Научный журнал ВолНЦ РАН (печатное издание)
21.11.202411.2024с 01.01.2024
Просмотры
Посетители
* - в среднем в день за текущий месяц
RuEn

рубрика "Общественные финансы"

Прогноз влияния инвестиций на пространственную неоднородность развития отрасли животноводства

Наумов И.В., Седельников В.М.

Том 16, №2, 2023

Наумов И.В., Седельников В.М. (2023). Прогноз влияния инвестиций на пространственную неоднородность развития отрасли животноводства // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 16. № 2. С. 88–111. DOI: 10.15838/esc.2023.2.86.5

DOI: 10.15838/esc.2023.2.86.5

Аннотация   |   Авторы   |   Список литературы
  1. Архипова М.Ю., Смирнов А.И. (2020). Современные направления прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур на основе использования эконометрических моделей // Вопросы статистики. № 27 (5). С. 65–75. DOI: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2020-27-5-65-75
  2. Бровкова А.В. (2014). Совершенствование подходов к статистическому анализу социально-экономического неравенства и конвергенции регионов России // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. № 2. С. 113–117.
  3. Гагарина Г.Ю., Болотов Р.О. (2021). Оценка межрегионального неравенства в Российской Федерации и его декомпозиция с применением индекса Тейла // Федерализм. Т. 26. № 4 (104). С. 20–34. DOI: http:// dx.doi.org/10.21686/2073-1051-2021-4-20-34
  4. Глазырина И.П., Забелина И.А., Клевакина Е.А. (2010). Уровень экономического развития и распределение экологической нагрузки между регионами РФ // Журнал Новой экономической ассоциации. № 7. С. 70–88.
  5. Горбатовская О. (2017). Факторы и методы оценки территориальной дифференциации сельскохозяйственного производства // Аграрная экономика. № 6. С. 18–29.
  6. Дуброва Т.А. (2014). Применение многомерных статистических методов для анализа состояния и тенденций развития российского рынка мяса // Вопросы статистики. № 8. С. 67–75. DOI: https://doi.org/10.34023/2313-6383-2014-0-8-67-75
  7. Зимин А.Ф., Тимирьянова В.М. (2016). Пространственная организация рынка потребительских товаров // Вестник УГУЭС. Наука, образование, экономика. Серия экономика. № 1 (15). С. 44–49.
  8. Зубаревич Н.В. (2013). Неравенство доходов населения: пространственная проекция // Pro et Contra. Т. 17. № 6. С. 48–60.
  9. Зубаревич Н.В., Сафронов С.Г. (2013). Неравенство социально-экономического развития регионов и городов России 2000-х годов: рост или снижение? // Общественные науки и современность. № 6. С. 15–26.
  10. Малкина М.Ю., Балакин Р.В. (2014). Исследование концентрации и равномерности налоговых поступлений в регионах Российской Федерации на основе индексов Херфиндаля-Хиршмана, Джини и Тейла // Налоги и налогообложение. № 11 (11). С. 1010–1023. DOI: https://doi.org/10.7256/1812-8688.2014.11.12546
  11. Патракова С.С. (2022). Оценка внутрирегиональной асимметрии сельскохозяйственного производства Вологодской области // Проблемы развития территории. Т. 26. № 1. С. 27–42. DOI: 10.15838/ptd.2022.1.117.3
  12. Печеневский В.Ф., Снегирев О.И. (2018). Прогнозирование размещения и развитие производства продукции животноводства в регионе // Современная экономика: проблемы и решения. № 1 (98). С. 75–84. DOI: https://doi.org/10.17308/meps.2018.1/1782
  13. Постникова Е.А., Шильцин Е.А. (2009). Новейшие тенденции регионального развития: некоторые фрагменты // Регион: экономика и социология. № 3. С. 67–86.
  14. Суворов Н.В., Ахунов Р.Р., Губарев Р.В., Дзюба Е.И., Файзуллин Ф.С. (2020). Применение производственной функции Кобба – Дугласа для анализа промышленного комплекса региона // Экономика региона. № 16 (1). С. 187–200. DOI: 10.17059/2020-1-14
  15. Толмачев М.Н. (2010). Методология расчета показателей концентрации сельскохозяйственного производства // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. Т. 10. Вып. 2. С. 103–111.
  16. Atikah N., Widodo B., Rahardjo S. et al. (2021). The efficiency of Spatial Durbin Model (SDM) parameters estimation on advertisement tax revenue in Malang City. Journal of Physics: Conference Series, 1821(1), 012012. Available at: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1821/1/012012
  17. Augustine D.J., Booth D.T., Cox S.E., Derner J.D. (2012). Grazing intensity and spatial heterogeneity in bare soil in a grazing-resistant grassland. Rangeland Ecology & Management, 65(1), 39–46. Available at: https://doi.org/10.2111/rem-d-11-00005.1
