2021 development issues of innovative economy in the agricultural sector

 
 
“DEVELOPMENT ISSUES OF INNOVATIVE ECONOMY IN THE 
AGRICULTURAL SECTOR”
 
International scientific-practical conference on March 25-26, 2021. 
Web: 
http://conference.sbtsue.uz/uz
 
4-
расм. Прогноз тасвири
 
 
Тадқиқотда ишлаб чиқилган прогноз параметрларига кўра, 2021
-
2025 йилларда иш билан 
бандлар сонининг ортиши йилига ўртача 283,2 минг кишини ташкил этади ва 2025 йилда иш билан 
бандлар сони 2020 йилга нисбатан 1416,0 минг кишига ортади.
2025 йилда қишлоқ, ўрмон ва балиқ хўжалиги ва хизмат кўрсатишнинг бошқа тармоқларида 
иш билан бандларнинг улуши 2020 йилга нисбатан мос равишда 
-
1,73% ва 
-
0,18% га камаяди. Бу 
даврга келиб улушнинг энг кўп ортиши ташиш ва сақлаш, ахборот ва алоқа тармоқларида (0,74%) 
кузатилади. Саноат, қурилиш, савдо тармоқлари улушлари мос равишда 0,14%; 0,55% ва 0,4
9% 
ортади.
Инновацион иқтисодиёт шароитида хўжалик юритувчи субъектлар инновацион 
фаоллигининг ошиши бир томондан янги, юқори малакали иш ўринлари пайдо бўлишига ва бошқа 
томондан кам малакали ишчиларни ишдан бўшатишга олиб келади.
Шундай экан, рақамли иқтисодиёт шароитида иқтисодиётнинг технологик бўлмаган 
тармоқларини тарк этган ишчиларда касбий тайёргарликнинг етарли даражада бўлмаслиги сабабли 
уларнинг иқтисодиётнинг янада технологик тармоқларига қўшилишини таъминлаш ва таркибий 
ишсизликни камайтириш мақсадида бу тоифадаги ишсизлар учун давлат таълим дастурларини 
тақдим этиш, кўчирилган ишчиларга таълим берадиган фирмаларга субсидиялар тўлаш, таркибий 
ишсизларга иш жойлари мавжуд бўлган ҳудудларга кўчиб ўтишда кўмаклашиш тадбирларини 
йўлга қўйиш лозим
. 
 
Адабиётлар рўйхати
 
1.
Прогнозирование потребности региональной экономики в подготовке квалифицированных 
кадров [Текст]: моногр. / А. Г. Мокроносов [и др.]. Екатеринбург: Изд
-
во Рос. гос. проф.
-
пед. ун
-
та, 2010. 111 с.
2.
Fortuny, de E. J., Martens, D., & Provost, F. (2013). Predictive Modelling With Big Data: Is 
Bigger Really Better? 
Big Data
, 
1
(4), 215
–
226. https://doi.org/10.1089/big.2013.0037. 
3.
Holmes, E. E., E. J. Ward and M. D. Scheuerell 2012. Analysis of multivariate time-series using 
the MARSS package. NOAA Fisheries, Northwest Fisheries Science Center, 2725 Montlake Blvd 
E., Seattle, WA 98112. 
4.
https://CRAN.R-project.org/package=MARSS
  
12
16
20
24
8
.1
0
8
.2
0
8
.3
0
Data T(1)
E
s
tim
a
te
12
16
20
24
7
.4
0
7
.5
0
7
.6
0
Data T(2)
E
s
tim
a
te
12
16
20
24
7
.0
7
.1
7
.2
7
.3
7
.4
Data T(3)
E
s
tim
a
te
12
16
20
24
7
.2
7
.3
7
.4
7
.5
Data T(4)
E
s
tim
a
te
12
16
20
24
6
.4
6
.5
6
.6
6
.7
6
.8
Data T(5)
E
s
tim
a
te
12
16
20
24
8
.3
5
8
.4
5
8
.5
5