Statistics and Economics (E-Journal) / Статистика и Экономика
Not a member yet
1231 research outputs found
Sort by
Эконометрический анализ и моделирование динамики развития платежного баланса в Азербайджане
Get PDFPurpose of the study. The study is devoted to econometric analysis and modeling of the dynamics of the balance of payments’ development of Azerbaijan, the formation of a mathematical and statistical trend that can give a perspective assessment of the development of the balance of payments. In accordance with the goal, the tasks of choosing the best composition of explanatory factors for the model were set, using the characteristics and criteria of correlation and regression analysis, econometric tests, calculating estimates of the nature and closeness of the relationship between the explanatory factors, dependent and independent factors, testing the stationarity of the series.Materials and methods. The official statistical data of the State Statistics Committee and the Central Bank of Azerbaijan, scientific works and studies of scientists, specialists, both Azerbaijani and foreign, in the fields of economics, mathematical and economic modeling were used. For the empirical analysis of non-stationary time series, statistical methods of information processing are used inthe work; to check the adequacy and test the multivariate model, the appropriate criteria and modern econometric procedures are used, taking into account the impact of exogenous factors. For calculations, application packages such as Excel and Eviews 8 were used.Results. A multivariate regression model has been created that makes it possible to conduct an economic and statistical analysis of the dynamics of the current account of the balance of payments; the form and directions of the functional relationship between dependent and independent variables were determined, variability of variables was estimated, the results of multivariate regression analysis using econometric methods were analyzed; the quantitative characteristics of the mechanisms of influence of explanatory factors on the balance of payments were measured and interpreted; correlation dependencies for causal dependencies were investigated in the model, the Granger test was performed and factors were identified that reliably explain the outcome with high probabilities based on the Fisher criterion; the stationarity of the model was measured based on the Dickey-Fuller test. With differences of the first and second degree, the stationarity of the autoregressive model was determined based on the Student’s criterion by changing the lag value. In the process of modeling, the initially constructed model, covering the years 1995-2017 with five factors such as foreign investment, exports, imports, manat exchange rate, general investments, showed insufficient adequacy, that is, non-stationarity of the current account series of the balance of payments. The exchange rate of the national currency, which is involved in the model as an explanatory factor, subjected the values of the dependent series to large fluctuations, an increase in the variance in the residue, which created non-stationarity and which can be explained by the denomination of the national currency in 2006. In the next step, the period covering 2006-2017 was examined. In addition, in the process of research, independent factors were added to the model, such as state budget deficit and foreign exchange reserves. As a result, a multifactorial econometric model was created. Conclusion. The constructed autoregressive model is quite adequate, demonstrates stationarity for the time series of the dependent variable and can be considered suitable for predictive values of the current account of the balance of payments. To develop specific recommendations for the long-term development of the balance of payments, the results of the study, substantiated by the analysis of the dynamics of the development of the balance of payments, make it possible to identify real trends in the balance of payments of Azerbaijan on the current account and determine its interdependence with other macroeconomic variables.Цель исследования. Исследование посвящено эконометрическому анализу и моделированию динамики развития платежного баланса Азербайджана, формированию математико-статистического тренда, способной дать перспективную оценкуразвития платежного баланса. В соответствии с целью были поставлены задачи выбора наилучшего состава объясняющих факторов для модели, с помощью характеристик и критериев корреляционного и регрессионного анализа, эконометрических тестов расчет оценок характера и тесноты связи между объясняющими факторами, зависимым и независимыми факторами, проверки стационарности ряда. Материалы и методы. Использованы официальные статистические данные Государственного Комитета Статистики и Центрального Банка Азербайджана, научные труды и исследования ученых, специалистов, как азербайджанских, так и зарубежных, в областях экономики и математико-экономического моделирования. Для эмпирического анализа нестационарных временных рядов в работе применены статистические методы обработки информации, для проверки адекватности и тестирования многомерной модели использованы соответствующие критерии и современные эконометрические процедуры с учетом воздействия экзогенных факторов. Для расчетов использованы пакеты прикладных программ, таких как Excel и Eviews 8.Результаты. Создана многомерная регрессионная модель, позволяющая проводить экономико-статистический анализ динамики счета текущих операций платежного баланса; определены форма и направления функциональной зависимости между зависимыми и независимыми переменными, оценена изменчивость переменных, проанализированы результаты многомерного регрессионного анализа по эконометрическим методикам; измерены и интерпретированы количественные характеристики механизмов влияния объясняющих факторов на платежный баланс; в модели исследованы корреляционные зависимости для причинно-следственных зависимостей, выполнен тест Грейнджера и выявлены факторы, достоверно объясняющие исход с высокими вероятностями на основе критерия Фишера; стационарность модели измерялась на основе теста Дики-Фуллера. При разностях первой и второй степени стационарность модели авторегрессии определялась на основе критерия Стьюдента путем изменения величины лага. В процессе моделирования изначально построенная модель, охватывающая 1995–2017-е годы с 5-ю факторами как, иностранные инвестиции, экспорт, импорт, курс маната, общие инвестиции, показала недостаточную адекватность, то есть не стационарность ряда текущего счета платежного баланса. Курс национальной валюты, который участвует в модели как объясняющий фактор, подверг значения зависимого ряда большим колебаниям, росту дисперсии в остатках, что создала не стационарность и которое можно объяснить деноминацией национальной валюты в 2006 году. В последующем шаге был исследован период охватывающий 2006–2017-е годы. Также в процессе исследования в модель были добавлены независимые факторы, как дефицит государственного бюджета и валютные резервы. В результате была построена многофакторная эконометрическая модель.Заключение. Построенная авторегрессионная модель достаточно адекватна, демонстрирует стационарность для временного ряда зависимой переменной и может считаться пригодной для прогнозных значений текущего счета платежного баланса. Для выработки конкретных рекомендаций перспективного развития платежного баланса, полученные результаты исследования, обоснованные проведенным анализом динамики развития платежного баланса, дают возможность выявить реальные тенденции платежного баланса Азербайджана по текущемусчету и определить его взаимозависимость с другими макроэкономическими переменными
Комбинированная когнитивная модель прогнозирования деятельности университета
