Варавин Е.В. – к.э.н., ассоциированный профессор
ул. Д. Серикбаева 19, Усть-Каменогорск
Yevgeniy V. Varavin – Cand Sc. (Econ.), Associate Professor
Ust-Kamenogorsk
Козлова М.В. – к.э.н., профессор
ул. Д. Серикбаева 19, Усть-Каменогорск
Marina V. Kozlova – Cand Sc. (Econ.), Professor
Ust-Kamenogorsk
Рахимбердинова М.У. – PhD, профессор
ул. Д. Серикбаева 19, Усть-Каменогорск
Madina U. Rakhimberdinova – PhD, Professor
Ust-Kamenogorsk
Озпенче Ö. – PhD, ассоциированный профессор
Чамларальты, Кыныклы, № 11, 20160, Денизли
Ozay Ozpence – PhD, Associate Professor
Denizli
В условиях ускоряющейся цифровой трансформации особую актуальность приобретает количественная оценка воздействия искусственного интеллекта (далее – ИИ) на структурную динамику ресурсозависимых экономик. Цель исследования заключается в разработке и апробации интегрированной динамической модели количественной оценки воздействия ИИ на структурную трансформацию и диверсификацию экономики Казахстана. Методологический аппарат включает интеграцию модели диффузии инноваций Басса, расширенной производственной функции с эндогенным технологическим прогрессом и задачно-ориентированного подхода Асемоглу–Рестрепо, а также многокритериальную систему отраслевой приоритизации. Эмпирическую основу составили отраслевые данные Бюро национальной статистики Республики Казахстан за 2020–2024 гг. Результаты моделирования показывают, что за период 2025–2035 гг. совокупный прирост валовой добавленной стоимости в анализируемых отраслях составит 35,3 п.п., из которых 16,8 п.п. обеспечиваются вкладом ИИ. Уровень внедрения ИИ в приоритетных секторах достигает 86,8–93,8 п.п. к 2035 г., что превышает показатели неприоритетных отраслей на 13–32 п.п. Доля приоритетных отраслей в структуре ВВП увеличивается на 6,3 п.п., тогда как совокупная занятость возрастает на 22,4 п.п. (+1,3 млн рабочих мест). При этом во всех секторах наблюдается устойчивое превышение эффекта создания новых задач над эффектом автоматизации, что отражает специфику ресурсозависимой экономики с дефицитом квалифицированных кадров. Полученные результаты подтверждают целесообразность концентрации государственной поддержки на ограниченном числе отраслей с максимальным потенциалом структурной трансформации.
In the context of accelerating digital transformation, quantification of the impact of artificial intelligence (AI) on the structural dynamics of resource–dependent economies is becoming particularly relevant. The purpose of the study is to develop and test an integrated dynamic model to quantify the impact of AI on Kazakhstan's structural transformation and diversification. The methodological framework includes the integration of the Bass model of innovation diffusion, an expanded production function with endogenous technological progress and the task-oriented Acemoglu–Restrepo approach, as well as a multi-criteria system of industry prioritisation. The empirical basis was based on industry data from the Bureau of National Statistics of the Republic of Kazakhstan for 2020-2024. The simulation results show that for the period 2025-2035. The cumulative increase in gross value added in the analysed industries will amount to 35.3 p.p., of which 16.8 percentage points are attributable to AI. The level of AI adoption in priority sectors reaches 86.8–93.8 p.p by 2035, which exceeds the indicators of non-priority industries by 13-32 p.p. The share of priority industries in the GDP structure increases by 6.3 p.p, while total employment increases by 22.4 p.p (+1.3 million jobs). At the same time, across all sectors, there is a steady excess of the effect of creating new tasks over the effect of automation, reflecting the specifics of a resource-dependent economy with a shortage of qualified personnel. The results confirm the expediency of concentrating government support on a limited number of industries with the greatest potential for structural transformation.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.