Кластеризация агропромышленного комплекса Республики Казахстан: предпосылки, отличительные признаки, корреляционная матрица

Раскрыта роль кластерных формирований в повышении конкурентоспособности продукции и ускорении инновационного развития аграрной экономики Казахстана. Определены теоретические и практические принципы, предпосылки и методологические подходы к созданию агропромышленных кластеров, выявлены их отличительные признаки. Цель - рассмотрены экономические интересы кластеризации в агропромышленном комплексе в разрезе регионов республики. Осуществлен выбор объектов в 17 областях, имеющих наиболее высокие экономические показатели финансово-хозяйственной деятельности.
Методы - k-средних - для предварительного сокращения размерности данных с помощью факторного анализа; быстрого кластерного анализа – в целях объединения хозяйствующих субъектов в кластерные компоненты на основе сходных характеристик.
Результаты - собраны первичные данные, построена корреляционная матрица и дана оценка наличия обобщенных факторов для снижения размерности исследуемых признаков. Проведено многомерное статистическое исследование производства сельскохозяйственных продуктов по регионам за 2023г. Приняты вариант с 5-ю кластерами, порядок и карта размещения 17 административно-территориальных единиц областного значения, разработана дендрограмма межгруппового связывания областей.
Выводы - кластерный анализ позволяет распределить совокупность объектов (регионов) Республики Казахстан по пяти кластерным формированиям, соединяя в них предприятия, имеющие схожую структуру и производственную специализацию. Выделенные группы могут использоваться для рейтинговой оценки агропромышленного кластера, способствующего эффективной интеграции ресурсов и знаний. Установлено, что применение кластерного подхода способствует увеличению производительности и устойчивости аграрного сектора, обеспечивая долгосрочное развитие и конкурентные преимущества.

1. Абдраимова, Д. Кластерный подход в АПК Казахстана: методологический аспект /Д. Абдраимова, Э. Дарибаева // Проблемы агрорынка. – 2020.- №2. - С.140.-146.

2. Цацура, Н.Ю. Приложение для анализа данных молекулярной динамики белка методами кластерного анализа / Н.Ю. Цацура //Электронные системы и технологии: сб. материалов 58-й науч. конф. – Минск: Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники, 2022.- С.748-751.

3. Галикеев, Р.Н. Развитие межмуниципального и межрегионального сотрудничества как фактор самообеспечения продукцией сельского хозяйства / Р.Н. Галикеев // Вестник Башкирского института социальных технологий. – 2023. – №3(60)-С.49-53.

4. Захаренко, Е. Кластеризация в ML: от теоретических основ популярных алгоритмов к их реализации с нуля на Python / Е. Захаренко. – М.:Технотекст, 2023.-120с.

5. Gordon, I.R. Industrial Clusters: Complexes, Agglomeration and/or Social Networks / I.R. Gordon, P. McCann //Urban Studies - 2020.- N 37(3). - P.513- 532.

6. Sampson, D. Food Soreignty veand Rights-Based Approaches Strengthen Food Security and Nutrition Across the Globe: A Systematic Review / D. Sampson, M. Cely-Santos, B. Gemmill-Herren, N. Babin // Frontiers in Sustainable Food Systems.-2021.-Vol.5.- P.1-20.

7. Портер, М. Э. Конкурентная стратегия: Методика анализа отраслей и конкурентов / М.Э. Портер. –М.: Альпина Паблишер, 2019. – 608с.

8. Fedorova, M. Socio-economic Model of Regional Food Independence / M. Fedorova, А. Romanova, S. Panov, N. Pershina // SES2021 - International scientific-practical conference «Ensuring the stability and security of socio – economic systems: overcoming the Threats of the Crisis Space». Science and Technology Publications. – 2022. - P.140-143.

9. Dobrovolska, O. Clustering countries of the world according to their business practices in agriculture /O. Dobrovolska, S. Knut, P. Lastovchenko, O. Odnoshevna //Problems and Perspectives in Management.- 2024.– N 22(2).- P.352-364

10. Franco, S. European Cluster Panorama 2021/ S. Franco, A. Murciego, J.P. Salado, E. Sisti, J. Wilson// Leveraging clusters for resilient, green and dital regional economies.- Brussels: European Union, 2021.-116p.

11. Chen, Tzu-Chia. Prioritizing factors affecting regional competitiveness in industrial clusters / Tzu-Chia Chen, S. Subrahmanyam, Krishanveer Singh, S. Aravindhan, R. Sivaraman, A. Heri Iswanto //Faculty of Business Economics and Entrepreneurship. – 2023.-№1-2.- P.99-112.

12. De Propris, L. The The conventional policy approach has been to assume / L. De Propris, N. Driffield // Cambridge Journal of Economics. - 2019. - Vol.30. - P. 277-291.

13. Воронин, Г.Л. Статистический анализ данных в IBM SPSS Statistics V27.0.1.0: Учеб. для вузов / Г.Л. Воронин. – Н. Новгород: Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, 2022. – 183 с.

14. Кудрявцева, Т.Ю. Идентификация кластеров на территории России на основе синтеза функционального и пространственного подходов / Т.Ю. Кудрявцева, А. Е. Схведиани, М.А. Родионова, В.В. Яковлев //Экономика и управление народным хозяйством. Регионология.- 2023.-Т.31.- №1.- C.46-69.

15. Давлетов, И.И. Кластерный подход к развитию агропромышленного комплекса на региональном уровне /И.И. Давлетов // Московский экономический журнал. – 2020.- № 6. - С. 255-265.

16. Кириллова, С.В. Методы кластерного анализа в региональных исследованиях / С.В. Кириллова, К.В. Симонов, К.А. Кириллов // Информатизация и связь.- 2024.-№2.-С.66-74.