THE MAIN DIRECTIONS OF INCREASING THE ECONOMIC EFFICIENCY OF TECHNOLOGICAL MODERNIZATION OF AGRICULTURE IN THE ALTAI REGION
DOI:
https://doi.org/10.25806/fm-2513Статья поступила в редакцию: 12.02.2026
Статья принята к публикации: 16.03.2026
Статья опубликована: 27.03.2026
Keywords:
technological modernization, economic efficiency, agriculture, Altai region, state support, cluster analysis, organizational and economic mechanism, digitalization, factor model, import substitutionAbstract
The relevance of the study is due to the need to replace the compensatory model of technological modernization of the agro-industrial complex with an advanced model in the context of structural imbalances and resource constraints of agricultural regions. The purpose of the article is to present scientifically based directions for increasing the economic efficiency of technological modernization of agriculture in the Altai Territory based on the developed organizational and economic mechanism. The methodological basis included a systematic approach, econometric modeling of panel data, machine learning methods (Random Forest), cluster analysis and scenario forecasting. The information base was formed by data from Rosstat, the Ministry of Agriculture of the Russian Federation and the Altai Territory, as well as the results of the author's survey of 50 agricultural organizations. The study revealed the «Altai Krai paradox»: an abnormally high marginal efficiency of state support (β=0,41) under its chronic underfunding (490 rubles/ha vs. 1844 rubles/ha on average in the Russian Federation). A multifactor model was constructed that proved the presence of a synergistic effect between state support and digitalization (interaction effect 0.31). Based on the clustering of farms, a differentiated organizational and economic mechanism for managing modernization has been developed, implementing the principle of «support according to cluster request». Adaptive business models for enterprises and the concept of «Digital Assistant for an Agri-Manager» are proposed. The scientific significance lies in the creation of tools for assessing the effectiveness of modernization with dynamic weight calibration based on machine learning. The practical significance is confirmed by calculations: the implementation of the proposals will ensure an increase in labor productivity by 45-55% and an increase in GRP by 110-135 billion rubles by 2031.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Прещак О.В. Методические подходы к комплексной оценке ресурсного потенциала апк региона // Вестник саратовского государственного социально-экономического университета. 2017. № 5. С. 110-115.
Беляев В.И., Садов В.В., Смышляев А.А., Кошелева Е.Д. Оценка эффективности точного земледелия при возделывании яровой пшеницы в Алтайском крае в 2022 и 2023 гг. // Дальневосточный аграрный вестник. 2024. Т. 18, № 2. С. 5-16. DOI: 10.22450/1999-6837-2024-18-2-5-16 EDN: ZMQERL.
Миненко А.В., Селиверстов М.В. Оценка уровня комплексного развития сельских территорий Алтайского края // International Journal of Humanities and Natural Sciences. 2022. № 2-1 (65). С. 177-180.
Петриков А.В. Современная аграрная политика: от индустриальной к цифровой модернизации // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2021. № 5. С. 2-8.
Санду И.С., Нечаев В.И. Научно-технологическое развитие АПК России в новых экономических условиях: механизмы и направления: Монография. М.: Наука, 2024. 176 с.
Сёмин А.Н., Лысенко Е.Г. Ресурсный потенциал аграрной экономики: теория и методология исследования // Российское предпринимательство. 2019. Т. 20. № 6. С. 13-28.
Усенко Л.Н. Тенденции развития и цифровой трансформации сельскохозяйственного производства // Научные труды Вольного экономического общества России. 2023. Т. 240, № 2. С. 436-459. DOI: 10.38197/2072-2060-2023-240-2-436-459 EDN: IZKPUT.
Giller K.E., Delaune T., Silva J. et al. The future of farming: Who will produce our food? // Food Security. 2021. Vol. 13. P. 1073-1099. DOI: 10.1007/s12571-021-01184-6 EDN: UWFIIZ.
Minenko A.V., Seliverstov M.V. Support for technical and technological modernization of agribusiness in the Altai Territory // IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2022. Vol. 981. Р. 022011.
Wooldridge J.M. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. - 2nd ed. Cambridge, MA: MIT Press, 2019. 1064 p.
