Correlation Analysis of Factors Affecting Competitiveness in Agriculture

  • Andrei V. Plotnikov Perm National Research Polytechnic University
  • Igor V. Krinitsyn Vyatsky State University
Keywords: competitiveness, agriculture, digital competitiveness index, global competitiveness index

Abstract

The paper analyzes the factors of agricultural competitiveness based on the global competitiveness index. The primary method is correlation analysis, the results of the study identify the critical relationships between indicators of agriculture and development. The area of land allocated for agricultural crops is poorly correlated with other variables. However, a larger agrarian workforce has a strong negative correlation with indicators such as food security, digital competitiveness, innovation and human development, indicating a lower level of development. Higher grain yields positively correlate with these indicators. In addition, food security, digital competitiveness, innovation and human development are closely interrelated, which indicates that more developed and digitally competitive countries tend to have higher innovation potential and a higher level of human development.

The article was submitted: 2024-09-02;

approved after reviewing: 2024-09-19.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Andrei V. Plotnikov, Perm National Research Polytechnic University

Ph.D., Associate Professor, Associate Professor at the Management and Marketing Department;
Address: Komsomolsky Av, 29, Perm, 614000, Russia;
E-mail: plotnikov-av@mail.ru
ORCID: 0000-0001-5777-3969

Igor V. Krinitsyn, Vyatsky State University

Researcher, Kirov Region Engineering Center;

Address: 27, Lepse St., Kirov, Russia, 610000.

E-mail: iv_krinicin@vyatsu.ru

References

Васильева Е.В. Воспроизводство кадров ИТ-отрасли. Сценарный анализ // Мир новой экономики. – 2016. – №. 4. – С. 127-134. ISSN: 2220-6469. eISSN: 2220-7872. – EDN XIRSPX.

Вахрушев Е.А. Развитие АПК как фактор обеспечения конкурентоспособности предприятий молочной промышленности Удмуртской Республики // Вестник Удмуртского университета. Серия «Экономика и право». – 2013. – № 1. – С. 24-28. ISSN: 2412-9593. eISSN: 2413-2446.

Выдрина О.Н. Факторы, формирующие конкурентоспособность российского свеклосахарного подкомплекса АПК // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. – 2014. – №2. – С. 26-29. ISSN: 1997-0749– EDN SYJHSD.

Иванов А.И., Малыгина Е.А., Перфилов К.А., Вятчанин С.Е. Сравнение мощности критерия среднего геометрического и критерия Крамера - фон Мизеса на малых выборках биометрических данных // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2016. № 2(18). – С. 155-163. ISSN: 2227-8486.

Пястолов, С. М. 2017.02.023. Глобальный индекс инноваций 2016. Побеждая с глобальными инновациями. The Global innovation index 2016: winning with Global innovation / Dutta S., Lanvin B., Wunsch-Vincent S. (EDS.); Cornell university (Johnson); INSEAD; WIPO. - 2016. - 451 p / С. М. Пястолов // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Серия 8: Науковедение. Реферативный журнал. – 2017. – № 2. – С. 120-128. – ISSN: 2219-8814 – EDN YURRCJ.

Саяпин А.В., Кожевникова Т.М. Структурная модернизация как фактор конкурентоспособности предприятий АПК // Социально-экономические явления и процессы. – 2013. – № 2(048). – С. 102-109.

Саградов А.А. Россия и индекс человеческого развития // Мир России. Социология. Этнология. – 2000. – № 3. – С. 146-152. ISSN: 1811-038X. – eISSN: 1811-0398– EDN ECISTA.

Строкатов Д.А. Новации в структуре и методологии расчета Индекса глобальной конкурентоспособности // Международная торговля и торговая политика. – 2019. – № 1(17). – с. 45-59. – DOI: http://dx.doi.org/10.21686/2410-7395-2019-1-45-59. – ISSN 2410-7395 (Print). – ISSN 2414-4649 (Online).

Субаева А.К., Низамутдинов М.М., Мавлиева Л.М., Калимуллин М.Н. Производительность труда в аспекте цифрового сельского хозяйства // Сельское хозяйство и продовольственная безопасность: технологии, инновации, рынки, кадры : Научные труды международной научно-практической конференции, посвященной 100-летию аграрной науки, образования и просвещения в Среднем Поволжье, Казань, 13–14 ноября 2019 года. – Казань: Казанский государственный аграрный университет, 2019. – С. 760-766. – EDN PZUXJG.

Хадикова Э. К., Булацева Ф. А., Сидакова М. М. Инновационный потенциал как фактор конкурентоспособности предприятий АПК // Вестник Академии права и управления. – 2016. – № 3(44). – С. 147-152. – ISSN: 2074-9201. – EDN WROBHX.

Цыпин А.П. Эконометрическое моделирование влияния факторов на ВВП постсоветских стран // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Экономика. Управление. Право. – 2018. – Т. 18, вып. 4. – С. 407-412. DOI: https://doi.org/10.18500/1994-2540-2018-18-4-407-412. – ISSN 1994-2540 (Print). – ISSN 2542-1956 (Online).

Чернышова Ю.В., Тарасенко А.В., Тарасенко В.Ф. Выбор и реализация метода заполнения пропущенных значений в данных тестирования респондентов / // Математическое и программное обеспечение информационных, технических и экономических систем : Материалы V Международной молодежной научной конференции, Томск, 19–20 мая 2017 года / Под общей редакцией И.С. Шмырина. Том 301. – Томск: Национальный исследовательский Томский государственный университет, 2017. – С. 67-72. – ISBN: 978-5-94621-642-5. – EDN YHWNKI.

Яроменко Н.Н., Беджанова А.К. Группировка и корреляция на примере сельскохозяйственных предприятий Краснодарского края // Символ науки. – 2016. – №. 1-1. – С. 237-241. ISSN 2410-700X.

Benchmarking Competitiveness in the Fourth Industrial Revolution: Introducing the Global Competitiveness Index 4.0 [Web source] https://www3.weforum.org/docs/GCR2018/02Chapters/Chapter%203.pdf.

Hair Jr J. et al. A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM). – Sage publications, 2021.

Lee K.J. et al. Assumptions and analysis planning in studies with missing data in multiple variables: moving beyond the MCAR/MAR/MNAR classification //International Journal of Epidemiology. – 2023. – С. dyad008.

Pedersen A.B. et al. Missing data and multiple imputation in clinical epidemiological research //Clinical epidemiology. – 2017. – С. 157-166.

Popkova, E.G., Smetanina A.I., Lifanov P.A. Smart Agriculture for Food Security, Mendeley Data, V1, 2022. doi: 10.17632/gw97zd8kv6.1.


Abstract views: 279
PDF Downloads: 144
Published
2024-09-23
How to Cite
Plotnikov, A. V., & Krinitsyn, I. V. (2024). Correlation Analysis of Factors Affecting Competitiveness in Agriculture. In the Center of Economy, 5(3), 76-83. Retrieved from https://www.vcec.ru/index.php/vcec/article/view/114
Issue
Vol. 5 No. 3 (2024): In the Center of Economy
Section
Regional and branch economics
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Authors who publish with this journal agree to the following terms:

  1. Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
  2. Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.
  3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).