.054
И.В. Шилов – студент; Т.Ю. Насртдинова – научный руководитель, канд. хим. наук, доцент,
ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия
ВЛИЯНИЕ ТРАНСПОРТНОЙ НАГРУЗКИ НА КОЭФФИЦИЕНТ ФЛУКТУИРУЮЩЕЙ АСИММЕТРИИ, И НЕКОТОРЫЕ БИОХИМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ЛИТСЬЕВ ДЕРЕВЬЕВ В СКВЕРЕ ИМ. Ю.А. ГАГАРИНА ГОРОДА ПЕРМИ
Аннотация. Приведены результаты уч та интенсивности автотранспортного потока и расч та уровня загрязнения воздуха оксидом углерода. Определены коэффициенты флуктуирующей асимметрии (КФА) листьев кл на остролистного и кл на ясенелистного с целью экспресс-оценки качества среды обитания, а также активность фермента каталазы, содержание суммы водорастворимых фенольных соединений и аскорбиновой кислоты в листовых пластинках Acer negúndo L. и Sórbus aucupária L. Проведено биотестирование проб талой воды с использованием тест-растений редиса сорта 18 дней.
Ключевые слова: интенсивность автотранспорта, коэффициент флуктуирующей асимметрии, активность каталазы, фенольные соединения, аскорбиновая кислота, листья кл на ясенелистного, рябины обыкновенной, клена остролистного, биотестирование.
Городские зеленые насаждения являются основным фактором экологической стабилизации городской среды. Древесные растения в городе Пермь применяются в разных типах насаждений: как защитные, декоративные, плодовые или мелиоративные [2]. Основными факторами антропогенной трансформации природных комплексов являются выбросы автотранспорта и промышленных предприятий. В среднем на долю транспорта приходится около 60 % общего количества атмосферных загрязнений [14]. Количество автотранспорта в Пермском крае в 2017 году составило 1190457 единиц, в 2018 – 1238335 единиц [4].
Объектами исследования являлись листья кл на ясенелистного
(Acernegúndo L.), рябины обыкновенной (Sórbusaucupária L.), кл на остролистно-
го (Acerplatanoides L.), произрастающих на территории сквера им. Ю.А. Гагарина
360
Мотовилихинского района г. Перми, а также пробы талой воды и тест-растения редиса сорта 18 дней.
Сквер имени Юрия Гагарина расположен на пересечении улиц Старцева (6-ти полосное движение, продольный уклон дорожного полотна составляет 2º) и Бульвар Гагарина (5-ти полосное движение, продольный уклон дорожного полотна – 0º) в Мотовилихинском районе Перми. Для исследования в сквере были выбраны 2 участка размером 10×10 м каждый. Участок № 1 расположен в 15 м от ул. бульвар Гагарина (57.990782 с. ш., 56.296620 в. д.); участок № 2 расположен в 15 м от ул. Старцева (57.990975 с. ш., 56.297343 в. д.). На каждом участке проведен отбор листьев с трех видов деревьев примерно одного возраста в сентябре 2019 г. и октябре 2020 г. Подсчет интенсивности автотранспорта вблизи сквера им. Ю. А. Гагарина проведен 18 ноября 2020 г. Пробы снега на участках отобраны 20 марта
2020 г.
В ходе работы использовались методики: определение загруженности улиц автотранспортом [12]; оценка уровня загрязнения атмосферного воздуха отработанными газами автотранспорта на участке магистральной улицы (по концентрации СО) [12]; накопление фенольных соединений в растениях [8]; газометрический метод определения активности каталазы [1]; фотометрическое определение аскорбиновой кислоты [5]; определение КФА [1], [13], оценка фитотоксичности талой воды методом биотестирования [7]. Определение рН талой воды проведено потенциометрическим методом, минерализация определялась кондуктометрически. Результаты исследований обрабатывались методами математической статистики с использованием программы Microsoft Office Excel.
Было установлено, что максимальная автотранспортная нагрузка приходится на утренние и вечерние часы – 5226 и 5277 единиц. Днем данный показатель составил чуть менее 5 тысяч единиц – 4854. Расчетная концентрация СО составила 42-47 мг/м3, что превышает ПДКсс в 14-15 раз (ПДКсс = 3 мг/м3).
