Огородников Петр Иванович, д-р техн. наук, профессор, вед. науч. сотр., Оренбургский филиал ФГБУН «Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук»: Россия, 460000, г. Оренбург, ул. Пионерская, 11.
Спешилова Наталья Викторовна, д-р экон. наук, профессор, вед. науч. сотр. Оренбургского филиала ФГБУН «Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук»; зав. кафедрой «Экономическая теория, региональная и отраслевая экономика», ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет»: Россия, 460018, г. Оренбург, просп. Победы, 13.
Спешилов Евгений Алексеевич, магистрант, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет»: Россия, 460018, г. Оренбург, просп. Победы, 13.

Тел.: (353-2) 77-22-26
E-mail: ofguieuroran@mail.ru

В современных экономических условиях благосостояние и устойчивое функционирование любой страны находится в зависимости от многих факторов связи с чем, руководство стремится к постоянному совершенствованию и росту социально-экономического положения своих держав. Выражается это в государственном регулировании и поддержке различных отраслей экономики, и сельское хозяйство является одной из таких. Необходимость поддержки сельскохозяйственной отрасли обусловлена следующими факторами: большим влиянием географо-климатических условий на производство, жизненной необходимостью людей в продуктах питания, низкой рентабельностью производства сельскохозяйственных организаций, зависящей, в том числе и от диспаритета цен. Целью работы являлось проведение анализа динамики развития сельскохозяйственного производства в России с учетом влияния программ Государственного регулирования и инвестиционного потенциала регионов. В статье представлена информация за 2015-2019 гг. по производству основных видов сельскохозяйственной продукции РФ и объему инвестиций в основной капитал. Сделан акцент на стимулировании инвестиционной деятельности в АПК по федеральным округам. Отмечено, что Оренбургская область является одним из самых развитых сельскохозяйственных регионов Приволжского федерального округа. Представлена динамика показателей финансирования Государственной программы по направлениям государственной поддержки в регионе. Выявлена зависимость влияния факторов на уровень производства продукции сельского хозяйства в Оренбургской области и представлено уравнение множественной регрессии, в соответствии с коэффициентами которой сформулированы перспективные направления развития сельского хозяйства региона. Проведен анализ как предлагаемых, так и ранее внедренных инвестиционных проектов (с федеральным и региональным участием) с помощью метода чистой дисконтированной стоимости. В работе применялись методы и средства эконометрического моделирования с использованием табличного процессора МSExcel.

сельское хозяйство, регион, государственная поддержка, программа, инвестиционная привлекательность, инновации, инвестиции

1. Регионы России. Социально-экономические показатели, 2020: Стат.сб. / Росстат. – М., 2020. – 1242 с.

2. Федеральная служба государственной статистики. Официальный сайт. [Электронный ресурс]. – URL: https://rosstat.gov.ru/
3. Россия в цифрах. 2020: Крат.стат.сб./Росстат. – M., 2020 – 550 с.
4. Официальный сайт Министерства сельского хозяйства Российской Федерации [Электронный ресурс]. – URL: https://mcx.gov.ru/
5. Информационный справочник о мерах и направлениях государственной поддержки агропромышленного комплекса Российской Федерации: Официальный сайт [Электронный ресурс]. – URL: http://www.gp.specagro.ru
6. Национальный доклад «О ходе и результатах реализации в 2019 году Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия» [Электронный ресурс]. – URL: https://rosinformagrotech.ru/data/download/66-normativnye-dokumenty-spravochniki-katalogi/1477-natsionalnyj-doklad-o-khode-i-rezultatakh-realizatsii-v-2019-godu-gosudarstvennoj-programmy-razvitiya-selskogo-khozyajstva-i-regulirovaniya-rynkov-selskokhozyajstvennoj-produktsii-syrya-i-prodovolstviya
7. Официальный информационный сайт Министерства сельского хозяйства Оренбургской области [Электронный ресурс]. – URL: http://www.mcx.orb.ru
8. Cтатистическийежегодник Оренбургской области. 2020: Стат.сб./ Оренбургстат. – О65 Оренбург, 2019. – 530 с.
9. Cтатистическийежегодник Оренбургской области. 2020: Стат.сб./ Оренбургстат. – О65 Оренбург, 2020. – 492 с.
10. Спешилова Н.В., Кожуховская Ю.А. Обоснование перспективных направлений развития сельского хозяйства в регионах России с использованием математико-статистических методов // Экономика и предпринимательство. – 2020. – №5(118). – С. 1298-1303. – DOI: 10.34925/EIP.2020.118.5.272
11. Огородников П.И., Спешилова Н.В., Кожуховская Ю.А. Перспективы развития сельскохозяйственного производства в России с учетом адаптации государственных программ к особенностям регионов // Научное обозрение: теория и практика. – 2020. – Т. 10, №1(69). – С. 65-81. – DOI: 10.35679/2226-0226-2020-10-1-65-81.
12. Огородников П.И., Спешилова Н.В., Спешилова И.В. Роль государственных инвестиций в молочное скотоводство при обеспечении продовольственной безопасности региона (на примере Оренбургской области) // Научное обозрение: теория и практика. – 2019. – Т. 9, Вып. 3 – С. 308-317. – URL:http://www.sced.ru/ru/index.php?option=com_content&view=article&id=795
13. Огородников П. И., Спешилова Н. В. Повышение эффективности инновационного развития сельского хозяйства в регионе посредством оптимизации производственно-отраслевой структуры предприятий // Экономика и предпринимательство. – 2020. – №2(115). – С. 561-565. – DOI: 10.34925/EIP.2020.115.2.110.

STATE SUPPORT AND INVESTMENT OF REGIONAL AGRICULTURAL

Ogorodnikov Pyotr Ivanovich, Dr. of Tech. Sci., Prof., Leading Researcher of the Orenburg branch of Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Orenburg, Russia.
Speshilova Natalia Viktorovna, Dr. of Econ. Sci., Prof., Leading Researcher of the Orenburg branch of Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Orenburg, Russia.
Speshilov Evgeny Alekseevich, Master's student, Orenburg State University, Orenburg, Russia.

Keywords: agriculture, region, state support, program, investment attractiveness, innovation, investment.

Abstract. In modern economic conditions, the well-being and sustainable functioning of any country depends on many factors, and therefore, the leadership strives for continuous improvement and growth of the socio-economic situation of its powers. This is expressed in state regulation and support of various sectors of the economy, and agriculture is one of them. The need to support the agricultural sector is due to the following factors: the great influence of geographical and climatic conditions on production, the vital need of people for food, the low profitability of production of agricultural organizations, depending, among other things, on the disparity of prices. The purpose of the work was to analyze the dynamics of agricultural production development in Russia, taking into account the impact of state regulation programs and the investment potential of the regions. The article presents information for 2015-2019. according to the production of the main types of agricultural products of the Russian Federation and the volume of investments in fixed assets. The emphasis is placed on stimulating investment activity in the agro-industrial complex in the federal districts. It is noted that the Orenburg Region is one of the most developed agricultural regions of the Volga Federal District. The dynamics of indicators of financing of the State program in the areas of state support in the region is presented. The dependence of the influence of factors on the level of agricultural production in the Orenburg region is revealed and a multiple regression equation is presented, in accordance with the coefficients of which promising directions for the development of agriculture in the region are formulated. The analysis of both proposed and previously implemented investment projects (with federal and regional participation) was carried out using the net discounted value method. The methods and tools of econometric modeling using the MSExcel table processor were used in the work.