КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНАЛЬНОГО АГРОПРОМЫШЛЕННОГО ИНТЕГРИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ AHP-TOPSIS
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20286131Abstract
В данной статье предложена модель на основе методологии AHP-TOPSIS для комплексной оценки
потенциала агропромышленной интеграции регионов Узбекистана. Для оценки использованы четыре критерия:
общий объём сельскохозяйственной продукции, объём производства овощей, плодов и ягод, а также продукции
животноводства. С помощью метода AHP определены весовые коэффициенты критериев, на основе метода TOPSIS
рассчитан интегральный индекс потенциала и проведено ранжирование 13 регионов. Результаты исследования
показали, что Андижанская (CI=0,859), Самаркандская (CI=0,768) и Ферганская (CI=0,689) области формируют
группу высокого потенциала. Кашкадарьинская область занимает 8-е место с интегральным показателем CI=0,387
и входит в группу низкого потенциала. Обосновано, что усиление направлений плодоводства и овощеводства
позволит повысить интеграционный потенциал области до уровня высокой группы. Предложенная модель может
применяться в качестве практического инструмента при формировании региональной агропромышленной
политики и мониторинге территориального потенциала.
Keywords
агропромышленная интеграция, потенциал интеграции, метод AHP, метод TOPSIS, многокритериальная оценка, интегральный индекс.References
1. Саати, Т. Л. Как принимать решения: метод анализа иерархий // European Journal of Operational Research. –
2. – Т. 48, № 1. – С. 9–26.
3. Хванг, К. Л., Юн, К. Многокритериальное принятие решений: методы и приложения. – Берлин: Springer, 1981.
4. Параматa, А. Р., Мокоденсехо, С. Применение метода AHP-TOPSIS для оценки сельскохозяйственного сектора
5. // International Journal of Decision Support Systems. – 2023. – Т. 12, № 2. – С. 45–58.
6. Реардон, Т., Барретт, К. Б. Агроиндустриализация, глобализация и международное развитие // Agricultural
7. Economics. – 2000. – Т. 23, № 3. – С. 195–205.
8. Лю, Дж. и др. Улучшает ли интеграция сельской промышленности производительность сельского хозяйства? //
9. Frontiers in Sustainable Food Systems. – 2023. – Т. 7. – Ст. 1191024.
10. Чинелли, М. и др. Инструмент MCDA Index: интерактивное программное обеспечение для разработки индексов
11. и рейтингов // Environment Systems and Decisions. – 2020. – Т. 40, № 1. – С. 3–24.
12. Ахмади, Х. и др. Формирование отбора индикаторов и валидация составного индекса для оценки устойчивости
13. сельского хозяйства // ScienceDirect. – 2025. – В печати.
14. Исматов, Ф. И. Повышение эффективности использования сельскохозяйственных и промышленных ресурсов
15. // Journal of Applied Science and Social Science. – 2026. – Т. 16, № 3. – С. 886–891.
16. Умаралиев, О., Рахматов, К. Основы аграрной экономики и продовольственной безопасности // American
17. Journal of Economics and Business Management. – 2025. – Т. 8, № 5. – С. 2460–2468.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 ECONOSCITECH INTEGRATION
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.