По значениям КФА клена ясенелистного (0,061; 0,059) качество среды обитания соответствует V баллу – очень грязно. КФА клена остролистного составил 0,040, что соответствует баллу II – относительно чисто. Можно отметить, что устойчивость растений к загрязнению атмосферного воздуха различна.
Результаты определения содержания аскорбиновой кислоты, фенольных соединений, каталазной активности листьев кл на ясенелистного и рябины обыкновенной приведены в таблицах 1, 2.
|
|
|
Таблица 1 |
|
Содержание аскорбиновой кислоты |
|
|
№ участка |
Аскорбиновая кислота, мг/100г |
||
|
|
|
|
|
Листья клена |
|
Листья рябины |
1 |
4,6±0,8 |
|
13±1 |
2 |
20±5 |
|
21±6 |
Из полученных данных видно, что на участке № 2 произошло накопление аскорбиновой кислоты в листьях обеих пород деревьев.
361
|
|
|
|
|
Таблица 2 |
|
|
Содержание фенолов и активность каталазы |
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
№ участка |
Фенольные соединения, мг/г |
Активность каталазы, см3 О2/г*мин |
|
|||
Листья клена |
Листья рябины |
Листья клена |
|
Листья рябины |
|
|
|
|
|
||||
1 |
16±3 |
26±1 |
1,1±0,3 |
|
17,6±0,5 |
|
2 |
13±3 |
11±3 |
1,8±0,1 |
|
18,5±0,4 |
|
Фенольные соединения участвуют в защите растений от неблагоприятных факторов. Повышенное их содержание служит неспецифическим ответным механизмом на внешние неблагоприятные условия [10]. Содержание фенолов на участке 2 несколько ниже, чем на первом. В листьях рябины отмечается высокая активность каталазы. Видоспецифичность активности каталазы может быть вызвана различным синтезом и функционированием антиоксидантных систем в клетке [12].
Биотестировани проб талой воды с помощью редиса (таблица 3) показало, что фитотоксичность талой воды не доказана, так как разница между показателями по вариантами и контролем несущественна.
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 3 |
|
|
Результаты биотестирования проб талой воды |
||||||||
|
|
|
|
|
|
Показатели |
|
|
|
Вариант |
|
|
|
Средняя длина, см |
Всхожесть, % |
|
|||
|
|
|
стебля |
|
корня |
|
|
|
|
1 (контроль) |
|
3,22 |
|
7,25 |
95,00 |
|
|||
2 (участок 1) |
|
3,58 |
|
7,68 |
96,25 |
|
|||
3 (участок 2) |
|
3,27 |
|
7,04 |
97,50 |
|
|||
НСР05 |
|
0,38 |
|
1,25 |
5,94 |
|
|||
Значения рН и удельной электропроводности проб талой воды приведены в |
|||||||||
табл. 4. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 4 |
|
|
|
|
рН и минерализации проб талой воды |
||||||
№ участка |
|
|
рН |
|
УЭП, мкСм/см |
|
NaCl, мг/л |
|
|
1 |
|
|
7,61 |
0,18 |
|
27 ± 11 |
|
13,5 ± 5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
7,34 |
0,08 |
|
23 ± 3 |
|
11 ± 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Исходя из данных таблицы видно, что произошло подщелачивание проб. В норме удельная электропроводность атмосферных осадков с минерализацией от 3 до 60 мг/л составляет значения от 10 до 120 мкСм/см [3]. Можно сказать, что минерализация проб невелика.
Литература
1.Биологический контроль окружающей среды: биоиндикация и биотестирование: учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений / О. П. Мелехова, Е. И. Егорова, Т. И. Евсеева и др.; под ред. О. П. Мелеховой, Е. И. Егоровой. – М.: Издательский центр «Академия», 2010. 288 с.
2.Бухарина И. Л., Поварницина Т. М., Ведерников К. Е. Эколого-биологические особенности древесных растений в урбанизированной среде: монография. - Ижевск: ФГОУ ВПО Ижевская ГСХА, 2007. 216 с.
3.Водоподготовка: Справочник. Под ред. д.т.н., действительного члена Академии промышленной экологии С. Е. Беликова. М.: Аква-Терм, 2007. 240 с.
