Regional innovation efficiency in Kazakhstan: Evidence from stochastic frontier and cluster analysis

Problems and Perspectives in Management, 2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.21511/ppm.24(3).2026.09
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Type of the article: Research ArticleAbstractInnovative and effective territorial development drives the country’s economic growth and its ability to compete on the world stage. The purpose of this paper is to quantify the effectiveness of regional innovative development and to use cluster analysis to identify typological groups of regions and pinpoint priority points of innovative growth. The study’s statistical database consists of official data from the Bureau of Statistics of Kazakhstan for the period 2003–2024. The study used econometric methods such as panel regression, stochastic, and cluster analysis. The results demonstrate that the innovative development of the regions of Kazakhstan is positively influenced by the human resource factor (β = 1.131, p < 0.001) and socio-economic development (β = 1.894, p < 0.001), and negatively influenced by the level of R&D costs (β = –0.473, p = 0.016). The results of the SFA analysis showed that regions with industrial specialization have the most effective innovative development (Pavlodar TE = 0.764, Kostanay TE = 0.751) in the production of innovative products, and that growth may be driven by investments in fixed assets (SFA (β =1.565, p < 0.001)). Cluster analysis showed that сluster 1 is characterized by a high level of commercialization, whereas сluster 4 demonstrates a high level of innovation activity; cluster 2 has a high level of knowledge intensity and return on science; cluster 3 has a good technological base. The results showed that a high level of financing does not always lead to breakthrough innovation.