ЗАРУБЕЖНЫЙ И РОССИЙСКИЙ ОПЫТ ПОДДЕРЖКИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ В АГРОПРОМЫШЛЕННОМ КОМПЛЕКСЕ
Bibliographic record
Abstract
Проблемы государственного регулирования инновационных процессов в сельском хозяйстве России и ряда зарубежных стран являются в настоящее время одним из важных направлений исследований экономистов‑практиков и ученых. Экономический кризис в последние годы за- тронул всю мировую экономику и указал на необходимость совершенствования инвестиционной политики на микро‑ и макроуровнях, т. е. на уровне экономики страны в целом и отдельных отраслей и организаций. Обеспечение продовольственной безопасности Рос- сии требует ухода от использования направлений производства сельскохозяйственной продукции, нацеленных на количественный рост, в сторону перехода на инновационно ориентированные технологии на безопасной экологической основе. В статье проводится анализ и дается классификация методов и направлений научных исследований по вопросам АПК в ряде стран: Китае, Канаде, США и государствах‑членах ЕАЭС на основе государственной поддержки. В России с 2017 г. наиболее перспективным видом государственной поддержки инновационных и инвестиционных проектов АПК регионов является предоставление консолидированной субсидии, включающей в себя поддержку отдельных подотраслей растениеводства и животноводства, связанной в том числе с развитием традиционных для регионов направлений сельского хозяйства (единая субсидия). Автором приводятся данные о размерах и направлениях единой субсидии в разрезе отдельных регионов и направлений использования, рассматриваются проблемы и пути повышения эффективности данного инструмента государственной поддержки АПК за 2017–2018 гг. Международный и российский опыт решения проблем государственной поддержки сельскохозяйственного производства, выполнение задачи обеспечения глобальной продовольственной безопасности требует эффективного использования всех источников финансирования как государственных, так и частных с целью эффективного и динамичного развития аграрного сектора The problems of the state regulation of innovation processes in agriculture in Russia and a number of foreign countries are now one of the important areas for the study by economists, both practitioners and scientists. The economic crisis in recent years has affected the entire world economy and pointed to the need to improve investment policy at the micro and macro levels, i. e. on both the level of the economy of the country as a whole, and of individual industries and organizations. Ensuring Russia’s food security requires avoiding the use of directions for the production of agricultural products aimed at quantitative growth, towards the transition to innovative technologies based on a safe ecological basis. The article analyzes and classifies methods and directions of scientific research on agro‑industrial complex in a number of countries: China, Canada, the United States and the member states of the EEMP on the basis of the state support. In Russia, since 2017, the most promising type of state support for innovative and investment projects in the agro‑industrial complex of the regions is the provision of a consolidated subsidy that includes support for selected sub‑sectors of crop production and livestock production, including development of the traditional agricultural directions (“single” subsidy). The author gives data on the size and directions of the “single” subsidy in the context of individual regions and areas of use, examines the problems and ways to increase the effectiveness of this instrument of state support for the agro‑industrial complex for 2017–2018. International and Russian experience in solving problems of state support for agricultural production, fulfilling the task of ensuring global food security requires the effective use of all sources of financing of both public and private investments with a view to efficient and dynamic development of the agricultural sector
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.015 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".