4. Ежегодный экологический доклад 2018 г. [Электронный ресурс]. URL: 362
http://www.permecology.ru
5.Коренман Я.И. Практикум по аналитической химии. Анализ пищевых продуктов. Книга 2. Оптические методы анализа.– М.: КолосС, 2005. 288 с.
6.Курбатова А.С. Экология города / А. С. Курбатова, В. Н. Башкин, Н. С. Касимов. – М.: Научный мир, 2004. 624 с.
7.Лозановская И. Н. Экология и охрана биосферы при химическом загрязнении. М.: Высшая школа, 1998. 287 с.
8.Мэннинг У. Дж., Федер У. А. Биомониторинг загрязнения атмосферы с помощью высших растений – Л.: Гидрометеоиздат, 1985 143 с.
9.Неверова О. А., Колмогорова Е. Ю. Ксерофитизация листьев древесных растений как показатель загрязнения атмосферного воздуха (на примере г. Кемерово) // ИВУЗ «Лес-ной журнал». 2002. № 3. С. 29 – 32.
10.Петухов А. С., Хритохин Н. А., Кремлева Т. А., Петухова Г. А. Активность каталазы травянистых растений в условиях загрязнения городской среды // СНВ. 2019. №1 (26). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/aktivnost-katalazy-travyanistyh-rasteniy-v-usloviyah-zagryazneniya- gorodskoy-sredy (дата обращения: 07.12.2019
11.Прусакова Л. Д., Кефели В. И., Белопухов С. Л., Вакуленко В.В., Кузнецова С.А. Роль фенольных соединений в растениях // Агрохимия. 2008. №7. С. 86 – 96. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=11031652 (дата обращения 05.12.2019).
12.Ф дорова А. И, Никольская А. Н. Практикум по экологии и охране окружающей среды – М. : ВЛАДОС, 2001. 288 с.
13.Щербаков А.В., Королькова Е.О. Флуктуирующая асимметрия листа клена остролистного (Acerplatanoides L.) как индикационный показатель качества среды // Социальноэкологические технологии. 2015. № 1-2. С. 111 – 121.
14.Ясаманов Н. А. Основы геоэкологии: Учеб. пособие для эколог. специальностей вузов / Н. А. Ясаманов // М.: Издательский центр «Академия», 2003. С. 352.
УДК 637.146 : 339.13
Е.А. Шлякова – студентка; Т.В. Кочинова – научный руководитель, доцен ,
ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия
ОЦЕНКА КОНКУРЕНТОПОСОБНОСТИ ЙОГУРТОВ, РЕАЛИЗУЕМЫХ НА РЫНКЕ Г. ПЕРМИ
Аннотация. В ходе данного исследования был проанализирован рынок йогуртов Пермского края, проведена оценка конкурентоспособности 5 образцов йогуртов разных производителей, реализуемых в г. Перми, методом матрицы БКГ и лепестковой диаграммы.
Ключевые слова: конкурентоспособность йогуртов, потребительские свойства, матрица БКГ, диаграмма «Паук».
Актуальность статьи. В современном мире рыночной экономики тяжело определиться с выбором нужного товара в связи с изобилием его ассортимента. Поэтому важно правильно оценивать потребительские свойства того или иного товара. В этом нам и поможет анализ конкурентоспособности.
Методика. При подготовке статьи использовались следующие методы оценки конкурентоспособности товаров:
-матрица БКГ – метод, в основе которого лежит анализ конкурентоспособности с учетом жизненного цикла товара/услуги. Сущность оценки состоит в ана-
363
лизе матрицы, построенной по принципу системы координат: по горизонтали - темпы роста/сокращения количества продаж в линейном масштабе; по вертикали - относительная доля совокупности товаров/услуг на рынке. Наиболее конкурентоспособными считаются предприятия/товары, которые занимают значительную долю на быстрорастущем рынке, т. е. являются «звездами»;
-диаграмма «паук» (также известная как лепестковая диаграмма и «паутина») учитывает все значимые атрибуты и ранжирует собственный продукт относительно лучших представителей каждого класса.
Результаты. Для проведения анализа конкурентоспособности йогуртов были отобраны 5 образцов разных производителей, реализуемых в г. Перми:
Образец 1 – йогурт «Нытвенский», производитель ООО «Маслозавод Нытвенский», г. Нытва.
Образец 2 – йогурт «Активиа», производитель ООО «Данон индустрия», п. Любучаны.
