Бектаев Алибек Канапияулы; докторант Ph.D
010000 ул. Ы. Дукенұлы, 29, г. Астана, Казахстан
Bektayev Alibek; Ph.D student
010000 Y. Dukenuly str., 29, Astana, Kazakhstan
Райхан Мейир Серикулы; магистр экономических наук; старший научный сотрудник Центра стандартизации и нормирования труда
010000 ул. А. Кравцова, 18, г. Астана, Казахстан
Raikhan Meiir; Master of Economics; Senior Research of the Centre for Labour Standardisation and Norm Setting
010000 A. Kravtsov str., 18, Astana, Kazakhstan
Беспалый Сергей Владимирович; кандидат экономических наук, профессор; кафедра «Финансы и учет»
140008 ул. Ломова, 64, г.Павлодар, Казахстан
Bespalyy Sergey; C.E.Sc., Professor of the Department of Finance and Accounting
140008 Lomov str., 64, Pavlodar, Kazakhstan
Цель – обосновать и протестировать методический инструментарий валидации экономической эффективности сельскохозяйственных предприятий зернового направления, сочетающий коэффициентный мониторинг показателей с непараметрическими граничными способами и позволяющий выявлять нереализованные производственные резервы. Методы – сравнительный анализ применялся для систематизации механизмов сопоставления по единым критериям; ранговая корреляция Спирмена – при сравнении индексных параметров с пороговой характеристикой; исследование среды функционирования с BCC-моделью, ориентированной на выход, использовалось на контемпоральной и межвременной границах для определения ресурсов производства; декомпозиция практической действенности масштаба – при установлении оптимального размера; индекс Малмквиста – для разделения технологической и управленческой составляющих; проверка робастности выполнена на сокращённой выборке. Результаты – диагностика официальных данных по 12 зерносеющим регионам за 2021-2025гг. показала среднюю техническую результативность 0,870 на контемпоральном рубеже и 0,654 – на межвременном. В 2025г. средняя производительность составила 0,809, то есть выпуск может быть увеличен на 23,6 % без дополнительных средств. Эффект масштабности составил 0,824: девять округов из двенадцати выполняют задачи вне оптимального диапазона. Среднегодовое значение индекса Малмквиста достигло 1,190 при преобладании технологической компоненты (1,163 против 1,023), однако требует осторожной интерпретации из-за погодной волатильности. Исключение составляет Кызылординская область, повышающая рейтинг до 0,935, не меняя результата. Ранговая корреляция рубежной оценки с урожайностью – на уровне 0,561, ресурсоотдачей – 0,381, себестоимостью – 0,336 и рентабельностью – 0,331. Выводы – коэффициентные индикаторы воспроизводят приблизительно 11-31 % совместной ранговой вариации предельных измерений, что доказывает их комплексное, а не альтернативное применение.
Objective – to substantiate and test methodological tools for validating the economic efficiency of grain agricultural enterprises, combining coefficient monitoring of indicators with non-parametric frontier methods, allowing for the identification of unrealized production reserves. Methods – comparative analysis was applied to systematize mechanisms for comparison according to uniform criteria; Spearman’s rank correlation – when comparing index parameters with a threshold characteristic; Data Envelopment Analysis with an output-oriented BCC model was used on contemporary and intertemporal frontiers to determine production resources; scale efficiency decomposition – in establishing optimal size; the Malmquist index – to separate technological and managerial components; robustness checks were performed on a reduced sample. Results – diagnostics of official data for 12 grain-growing regions for 2021–2025 showed an average technical efficiency of 0.870 on the contemporary frontier and 0.654 on the intertemporal frontier. In 2025, average productivity was 0.809, meaning output could be increased by 23.6 % without additional funds. The scale effect was 0.824: nine out of twelve districts perform tasks outside the optimal range. The average annual value of the Malmquist index reached 1.190, with a predominance of the technological component (1.163 versus 1.023); however, it requires cautious interpretation due to weather volatility. The exception is the Kyzylorda Region, which raises the rating to 0.935 without altering the outcome. Rank correlation of the frontier assessment with yield is at 0.561, resource return – 0.381, cost price – 0.336, and profitability – 0.331. Conclusions – coefficient indicators reproduce approximately 11–31 % of the joint rank variation of boundary measurements, proving their complementary rather than alternative application.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.