Қазақстан Республикасының агроөнеркәсіптік кешенін кластерлеу: алғышарттар, ерекшелік белгілері, корреляциялық матрица

Кластерлік құрылымдардың өнімнің бәсекеге қабілеттілігін арттырудағы және Қазақстанның аграрлық экономикасының инновациялық дамуын жеделдетудегі рөлі ашылды. Агроөнеркәсіптік кластерлерді құрудың теориялық және практикалық қағидаттары, алғышарттары мен әдіснамалық тәсілдері айқындалды, олардың ерекше белгілері анықталды. Мақсаты - республика өңірлері бөлінісінде агроөнеркәсіптік кешендегі кластерлеудің экономикалық мүдделері қаралды. Қаржы-шаруашылық қызметінің неғұрлым жоғары экономикалық көрсеткіштері бар 17 облыста объектілерді таңдау жүзеге асырылды.
Әдістер – k-орташа - факторлық талдау көмегімен деректердің мөлшерін алдын ала қысқарту үшін; жылдам кластерлік талдау - ұқсас сипаттамалар негізінде шаруашылық жүргізуші субъектілерді кластерлік компоненттерге біріктіру мақсатында жүзеге асырылады.
Нәтижелер - бастапқы деректер жинақталды, корреляциялық матрица құрылды және зерттелетін белгілердің өлшемдерін төмендету үшін жалпыланған факторлардың болуына баға берілді. 2023 жылы өңірлер бойынша ауыл шаруашылығы өнімдерінің өндірісіне көп өлшемді статистикалық зерттеу жүргізілді. 5 кластермен нұсқа, облыстық маңызы бар 17 әкімшілік-аумақтық бірлікті орналастыру тәртібі мен картасы қабылданды, облыстарды топаралық байланыстыру дендрограммасы әзірленді.
Қорытындылар - кластерлiк талдау Қазақстан Республикасы объектiлерiнiң (өңiрлерiнiң) жиынтығын оларға ұқсас құрылымы мен өндiрiстiк мамандануы бар кәсiпорындарды бiрiктiре отырып, бес кластерлiк құрылымдар бойынша бөлуге мүмкiндiк бередi. Бөлінген топтар ресурстар мен білімнің тиімді интеграциясына ықпал ететін агроөнеркәсіптік кластерді рейтингтік бағалау үшін пайдаланылуы мүмкін. Кластерлік тәсілді қолдану ұзақ мерзімді даму мен бәсекелестік артықшылықтарды қамтамасыз ете отырып, аграрлық сектордың өнімділігі мен орнықтылығын арттыруға ықпал ететіні белгіленді.

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.