Цель исследования: оценка актуальности и развитие научных подходов А. В. Чаянова в сфере аграрной статистики.
Задачи исследования: определить, какие из научных положений и идей А. В. Чаянова в сфере аграрной статистики остаются актуальными в настоящее время и получили развитие в России и за рубежом; оценить уровень производительности труда в сельском хозяйстве России на фоне развитых стран; изучить подходы к анализу дифференциации крестьянских (фермерских) хозяйств и их типизации в развитых странах, разработать предложения для Российской Федерации.
Исследование проведено с привлечением массовых данных по формам отчетности 1-КФХ «Информация о производственной деятельности крестьянских (фермерских) хозяйств» и 2-КФХ «Информация о наличии ресурсов в крестьянских (фермерских) хозяйствах» по одной из областей Российской Федерации за 2015 год, официальной статистической информации Росстата, данных ОЭСР [12; 13], сельскохозяйственных переписей США и России. В работе использованы табличный метод и метод группировок.
В начале ХХ века в России стал быстро развиваться капитализм, в том числе в сельском хозяйстве, в научной среде шел поиск путей преобразования сельскохозяйственного производства. Одним из наиболее известных лидеров в этой сфере был А. В. Чаянов (1888–1937) — выпускник Московского сельскохозяйственного института, экономист-аграрник, ученик профессора сельскохозяйственной статистики А. Ф. Фортунатова [3, с. 223]. А. В. Чаянов разработал теорию о семейном трудовом крестьянском хозяйстве и сельскохозяйственной кооперации, внес большой вклад в развитие аграрной статистики, а именно в методологию бюджетных исследований, дифференциации и типизации крестьянских хозяйств. Научные выводы Александра Васильевича основывались на обработке больших массивов статистических данных, а интересоваться статистикой он начал еще в студенчестве, о чем можно судить по сделанным им во время обучения в институте докладам: «Графический метод исследования функций двух переменных», «К вопросу о догме и критике технических методов статистического анализа», «Сравнение статистического метода с методами естественных наук» и др. [8, с. 6].