Применение аналитических инструментов с использованием искусственного интеллекта для оценки и повышения эффективности государственных программ в системе управления региональным развитием в Республике Казахстан

Авторы

  • Г.Ж. Доскеева Университет Нархоз, Алматы, Казахстан https://orcid.org/0000-0001-6216-1545
  • А.О. Оңдаш Университет Нархоз, Алматы, Казахстан https://orcid.org/0000-0003-2781-3039
  • А.К. Боранбаева Казахский Национальный университет имени Аль-Фараби, Алматы, Казахстан https://orcid.org/0000-0001-7239-9581
  • В.Н. Сейтова Южно-Казахстанский университет имени М. Ауэзова, Шымкент, Казахстан https://orcid.org/0000-0002-4404-4916

DOI:

10.26577/be156220267

Аннотация

В статье рассматривается применение аналитических инструментов на основе искусственного интеллекта для оценки эффективности государственных программ регионального развития в Республике Казахстан. Актуальность исследования обусловлена ограниченностью традиционных практик оценки, которые в основном сосредоточены на контроле исполнения бюджета и формальных показателях результативности и, вследствие этого, дают ограниченное представление о социально-экономических эффектах в условиях выраженной межрегиональной неоднородности.

Цель исследования заключается в оценке взаимосвязи между расходами по государственным программам и динамикой валового регионального продукта (ВРП), а также в выявлении различий в эффективности программ, обусловленных региональными особенностями. Аналитическая рамка интегрирует панельные эконометрические методы с AI-ориентированными инструментами поддержки принятия решений, направленными на повышение интерпретируемости и практической значимости эмпирических результатов.

В исследовании используются панельные регрессионные модели с фиксированными региональными и временными эффектами на основе официальной региональной статистики за период 2018–2024 гг. AI-ассистированные инструменты применяются на постоценочном этапе для проведения сценарного анализа и изучения региональной дифференциации эффектов программ.

Полученные результаты указывают на положительную, но неоднородную связь между государственными программами и региональным экономическим ростом, подчёркивая значение институциональных условий, дизайна программ и структуры региональной экономики наряду с объёмами финансирования. Научный вклад статьи состоит в разработке интегрированной эконометрической и AI-ориентированной модели оценки, способствующей формированию дифференцированной и доказательной региональной политики в условиях территориальной неоднородности.

Ключевые слова: государственные программы, региональное развитие, панельный анализ данных, эффективность политики, аналитика на основе ИИ, сценарный анализ, региональная неоднородность, Республика Казахстан.

 

Биографии авторов

  • Г.Ж. Доскеева, Университет Нархоз, Алматы, Казахстан

    Доктор  экономических наук, профессор Школы права и государственного управления, Университет Нархоз (г. Алматы, Казахстан, e-mail: gulashar.doskeeva@narxoz.kz).

  • А.О. Оңдаш, Университет Нархоз, Алматы, Казахстан

    PhD, ассоциированный профессор Школы права и государственного управления, Университет Нархоз (г. Алматы, Казахстан, e-mail: ainur.ongdash@narxoz.kz).

  • А.К. Боранбаева, Казахский Национальный университет имени Аль-Фараби, Алматы, Казахстан

    Доктор PhD, старший преподаватель кафедры «Финансы и учет», Высшая школа экономики и бизнеса, Казахский национальный университет имени Аль-Фараби (г. Алматы, Казахстан, e-mail: boranbaeva7777@gmail.com).

  • В.Н. Сейтова, Южно-Казахстанский университет имени М. Ауэзова, Шымкент, Казахстан

    PhD, ассоциированный профессор кафедры экономической теории, Высшей школы Бизнеса и управления, Южно-Казахстанский университет им. М. Ауэзова (г. Шымкент, Казахстан, e-mail: Vilena_11@mail.ru).

Опубликован

2026-06-20

Как цитировать

Применение аналитических инструментов с использованием искусственного интеллекта для оценки и повышения эффективности государственных программ в системе управления региональным развитием в Республике Казахстан. (2026). Вестник КазНУ. Серия Экономическая, 156(2). https://doi.org/10.26577/be156220267