Россия
Россия
Россия
Россия
УДК 332.1 Региональная экономика. Территориальная экономика
Исследование основывается на анализе данных использования, инноваций и технологий, социально-экономических показателей в аграрных регионах России. В результате проведенного исследования рассматриваются факторы, способствующие эффективному использованию инноваций в аграрном секторе, а также оценивается их роль на основные социально-экономические показатели развития аграрных регионов. Выполнен корреляционный анализ основных показателей социально-экономического развития с показателями науки, инноваций и технологий в аграрные регионы РФ. Произведённая типология регионов в зависимости от удельного веса сельского, лесного хозяйства, охоты, рыболовства в отраслевой структуре валовой добавленной стоимости, позволившая выделить интервальные границы распределения аграрных регионов (три группы) по показателю количества организаций, выполняющих НИР в процентах к ВРП. В ходе исследования авторы делают вывод о существенной диспропорции в инновационном развитии аграрных субъектов РФ. С увеличением показателя количества организаций, выполняющих НИР, в аграрном регионе в процентах к ВРП, средние показатели социально-экономического развития данных регионов значительно увеличиваются. Данный вывод подтверждает связь между инновационным развитием и социально-экономическим развитием аграрных регионов, предопределяет что инновационная деятельность играет важную роль в развитии аграрных регионов России, улучшая их социально-экономические показатели. На основе проведенного исследования было выявлено, что более инновационно развитые аграрные регионы имеют более высокие показатели социально-экономического развития. В дальнейшем детализация факторов, содействующих эффективному использованию инноваций, способна помочь аграрным регионам разрабатывать меры, направленные на стимулирование инновационной деятельности и достижение лучших социально-экономических результатов.
аграрный регион, инновационная деятельность, моделирование, социально-экономическое развитие, распределение регионов
1. Макашева Н.П. Государственная поддержка и финансирование инновационной деятельности в России и странах мира // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2013. № 3 (23).
2. Глобальный инновационный индекс 2022 года URL: http://www.globalinnovationindex.org/ (дата обращения: 03.07.2023)
3. Жиляков Д.И., Петрушина О.В., Новосельский С.О., Зайченко А.А. Анализ состояния и ключевых тенденций социально-экономического развития региона в условиях глобальной нестабильности // Учет и статистика. 2023. № 1. С. 38-51
4. Солошенко В. М., Векленко В. И. Инновационные направления повышения устойчивости развития растениеводства // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2016. № 5. С. 7-12.
5. Рабаданова Р.М., Омарова Э.Ш. Связи и зависимости между экономическими показателями отраслевого комплекса (на примере РД) // Фундаментальные исследования. 2013. № 4–4. С. 945-949.
6. Дорофеев А.Ф., Жиляков Д.И., Петрушина О.В., Новосельский С.О. Ретроспективный анализ интенсификации технологического развития предприятий АПК // Труды Кубанского государственного аграрного университета. 2023. № 103. С. 35-44
7. Генералов И.Г., Губанова Е.В., Лосев А.Н. Цифровая трансформация зернового хозяйства региона // Вестник НГИЭИ. 2022. № 5 (132). С. 104-112.
8. Адамадзиев К.Р., Ахмедов А.С. Прогнозирование экономических показателей регионов методами моделирования // Фундаментальные исследования. 2015. № 10-2. С. 330-335.
9. Косников, С. Н., Новикова Д. Н., Сухиненко Д. Д. Моделирование и прогнозирование показателей социально-экономического развития // Естественно-гуманитарные исследования. 2022. № 41(3). С. 151-154.
10. Кормановская И. Р., Бернасовская Л. И. Моделирование и прогнозирование региональных рисков в условиях неопределенности // Путь науки. 2016. Т. 1, № 9(31). С. 62-68.
11. Регионы России. Социально-экономические показатели URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 03.07.2023)
12. Наука, инновации и технологии URL: http://rosstat.gov.ru/statistics/science (дата обращения: 03.07.2023)
13. Низомов С. С. Применение методов корреляционно-регрессионного и кластерного анализа при прогнозировании урожайности зерновых культур // Гуманитарные и социальные науки. 2014. № 2. С. 768-772.
14. Kumbhakar, S.C.; Zhang, J.; Lien, G. Locationally Varying Production Technology and Productivity: The Case of Norwegian Farming. Econometrics 2023, 11, 20. http://doi.org/10.3390/econometrics11030020
15. Юсифов С. И., Новикова Е. А. Оценка инвестиционной привлекательности сельскохозяйственной отрасли Саратовской области с помощью методов корреляционно-регрессионного анализа // Аллея науки. 2018. Т. 3, № 8(24). С. 190-197.
16. Магомедгаджиев Ш. М., Гасанова Н. Р. Оценка влияния инновационной деятельности на основные социально-экономические показатели регионов России с помощью методов эконометрического моделирования // Фундаментальные исследования. 2016. № 5-2. С. 371-376.
17. Dax, T.; Copus, A.; Ge, D. Diversity and Opportunities for Rural Development: Reflecting Awareness, Understanding and Activities in Rural Areas. World 2023, 4, 360-367. http://doi.org/10.3390/world4020023
18. Кривошлыков В. С. Ценовая эластичность спроса на продовольственном рынке // Вестник НГИЭИ. 2019. № 3(94). С. 107-120.
19. Jha, S.K.; Negi, A.K.; Negi, R.S.; Alatalo, J.M.; Jha, M.B. Prioritization of Socio-Ecological Indicators for Adaptation Action in Pauri District of Western Himalaya. World 2023, 4, 393-415. https://doi.org/10.3390/world4030025