Get PDFPurpose of the study. The purpose of the study is to develop a model for predicting university performance indicators based on a cognitive approach, which is based on the construction of a cognitive map that reflects the influence of a set of latent factors on the basic indicators and provides a solution to the problem of scenario forecasting. The degree of achievement of the required values of the basic indicators that determine the ranking of the university depends on the magnitude of the increment of the identified latent factors. The developed model makes it possible to choose the most preferable variant of scenario forecasting under the existing restrictions on the resources allocated for the increment of latent factors.Materials and methods. To achieve this goal, cognitive modeling methods based on gray fuzzy cognitive maps (FCM) were used in combination with methods of interval mathematics and causal algebra. The application of the considered approach made it possible to reduce the uncertainty of expert estimates of the strength of the relationship between the concepts of the cognitive map due to the use of special constructions in the form of interval estimates rather than point estimates when describing the relationships between the concepts, which ensured an increase in the reliability of the modeling results. The developed model is created based on an ensemble of gray FCMs, which, in turn, made it possible to increase the accuracy and reliability of the predictive model. The proposed approach to solving the problem of predicting the activities of the university made it possible to develop an adequate cognitive model.Results. The developed cognitive model of the university’s activities made it possible to analyze the dynamics of changes in factors and their influence on basic indicators, as well as the dynamics of the development of the system of indicators. The calculation made it possible to choose the most cost-effective scenario for incrementing the values of latent factors to obtain the required value of the university ranking in the framework of the QS international institutional ranking of universities. A comparative analysis of the results of scenario forecasting based on conventional FCM, gray FCM, and an ensemble of gray FCM was carried out, which showed the advantage of the proposed approach.Conclusion. During the study, a fuzzy cognitive model was developed for scenario forecasting of measures to achieve the required values of university performance targets in the QS international institutional ranking based on an ensemble of gray FCMs. The developed model provides, under the given constraints, obtaining the most acceptable scenario for planning the increment of basic indicators to target values by identifying the latent factors influencing them and calculating the required values of impulse effects on latent factors.Цель исследования. Целью исследования является разработка модели прогнозирования показателей деятельности университета на основе когнитивного подхода, в основе которого лежит построение когнитивной карты, отражающей влияние на базовые показатели совокупности латентных факторов и обеспечивающей решение задачи сценарного прогнозирования. Степень достижения требуемых значений базовых показателей, определяющих рейтинг университета, зависит от величины приращения выявленных латентных факторов. Разработанная модель позволяет выбрать наиболее предпочтительный вариант сценарного прогнозирования показателей деятельности университета в условиях существующих ограничений на ресурсы, выделяемые на приращение латентных факторов.Материалы и методы. Для достижения поставленной цели использованы методы когнитивного моделирования на основе серых нечетких когнитивных карт (НКК) в комбинации с методами интервальной математики и каузальной алгебры. Применение рассмотренного подхода позволило снизить неопределенность экспертных оценок силы взаимосвязи между концептами когнитивной карты за счет использования при описании взаимосвязей между концептами не точечных оценок, а специальных конструкций в виде интервальных оценок, что обеспечило повышение достоверности результатов моделирования. Разработанная модель построена на основе ансамбля серых НКК, что в свою очередь позволило повысить точность и достоверность прогнозной модели. Предложенный подход к решению задачи обеспечения прогнозирования деятельности университета позволил разработать адекватную когнитивную модель. Результаты. Разработанная когнитивная модель деятельности университета позволила анализировать динамику изменения факторов и их влияния на базовые показатели, а также динамику развития системы показателей в целом. Проведенный расчет позволил выбрать наиболее приемлемый с точки зрения затрат сценарий приращения значений латентных факторов для получения необходимого значения рейтинга университета в рамках международного институционального рейтинга университетов QS. Проведен сравнительный анализ результатов сценарного прогнозирования на основе обычной НКК, серой НКК и ансамбля серых НКК, который показал преимущество предложенного подхода.Заключение. В ходе выполнения исследования разработана нечеткая когнитивная модель сценарного прогнозирования мероприятий по достижению требуемых значений целевых показателей деятельности университета в международном институциональном рейтинге QS на основе ансамбля серых НКК. Разработанная модель обеспечивает в условиях заданных ограничений получение наиболее приемлемого сценария планирования приращения базовых показателей до целевых значений за счет идентификации влияющих на них латентных факторов и расчета необходимых значений импульсных воздействий на латентные факторы
Мировые тенденции дифференциации доходов населения
Get PDFPurpose of the study. Identification of global trends in inequality in the distribution of the population income. In accordance with the goal, the following tasks are set: 1) to examine current international research that addresses the problem of income distribution inequality of the population; 2) assess the differentiation of the population income at the global and regional levels; 3) on the basis of the Gini and Theil indexes, to analyze the dynamics of income inequality of the population within and between countries of the world.Materials and methods. In the process of preparing the article, theauthor used data from international reports, analytical statistical materials, scientific works of Russian and foreign scientists. The scientific methods of cognition were used in the work: analysis (to assess changes in indicators of income inequality of the population), synthesis (to determine the relationship between inter-country and intra-country income inequalities of the population), graphical (to build graphs that reflect the dynamics of changes in the distribution of national income and assets among the population, Gini coefficient, Theil index). These methods made it possible to identify the scale and trends in the differentiation of the population income in the world.Results. The problem of uneven distribution of the population income was investigated. It has been established that inequality in the population income differs significantly between regions of the world, and the level of inequality of the population in terms of income within countries is much higher than the level of inequality between countries. An assessment of the current state is given and trends in the differentiation of the population income in the world based on the Gini index and the Theil index are revealed.Conclusion. It has been established that the problem of income differentiation of the population is in the focus of attention of both the scientific community and international organizations, namely: the United Nations, the Organization for Economic Cooperation and Development, the World Bank, Oxfam. The level of differentiation of the population by income between regions of the world differs significantly. The scale of global income inequality of the population now has reached the level that was observed during the heyday of Western imperialism. With the help of the Gini and Theil indexes, it was revealed that intra-country inequality is significantly greater than the inter-country income inequality of the population. Цель исследования. Выявление мировых тенденций неравенства в распределении доходов населения. В соответствии с целью, поставлены следующие задачи: 1) изучить современные международные исследования, в которых рассматривается проблема неравенства распределения доходов населения; 2) оценить дифференциацию доходов населения на глобальном и региональном уровнях; 3) на основе индексов Джини и Тейла проанализировать динамику неравенства населения по доходам внутри и между странами мира.Материалы и методы. В процессе подготовки статьи автором использованы данные международных докладов и отчетов, аналитические статистические материалы, научные труды российских и зарубежных ученых. В работе были использованы научные методы познания: анализ (для оценки изменения показателей доходного неравенства населения), синтез (для определения взаимосвязи межстранового и внутристранового неравенств населения по доходам), графический (для построения графиков, отражающих динамику изменения распределения национального дохода и активов среди населения, коэффициента Джини, индекса Тейла). Указанные методы позволили выявить масштабы и тенденции дифференциации доходов населения в мире. Результаты. Была исследована проблема неравномерности распределения доходов населения. Установлено, что доходное неравенство существенно отличается между регионами мира, а уровень неравенства населения по доходам внутри стран значительно выше, чем уровень неравенства между странами. Дана оценка текущего состояния и выявлены тенденции дифференциации доходов населения в мире на основе индекса Джини и индекса Тейла.Заключение. Установлено, что проблема дифференциации доходов населения находится в центре внимания как научного сообщества, так и международных организаций, а именно: Организации Объединенных наций, Организации экономического сотрудничества и развития, Всемирного банка, Оксфам. Уровень дифференциации населения по доходам между регионами мира существенно отличается. Масштабы глобального доходного неравенства населения на данный момент достигли уровня, который наблюдался при расцвете западного империализма. С помощью индексов Джини и Тейла было выявлено, что внутристрановое неравенство существенно больше, чем межстрановое неравенство населения по доходам.
