ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ДИВЕРГЕНЦИЯ В АПК РОССИИ: АНАЛИЗ СТРУКТУРНЫХ КЛАСТЕРОВ И ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДИНАМИКИ

ГОРЛОВ АЛЕКСАНДР, ЛАТКИН АЛЕКСАНДР

УДК 338.43

Выпуск № 1, Январь 2026 г., статья № 14, стр. 144-149

Рубрика: Управление, планирование и кооперация в АПК

Ключевые слова: ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ДИВЕРГЕНЦИЯ, АГРОПРОМЫШЛЕННЫЙ КОМПЛЕКС, АГРОТЕХНОЛОГИИ, СТАРТАПЫ, КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ, ИНВЕСТИЦИОННОЙ АКТИВНОСТЬ, ЭВОЛЮЦИОННАЯ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ, ИННОВАЦИИ

Аннотация: Актуальность исследования обусловлена необходимостью осмысления современных тенденций технологической трансформации агропромышленного комплекса (АПК) России в контексте эволюционной экономической теории. Цель работы – выявление и анализ структурных закономерностей технологической дивергенции в российском АПК на основе кластеризации агротех-стартапов и оценки инвестиционной динамики. Методологическую основу составили системный и эволюционный подходы, методы статистического и сравнительного анализа, кластерный анализ базы данных технологических компаний (n=422). Результаты исследования показали, что российский АПК находится в фазе активной технологической дивергенции, характеризующейся выраженной кластерной специализацией. Выделены четыре ключевых технологических кластера: «Биотехнологии и новые системы производства» (46,3% стартапов), «Цифровые платформы и решения для точного земледелия» (31,9%), «Новые бизнес-модели и цепочки создания стоимости» (14,3%) и «Роботизация и автоматизация» (8,1 процентов). Выявленная кластерная асимметрия (индекс диверсификации 0,66) соответствует закономерностям начальной фазы дивергенции. Анализ инвестиционной активности в секторе агротехнологий за 2017-2025 гг. выявил волнообразную динамику с пиком в 2020 г. (19,32 млн долл. США) и высокую волатильность среднего размера раунда (коэффициент вариации 87,4%), что свидетельствует о высокой чувствительности сектора к внешним шокам и сохранении фундаментальных барьеров масштабирования. Ключевые выводы заключаются в том, что современная фаза дивергенции характеризуется множественностью конкурирующих технологических траекторий, диверсификацией бизнес-моделей, но также и сохранением структурных дисбалансов, детерминированных различиями в капиталоёмкости и институциональных барьерах. Сформировавшийся разнообразный ландшафт инноваторов создаёт обширный материал для последующего рыночного и институционального отбора.

Авторы:
Горлов Александр Владимирович, ФГБОУ ВО «Дальневосточный государственный аграрный университет»
Латкин Александр Павлович, ФГБОУ ВО Владивостокский государственный университет, г. Владивосток, Россия

Библиографическая запись:

На бумажную версию:

Горлов, А. В. ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ ДИВЕРГЕНЦИЯ В АПК РОССИИ: АНАЛИЗ СТРУКТУРНЫХ КЛАСТЕРОВ И ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДИНАМИКИ / А. В. Горлов, А. П. Латкин. – DOI 10.33938/261-144. – Текст : непосредственный // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2026. – № 1. – (Управление, планирование и кооперация в АПК). – С. 144-149.

TECHNOLOGICAL DIVERGENCE IN THE RUSSIAN AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX: ANALYSIS OF STRUCTURAL CLUSTERS AND INVESTMENT DYNAMICS

DOI 10.33938/261-144

Issue № 1, 2026, article № 14, pages 144-149

Section:

Keywords: TECHNOLOGICAL DIVERGENCE, AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX, AGRITECH, STARTUPS, CLUSTER ANALYSIS, INVESTMENT ACTIVITY, EVOLUTIONARY ECONOMIC THEORY, INNOVATIONS

Abstract: The relevance of the study is determined by the need to comprehend the current trends of technological transformation of the Russian agro-industrial complex (AIC) within the framework of evolutionary economic theory. The aim of the work is to identify and analyze the structural patterns of technological divergence in the Russian AIC based on the clustering of agri-tech startups and the assessment of investment dynamics. The methodological basis includes systemic and evolutionary approaches, methods of statistical and comparative analysis, cluster analysis of a database of technology companies (n=422). The results of the study showed that the Russian AIC is in a phase of active technological divergence, characterized by pronounced cluster specialization. Four key technological clusters are identified: "Biotechnology and New Production Systems" (46.3% of startups), "Digital Platforms and Precision Farming Solutions" (31.9%), "New Business Models and Value Chains" (14.3%), and "Roboticization and Automation" (8.1%). The identified cluster asymmetry (diversification index 0.66) corresponds to the patterns of the initial phase of divergence. Analysis of investment activity in the AgriTech sector for 2017-2025 revealed a wave-like dynamics with a peak in 2020 (19.32 million US dollars) and high volatility of the average round size (coefficient of variation 87.4%), indicating the sector's high sensitivity to external shocks and the persistence of fundamental scaling barriers. The key conclusions are that the current phase of divergence is characterized by a multiplicity of competing technological trajectories, diversification of business models, but also the persistence of structural imbalances determined by differences in capital intensity and institutional barriers. The emerging diverse landscape of innovators creates extensive material for subsequent market and institutional selection.

Authors: Gorlov Aleksandr Vladimirovich, Latkin Alexander Pavlovich