Предмет. Внутрирегиональная пространственная неоднородность сельскохозяйственного производства, которая снижает диагностическую ценность агрегированных показателей субъекта РФ и ограничивает возможности обоснования адресных управленческих решений. Цели. Разработка и апробация методического инструментария сегментации муниципальных образований региона по уровню валового производства сельскохозяйственной продукции с применением аппарата квартильного анализа. Методология. Исследование базируется на массиве данных официальной муниципальной статистики Нижегородской области за 2024 г. Методический аппарат включает методы ранжирования и квартильной группировки, оценку концентрации производства (принцип Парето), корреляционный анализ Пирсона для выявления производственных детерминант, расчет медианных характеристик, а также методы отраслевого профилирования и картографической визуализации. Результаты. На основе предложенной методики совокупность муниципалитетов распределена по четырем квартильным группам (Q1 – Q4). Выявлена критическая степень пространственной поляризации: при 300-кратном разрыве между экстремальными значениями выборки на долю верхнего квартиля (Q4) приходится 56,5% регионального выпуска, в то время как вклад нижнего (Q1) составляет лишь 3,6%. Идентифицированы качественные различия в структуре производства: от доминирования монопрофильного низкорентабельного молочного хозяйства в депрессивных районах до высокой концентрации высокотехнологичных мощностей в зонах интенсивного роста. Сформирован аналитический инструмент «паспорт квартилей», представляющий собой матрицу для проектирования таргетированных мер поддержки. Выводы. Обоснована необходимость перехода от унифицированных управленческих моделей к дифференцированному регулированию агропромышленного комплекса. Практическое использование предложенного подхода позволяет формировать адресную аграрную политику, учитывающую специфические ограничения и драйверы роста конкретных муниципальных территорий.
Ворошилов Н.В. Территориальная специфика развития сельского хозяйства: сравнительный анализ соседних муниципалитетов Вологодской и Ленинградской областей // Проблемы развития территории. 2025. Т. 29. № 3. С. 59–77. DOI: 10.15838/ptd.2025.3.137.4 EDN: YFYPFY
Нефедова Т.Г. Пространственная дифференциация сельскохозяйственного производства в России в условиях природного и социального опустынивания // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2022. Т. 86. № 1. С. 69–81. DOI: 10.31857/S2587556622010101 EDN: LZYXUC
Костяев А.И., Никонова Г.Н. Развитие процессов территориальной дифференциации аграрного производства Нечерноземья и их современные тренды // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2021. Т. 14. № 4. С. 150–168. DOI: 10.15838/esc.2021.4.76.9 EDN: SLCKEA
Кочетыгова О.В., Иноземцев Е.С., Головко М.В. Анализ неравномерности сельскохозяйственного производства в России // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2021. Т. 21. № 3. С. 255–262. DOI: 10.18500/1994-2540-2021-21-3-255-262 EDN: KWTZJM
Шестаков Р.Б., Ловчикова Е.И. Кластеризация регионов на основе базовых аграрно-экономических критериев // Экономика региона. 2023. Т. 19. № 1. С. 178–191. DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-1-14 EDN: IMRAKO
Завиваев Н.С., Якимова О.Ю., Мансуров А.П. Кластерный анализ эффективности использования элементов точного сельского хозяйства // Вестник НГИЭИ. 2021. № 12. С. 82–94. DOI: 10.24412/2227-9407-2021-12-82-94 EDN: PVHHEM
Панина Е.В. Концептуальный подход к кластеризации АПК Нижегородской области // Вестник НГИЭИ. 2023. № 9. С. 84–97. DOI: 10.24412/2227-9407-2023-9-84-97 EDN: QKNRCK
Маратканова И.В., Маслихова Е.А., Губанищева М.А. Кластерный анализ в решении задачи типологии регионов Сибирского федерального округа по уровню доходно-имущественного потенциала населения // Экономика. Профессия. Бизнес. 2023. № 2. С. 53–63. DOI: 10.14258/epb202321 EDN: TLJNTM
Новикова А.А., Ажинов Д.Г. Устойчивая типология регионов России по уровню научно-технологического развития за 2012–2024 годы // Балтийский регион. 2025. Т. 17. № 4. С. 20–38. DOI: 10.5922/2079-8555-2025-4-6 EDN: QSKXAT
Антохонова И.В., Будажанаева М.Ц. Типологический подход к управлению социально-экономическим развитием сельских территорий региона // Проблемы современной экономики. 2016. № 4. С. 154–158. EDN: YSDERN
Желудева Ю.В. Анализ динамики развития сельских территорий с использованием интегральных индексов // Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2024. № 1. С. 45–53. EDN: VWORMO
Иванова С.Н., Аюшеева С.Н., Мекуш Г.Е. Дифференциация сельских территорий республики Бурятия по устойчивости социо-эколого-экономического развития // Вестник Бурятского государственного университета. Экономика и менеджмент. 2024. № 1. С. 58–67. DOI: 10.18101/2304-4446-2024-1-58-67 EDN: SPUTHY
Сорокина Н.Ю. Рейтингование как метод оценки старопромышленных регионов России // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2024. № 6. С. 56–67. DOI: 10.21686/2413-2829-2024-6-56-67 EDN: BDTIYX
Ковалева Д.Е. Рейтинговая оценка уровня развития регионов ДФО в рамках стратегии пространственного развития РФ // Вестник Тихоокеанского государственного университета. 2022. № 1. С. 85–94. EDN: KDJQTF
Попова С.А., Колпакова Е.А. Методика двухмерной типологизации сельских территорий в разрезе регионов РФ // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 12-1. С. 159–164. DOI: 10.17513/vaael.1978 EDN: UDGVQV
Доброхлеб В.Г., Кондакова Н.А. Типологизация и социально-экономические аспекты формирования демографического старения населения регионов России // Проблемы развития территории. 2022. Т. 26. № 4. С. 98–110. DOI: 10.15838/ptd.2022.4.120.7 EDN: NWTBQC
Колесняк А.А., Полянская Н.М., Шапорова З.Е. Методические подходы к типологизации регионов по уровню развития агропродовольственной системы (на материалах Дальневосточного федерального округа) // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2023. № 9. С. 48–56. DOI: 10.31442/0235-2494-2023-0-9-48-56 EDN: UHHOJB
Тасщанов Р.Т. Типовые ошибки IT-предпринимателей: системный анализ бизнес-трекинга (школа ФРИИ) // Экономика и бизнес: теория и практика. 2025. № 5. С. 387–395. DOI: 10.24412/2411-0450-2025-5-387-395 EDN: WFUYZB
Шевцова Т.А. Выявление аномалий в сложных данных с помощью кластеризации // Информационные технологии и безопасность. 2024. № 4. С. 39–45. EDN: IHSEQO