Pегионы России: результаты кластеризации на основе экономических и инновационных показателей
Get PDFCurrently, one of the main trends is the study of the features and benefits of regional development, increasing the importance of the role of regions in national and world politics. The differences in technological results that can be observed at the national and regional levels are largely due to the peculiarities of the institutional environment, i.e. the degree of concentration at the regional level of high-tech companies, modern production and innovation infrastructures. The regions of the Russian Federation demonstrate noticeable differences regarding the level of socio-economic development, the availability of human and natural resources, the development of educational, scientific and innovative potentials, depending on the historical development of infrastructure. This study examines the results of clustering Russian regions according to the main indexes characterizing the economic, scientific and innovative activity. The classification of regions was carried out by the method of cluster analysis.Purpose of the study. The aim of the study was to identify homogeneous groups of regions that are similar in their economic and innovation indexes, statistical analysis of these groups based on non-parametric methods and methods of correlation and regression analysis, the formation of conclusions and recommendations regarding innovation.Materials and methods. The information base of the study was statistical data and analytical information characterizing the state of economic and innovation activity in the Russian regions. The following statistical methods were used in the study: non-parametric (Spearman’s rank correlation coefficients, Mann-Whitney test), correlation (Pearson’s coefficients, coefficients of determination), regression (non-linear regression models), multivariate classifications (cluster analysis), descriptive statistics (averages, structural averages, indicators of variation, etc.).Results. As a result of clustering the regions of Russia using the k-means method, 4 cluster groups were obtained, which are statistically homogeneous within the studied indexes. In order to identify the relationships between the considered indexes, paired linear Pearson correlation coefficients were calculated. The study tested three hypotheses about statistically significant differences between the indexes of the third and fourth clusters. The set of indexes was as follows: the coefficient of inventive activity, internal costs of research and development per employee, the average per capita size of innovative goods and services. For these purposes, the nonparametric Mann-Whitney test was used. The analysis showed that the regions of the Russian Federation are extremely diverse and heterogeneous in terms of their economic and innovative development. When analyzing them, it is advisable to first use cluster analysis methods to obtain homogeneous groups of territories with similar social and economic characteristics, which is confirmed in this study by testing hypotheses about statistically significant differences between the indexes of the third and fourth clusters (differences between the first and second clusters with other clusters and between themselves obvious and do not require any mathematical proof).Conclusion. The leaders in scientific and innovative development are Moscow, St. Petersburg, the Moscow region and the Republic of Tatarstan. They have the highest rates of inventive activity of the population and the volume of production of innovative goods and services. Such regions of the Russian Federation as the Tyumen region, the Republic of Sakha (Yakutia), Magadan region, Sakhalin region and Chukotka formed a cluster group with the highest per capita GRP, investments and fixed assets, but they have almost the lowest rates of innovation activity. The extractive industry is the main engine of the economy of these regions. A separate cluster was formed by 26 regions with average levels of economic and innovative development in the Russian Federation. In particular, it includes the areas: Belgorod, Lipetsk, Smolensk, Arkhangelsk, Vologda, Leningrad, Murmansk, Chelyabinsk, Irkutsk, Tomsk, etc. These regions are promising in terms of innovation, but require significant federal investments for their further development. The fourth group of regions united economically weak territories with low rates of innovation activity. These regions accounted for more than half of the total (47 regions). Statistical analysis within the resulting clusters made it possible to identify the relationship between economic indexes and describe them using regression models.В настоящее время одним из основных трендов является изучение особенностей и преимуществ регионального развития, повышение значимости роли регионов в национальной и мировой политике Имеющиеся различия в технологических результатах, которые можно наблюдать на национальном и региональном уровнях, в значительной степени обусловлены особенностями институциональной среды, т.е. степенью концентрации на уровне региона высокотехнологичных компаний, современной производственной и инновационной инфраструктур. Регионы Российской Федерации демонстрируют заметные различия, касающиеся уровня социально-экономического развития, наличия человеческих и природных ресурсов, развития образовательного, научного и инновационного потенциалов в определенной зависимости от исторически сложившейся развитости инфраструктуры. В данном исследовании рассматриваются результаты кластеризации российских регионов по основным показателям, характеризующим экономическую, научную и инновационную деятельность. Классификация регионов осуществлялась методом кластерного анализа. Цель исследования. Целью исследования являлось определение однородных групп регионов, схожих по своим экономическим и инновационным показателям, статистический анализ этих групп на основе непараметрических методов и методов корреляционно-регрессионного анализа, формирование выводов и рекомендаций, касающихся инновационной деятельности.Материалы и методы. Информационной базой исследования послужили статистические данные и аналитическая информация, характеризующая состояние экономической и инновационной деятельности в российских регионах. В исследовании использовались следующие статистические методы: непараметрические (ранговые коэффициенты корреляции Спирмена, критерий Манна Уитни), корреляционный (коэффициенты Пирсона, коэффициенты детерминации) регрессионный (нелинейные регрессионные модели), многомерные классификации (кластерный анализ), описательные статистики (средние, структурные средние, показатели вариации и др.).Результаты. В результате кластеризации регионов России методом k-средних получены 4 кластерных группы, внутри статистически однородные по исследуемым показателям. С целью выявления взаимосвязей между рассматриваемыми показателями рассчитывались парные линейных коэффициенты корреляции Пирсона. В ходе исследования были проверены три гипотезы о статистически значимых различиях между показателями третьего и четвертого кластеров. Набор показателей был следующий: коэффициент изобретательской активности, внутренние затраты на исследования и разработки в расчете на одного работника, среднедушевой размер инновационных товаров и услуг. Для этих целей был использован непараметрический критерий Манна-Уитни. Проведенный анализ показал, что Регионы РФ крайне разнообразны и неоднородны по своему экономическому и инновационному развитию. При их анализе целесообразно предварительно использовать методы кластерного анализа для получения однородных групп территорий со схожими социальными и экономическими характеристиками, что подтверждается в настоящем исследовании проверкой гипотез о статистически значимых различиях между показателями третьего и четвертого кластеров (различия первого и второго кластеров с остальными кластерами и между собой очевидны и не требуют каких-либо математических доказательств).