  18. Bille A.G. Salvioni C., Benedetti R. (2015). Spatial heterogeneity in production functions models. International Conference of Agricultural Economists (ICAE) Agriculture in an Interconnected World, 16. DOI: 10.22004/ag.econ.211343
  19. Bulteau J., Feuillet T., Le Boennec R. (2018). Spatial heterogeneity of sustainable transportation offer values: A comparative analysis of Nantes urban and periurban/rural areas (France). Urban Science, 2(1), 14. Available at: https://doi.org/10.3390/urbansci2010014
  20. Chikuvire T.J., Mpepereki S., Tigere T.A., Foti R. (2006). Exploitation of spatial heterogeneity for food security by smallholder farmers in a semi-arid area of Zimbabwe. Journal of Sustainable Development in Africa, 8(2), 15–28. Available at: http://jsd-africa.com/Jsda/Summer_2006/PDF/ARC_ExploitationSpatialHeterogeneityFoodSecurity.pdf
  21. Fang W., Huang H., Yang B., Hu Q. (2021). Factors on spatial heterogeneity of the grain production capacity in the major grain sales area in Southeast China: Evidence from 530 counties in Guangdong Province. Land, 10(2), 206. Available at: https://doi.org/10.3390/land10020206
  22. Han C., Wang G., Zhang Y.et al. (2020). Analysis of the temporal and spatial evolution characteristics and influencing factors of China’s herbivorous animal husbandry industry. PLOS ONE, 15(8), e0237827. Available at: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237827
  23. Khan A.A. (2020). Linking spatial patterns of livestock to the geographical variances in Turkey. Journal of Geography, 40, 109–117. Available at: https://doi.org/10.26650/JGEOG2019-0050
  24. Koc A.A., Lambert D.M., Boluk G. et al. (2017). A spatial analysis of the relationship between agricultural output and input factors in Turkey. New Medit, A Mediterranean Journal of Economics, Agriculture and Environment, 16(1), 11–17. Available at: https://newmedit.iamb.it/2017/03/15/a-spatial-analysis-of-the-relationship-between-agricultural-output-and-input-factors-in-turkey/
  25. Lv F., Deng L., Zhang Z. et al. (2022). Multiscale analysis of factors affecting food security in China, 1980–2017. Environmental Science and Pollution Research, 29(5), 6511–6525. DOI:10.1007/s11356-021-16125-1
  26. Piet L. (2017). Concentration of the agricultural production in the EU: The two sides of a coin. In: 15 European Association of Agricultural Economists (EAAE) Congress “Towards Sustainable Agri-Food System: Balancing between Markets and Society”, European Association of Agricultural Economists (EAAE). DOI: 10.22004/ag.econ.261439
  27. Shi B., Fu Y., Bai X. et al. (2021). Spatial pattern and spatial heterogeneity of Chinese elite hospitals: A country-level analysis. Frontiers in Public Health, 9, 710810. DOI: 10.3389/fpubh.2021.710810
  28. Shouying Y., Qiaoxi F. (2018). Spatial statistical analysis on geographical agglomeration of planting industry in Sichuan Province. In: Proceedings of the 2018 4th International Conference on Economics, Social Science, Arts, Education and Management Engineering (ESSAEME 2018). Advances in Social Science, Education and Humanities Research. Available at: https://doi.org/10.2991/essaeme-18.2018.16
  29. Sibhatu K.T., Steinhübel L., Siregar H. et al. (2021). Spatial heterogeneity in smallholder oil palm production in Indonesia: Implications for intervention strategies. International Conference of Agricultural Economists (ICAE 2021). Available at: https://ageconsearch.umn.edu/record/315222/files/0-0_Paper_19141_handout_301_0.pdf
  30. Wagle T.P.S. (2016). Spatial analysis of Cobb-Douglas production function in agriculture sector of Nepal: An empirical analysis. Journal of Advanced Academic Research, 3(2), 101–114. Available at: https://doi.org/10.3126/jaar.v3i2.16759
  31. Wenbo M., Weiteng T., Qian Zh., Qianqian M. (2021). Analysis on the temporal and spatial heterogeneity of factors affecting urbanization development based on the GTWR model: Evidence from the Yangtze River Economic Belt. Complexity, 2021, 1–11. Available at: https://doi.org/10.1155/2021/7557346
  32. Yang W., Jia H., Wang C. et al. (2022). spatial heterogeneity of household food consumption and nutritional characteristics of grassland transects in Inner Mongolia, China. Frontiers in Nutrition, 9. DOI: 10.3389/fnut.2022.810485
  33. Zhang Y., Li B. (2022). Detection of the spatio‐temporal differentiation patterns and influencing factors of wheat production in Huang‐Huai‐Hai region. Foods, 11(11), 1617. Available at: https://doi.org/10.3390/foods11111617

Полная версия статьи