Abstract
Мақалада Қазақстан мысалында өңірлердің бәсекеге қабілеттілігін бағалау әдістемесінің мәселелері қарастырылады. Өңірлердің бәсекеге қабілеттілігін бағалауға, модельдеу нәтижелерін түсіндіруге әртүрлі тәсілдер бар. Әдебиетке шолу жасау барысында шетелдік және отандық авторлардың өңірлер арасындағы айырмашылықтары, бәсеке қабілеттілікке және сегменттелу белгілеріне тоқталған еді. Өңірдің бәсекеге қабілеттілік түсінігінің бір ерекшелігі – бұл адамиорталық. Берілген зерттеуде бұл тәсіл қолданылады және ол өңірдің нарық талаптарына сәйкес өндіру қабілеттігі немесе сыртқы факторлардың әсерінен өңірдің жұмыспен қамтылу мен кіріс алу деңгейі тарапынан қарастырылады. Зерттеуде авторлар 2019 жылғы қалалық кварталдардың метрикасымен толық байланыс әдісі негізінде кластерлік талдауды қолданады. Кластерлік талдау әртүрлі жіктеу алгоритмдерінің жиынтығын қамтиды, оның көмегімен бақыланатын деректерді көрнекі құрылымдарға ұсынуға және оларды мазмұнды түсіндіруге болады. Сонымен қатар, біріктіру деңгейі неғұрлым жоғары болса, тиісті сыныптағы мүшелер арасындағы ұқсастық аз болады. Көп жағдайда кластерлік талдау әдістері кластарға қатысты априорлық гипотезалар болмаған кезде қолданылады, сондықтан кластерлік талдау мүмкін болатын шешімді анықтайды. Кластерлік талдау негізінде еліміздің өңірлері жеті топқа топтастырылған. Өңірлердің әлеуметтік компоненті бар талдау нәтижелердің түсіндіру үлгісі ұсынылған. Аталған үлгі өңірлердің ерекшеліктерін сипаттайды. This article discusses methodology issues for assessing regional competitiveness using Kazakhstan as an example. There are several approaches to assessing regional competitiveness and interpreting simulation results. During the literature review, the differences between regions, competitiveness and segmentation of foreign and domestic authors were highlighted. One of the features of the concept of competitiveness of the region is that it is human – centered. This approach is used in this study and is considered by the region's productive capacity in accordance with market requirements or the level of employment and income generation of the region under the influence of external factors. The authors of the study employ cluster analysis based on the method of full connection with the city block metric for 2019. Cluster analysis involves a set of different classification algorithms that can be used to present the observed data in visual structures and interpret them in content. In addition, the higher the level of integration, the less similarity between members of the corresponding class. In most cases, cluster analysis methods are used when there are no a priori hypotheses about classes, so cluster analysis determines a possible solution. Based on cluster analysis, the regions of the country are grouped into seven groups. It is presented a variant of the interpretation of the analysis results with the social component of the regions that characterises their features.