В статье проведен сравнительный анализ итогов Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 и 2016 гг. В результате отмечается сокращение числа сельхозтоваропроизводителей, снижение размеров сельскохозяйственных угодий и техники в организациях. На этом фоне виден рост концентрации производства как в растениеводстве, так и в животноводстве. Были построены модели машинного обучения для классификации организаций по получению субсидий с использованием библиотек Python. Точность построенных моделей составила до 86 %, что доказывает возможности их использования. В перспективе применение методов машинного обучения позволит сократить число показателей ВСХП и с высокой точностью классифицировать организации по качественным признакам.

Рассмотрены предпосылки развития, определение цели и состав интегрированной отчетности. Описана взаимосвязь элементов интегрированного отчета, их роль в отражении управления ресурсами и капиталами организации (финансовыми, производственными, интеллектуальными, человеческими, социальными и природными).