Заключение. Лидерами в научном и инновационном развитии являются г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская область и Республика Татарстан. У них самые высокие показатели изобретательской активности населения и объемы производства инновационных товаров и услуг. Такие субъекты РФ, как Тюменская область, республика Саха (Якутия), Магаданская область, Сахалинская область и Чукотка образовали кластерную группу с самыми высокими размерами среднедушевых ВРП, инвестиций и основных фондов, но у них практически самые низкие показатели инновационной активности. Добывающая промышленность является главным двигателем экономики этих регионов. Свой отдельный кластер образовали 26 регионов со средними по РФ уровнями экономического и инновационного развития. В частности, в него вошли области: Белгородская, Липецкая, Смоленская, Архангельская, Вологодская, Ленинградская, Мурманская, Челябинская, Иркутская, Томская и др. Эти регионы перспективны в инновационном плане, но требуют для своего дальнейшего развития существенных федеральных вложений. Четвертая группа регионов объединила экономически слабые территории с низкими показателями инновационной деятельности. Эти регионы составили более половины от всей совокупности (47 регионов). Статистический анализ внутри полученных кластеров позволил выявить взаимосвязи экономических показателей и описать их с помощью регрессионных моделей
О мониторинге уровня потребления в Целях устойчивого развития
Get PDFThe indicators of the Sustainable Development Goals (hereinafter referred to as the SDGs) were developed by the UN members and are aimed at the sustainable development of countries in the field of social policy, ecology and ensuring the well-being of the population. Sustainable Development Goals in the field of social policy can be considered necessary for survival. Country indicators are calculated by statistical agencies in accordance with methodologies developed by the SDGs curator agencies. The Federal State Statistics Service (Rosstat) in accordance with the Federal Statistical Plan calculates most indicators for Russia. The standard of living of the population can be estimated indirectly as the share of the population’s expenditures on food, which are necessary for the physiological survival of a person. The literature notes that the existing criteria for the level of poverty can distort the real state. Therefore, the average per capita consumption level may depend on the size of the household. The paper considers the average per capita expenditure level on food in a household, depending on the characteristics of the household (number of members in the family, age groups). The paper also considers the differentiation of the regions of the Russian Federation in terms of the share of the population’s expenditures on food.The purpose of the study is to determine the relationship between the size of the household and its food expenditures, as well as the characteristics of the population’s expenditures, depending on the composition of the household, on food at home, outside the home and alcohol expenditures.Materials and methods. The source of the data for statistical analysis is the Household Budget Surveys (HBS) conducted by Rosstat for 2010-2020 (11 years). Methods of statistical analysis are applied in the work; the author’s grouping of households is given depending on their characteristics. This survey is conducted quarterly for 48 thousand households. The performed calculations are presented for the year as an average value for 4 quarters. All necessary calculations were performed using the IBM SPSS application software package.Results. The results obtained allow us to draw conclusions about the impact of household size on food consumption. The consumption schedule has a U-shape, where the lowest average per capita consumption is observed in households of three and four people. At the same time, in especially large households (6 or more people), a high share of food expenditures may indicate a high level of poverty. The indicator of the share and structure of household expenditures on food also depends on the characteristics of the household: the largest share of total food expenditures in final consumption expenditures in 2020 is observed in households from single pensioners (46.4%), and the smallest - in households from 2 adults and one child (31.8%). The largest share of spending on eating out is in households of adults and children. At the same time, the presence of a pensioner in the household reduces the share of household expenses for eating out. This dependence can be explained by the lack of time for cooking in the adult (working-age) population.Conclusion. The paper presents the author’s system of grouping households according to their characteristics (number of members in the family, age affiliation, etc.). The results obtained make it possible to assess the differentiation in the structure of household expenditures on food, depending on the characteristics of the family.Показатели Целей устойчивого развития (далее – ЦУР) были разработаны членами ООН и направлены на устойчивое развитие стран в области социальной политики, экологии и обеспечения благополучия населения. Цели устойчивого развития в области социальной политики можно считать необходимыми для повышения уровня жизни. Показатели по странам рассчитываются статистическими ведомствами в соответствии с методологиями, разработанными агентствами-кураторами ЦУР. Большинство показателей для России рассчитываются Федеральной службой государственной статистики (Росстат) в соответствии с Федеральным планом статистических работ. Уровень жизни населения можно оценивать косвенно как долю расходов населения на продукты питания, которые являются необходимыми физиологического выживания человека. В литературе отмечается, что существующие критерии уровня бедности могут искажать реальное состояние. Так среднедушевой уровень потребления может зависеть от масштаба домохозяйства. В работе приводится рассмотрение среднедушевого уровня расходов на продукты питания в домохозяйстве в зависимости от характеристик домохозяйства (количество членов в семье, возрастные группы). Также в работе приводится рассмотрение дифференциации субъектов Российской Федерации по доле расходов населения на продукты питания.Цель исследования заключается в определении зависимости между масштабом домохозяйства и его расходами на продукты питания, а также особенностей расходов населения в зависимости от состава домохозяйства на питание дома, вне дома и расходов на алкоголь.Материалы и методы. Источником данных для статистического анализа являются Обследования бюджетов домашних хозяйств (ОБДХ), проводимые Росстатом за 2010–2020 гг. (11 лет). В работе применяются методы статистического анализа, приводится авторская группировка домохозяйств в зависимости от их характеристик. Данное обследование проводится ежеквартально по 48 тыс. домохозяйств. Проведенные расчеты представлены за год как среднее значение по 4 кварталам. Все необходимые вычисления были выполнены в пакете прикладных программ «IBM SPSS».Результаты. Полученные результаты позволяют сделать выводы о влиянии масштаба домохозяйства на потребление продуктов питания. График потребления имеет U-образную форму, где наименьшее среднедушевое потребление наблюдается в домохозяйствах из трех и четырех человек. При этом в особо крупных домохозяйствах (6 и более человек) высокая доля расходов на продукты питания может свидетельствовать о высоком уровне бедности. Показатель доли и структуры расходов домохозяйств на питание зависит и от характеристик домохозяйства: наибольшая доля совокупных расходов на продукты питания в расходах на конечное потребление в 2020 г. наблюдается в домохозяйствах из одиноких пенсионеров (46,4%), а наименьшая – в домохозяйствах из 2 взрослых и 1 ребенка (31,8%). Наибольшая доля расходов на питание вне дома отмечается в домохозяйствах, состоящих из взрослых и детей. При этом наличие пенсионера в домохозяйстве снижает долю расходов домохозяйства на питание вне дома. Данная зависимость может объясняться отсутствием времени на приготовление пищи у взрослого (трудоспособного) населения.Заключение. В работе приводится авторская система группировки домохозяйств по различным характеристикам (количество членов в семье, возрастная принадлежность и др.).Полученные результаты позволяют оценить дифференциацию в структуре расходов домохозяйств на продукты питания в зависимости от характеристик семьи