Образец 3 – йогурт «Чудо», производитель «Вимм-Билль-Данн», г. Москва. Образец 4 – йогурт «Слобода», производитель Алексеевский филиал ОАО
«ЭФКО», г. Алексеевка.
Образец 5 – йогурт «Коровка из Кореновки», производитель ЗАО «Кореновский молочно-консервный комбинат», г. Кореновск.
Изучены требования нормативных документов к качеству йогуртов и проведен анализ конкурентоспособности отобранных образцов двумя методами [1].
1. Матрица БКГ – это наглядная модель портфельного анализа, разработанная Бостонской консалтинговой группой. Матрица БКГ основана на двух факторах: темп роста рынка и рыночная доля. Горизонтальной оси соответствует доля рынка, а вертикальной – темп роста рынка, характеризующий привлекательность рынка. В результате формируется 4 квадранта: «звезды» (лидеры), «дойные коровы» (денежные мешки), «трудные дети» (проблема), «собаки» (мертвый груз) [2].
Для построения матрицы БКГ была составлена сводная таблица исходных данных о доле рынка и темпах роста исследуемых образцов (таблица 1
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Наименование |
|
Темп |
Рост для |
Доля |
Доля |
Относительная |
Доля |
|
рынка |
рынка |
рынка для |
||||
образца |
|
роста |
матрицы |
доля рынка |
|||
|
бренда |
ключевого |
матрицы |
||||
|
|
|
|
|
|||
1.Йогурт «Ны- |
|
15% |
высокий |
11% |
21% |
0,52 |
низкая |
твенский» |
|
|
|
|
|
|
|
2. Йогурт «Ак- |
|
2% |
низкий |
15% |
13% |
1,16 |
высокая |
тивиа» |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
3. Йогурт «Чудо» |
|
10% |
высокий |
20% |
16% |
1,25 |
высокая |
4. Йогурт «Сло- |
|
8% |
низкий |
18% |
15% |
1,2 |
высокая |
бода» |
|
|
|
|
|
|
|
5. Йогурт «Ко- |
|
11% |
высокий |
13% |
36% |
0,36 |
низкая |
ровка из Коре- |
|
|
|
|
|
|
|
новки» |
|
|
|
|
|
|
|
|
Доля рынка и темпы роста исследуемых образцов [3,4] |
|
|||||
|
|
|
|
364 |
|
|
|
Проанализировав данные таблицы 1, можно переходить к созданию матрицы (рисунок 1).
16 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Звезды |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Трудные |
|
|
|
Образец 1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
14 |
|
|
|
|
|
|
|
|
дети |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
12 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Темп роста |
|
|
|
Образец 5 |
|
|
|
|
|
|
Образец 3 |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Образец 4 |
|
|
||||
8 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Собаки |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Дойные коровы |
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Образец 2 |
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
0,2 |
0,4 |
|
0,6 |
0,8 |
|
1 |
1,2 |
1,4 |
|
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Относительная доля рынка |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Рис. 1. |
Матрица БКГ образцов |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Вывод: матрица БКГ показала, что наиболее высокой конкурентоспособностью обладают образцы 2, 3 и 4, т. к. имеют относительно большую долю рынка и достаточно долгое время сохраняют свои конкурентные позиции.
2. Диаграмма «Паук». «Паучьи диаграммы» являются полезным инструментом для иллюстрации баланса или дисбаланса, а также сильных и слабых сторон объекта.
Диаграммы пауков получают свое имя, потому что они похожи на паутину, особенно когда в диаграмме более одного набора данных. Поскольку данные распространяются наружу из центра, паутинные диаграммы часто называют радарными диаграммами. Радиус диаграммы представляет ось X, а окружность представляет ось Y. Это делает диаграммы пауков идеальными для иллюстрации баланса или дисбаланса в данных [5].
Для построения диаграммы сравнивались исследуемые образцы с точки зрения их потребительских свойств. Оценка проводилась методом анкетирования. Респондентами выступили потребители торговых сетей г. Перми в возрасте 20-50 лет, которым была поставлена задача оценить каждое свойство образцов в баллах от 1 до 5 (таблица 2).
