Principles of Cost–Benefit Analysis in Innovative Production Development in the Real Economy (the Case of the Russian Agricultural Sector)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The presented results of the study are related to the little-studied area of multilateral evaluation of efficiency and significance of various areas of innovative development in the field of material production as well as of comparison of these indicators with costs in the process of expanding and mastering the knowledge economy. The author substantiates the need for state financial support for the initial stage of innovative development and application of new highly effective production and management technologies under conditions of limited contacts between countries during the transfer of knowledge and shrinkage of the technology market for Russia. A possible sequence of decision-making regarding the priority financing of innovative development options among their varieties is presented on the basis of an assessment of economic and production capabilities and science and technology potential needed for innovative developments. The possibility of acquiring and mastering technologies by their recipients is also estimated.
A method for determining and using a single measure for a set of indicators taken into account in the decision-making process is proposed using a tentative example of innovative development of a number of subdivisions in the agro-industrial complex (AIC).

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. Дементьев В. Е. Ловушка технологических заимствований и условия её преодоления в двухсекторной модели экономики // Экономика и математические методы. 2006. Т. 42, № 4. С. 17–32. EDN HVLKLT.
  2. Storper M. Territorial development in the global learning economy: The challenge to developing countries // Review of International Political Economy. 1995. Vol. 2, № 3. P. 394–424. doi: 10.1080/09692299508434327.
  3. Filippetti A., Frenz M., Ietto-Gillies G. The impact of internationalization on innovation at countries’ level: The role of absorptive capacity // Cambridge Journal of Economics. 2017. Vol. 41, № 2. P. 413–439. doi: 10.1093/cje/bew032.
  4. Flor M. L., Cooper S. Y., Oltra M. J. External knowledge search, absorptive capacity and radical innovation in high-technology firms // European Management Journal. 2018. Vol. 36, № 2. P. 183–194. doi: 10.1016/j.emj.2017.08.003.
  5. Шеремет А. Д. Анализ и аудит показателей устойчивого развития предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2017. № 1. С. 154–161. EDN YGTQUT.
  6. Ивашковская И. В., Животова Е. Л. Индекс устойчивости роста: эмпирическая апробация на данных российских компаний // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2009. № 4. С. 3–29. EDN KYHXSR.
  7. Канкулова М. И. Понятие и основные факторы устойчивости бюджетной системы // Финансы и кредит. 2016. № 37 (709). С. 30–39. EDN WWRCVP.
  8. Научно-технологическая компонента макроструктурного прогноза / А. А. Широв, М. С. Гусев, А. Р. Саяпова, А. А. Янтовский // Проблемы прогнозирования. 2016. № 6 (159). С. 3–17. EDN XSNZLT.
  9. Bretschger L. Knowledge diffusion and the development of regions // The Annals of Regional Science. 1999. Vol. 33, № 3. P. 251–268. doi: 10.1007/s001680050104. EDN AVXRML.
  10. Денисов В. И., Тулупов А. С. Перспективы инновационного развития предприятий агропромышленного комплекса России // Продовольственная политика и безопасность. 2024. Т. 11, № 3. С. 581–590. doi: 10.18334/ppib.11.3.121144. EDN HTFMOV.
  11. Kumar N., Siddharthan N. S. Technology, firm size and export behaviour in developing countries: The case of Indian enterprise. Maastricht : United Nations University ; Institute for New Technologies, 1993. iv, 27 p. (UNU/INTECH working paper, no. 9). URL: https://archive.unu.edu/hq/library/Collection/PDF_files/INTECH/INTECHwp09.pdf (дата обращения: 21.05.2025).
  12. Семёнов Е. В. Вечный вопрос об интеграции науки и образования // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 4. С. 9–12. EDN TXWFEC.
  13. Семёнов Е. В., Гайдин Б. Н. Искусственный интеллект: возможности и последствия использования // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 2. С. 13–14. EDN AGYSFN.
  14. Денисов В. И. Концептуальный взгляд на поддержку инновационной экономики аграрного хозяйства в России // Управление наукой: теория и практика. 2020. Т. 2, № 3. С. 102–112. doi: 10.19181/smtp.2020.2.3.6. EDN MPHJIV.
  15. Назаренко В. И. Продовольственная безопасность (в мире и в России). М. : Памятники исторической мысли, 2011. 286 с. ISBN 978-5-88451-290-0. EDN QVBCLX.
  16. Самыгин Д. Ю., Барышников Н. Г., Мизюркина Л. А. Проектная модель развития аграрной экономики: продовольственный аспект // Экономика региона. 2017. Т. 13, № 2. С. 591–603. doi: 10.17059/2017-2-23. EDN YSPBEH.

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

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).