Когнитивное моделирование влияния финансирования в образовательные учреждения на инновационную деятельность организаций
Get PDFThe purpose of research is to design a cognitive model for determining the degree of influence of targeted funding in educational programs on the innovative activity of an enterprise in different business conditions. As a tool for cognitive modeling, it is proposed to use the tools for constructing a cognitive map that allows analyzing different options of financing scenarios, which are alternatives to impulse modeling in the form of financing in a certain set of factors by introducing perturbations to the vertices of the cognitive map. The main reason for the study is that when creating new products or services for an organization, it is important to constantly increase their market share based on changes in the strategy of innovative activity of the enterprise, which is largely determined by the level of qualification of the workforce. The novelty of the research lies in the use of tools for constructing and using a cognitive map to solve the problem of substantiating the most preferred variant of a set of initial factors to achieve the required maximum values of the target indicators.The research methods are heuristic in nature, aimed at finding such a set of factors that will lead to a given change in the target factor. In order to obtain the final result of changing the target factor, impulse modeling is used, which is carried out by introducing influences into the selected set of vertices of the cognitive map, and in order to find the best set, scenario modeling is used aimed at forming various alternatives. The proposed materials and methods of cognitive modeling are based on the cognitive map, presented in the work of R.Karaev and others [4].Results. This article shows how organizations develop their innovative activities in production processes. This development process is associated with the interaction of enterprises and educational institutions, which is expressed in the joint training of specialists in the required field. To display the interrelation of factors influencing innovation activity in production processes, a model is proposed, which is reflected in the cognitive map of enterprise strategy management expanded by the author. As a result of cognitive modeling according to certain scenarios, recommendations are formed for decision makers on the choice of an innovative development strategy of an enterprise aimed at increasing the company’s market share.Conclusion. The conducted modeling and analysis of the results confirm that innovative activity allows to increase the market share and reduce the price of the company’s products due to investments in educational institutions. In addition to the required changes in the target factors, the proposed funding has a positive effect on other factors reflected in the cognitive map. As a result, the constructed cognitive map can reveal the factors determining the need for investment in educational institutions by organizations, which will increase their innovative activity and economic efficiency.Цель исследования заключается в построении когнитивной модели определения степени влияния целевого финансирования в образовательные программы на инновационную активность предприятия в разных условиях ведения бизнеса. В качестве инструмента когнитивного моделирования предлагается использовать инструментарий построения когнитивной карты, позволяющей анализировать различные варианты сценариев финансирования, которые представляют собой альтернативы импульсного моделирования в виде финансирования в определённый набор факторов путем внесения возмущений в вершины когнитивной карты. Основной причиной исследования является то, что при создании новой продукции или услуг для организации важно постоянно наращивать их рыночную долю на основе изменения стратегии инновационной активности предприятия, которая во многом определяется уровнем квалификации трудовых ресурсов. Новизна исследования заключается в применении инструментария построения и использования когнитивной карты для решения задачи обоснования наиболее предпочтительного варианта набора исходных факторов для достижения требуемых максимальных значений целевых показателей.Методы исследования имеют эвристический характер, направленные на поиск такого набора факторов, который приведет к заданному изменению целевого фактора. В целях получения конечного результата изменения целевого фактора используется импульсное моделирование, которое осуществляется путем внесения воздействий в выбранный набор вершин когнитивной карты, а чтобы найти лучший набор, применяется сценарное моделирование, направленное на формирование различных альтернатив. Предлагаемые материалы и методы когнитивного моделирования опираются на представленную в работе Караева Р.А. и др [4] когнитивную карту.Результаты. В данной статье показано как организации развивают свою инновационную деятельность в процессах производства. Этот процесс развития связан с взаимодействием предприятий и образовательных учреждений, которое выражается в совместной подготовке специалистов требуемой области. Для отображения взаимосвязи факторов влияния на инновационную деятельность в процессах производства предложена модель, которая отражена в расширенной автором когнитивной карте управления стратегией предприятия. В результате когнитивного моделирования по определенным сценариям для лиц, принимающих решения, формируются рекомендации по выбору стратегии инновационного развития предприятия, направленной на увеличение рыночной доли компании.Заключение. Проведенное моделирование и анализ результатов подтверждают, что инновационная активность позволяет увеличить рыночную долю и снизить цену на продукцию предприятия за счет инвестиций в образовательные учреждения. Помимо требуемого изменения целевых факторов, предложенное финансирование положительно влияет и на другие факторы, отраженные в когнитивной карте. В результате построенная когнитивная карта может выявить факторы, определяющие необходимость инвестирования в образовательные учреждения со стороны организаций, что позволит повысить их инновационную активность и экономическую эффективность
Оценка информативности федерального бюджета и бюджетного процесса в Российской Федерации
Get PDFThis article is devoted to the results of a statistical study of the composition of federal budget expenditures (the object of the study) from the standpoint of assessing its information content (the subject of the study). In the opinion of its authors, the issues of information content of budget decisions remain out of due attention not only from the participants of the budget process, but also in the practice of public administration in general. Therefore, the purpose of this study is to form scientifically based tools for assessing the information content, determining its quantitative indicators, clarifying the nature, hidden features and balance in the distribution of federal budget expenditures.Materials and methods. The analysis of the composition parameters of federal budget expenditures was carried out on the basis of statistical data of the Federal Treasury for 2014-2020. The theoretical foundations and research methods are developed based on the authors’ preferences regarding the results of conceptual and applied developments of domestic scientists in the field of synergetic information theory, structural analysis of systems, and modular theory of society. Quantitative methods of processing the initial data, tabular and graphical methods of visualizing the results of the study were used. Standard Microsoft Office application software packages were used to solve the research tasks.Results. Indexes