365
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 2 |
|
|
Оценка потребительских свойств |
|
|
||||
Потребительские |
|
Образец 1 |
Образец 2 |
|
Образец 3 |
Образец 4 |
|
Образец 5 |
свойства |
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Функциональные |
|
3 |
2 |
|
1 |
5 |
|
4 |
Эргономические |
|
1 |
5 |
|
4 |
3 |
|
2 |
Экологические |
|
3 |
1 |
|
2 |
4 |
|
5 |
Эстетические |
|
1 |
4 |
|
5 |
3 |
|
2 |
Надежность |
|
5 |
2 |
|
1 |
3 |
|
4 |
Безопасность |
|
5 |
3 |
|
2 |
4 |
|
1 |
По результатам данных таблицы 3 был выстроен многогранник конкуренто- |
||||||||
способности (рисунок 2). |
|
|
|
|
|
|
||
|
|
функциональные |
|
|
|
|
|
|
|
|
свойства |
|
|
|
|
|
|
|
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
безопасность |
3 |
|
эргономические |
|
образец 1 |
|||
2 |
|
|
свойства |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
образец 2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
образец 3 |
|
|
|
|
|
|
|
|
образец 4 |
|
надежность |
|
|
экологические |
|
образец 5 |
|||
|
|
|
свойства |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
эстетические |
|
|
|
|
|
|
|
|
свойства |
|
|
|
|
|
Рис. 2. Многогранник конкурентоспособности образцов
Вывод: из диаграммы следует, что наибольшей конкурентоспособностью обладает образец 4, так как, по мнению опрошенных, его потребительские свойства выше, чему остальных образцов.
Выводы. Анализ конкурентоспособности вышеприведенными методами позволяет выявить положительные стороны и недостатки каждого способа и выработать рекомендации для потребителей, производителей и продавцов:
1)Преимуществом матрицы БКГ является оперирование двумя объективными показателями: темпом роста и относительной долей рынка, однако этого не достаточно, так как высокие темпы роста не всегда являются признаком прибыльности
ипривлекательности рынка, а также не учитывается, насколько долгосрочным будет тренд и игнорируются другие макро- и микроэкономические факторы.
2). Сильная сторона радарных диаграмм состоит в их наглядности и простоте создания. Недостатком является оперирование субъективными фактами.
3)По результатам оценки конкурентоспособности перечисленными методами выявлено, что наибольшей конкурентоспособностью обладает йогурт торговой марки «Слобода».
366
На протяжении последних лет, объем производства мороженого в России в год варьируется в пределах 370-440 тыс. тонн. При том, что странна является - экспортером, доля отправляемого мороженого незначительна и в 2019 году составила 5,4% от общего объема производства, что оставляет уровень самообеспеченности России мороженым выше 100%.
Проводя анализ российского рынка мороженого в период с 2013 по 2020 гг., можно сделать вывод, что 2020 год стал самым успешным с точки зрения объемом производства. По итогам первых 9 месяцев, объемы производства составили 419,4 тыс. тонн (рисунок 2) и уже превысили показатели 2019 года на 1,3%
[2].
460 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
439,9 |
|
|
440 |
|
|
|
|
|
|
|
|
420 |
|
|
|
|
|
|
414,1 |
419,4 |
|
|
|
406,6 |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
400 |
|
|
|
|
392,4 |
|
|
|
380 |
373,9 |
375,8 |
374,6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
360 |
|
|
|
|
|
|
|
|
340 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2013 |
2014 |
2015 |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
9 мес. |
|
|
|
|
|
|
|
|
2020 |
Рисунок 2. Динамика производства мороженого в РФ, тыс. тонн
При сохранении многолетней динамики роста, при которой на первые 9 месяцев приходится 87-89% всего производства, за 2020 год произведено около 475 тыс. тонн мороженого (+14,7% к итогам 2019 года и +8% к 2018 году) [1].
