MODELING OF STATE SUPPORT FOR AGRICULTURE

2024

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.52123/1994-2370-2024-1277
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.