of information content of the multicomponent systems’ composition and algorithms for their calculations are formed. Quantitative criteria are determined and a model for optimizing the composition of federal budget expenditures is presented. The comparison of actual and model indexes of the information content is presented as a way to adjust priorities in the composition of federal budget expenditures; as a way to develop tactics and strategies for the transition from the actual parameters of the expenditures’ composition to the “best” distribution, which is described by a quantitative model of the optimal combination of the scales of its components. Retrospective optimization options based on the results of the execution of expenditures in 2020 and promising options for optimizing the distribution of federal budget expenditures in 2022-2024 have been established.Conclusion. Assessment of the information content and optimization of the components’ scale of the budget expenditures’ composition are recognized as elements of management of the distribution of public resources in the budget process, ways to ensure control over the effectiveness of budget decisions and can be useful for participants in the budget process both at the stage of formation and at the stage of execution of budget expenditures.Настоящая статья посвящена результатам статистического исследования состава расходов федерального бюджета (объект исследования) с позиции оценки его информативности (предмет исследования). На взгляд ее авторов вопросы информативности бюджетных решений остаются вне должного внимания не только со стороны участников бюджетного процесса, но и в практике государственного управления в целом. Поэтому целью данного исследования является формирование научно обоснованных инструментов оценки информативности, определение ее количественных показателей, прояснение характера, скрытых особенностей и сбалансированности распределения расходов федерального бюджета.Материалы и методы. Анализ параметров состава расходов федерального бюджета выполнен на базе статистических данных Федерального казначейства за 2014–2020 годы. Теоретические основания и методы исследования выработаны на основе предпочтений авторов относительно результатов концептуальных и прикладных разработок отечественных ученых в области синергетической теории информации, структурного анализа систем, модульной теории социума. Применялись количественные методы обработки исходных данных, табличные и графические способы визуализации результатов исследования. Для решения задач исследования использовались стандартные пакеты прикладных программ Microsoft Office.Результаты. Сформированы показатели информативности состава многокомпонентных систем и алгоритмы их расчетов. Определены количественные критерии и представлена модель оптимизации состава расходов федерального бюджета. Сопоставление фактических и модельных показателей информативности предъявлено как способ корректировки приоритетов в составе расходов федерального бюджета, как способ разработки тактики и стратегии перехода от фактических параметров состава расходов к тому «наилучшему» распределению, которое описывается количественной моделью оптимального сочетания масштабов его компонентов. Установлены ретроспективные варианты оптимизации по итогам исполнения расходов в 2020 году и перспективные варианты оптимизации распределения расходов федерального бюджета в 2022–2024 годах.Заключение. Оценка информативности и оптимизация масштабов компонентов состава бюджетных расходов признаны элементами управления распределением общественных ресурсов в бюджетном процессе, способами обеспечения контроля за эффективностью бюджетных решений и могут быть полезными для участников бюджетного процесса как на этапе формирования, так и на этапе исполнения бюджетных расходов
Модификация эпидемиологической модели для прогнозирования развития социально-значимой инфекции (на примере хронического вирусного гепатита С)
Get PDFPurpose of the study: to develop, evaluate the effectiveness and applicability of an epidemiological model for the development of chronic viral hepatitis C, with the ability to predict the number of people who need to be tested for the presence of the virus.Materials and methods. In our study, we used official data for the Republic of Bashkortostan on the spread of chronic viral hepatitis C (annual dynamics of cases) in the period from 2005 to 2020, which were provided at our request by the Republican Clinical Infectious Diseases Hospital. Demographic indicators for births and deaths were taken from the annual statistical report of Bashkortostanstat. The study considered 2 mathematical models: 1) Model SIR considers three groups: susceptible (those who have not yet become infected), infected and dropouts (those who have recovered or died). 2) The STIRD model is the SIR model, improved by the author, which takes into account five population groups: susceptible (those who have not yet become infected), tested (those who have been in contact with the infected people and require a test to clarify the diagnosis), infected, dropouts (those who recovered) and deceased.Results: from 2015 to 2017, the model provided representative data on the forecast of the infected people, the error was about 1.5-4%, but after this period, starting from 2018, the error rate became critical and the model lost its representativeness. To explain this phenomenon, there are 2 reasons: the first is the easy availability of drugs for the treatment of chronic hepatitis C, the second is the need to use Markov models in the model, since the calculation does not take into account the dynamics of changes in the coefficients of the model. As a result of the coronavirus pandemic in 2020, the error was more than 166%, this is due to a decrease in contacts between people and, as a result, a sharp decrease in the incidence of chronic hepatitis C.Conclusion. The complete epidemiological STIRD model proposed by the author (taking into account the demographic change in the structure of the population) has shown itself well in medium-term forecasting up to three years. A significant advantage of this model specification compared to other epidemiological models is the ability to predict the number of diagnostic laboratory tests needed to detect a virus in humans. This is important, since the diagnosis and treatment of chronic hepatitis C is covered from compulsory medical insurance and regional budgets. Epidemiological modeling opens up great opportunities for developing scenarios for combating viral hepatitis C, especially with its chronic form, because, according to WHO, each country has the opportunity to completely get rid of this socially significant infection by 2030.Целью данного исследования является разработка, оценка эффективности и применимости эпидемиологической модели развития хронического вирусного гепатита С, с возможностью прогнозирования количества человек, которым необходимо провести тестирование на наличие вируса.Материалы и методы. В своем исследовании были использованы официальные данные по Республике Башкортостан по распространению хронического вирусного гепатита С (ежегодная динамика заболевших) в период с 2005 по 2020 гг., которые были предоставлены по запросу к Республиканской клинической инфекционной больнице. Демографические показатели по рождаемости и смертности были взяты из ежегодного статистического отчета Башкортостанстата. В исследовании были рассмотрены 2 математические модели: 1) Модель SIR. Рассматривает три группы: восприимчивые (те, кто еще не заразился), инфицированные и выбывшие (те, кто выздоровел или умер). 2) Модель STIRD – усовершенствованная автором модель SIR, которая учитывает пять групп населения: восприимчивые (те, кто еще не заразился), тестируемые (те, кто контактировал с инфицируемыми и требующие проведения теста для уточнения диагноза), инфицированные, выбывшие (те, кто выздоровел) и умершие.