ЦИФРОВЫЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ЗЕРНОВОГО КОМПЛЕКСА РЕГИОНА НА ОСНОВЕ ИНТЕГРИРОВАННОГО КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА
DOI:
https://doi.org/10.28983/asj.v0i11.493Ключевые слова:
цифровая экономика, кластерный анализ, экономико-математическое моделирование, геоинформационные технологии, зерновой комплексАннотация
Представлены результаты анализа зернового производства и агропродовольственного рынка зерновых и зернобобовых культур. Предложены цифровые визуализированные модели анализа и совершенствования зернового комплекса региона на основе интегрированного кластерного анализа. Применение возможностей цифровой экономики, а именно, внедрение новых информационных технологий, современных инструментов математического моделирования и трансфер инновационных решений будут способствовать дальнейшему повышению эффективности и развитию потенциала отечественного сельского хозяйства.
Скачивания
Данные скачивания пока недоступны.
Библиографические ссылки
1. Древинг С.Р. Сущность и основные формы кластеризации экономики // Про-блемы современной экономики. – 2009. – № 2 (30).– С. 38–41.
2. Дюран Б., Одел П., Кластерный анализ/ пер. с англ. Е.З. Демиденко; под ред. А.Я. Боярского. – М: «Статистика», 1977 .– 128 с.
3. Информационный портал Федеральной службы государственной статистики. – Режим доступа: http://www.gks.ru.
4. Кластерное районирование продуктивности и производства зерновых культур регионов для целей инновационного развития сельскохозяйственной экономики Азербайджана / А.А. Набиев [и др.]. // Studying the nature of matter and physical fields in the search for ways of the fundamental scientific gnoseology problems solution. 2015. – С. 25–28. – Режим доступа:academia.edu.
5. Набиев А.А. Компьютерная география: теория и методология // Global prob-lems of the state reproduction and use natural resources of the planet earth, Earth sciences, London, 2012, July 13–18: Р. 40–42.
6. Набиев А.А. Роль компьютерной географии в процессе инновационного разви-тия экономики // Факторы инновационного развития современной экономики. – Алматы: издательство «ЭКОНОМИКА», 2011. – C. 179–190.
7. Национальный доклад о ходе и результатах реализации в 2015 году Государ-ственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сель-скохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013–2020 годы. – Ре-жим доступа: http://mcx.ru/documents/ document/v7_show/34699..htm.
8. Портер М. Международная конкуренция / пер. с англ.; ред. и пред. В. Д. Щети-нина. – М.: Международные отношения, 1993. – 896 с.
9. Статистический ежегодник Саратовской области 2013 год: стат. сборник в 2 т., т.2 / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. – Саратов, 2014. – 194 с.
10. Статистический ежегодник Саратовской области 2015 год: стат. сборник в 2 т., т.2 / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. – Саратов, 2016. – 181 с.
11. Ткаченко В.В., Великанова Л.О. Предпосылки совершенствование моделей и методов управления производством зерна // Современные проблемы науки и об-разования. – 2008. – № 4 – С. 121–123.
12. Leamar E.E. (1984). Souses of International Comparative Advantage: Theory and Evidence, Cambridge, MIT Press: Р. 353.
13. Soulie D. (1989). Filieres de Production et Integration Vertical. Annales des Mines, Janvier: Р. 21–28.
14. Tolenado J.A. (1978). Propis des Filieres Industrielles Revue d’ Economie Industriel-le, Vol. 6, № 4: Р. 149–158.
2. Дюран Б., Одел П., Кластерный анализ/ пер. с англ. Е.З. Демиденко; под ред. А.Я. Боярского. – М: «Статистика», 1977 .– 128 с.
3. Информационный портал Федеральной службы государственной статистики. – Режим доступа: http://www.gks.ru.
4. Кластерное районирование продуктивности и производства зерновых культур регионов для целей инновационного развития сельскохозяйственной экономики Азербайджана / А.А. Набиев [и др.]. // Studying the nature of matter and physical fields in the search for ways of the fundamental scientific gnoseology problems solution. 2015. – С. 25–28. – Режим доступа:academia.edu.
5. Набиев А.А. Компьютерная география: теория и методология // Global prob-lems of the state reproduction and use natural resources of the planet earth, Earth sciences, London, 2012, July 13–18: Р. 40–42.
6. Набиев А.А. Роль компьютерной географии в процессе инновационного разви-тия экономики // Факторы инновационного развития современной экономики. – Алматы: издательство «ЭКОНОМИКА», 2011. – C. 179–190.
7. Национальный доклад о ходе и результатах реализации в 2015 году Государ-ственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сель-скохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013–2020 годы. – Ре-жим доступа: http://mcx.ru/documents/ document/v7_show/34699..htm.
8. Портер М. Международная конкуренция / пер. с англ.; ред. и пред. В. Д. Щети-нина. – М.: Международные отношения, 1993. – 896 с.
9. Статистический ежегодник Саратовской области 2013 год: стат. сборник в 2 т., т.2 / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. – Саратов, 2014. – 194 с.
10. Статистический ежегодник Саратовской области 2015 год: стат. сборник в 2 т., т.2 / Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Саратовской области. – Саратов, 2016. – 181 с.
11. Ткаченко В.В., Великанова Л.О. Предпосылки совершенствование моделей и методов управления производством зерна // Современные проблемы науки и об-разования. – 2008. – № 4 – С. 121–123.
12. Leamar E.E. (1984). Souses of International Comparative Advantage: Theory and Evidence, Cambridge, MIT Press: Р. 353.
13. Soulie D. (1989). Filieres de Production et Integration Vertical. Annales des Mines, Janvier: Р. 21–28.
14. Tolenado J.A. (1978). Propis des Filieres Industrielles Revue d’ Economie Industriel-le, Vol. 6, № 4: Р. 149–158.
