Россия
Россия
Россия
УДК 519.86 Теория экономико-математических моделей
Аграрный сектор и лесная промышленность выступают важными элементами экономик многих стран мира. Две данные отрасли имеют множество сходств, позволяющих проводить комплексные исследования, дополняющие друг друга. Ключевое качество данных отраслей – использование биологических ресурсов, по большей части растительного происхождения. В современных условиях аграрный и лесной сектора должны использовать современные достижения науки и информационных технологий. Одним из важнейших элементов современной экономики является использование средств математического моделирования. В данном исследовании анализируются возможности его применения в аграрном и лесопромышленном секторах (на примере российской практики). Представлен теоретический анализ возможностей использования данных инструментов на предприятиях исследуемых отраслей. Проведено практическое исследование деятельности российских предприятий. Выявлены факторы, влияющие на развитие деятельности аграрного и лесного секторов, дана оценка степени их влияния на каждую из отраслей. Проведена апробация использования средств математического моделирования и оптимизации деятельности предприятия на примере одного из лесозаготовительных предприятий. Одним из важных итогов стало определение особенностей внедрения программного обеспечения на предприятиях АПК и лесной отрасли.
агропромышленный комплекс, лесная промышленность, эффективность, математическое моделирование, оптимизация
1. Воробьев И., Сидорова Е. Проблемы устойчивого развития АПК и ЛПК в Беларуси // Аграрная экономика. 2018. № 2 (273). С. 39-41.
2. Савицкий А.А., Кожухов Н.И. Моделирование процессов межотраслевой кооперации в ЛПК и смежных отраслях в сфере инвестиционной деятельности // Экономика и предпринимательство. 2016. № 3-2 (68). С. 137-143.
3. Самохвалова А.А., Эссауленко Д.В. Системные факторы развития сельского хозяйства // АПК: экономика, управление. 2021. № 6. С. 19-25.
4. Zhao, F., Shewry, P.R. (2011). Recent developments in modifying crops and agronomic practice to improve human health. Food Policy, no. 36 (1), pp. 94-101.
5. Escribà-Gelonch, M., Butler, G.D., Goswami, A. et al., (2023). Definition of agronomic circular economy metrics and use for assessment for a nanofertilizer case study. Plant Physiology and Biochemistry, no. 196, pp. 917-924.
6. Huttunen, S. (2019). Revisiting agricultural modernisation: Interconnected farming practices driving rural development at the farm level. Journal of Rural Studies, no. 71, pp. 36-45.
7. Zhang, C., Kovacs, J.M. (2012). The application of small unmanned aerial systems for precision agriculture: A review. Precision Agriculture, no. 13 (6), pp. 693-712.
8. Medvedev, S.O., Zyryanov, M.A., Mokhirev, A.P. et al. (2022). Russian timber industry: current situation and modelling of prospects for wood biomass use. International Journal of Design and Nature and Ecodynamics, no. 17 (5), pp. 745-752.
9. Medvedev, S.O., Zyryanov, M.A. (2024). Developing a model of forest enterprises activities with the prospect of moving into sustainable development. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, no. 17 (2), pp. 129-145.
10. Kowgier, H. (2022). Selected Mathematical-Economics Theoretical Models of the Static Equilibrium of the Demand-Supply Type. Procedia Computer Science, no. 207, pp. 1850-1860.