Результаты. С 2015 до 2017 года модель давала репрезентативные данные по прогнозу инфицированных, ошибка составляла около 1,5–4%, но после этого периода, начиная с 2018г., процент ошибки стал критичным и модель потеряла свою репрезентативность. Чтобы объяснить это явление, есть 2 причины: первое, это легкодоступность препаратов для лечения ХВГС, второе, в модели необходимо использовать марковские модели, так как при расчете не учитывается динамика изменения коэффициентов модели. В итоге, в результате коронавирусной пандемии в 2020 году ошибка составила более 166%, это связано со снижением контактов между людьми и как результатом, резким снижением заболеваемости ХВГС.Заключение. Предложенная автором полная (с учетом демографического изменения структуры населения) эпидемиологическая модель STIRD хорошо себя показала при среднесрочном прогнозировании до трех лет. Существенным преимуществом данной спецификации модели по сравнению с другими эпидемиологическими моделями является наличие возможности построить прогноз по количеству необходимых для проведения диагностических лабораторных тестов на выявление вируса у человека. Это важно, так как диагностирование и лечение ХГВС покрывается из средств ОМС и региональных бюджетов. Эпидемиологическое моделирование открывает широкие возможности для разработки сценариев борьбы с вирусным гепатитом С, особенно с его хронической формой, ведь по данным ВОЗ у каждой страны есть возможность к 2030 г. полностью избавиться от данной социально-значимой инфекции
Результативность исследований и разработок в области транспортных и космических систем России: анализ публикационной активности
Get PDFThe aim of the study. Federal target program “Research and development in priority areas of development of the scientific and technological complex of Russia for 2014-2021” defines transport and space systems as a priority area of strategic importance for the country’s economy. The aim of the work is to study the state of research and development in the field of study and development of transport and space systems based on performance analysis, as well as to compare the effectiveness of scientific activities of educational organizations of higher education and scientific organizations in this area.Materials and methods. The information base of the study was statistical data and analytical information reflecting the state of research and development in the field of study and development of transport and space systems. The methodological base of the study is statistical methods of information analysis: analysis of variance, testing of statistical hypotheses, non-parametric criteria for comparing samples, analysis of time series, structural analysis.Results and discussion. The article reflects the results of the Institute for the Study of Science of the Russian Academy of Sciences monitoring the scientific potential of organizations conducting research and development in the priority area of scientific and technological development “Connectedness of the territory of the Russian Federation through the creation of intelligent transport and telecommunication systems, as well as the occupation and retention of leadership positions in the creation of international transport and logistics systems, the development and use of outer space and air space, the World Ocean, the Arctic and Antarctic”. This publication, in particular, analyzes the effectiveness of research and development in the priority area “Transport and space systems”.As a result of the analysis, conclusions were drawn about the main directions and trends of research and development in the field of studying and developing transport and space systems in Russia for the period 2015-2019. With the help of methods of dispersion analysis, nonparametric criteria, etc., a comparison was made of the effectiveness of scientific activity of educational organizations of higher education and scientific organizations.The analysis showed that international publishing analytical systems occupy a greater weight in the volume of publications compared to the Russian Science Citation Index (RSCI).Researchers of educational organizations of higher education have 5 times more publications than employees of scientific organizations, which can be explained by overestimated requirements for positions of faculty and the formation of “garbage” articles. In terms of citation, 2017 was the most successful year for Russian researchers in the field of transport and space systems. At the same time, the citation of researchers from educational organizations was 3-3.5 times higher in international publications and twice as high in RSCI publications. Scientific organizations in the field of scientific, design, technological works show much greater effectiveness and efficiency compared to educational institutions of higher education. For the period 2015-2019 a trend towards a decrease in the results of intellectual activity was revealed for all organizations under consideration.The analysis also showed the low performance of small innovative enterprises in this priority area for the period 2015-2019. In Russia, they have not received proper development. Dispersion analysis, testing of statistical hypotheses using nonparametric methods made it possible to compare the results of the activities of scientific organizations and organizations of higher education.Conclusions. Thus, one of the ways to increase the efficiency and effectiveness of science in Russia can be attributed to the revival of the system of research institutes, the activities of which would be aimed at meeting the specific scientific needs of the state.Цель исследования. Федеральная целевая программа «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014–2021 гг.» определяет транспортные и космические системы как приоритетное направление, имеющее стратегическое значение для экономики страны. Целью работы является изучение состояния исследований и разработок в области изучения и развития транспортных и космических систем на основе анализа результативности, а также сравнение эффективности научной деятельности образовательных организаций высшего образования и научных организаций в этой области.Материалы и методы. Информационной базой исследования послужили статистические данные и аналитическая информация, отражающие состояние исследований и разработок в области изучения и развития транспортных и космических систем. Методологическую базу исследования составляют статистические методы анализа информации: дисперсионный анализ, проверка статистических гипотез, непараметрические критерии сравнения выборок, анализ динамических рядов, структурный анализ.Результаты. В статье отражены результаты проведенного Институтом проблем развития науки РАН (ИПРАН РАН) мониторинга научного потенциала организаций, выполняющих исследования и разработки по приоритетному направлению научно-технологического развития «Связанность территории Российской Федерации за счет создания интеллектуальных транспортных и телекоммуникационных систем, а также занятия и удержания лидерских позиций в создании международных транспортно-логистических систем, освоении и использовании космического и воздушного пространства, Мирового океана, Арктики и Антарктики». В настоящей публикации, в частности, осуществлен анализ результативности исследований и разработок по приоритетному направлению «Транспортные и космические системы».В результате проведенного анализа сделаны выводы об основных направления и тенденциях исследований и разработок в области изучения и развития транспортных и космических систем России за период 2015–2019 гг. С помощью методов дисперсионного анализа, непараметрических критериев и др. проведено сравнение эффективности научной деятельности образовательных организаций высшего образования и научных организаций.