Improving the mechanisms of state support for agriculture in the framework of strategic planning

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Government support for agriculture in Russia requires a systematic analysis to improve efficiency. The purpose of the research was to analyze modern mechanisms of state support for agriculture in Russia using the example of its regions and the experience of foreign countries to identify key problems and develop recommendations for their solution. Research methods include comparative analysis of regulatory documents, econometric modeling, content analysis of development programs, as well as assessment of the effectiveness of budget expenditures. The results of the study showed that existing government support measures have significant potential, but face problems such as bureaucracy, lack of funding, low program effectiveness, and infrastructure deterioration. The most successful practices are inter-household coordination (Omsk region), econometric modeling (Smolensk region) and foreign experience (crop insurance in the USA, support for young farmers in the EU). The scope of the results: regional and federal authorities, developers of agricultural policy, scientific organizations. To increase the effectiveness of government support, it is necessary to introduce digital platforms, increase the amount of government support to 5% of the cost of products, strengthen monitoring of program effectiveness and adapt international best practices. The results can be used by the authorities when adjusting agricultural development programs.

About the authors

Vladislav M. Chernyakov

Siberian University of Consumer Cooperation  

Author for correspondence.
Email: mkacadem@mail.ru

Postgraduate Student

 

Russian Federation, 26 K. Marx Ave., Novosibirsk, 630087, Russian Federation

References

  1. Digital transformation program of Novosibirsk region. (2024). Ministry of Digital Development of Novosibirsk region. Retrieved from https://digit.nso.ru/page/1382
  2. Belokopytov, A. V., Kopeykin, D. A. (2024). Improvement of mechanisms for government support of agro-industrial complex in modern conditions of operation. Food Security and Policy, 11(3), 569–580. https://doi.org/10.18334/ppib.11.3.121071
  3. Kidyaeva, N. A., Illarionov, S. V. (2023). Economic development of rural territories. Young Scientist, (1), 82–88.
  4. Government Regulation of the Russian Federation No. 696 dated May 31, 2019 (as amended on July 10, 2020). On approval of the state program of the Russian Federation “Comprehensive Rural Territory Development” and amendments to certain acts of the Government of the Russian Federation. Retrieved from https://mcx.gov.ru/upload/iblock/725/725f4b61b8ed39429ca08316f6e7456d.pdf
  5. Long-term forecast of social and economic development of the Russian Federation until 2030. (2013). Retrieved from http://static.government.ru/media/files/41d457592e04b76338b7.pdf
  6. Sibiryayev, A. S. (2024). State support for agriculture and rural development: international experience. Herald of NGIEI, (2), 102–108.
  7. Strategy for Sustainable Development of Rural Areas of the Russian Federation until 2030. (2015). Retrieved from https://docs.cntd.ru/document/420251273
  8. Presidential decree of the Russian Federation No. 20 dated January 21, 2020. On approval of Food Security Doctrine of the Russian Federation. Retrieved from http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202001210021
  9. Federal Law No. 172-FZ dated June 28, 2014. On strategic planning in the Russian Federation. Retrieved from https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_164841
  10. Federal Law No. 264-FZ dated December 29, 2006 (as amended August 4, 2023). On agricultural development. Retrieved from http://pravo.gov.ru/proxy/ips/?docbody=&nd=102111165
  11. Chernyakov, V. M. (2024). Methodological approaches to assessing the digital potential of agricultural producers. Bulletin of the Academy of Knowledge, (4), 389–396.
  12. Chernyakov, V. M. (2022). Problems of assessing the effectiveness of the implementation of the national project “Digital Economy of the Russian Federation.” In Evaluation of Programs and Policies in the Context of New Public Management: Collection of Articles from the 3rd All-Russian Scientific and Practical Conference. Novosibirsk, October 26, 2022 (pp. 181–186). Novosibirsk: NSTU Publishing House.
  13. Chernyakov, V. M. (2023). Digital transformation: methodology for forming conceptual framework. Science of Krasnoyarsk, 12(2–2), 17–23.
  14. Chernyakov, M. K., Chernyakov, V. M., Eisenbart, G. A. (2024). Comparative analysis of investment attractiveness evaluation approaches for agricultural entities. In Collection of Proceedings: Socio-economic Development of Rural Territories: Trends of Cooperation (pp. 232–236).
  15. Chernyakov, V. M. (2024). Investment activity in the agrarian sector of Novosibirsk region. Bulletin of Eurasian Science, 16(4).* Retrieved from* https://esj.today/13ECVN424.html
  16. Chernyakov, V. M. (2024). Methodology for predicting results of regional agribusiness performance. Bulletin of Siberian Institute of Business and Information Technologies, 13(4), 155–160. https://doi.org/10.24412/2225-8264-2024-4-878
  17. Cherniakova, M. M., Chernyakov, V. M. (2023). Development of rural territories in Novosibirsk region amid digitization considering risks. In Investment Policy, Investments, and Entrepreneurship in Conditions of Geopolitical Instability Dedicated to Memory of V.I. Ogrodnikov (pp. 162–165).
  18. Shumakova, O. V., Kosenchuk, O. V. (2019). Enhancing governance mechanism for multifunctionality-based development of agricultural territories. Humanitarian Studies on Human Being, (37), 155–160.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


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

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».