Караганда
Kalkabayeva Gaukhar Muratovna – Candidate of Economic Sciences, Associate Professor
Karaganda
Караганда
Kurmanalina Anar Kairatovna – Candidate of Economic Sciences, Professor of the Department of Finance
Karaganda
Караганда
Tyan Olga Alekseevna - Candidate of Economic Sciences, Associate Professor
Karaganda
Цель исследования. Выявление однородных групп отраслей экономики Казахстана по уровню их инвестиционного обеспечения с использованием методов кластерного анализа.
Методология. Для исследования отраслевых инвестиций был применен метод кластерного анализа, основанный на группировке отраслей экономики по показателям инвестиционной активности. В качестве алгоритма кластеризации был взят K-means, с помощью которого было осуществлено распределение отраслей по трем кластерам. В исследовании была применена размерность с двумя компонентами PCA1 (первая компонента) и PCA2 (вторая компонента).
Оригинальность/ценность исследования. Полученные результаты закладывают основу для совершенствования инвестиционной политики путем согласования мер поддержки с конкретными потребностями и возможностями различных кластеров.
Результаты исследования. В результате кластерного анализа было выявлено три группы отраслей, внутренне однородных по исследуемому комплексу показателей инвестиционной активности. В кластере 0 объединены в основном инфраструктурные отрасли с высокой капиталоемкостью и небольшой экономической отдачей. В кластер 1 вошли отрасли, которые показывают высокую отдачу от вложенных инвестиций, но испытывают недостаток капитала. Кластер 2 сформирован из горнодобывающей промышленности со значительной долей инвестиций и высоким вкладом в развитие экономики страны.
Research purpose. This study applies cluster analysis methods to identify homogeneous groups of economic sectors in Kazakhstan according to their level of investment support.
Methodology. To examine sectoral investment patterns, cluster analysis was conducted by grouping economic sectors based on indicators of investment activity. The K-means clustering algorithm was employed to classify the sectors into three distinct clusters. The analysis was carried out in a two-dimensional space using principal component analysis (PCA) with the first and second principal components serving as the axes.
Originality/Value of the Research. The findings provide a foundation for refining investment policy by aligning support measures with the specific needs and capacities of different sector clusters.
Findings. As a result of the cluster analysis, three group of sectors were identified, each internally homogeneous in term of the analyzed set of investment activity indicators. Cluster 0 primarily includes infrastructure-related industries characterized by high capital intensity and relatively low economic returns. Cluster 1 includes sectors that demonstrate high returns on investment but face capital shortages. Cluster 2 comprises the mining industry, which accounts for a significant share of investments and makes a substantial contribution to the country’s economic development.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.