Анализ показал, что международные публикационные аналитические системы занимают больший вес в объемах публикаций по сравнению с российским РИНЦ. Исследователи образовательных организаций высшего образования имеют в 5 раз больше публикаций, чем сотрудники научных организаций, что можно объяснить завышенными требованиями к должностям профессорско-преподавательского состава и образованием «мусорных» статей. По цитируемости самым успешным для российских исследователей в области транспортных и космических систем стал 2017 год. При этом цитируемость исследователей образовательных организаций была выше в 3–3,5 раза по международным публикациям и вдвое – по публикациям РИНЦ. Научные организации в области научных, конструкторских, технологических произведений показывают гораздо большую результативность и эффективность по сравнению с образовательными учреждениями высшего образования. За период 2015–2019 гг. выявлена тенденция к снижению результатов интеллектуальной деятельности по всем рассматриваемым организациям.Проведенный анализ также показал низкую результативность деятельности малых инновационных предприятий по данному приоритетному направлению за период 2015–2019 гг. В России они не получили должного развития.Дисперсионный анализ, проверка статистических гипотез с использованием непараметрических методов позволили сравнить результаты деятельности научных организаций и организаций высшего образования.Выводы. Таким образом, к одному из путей повышения эффективности и результативности науки в России можно отнести возрождение системы научно-исследовательских институтов, деятельность которых была бы направлена на удовлетворение конкретных научных потребностей государства
Оценка состояния мясного рынка и воспроизводственного процесса в условиях обеспечения продовольственной безопасности
Get PDFThe reproduction process in agriculture is closely related to the agri-food market and ensuring the country’s food security. In modern literature, reproduction processes in agriculture are considered separately from the agri-food market, in turn, these concepts are interrelated. The development of the agri-food market and the level of food security set trends in the development of the reproduction process, and the conditions for the development of market relations, exports, imports and the current level of food security depend on the type of reproduction.The purpose of the study. The purpose of the study is to determine the type of reproduction process in the current situation on the meat market to assess the level of food security in Russia for meat products and to develop recommendations for the development of the meat market and the reproduction process in agriculture.Materials and methods. In this study, statistical methods were used to analyze reproduction and the situation on the meat market in terms of ensuring food security: descriptive statistics, comparative analysis, analysis of dynamic series. During the study, a method was used to determine the type of reproduction process, as well as a method for assessing the level of food security for meat products based on an assessment of supply and demand in the meat market. The data of official statistics at the federal and regional levels, as well as data from the reports of agricultural organizations, were used.Results. The presented methodology made it possible to determine the type of meat reproduction in the country, to assess the level of self-sufficiency and food security. The analysis of meat reproduction showed an expanded type. The average annual increase in meat production in natural units is about 5,0% over the period 2000-2020. The assessment of the availability of meat of own production showed an increase in the availability throughout the analyzed period and in 2020 reached the level of 100,1%. A decrease in dependence on imports (up to 5,8 %) and an increase in the share of exports (up to 5,4%) showed an optimal or sufficient level of food security (meat). Conclusion. According to the results of the study, the following conclusions can be drawn: there is an expanded type of reproduction process in Russia; the growth of meat production contributes to the self-sufficiency of the population with meat; there is an increase in demand for meat products on the market, a decrease in imports and an increase in the level of food security of the country. Further increase in the level of food security is possible while maintaining an expanded type of reproduction process. This will allow us to constantly increase the volume of meat production and increase the volume of meat exports to other countries, including China. The provision of high-quality and affordable food to the population of the country contributes to the optimization of the social climate in society, which in modern times in stressful conditions (pandemics, closed borders, military operations, etc.) is mandatory to suppress and smooth out stressful, panic food purchases in the future. Ensuring an adequate level of food security is also paramount, since the state of socio- political and military security depends on its level.Воспроизводственный процесс в сельском хозяйстве тесно связан с агропродовольственным рынком и обеспечением продовольственной безопасности страны. В современной литературе воспроизводственные процессы в сельском хозяйстве рассматриваются отдельно от агропродовольственного рынка, в свою очередь, эти понятия взаимосвязаны. Развитие агропродовольственного рынка и уровень продовольственной безопасности задают тенденции развития процесса воспроизводства, а от типа воспроизводства зависят условия развития рыночных отношений, экспорта, импорта и текущий уровень продовольственной безопасности.Цель исследования. Целью проводимого исследования является определение типа воспроизводственного процесса при сложившейся ситуации на рынке мяса для оценки уровня продовольственной безопасности в России по мясным продуктам и разработке рекомендаций по развитию мясного рынка и воспроизводственного процесса в сельском хозяйстве.Материалы и методы. В данном исследовании для проведения анализа воспроизводства и ситуации на рынке мяса в условиях обеспечения продовольственной безопасности применялись статистические методы: описательной статистики, сравнительный анализ, анализ динамических рядов. При проведении исследования применялась методика определения типа воспроизводственного процесса, а также методика оценки уровня продовольственной безопасности по мясным продуктам на основе оценки спроса и предложения на рынке мяса. Использовались данные официальной статистики федерального и регионального уровня, а также данные из отчетности сельскохозяйственных организаций.Результаты. Представленная методика позволила определить тип воспроизводства мяса в стране, оценить уровень самообеспеченности и продовольственной безопасности. Анализ воспроизводства мяса показал расширенный тип. Среднегодовой прирост объема производства мяса в натуральных единицах составляет около 5,0 %, на протяжении периода 2000–2020 гг. Оценка обеспеченности мясом собственного производства показала – увеличение обеспеченности на протяжении всего анализируемого периода и в 2020 г. достигла уровня 100,1 %. Снижение зависимости от импорта (до 5,8 %) и увеличение доли экспорта (до 5,4 %) показали оптимальный или достаточный уровень продовольственной безопасности (мяса).Заключение. По результатам исследования можно сделать следующие выводы: в России имеет место, расширенный тип воспроизводственного процесса; рост производства мясной продукции способствует повышению самообеспеченности населения мясом; происходит увеличение спроса на рынке мясной продукции, снижение импорта и повышение уровня продовольственной безопасности страны. Дальнейшее повышение уровня продовольственной безопасности возможно при сохранении расширенного типа воспроизводственного процесса. Это позволит постоянно повышать объемы производства мяса и наращивать объемы экспорта мяса в другие страны, в том числе Китай. Обеспечение качественным и доступным продовольствием население страны способствует оптимизации социального климата в обществе, что в современное время в стрессовых условиях (пандемии, закрытых границ, военной операции и т.д.) является обязательным для подавления и сглаживания стрессовых, панических закупок продовольствия в прок. Обеспечение достаточного уровня продовольственной безопасности также является первостепенным, так как от ее уровня зависит состояние социально-политической и военной безопасности