Қазақстан Республикасында өңірлік дамуды басқару жүйесінде мемлекеттік бағдарламалардың тиімділігін бағалау және арттыру үшін жасанды интеллект көмегімен жүзеге асырылатын аналитикалық құралдарды қолдану

Авторлар

  • Г.Ж. Доскеева Нархоз университеті, Алматы, Қазақстан https://orcid.org/0000-0001-6216-1545
  • А.О. Оңдаш Нархоз университеті, Алматы, Қазақстан https://orcid.org/0000-0003-2781-3039
  • А.К. Боранбаева Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті, Алматы, Қазақстан https://orcid.org/0000-0001-7239-9581
  • В.Н. Сейтова М.Әуезов атындағы Оңтүстік Қазақстан университеті, Шымкент, Қазақстан https://orcid.org/0000-0002-4404-4916

DOI:

10.26577/be156220267

Аңдатпа

Мақалада Қазақстан Республикасындағы өңірлік дамудың мемлекеттік бағдарламаларының тиімділігін бағалауда жасанды интеллектке негізделген аналитикалық құралдарды қолдану мәселесі қарастырылады. Зерттеудің өзектілігі қолданыстағы бағалау тәжірибелерінің негізінен бюджеттік орындалуды және формальды нәтижелілік көрсеткіштерін бақылаумен шектелуіне байланысты, бұл айқын өңіраралық әркелкілік жағдайында нақты әлеуметтік-экономикалық әсерлерді толық ашуға мүмкіндік бермейді.

Зерттеудің мақсаты – мемлекеттік бағдарламалар шығындары мен өңірлік жалпы өнім (ӨЖӨ) динамикасы арасындағы өзара байланысты бағалау, сондай-ақ өңірлік ерекшеліктерге байланысты бағдарламалардың тиімділігіндегі айырмашылықтарды анықтау. Аналитикалық негіз панельдік эконометриялық әдістерді эмпирикалық нәтижелердің интерпретациясын және практикалық қолданылуын күшейтуге бағытталған жасанды интеллектке негізделген шешім қабылдауды қолдау құралдарымен біріктіреді.

Зерттеуде 2018–2024 жылдар аралығындағы ресми өңірлік статистика деректері негізінде өңірлік және уақыттық тұрақты әсерлері бар панельдік регрессиялық модельдер қолданылады. Жасанды интеллект құралдары постбағалау кезеңінде сценарийлік талдау жүргізу және бағдарламалық әсерлердің өңірлік саралануын зерттеу үшін пайдаланылады.

Нәтижелер мемлекеттік бағдарламалар мен өңірлік экономикалық өсім арасындағы оң, алайда әркелкі байланысты көрсетеді және бағдарламалардың тиімділігі қаржыландыру көлемімен қатар институционалдық жағдайларға, бағдарламалардың дизайнына және өңірлік экономиканың құрылымына тәуелді екенін айқындайды. Зерттеудің ғылыми үлесі өңірлік әркелкілік жағдайында дәлелді және сараланған өңірлік саясатты қалыптастыруға мүмкіндік беретін эконометриялық және жасанды интеллектке негізделген интеграцияланған бағалау жүйесін ұсыну болып табылады.

Түйін сөздер: мемлекеттік бағдарламалар, өңірлік даму, панельдік деректерді талдау, саясат тиімділігі, жасанды интеллектке негізделген аналитика, сценарийлік талдау, өңірлік әркелкілік, Қазақстан Республикасы.

Автор өмірбаяндары

  • Г.Ж. Доскеева, Нархоз университеті, Алматы, Қазақстан

    Экономика ғылымдарының докторы, Құқық және мемлекеттік басқару мектебінің профессоры, Нархоз университеті (Алматы қ., Қазақстан, e-mail: gulashar.doskeeva@narxoz.kz).

  • А.О. Оңдаш, Нархоз университеті, Алматы, Қазақстан

    PhD, Құқық және мемлекеттік басқару мектебінің қауымдастырылған профессоры, Нархоз университеті (Алматы қ., Қазақстан, e-mail: ainur.ongdash@narxoz.kz).

  • А.К. Боранбаева, Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті, Алматы, Қазақстан

    PhD докторы, «Қаржы және есеп» кафедрасының аға оқытушысы, Экономика және бизнес жоғары мектебі, Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті (Алматы қ., Қазақстан, e-mail: boranbaeva7777@gmail.com).

  • В.Н. Сейтова, М.Әуезов атындағы Оңтүстік Қазақстан университеті, Шымкент, Қазақстан

    PhD, Бизнес және басқару мектебі, Экономикалық теория кафедрасының қауымдастырылған профессоры, М.Әуезов атындағы Оңтүстік Қазақстан университеті (Шымкент қ., Қазақстан, e-mail: Vilena_11@mail.ru).

Жарияланды

2026-06-20

Дәйексөзді қалай келтіруге болады

Қазақстан Республикасында өңірлік дамуды басқару жүйесінде мемлекеттік бағдарламалардың тиімділігін бағалау және арттыру үшін жасанды интеллект көмегімен жүзеге асырылатын аналитикалық құралдарды қолдану. (2026). Journal of Economic Research & Business Administration, 156(2). https://doi.org/10.26577/be156220267