аспирант кафедры экономики и организации аграрного производства
The article examines the level of agricultural competitiveness in the Perm Region during a period of instability. The article substantiates the necessity of a comprehensive analysis of the factors influencing the region's agricultural development. The research is based on a systematic approach and the principles of data relevance and reproducibility. Open statistical data from Rosstat and Permstat from 2019 to 2023 were used as the empirical basis. The influence of factors on the level of agricultural competitiveness was assessed. An economic and mathematical method was applied. As a result, statistically significant correlations between production and economic indicators and the level of competitiveness were identified. The main factors in the model are as follows: production volume, financial support, self-sufficiency, export potential, technical equipment, and social characteristics. These results can inform the analysis and adjustment of regional measures within the state program supporting agriculture amid limited production resources and uncertainty.
В статье рассматривается уровень конкурентоспособности сельского хозяйства Пермского края в период нестабильности. Обосновывается необходимость комплексного анализа факторов, влияющих на развитие сельского хозяйства региона. Теоретической основой исследования выступает системный подход, а также принципы актуальности и воспроизводимости данных. В качестве эмпирической базы использованы открытые статистические данные Росстата и Пермьстата за 2019-2023гг. Оценка влияния факторов на уровень конкурентоспособности сельского хозяйства проведена с использованием экономико-математического метода. В результате, выявлены статистически значимые взаимосвязи между производственно-экономическими показателями и уровнем конкурентоспособности. Основными факторами для модели являются объём производства, финансовое обеспечение, самообеспеченность, экспортный потенциал, техническая оснащённость и социальные характеристики. Полученные результаты могут быть использованы при анализе и корректировке региональных мер в государственной программе поддержки сельского хозяйства в условиях ограниченности производственных ресурсов в период неопределённости.