Труды Кубанского государственного аграрного университета


<<<  Back

2020, № 83

UDC: 332.12:519.237
GSNTI: 06.61.33

Modeling of the regional agriculture management structure by regression analysis methods

The effectiveness of the agricultural sector of the state economy to a large extent depends on literacy, the effectiveness of its management by state bodies. Various tools can be used to determine the optimal number of employees in regional agro-industrial complex management, including regression analysis, which allows assessing the influence of the selected factors on the desired value. As regressors, it is necessary to choose such factors that influence the analyzed indicator and can be formalized. In the work, the following indicators were chosen by such indicators: agricultural production in farms of all categories; the number of permanent rural population; investment in fixed assets of the agro-industrial complex; agricultural land area; cattle stock; the number of agricultural organizations, peasant (farmer) individual entrepreneurs; grain production per capita; livestock and poultry production per capita. Using the software product R, the general regression equation was found for the country as a whole, as well as its particular types for individual economic regions that differ in economic conditions, climatic, environmental and geological parameters, which makes it possible to determine the predicted optimal number of employees of agro-industrial complex management bodies for each region separately. The results of the forecasting procedures showed the correctness of the selection and application of the factors indicated in the model, which indicates the possibility of using the obtained equations when making managerial decisions to optimize the governance structure of regional government bodies of the agro-industrial complex.
Keywords: Agrarian sector, management system, population optimization, regression analysis, tools
DOI: 10.21515/1999-1703-83-49-53

References:

  1. Общероссийский классификатор экономических регионов. ОК 024-95: постановление Госстандарта России от 27.12.1995 г. №640 (ред. от 13.02.2018) [Электронный ресурс] // Консультант Плюс: Информационный банк. - М.: Консультант Плюс, 2020.
  2. Официальный сайт Министерства сельского хозяйства и перерабатывающей промышленности Краснодарского края Режим доступа: http:// msh.krasnodar.ru/ (дата обращения 12.03.2020).
  3. Сельское хозяйство Краснодарского края. 2018: Стат. сб. - Краснодар: Краснодарстат, 2019. - 234 с.
  4. Агропромышленный комплекс России в 2018 году: Cтат. сб.- М: Минсельхоз РФ, 2019. - 556 с.
  5. The R Project for Statistical Computing. Режим доступа: https://www.r-project.org/ (дата обращения 12.03.2020).
  6. Зарядов, И. С. Введение в статистический пакет R: типы переменных, структуры данных, чтение и запись информации, графика / И. С. Зарядов. - М.: Издательство Российского университета дружбы народов, 2010. - 207 с.
  7. Франциско, О. Ю. Моделирование процессов и систем: учебное пособие / О. Ю. Франциско. - Краснодар: КубГАУ, 2018. - 91 с.
  8. Осенний, В. В. Оптимизация технологии производства зерна методами моделирования / В. В. Осенний // Научное обеспечение агропромышленного комплекса: сб. статей по матер. IX Всероссийской конф. молод. ученых. - Краснодар: КубГАУ, 2016. - С. 955-956.
  9. Франциско, О. Ю. Система управления современным АПК: эволюционные и структурные трансформации. - Краснодар: КубГТУ, 2016. - 123 с.

Authors:

  1. Frantsisko Olga Yur’evna, PhD in Economics; Department of economic Cybernetics, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “I.T. Trubilin Kuban State Agrarian University”.