В статье идентифицированы ключевые детерминанты, влияющие на успешность диверсификационных процессов в аграрной экономике России, среди которых выделяются институциональные условия, доступ к инфраструктуре и уровень человеческого капитала. Сравнительный анализ методологических подходов к классификации сельских территорий позволил выделить параметры, формирующие их социально-экономический профиль. На основе синтеза экономических, экологических и демографических индикаторов разработана оригинальная типология субъектов Федерации, учитывающая специфику межотраслевых взаимодействий. Применение методов межотраслевого баланса, в частности, статистических таблиц «Затраты-выпуск», обеспечило количественную оценку технологических коэффициентов промежуточного потребления для 33 регионов страны. Методический аппарат, представленный в статье, базируется на расчете доли каждого вида продукции в структуре промежуточного потребления, что позволяет определить косвенное влияние смежных отраслей на развитие туристического кластера в конкретной местности. Апробация подхода на данных заявочной документации гранта «Агротуризм» Республики Бурятия за 2022 год продемонстрировала возможность прогнозирования мультипликативного эффекта с горизонтом планирования до 2030 года. Результаты расчетов свидетельствуют о том, что каждый рубль государственных инвестиций в инфраструктуру сельского туризма генерирует 2,3 рубля добавленной стоимости в сопряженных секторах экономики. Интеграция полученных данных в авторскую типологизацию сельских территорий выявила 4 кластера, различающихся по потенциалу диверсификации: от агроиндустриальных хабов с высоким мультипликативным эффектом до депрессивных зон, требующих целевой поддержки. Предложенная классификация служит основой для формирования дифференцированных мер государственной политики, направленных на сокращение межрегиональных диспропорций и активизацию эндогенных факторов роста. Применение кросс-регионального анализа подтвердило гипотезу о положительной корреляции между уровнем диверсификации и динамикой внутреннего регионального продукта. В перспективе разработанный методический инструментарий может быть адаптирован для проектирования цифровых моделей, прогнозирующих долгосрочные эффекты от внедрения инновационных практик в аграрном секторе. //This study analyzes global trends in corn production, with a specific focus on the African continent. Characterized by a history of colonial agricultural suppression, rapid population growth, and technological limitations, Africa’s corn production is examined in relation to food security, technological innovation, and environmental challenges. The study’s relevance stems from corn’s status as one of three critical food crops and a vital industrial raw material with continuously increasing global demand. The research aims to assess Africa’s role in global corn production dynamics. Employing a comparative analysis of FAO data on gross production, cultivated areas, and corn yields from 1961 to 2023, the methodology differentiates between extensive (area expansion) and intensive (yield improvement) growth factors. The findings indicate that Africa’s share of global corn output has remained static, while its yields remain the lowest globally. Gross production increases have been primarily driven by cultivated area expansion, with limited adoption of modern agricultural technologies. The study attributes the limited success of the Green Revolution in Africa to underdeveloped infrastructure, political instability, and restricted access to technology for producers. However, the African agricultural sector possesses significant unrealized potential, which can be leveraged through adherence to the Comprehensive Africa Agriculture Development Programme (CAADP) and sustained support from the international community.