Применение инструментария агломеративной кластеризации для выявления деградирующих сельскохозяйственных производств и определения основных мер их поддержки

Аннотация

Введение. Актуальность исследования обусловлена: необходимостью автоматизированного анализа деградации АПК (ручная обработка данных по всем регионам и культурам неэффективна, а агломеративная машинная кластеризация позволяет группировать регионы со схожими тенденциями, выявляя наиболее проблемные зоны); рисками для продовольственной безопасности (снижение самообеспеченности ключевыми продуктами требует своевременного принятия мер господдержки, кластеризация помогает ранжировать регионы по степени угрозы и оптимизировать распределение ресурсов); отсутствием единой методики оценки деградации; цифровизацией сельского хозяйства. Цель. Исследование направлено на анализ деградации сельскохозяйственного производства в регионах РФ, в частности, на выявление регионов с наиболее выраженными процессами упадка в производстве картофеля и других сельхозпродуктов, а также на разработку мер для улучшения ситуации. Методы. Для анализа использовались методы кластеризации, в частности, алгоритм агломеративной кластеризации, который позволил сгруппировать регионы по схожести показателей деградации сельскохозяйственного производства на основе статистических данных за 2005 и2022 годы. Результаты. Регионы были разделены на три кластера, где Кластер 2 (42 региона) оказался наиболее деградирующим с точки зрения сельскохозяйственного производства. В этих регионах наблюдаются значительные снижения показателей производства на душу населения и урожайности. Выводы. Кластерный анализ позволил выделить регионы с наиболее выраженной деградацией сельхозпроизводства, что дает возможность разработать адресные меры поддержки, такие как целевые субсидии, налоговые льготы и программы восстановления инфраструктуры, для улучшения ситуации в этих регионах.