Logical and Situational Analysis of the Possibilities of Innovative Development of the Agroindustrial Sector

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The author has identified a low level of innovative development of the agroindustrial complex and the reasons for the delay in its growth in comparison with other industries and types of economic activity in Russia. The consequence is a noticeable trend of changes in the positive dynamics of economic efficiency indicators of agricultural production in the recent past. This trend indicates weakening Russia’s food security.The article considers one of the possible options for import substitution of innovative means of production used in the agroindustrial sector in the conditions of external economic isolation of the country. It implies the participation of the state in supporting the development and assimilation of knowledge embodied in the real economy as well as in the financing of national innovative solutions. The option under consideration has the following features: selection on a competitive basis and priority financing of means of production with a high technological potential, which are most in demand among agroindustrial enterprises; reimbursement of payment for information on the state of the markets for technology, means of production, resources, food, raw materials provided by IT specialists, as well as for making calculations to optimize the structure and volumes of production, product exports and technological training to enterprises. This kind of financial support is provided in addition to the current practice of state compensation for losses to low-profit agricultural businesses.An experimental scheme for making decisions on priority financing of innovations is examined. The creators of these innovations are economic entities with the highest indicators of production activities and a high probability of fulfilling an order for the output of innovative products. The list of indicators includes many quantitative and qualitative characteristics. This means that the problem is classified as one that can be solved by using algorithms of multiple criteria modeling.

About the authors

Victor I. Denisov

Central Economics and Mathematics Institute of the RAS

Email: lavtube@yandex.ru
SPIN-code: 6925-7216
Doctor of Economics, Professor, Chief Researcher Moscow, Russia

References

  1. Назаренко В. И. Мировое продовольственное хозяйство. Екатеринбург : Уральское издательство, 2011. 318 с. ISBN 978-5-93667-151-7. EDN UZZINX.
  2. Назаренко В. И. Продовольственная безопасность (в мире и в России). М. : Памятники исторической мысли, 2011. 285 с. ISBN 978-5-88451-290-0. EDN QVBCLX.
  3. Денисов В. И. Ускорение развития аграрного сектора экономики России на основе повышения эффективности государственной поддержки сельских товаропроизводителей // Проблемы прогнозирования. 2019. № 1 (172). С. 95–105. EDN CMRZWW.
  4. Агафонов В. А. Инновационная стратегия развития региона // Экономическая наука современной России. 2009. № 3 (46). С. 20–27. EDN KXHCRP.
  5. Бахтизин А. Р., Бухвальд Е. М. Экономико-правовые предпосылки и институты сокращения уровня межрегиональной дифференциации в социально-экономическом развитии субъектов Российской Федерации // Журнал российского права. 2018. № 9 (261). С. 102–112. doi: 10.12737/art_2018_9_10. EDN XYUMYX.
  6. Adner R. Match your innovation strategy to your innovation ecosystem // Harvard Business Review. 2006. Vol. 84, № 4. P. 98–107.
  7. Developing green innovation performance by fostering of organizational knowledge and coopetitive relations / G. Albort-Morant, A. Leal-Millán, G. Cepeda-Carrion, J. Henseler // Review of Managerial Science. 2018. Vol. 12, № 2. Р. 499–517. doi: 10.1007/s11846-017-0270-z.
  8. Jacobides M. G., Cennamo C., Gawer A. Towards a theory of ecosystems // Strategic Management Journal. 2018. Vol. 39, № 8. P. 2255–2276. doi: 10.1002/smj.2904.
  9. Kapoor R., Lee J. M. Coordinating and competing in ecosystems: How organizational forms shape new technology investments // Strategic Management Journal. 2013. Vol. 34, № 3. P. 274–296. doi: 10.1002/smj.2010.
  10. Дементьев В. Е. Ловушка технологических заимствований и условия её преодоления в двухсекторной модели экономики // Экономика и математические методы. 2006. Т. 42, № 4. C. 17–32. EDN HVLKLT.
  11. Павлов П. Н., Каукин А. С. Импортозамещение товаров инвестиционного назначения в России // Вопросы экономики. 2017. № 8. С. 92–103. doi: 10.32609/0042-8736-2017-8-92-103. EDN ZDJSRH.
  12. Uzun V., Lerman Z. Outcomes of agrarian reform in Russia // The Eurasian wheat belt and food security: Global and regional aspects. Ed. by S. Gomez y Paloma, S. Mary, S. Langrell, P. Ciaian. Cham : Springer, 2017. P. 81–101. doi: 10.1007/978-3-319-33239-0_6.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».