MODELING OF STATE SUPPORT FOR AGRICULTURE

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52123/1994-2370-2024-1277
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Abstract. The article examines the impact of state support through subsidies on the outcomes of agricultural production in the Republic of Kazakhstan. The purpose of the study is to analyze the dynamics of subsidies and model the correlation between the subsidy size and gross agricultural output. The study draws on gross crop and livestock production data, as well as on the amount of state support from 2008 to 2022. The analysis showed a significant increase in gross agricultural output and the subsidy size over the specified period, which demonstrates a significant development of the agricultural sector and increased government support. Conclusion of the article also highlights the importance of continuing and expanding government support programs to ensure sustainable growth of the agricultural sector and increase its competitiveness. The article also examines successful cases of state support for agriculture in developed countries, which allows to offer recommendations for optimizing existing support programs in Kazakhstan. Keywords: state support, subsidies, agriculture, gross output, crop production, livestock, correlation, regression analysis.Удалить Keywords: state support, subsidies, agriculture, gross output, crop production, livestock, correlation, regression analysis.