Таблица 1 Объемы производства мороженого по федеральным округам
в 2019 и январе-сентябре 2020 года, тыс. тонн
|
|
Янв.-сент. |
Янв.-сент. |
Изменения за 9 мес. |
Доля региона,% |
|||
Регион |
2019 |
|
|
Янв.-сент. |
Янв.-сент. |
|||
2019 |
2020 |
тыс. тонн |
% |
|||||
|
|
2019 |
2020 |
|||||
|
|
|
|
|
|
|||
РФ |
414,1 |
368,86 |
419,37 |
50,51 |
13,7 |
100 |
100 |
|
ЦФО |
94,61 |
82,51 |
120,00 |
37,49 |
45,4 |
22,4 |
28,6 |
|
СЗФО |
48,36 |
42,27 |
43,12 |
0,85 |
2,0 |
11,5 |
10,3 |
|
ЮФО |
55,89 |
51,87 |
55,89 |
4,02 |
7,8 |
14,1 |
13,3 |
|
СКФО |
9,98 |
12,13 |
11,86 |
-0,27 |
-2,2 |
3,3 |
2,8 |
|
ПФО |
90,40 |
80,87 |
80,47 |
-0,40 |
-0,5 |
21,9 |
19,2 |
|
УФО |
21,27 |
18,10 |
20,00 |
1,90 |
10,5 |
4,9 |
4,8 |
|
СФО |
84,94 |
74,16 |
80,98 |
6,82 |
9,2 |
20,1 |
19,3 |
|
ДФО |
8,45 |
6,95 |
7,05 |
0,10 |
1,5 |
1,9 |
1,7 |
Основными лидерами по производству мороженого остаются Центральный, Приволжский и Сибирский федеральные округа (таблица 1) [2]. Их совокупный объ м по итогам 9 месяцев 2020 года составил 67,1% с ростом на 1,9% по
368
сравнению с 2019 годом. Анализируя совокупную долю этих трех федеральных округов, прослеживается тренд медленного, снижения их концентрации, что позволяет говорить о развитии производителей из других регионов.
Центральный федеральный округ укрепил свою позицию крупнейшего производителя в стране, увеличив свою долю на 5,7%, по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. Остальные регионы, за исключением СКФО и ПФО, также увеличили свои объемы. Главной причиной для такого роста стала аномально жаркая погода, как и в 2018 году, установившаяся во многих регионах с приходом весны, и карантин, связанный с пандемией коронавируса.
Стремительно возросло потребление мороженого, в качестве средстваан- тистресса, даже в холодное время года. На фоне увеличения спроса на мороженое в упаковках большого объема (брикеты, ведерки и ванночки), в связи с возросшим домашним потреблением, происходило снижение потребления весового мороженого, так как была приостановлена деятельность кафе и ресторанов, а также торговых центров, кинотеатров и развлекательных центров. В период введенных ограничений, продажи росли, в первую очередь, в магазинах у дома, а также через онлайн продажи.
Сейчас потребители обладают огромным выбором товаром и возможностей этот товар приобретать. Рынок очень разнообразен, в следствии чего, производителям приходится балансировать между прибыльностью и развитием, предлагая покупателям что-то новое и интересное. При этом, так как цикл жизни тренда стремительно сократился с 15 до 2-3 лет, реагировать на изменения в потребительских предпочтениях необходимо оперативно [4]. Сегодня основными векторами, определяющими развитие любого продукта, являются вкусовое удовольствие, польза для здоровья, удобство и забота об окружающей среде — именно они в первую очередь интересуют потребителей.
Литература
1.Яшин Г.А. Рынок мороженого России в 2020 г // Империя холода. 2020. №6. С. 56-58.
2.Яшин Г.А. Рынок мороженого России // Мороженщик России. 2020. №6. С. 4-6.
3.Мороженое // Агроэкспорт. 2020. №1. С. 2.
4.Потребители и производители: ключевые тренды или куда движется рынок мороженого
//Мороженщик России. 2020. №2. С. 16.
5.Товарооборот России – мороженое: [Электронный ресурс] // Экспорт и импорт России по товарам и странам. – Режим доступа: https://ru-stat.com/date-M201701- 202012/RU/trade/world/042105. (Дата обращения: 12.01.2020).
УДК 504.3.054
М.А. Болгова – студентка, Т.Ю. Насртдинова – научный руководитель, доцент, канд. хим. наук,
ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь, Россия
ФЛУКТУИРУЮЩАЯ АСИММЕТРИЯ ЛИСТЬЕВ БЕРЁЗЫ ПОВИСЛОЙ ВБЛИЗИ ИСПЫТАТЕЛЬНОГО ПОЛИГОНА АО «ПРОТОН – ПЕРМСКИЕ МОТОРЫ»
Аннотация. В данной статье рассмотрены морфологические особенности листьев бер зы повислой (Betula pendula Roth.), произрастающей вблизи испыта-
369