INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND INVESTMENT EFFICIENCY IN COTTON-TEXTILE CLUSTERS: OPTIMIZING COSTS THROUGH INDUSTRY 4.0 SOLUTIONS.
Ключевые слова:
Paxta yetishtirish, xarajatlarni optimallashtirish, regressiya tahlili, qishloq xo‘jaligi investitsiyalari, tomchilatib sug‘orish, klaster mablag‘lari, mavsumiy ish o‘rinlari, quyosh energiyasi, barqaror qishloq xo‘jaligi.Аннотация
Процесс выращивания хлопка играет важную роль в сельском
хозяйстве, требуя эффективного использования ресурсов и оптимизации затрат для
обеспечения экономической и экологической устойчивости. В данном исследовании
рассматривается влияние различных факторов на затраты на производство хлопка в
кластерах, расположенных в оазисных регионах Узбекистана. С помощью регрессионной
модели анализируется влияние общей площади земли, количества фермерских хозяйств,
доли систем капельного орошения, урожайности, наличия ирригационных и
мелиоративных объектов, инвестиций в сельское хозяйство, финансирования кластеров,
банковских кредитов, сезонной занятости и использования солнечной энергии на
затраты производства. Полученные результаты представляют ценную информацию
для совершенствования работы кластеров, модернизации агротехнологий и развития
устойчивого сельского хозяйства, обеспечивая научную и практическую основу для повышения экономической эффективности и экологической устойчивости в
хлопководстве.
Библиографические ссылки
Cronbach L.J. Coefficient Alpha and the Internal Structure of Tests // Psychometrika. – 1951. – Vol. 16, No. 3. – P. 297–334.
Wooldridge J.M. Introductory Econometrics: A Modern Approach. – Cengage Learning, 2020.
Hayashi F. Econometrics. – Princeton: Princeton University Press, 2000.
Greene W.H. Econometric Analysis. – Pearson, 2018.
Ruan Y. Exploring Multiple Regression Models: Key Concepts and Applications // Science and Technology of Engineering, Chemistry and Environmental Protection. – 2024. – Vol. 1, No. 7. DOI: 10.61173/yjpt3s59.
Janković S. The Multivariate Statistical Analysis – Multiple Linear Regression // International Journal on Biomedicine and Healthcare. – 2022. – Vol. 10, No. 4. – P. 173–175. DOI: 10.5455/ijbh.2022.10.173-175.
Mignon V. The Multiple Regression Model // Classroom Companion Economics. – 2024. – P. 105–170. DOI: 10.1007/978-3-031-52535-3_3.
Breusch T.S., Pagan A.R. A Simple Test for Heteroscedasticity and Random Coefficient Variation // Econometrica. – 1979. – Vol. 47, No. 5. – P. 1287–1294.
Bera J., Jarque C. Efficient Tests for Normality, Homoscedasticity and Serial Independence of Regression Residuals // Economics Letters. – 1980. – Vol. 6, No. 3. – P. 255–259.
Gujarati D.N., Porter D.C. Basic Econometrics. – McGraw-Hill, 2009.
Kutner M.H., Nachtsheim C.J., Neter J. Applied Linear Statistical Models. – McGraw-Hill, 2005.
James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R. – Springer, 2013.
Jiang J. Multiple Linear Regression // Applied Medical Statistics. – 2021. – P. 345–367. DOI: 10.1002/9781119716822.ch15.