Общество, 11 апр 2019, 13:00

Названы регионы с наибольшим оборотом фальсификата молочной продукции

Читать в полной версии

На Сахалине, в Ямало-Ненецком округе и в Астраханской области зафиксировали самый большой оборот фальсифицированной молочной продукции. Об этом сообщается в документе Россельхознадзора, поступившем в РБК.

Так, в Сахалинской области десять из десяти исследованных партий молочной продукции оказались фальсифицированными. В ЯНАО округе данный показатель чуть ниже — 73,47%, в Астраханской области — 71,79%. Топ-5 основных потребителей фальсификата замыкают Мурманская область (60,71%) и Ханты-Мансийский автономный округ (59,65%).

Среди производителей фальсификата молочной продукции в первую пятерку входят Сахалинская область (100%), Астраханская область (85,19%), Кабардино-Балкарская Республика (52,36%), Челябинская область (50,75%) и Новосибирская область (45,98%).

Корреспондент РБК передает, что замглавы Россельхознадзора Николай Власов заявил журналистам, что ведомство беспокоит ситуация с производством и оборотом фальсификата в Сахалинской области. Он также отметил, что некоторые недобросовестные производители поступают более «мудро»: производят продукцию в одном регионе, а сбывают ее в другом.

Так, Москва и Московская область попали в список производителей фальсификата. В столице выявлено 44,44% фальсификата от исследованных партий, тогда как в области — 39,63%.

По словам Власова, всего за 2018 год Россельхознадзор проверил 16,9 тыс. партий молочной продукции, из которых 21,62% не соответствовали заявленному производителем качественному составу.

Эффект «тревожного января»: как помочь команде вернуться в рабочий ритм
Самая спорная добавка: действительно ли нам так нужен витамин D
Как будет работать соглашение об избежании двойного налогообложения с ОАЭ
Метрики будущего: как нефинансовые ориентиры спасут компанию от провала
Все, везде и сразу. За что китайская молодежь обожает платформу Bilibili
Микроменеджмент и выгорание: как лидер сам блокирует рост бизнеса
В 2026 году Россия примет законы, регулирующие использование ИИ
ИИ не окупается: 5 управленческих ошибок при внедрении технологии