Қазақстан Республикасындағы ғылыми-инновациялық қызметтің кедергілерін еңсеру деңгейін бағалау

Зерттеудің мақсаты Қазақстан Республикасындағы ғылыми-инновациялық қызметтің кедергілерін еңсеру деңгейін бағалау болып табылады. Материалдар мен әдістер: бірінші кезеңде ғылыми-зерттеу қызметінің кедергілерін және технологияларды коммерцияландыруды бағалау үшін ғылыми-зерттеу мен инновациялық қызметтің негізгі статистикалық көрсеткіштері анықталып топтастырылды. Екінші кезеңде Fuzzy (L. Zade айқын емес жиындар теориясының) тәсілдемесін қолдана отырып, ғылыми және инновациялық қызметтің кедергілерін еңсеру деңгейі есептелді. Бағалау әдістемесі бұлдыр матрицаларды құруға, лингвистикалық айнымалыларды қалыптастыруға және дефазификация арқылы лингвистикалық тануға негізделген. Статистикалық көрсеткіштерге негізделген есептеулер динамикалық тәсіл қолдану арқылы жүргізілді, онда әрбір талданған көрсеткіш ғылыми-зерттеу қызметіне және технологияларды нақты экономика секторына енгізуге әсер ететін сәйкес фактордың өсу қарқынын көрсетеді. Зерттеу нәтижелері: кадрлық қамтамасыз етумен байланысты кедергілерді, сондай-ақ ғылыми-инновациялық қызметті жүзеге асыру барысында туындайтын кедергілерді еңсеру деңгейі соңғы 7 жылда төмендегенін көрсетеді. 2017– 2019 жж. ғылыми- зерттеу және тәжірибелік-конструкторлық жұмыстар (ҒЗТКЖ), ғылыми және (немесе) ғылыми-техникалық қызмет нәтижесін (ҒҒТҚН) коммерцияландыру жобаларын және инновациялық жобаларды жүзеге асыру кезіндегі кедергілер сәтті еңсерілді, бұл ретте 2020 жылдан кейін көрсеткіш айтарлықтай төмендеді. Ғылыми- инновациялық қызметті қаржыландыру мәселелерімен байланысты факторларды еңсеру деңгейі өзгеріссіз қалып отыр, бұл ҒЗТКЖ және ҒҒТҚН коммерцияландыру жобаларын қаржыландыру сұрақтарымен байланысты мәселелер бірқалыпты сақталып отырғанын көрсетеді. Жүргізілген талдау негізінде теріс үрдістердің қаншалықты тиімді еңсеріліп жатқаны туралы қорытындылар жасалды

1. Singhai S., Singh S., Sardana H.K., Madhukar A. Analysis of Factors Influencing Technology Transfer: A Structural Equation Modeling Based Approach // Sustainability. 2021, no. 10(13), pp. 321–342.

2. Olawore A.S., Wong K.Y., Ma’aram A., Sutopo W. Prioritization of technology commercialization success factors using fuzzy best worst method // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2023, no. 3 (9), pp. 58–71.

3. Kenzhaliyev O.B., Ilmaliyev Z.B., Tsekhovoy A.F. et al. Conditions to facilitate commercialization of R&D in case of Kazakhstan // Technology in Society. 2021, no. 67, pp. 254–273.

4. Siegel D., Waldman D., Atwater L., Link L. Toward a model of the effective transfer of scientific knowledge from academicians to practitioners: gualitative evidence from the commercialization of university technologies // Journal of Engineering and Technology Management. 2004, no. 21, pp. 115–142.

5. Mazurkiewicz A., Poteralska B. Application of the complex technology assessment system for product development // Proceedings of the 9th European Conference on Innovation and Entrepreneurship. Belfast: University of Ulster Business School and School of Social Enterprises Ireland, 2014.

6. Clement E.O., Telukdarie A., Munsamy M. Barriers and enablers impacting the innovation life cycle of food and beverage start-ups: evaluation within a system dynamics framework // 3rd International Conference on Industry 4.0 and Smart Manufacturing. 2022, no. 200, pp. 679–688.

7. Di G. Dante, Scott Sh. Why do some universities generate more start-ups than others? // Research Policy. 2003, no. 2(32), pp. 209–227.

8. Belitski M., Aginskaja A., Marozau R. Commercializing university research in transition economies: Technology transfer offices or direct industrial funding // Research Policy. 2019, no. 48, pp. 601–615.

9. Bruneel J., D’Este P., Salter A. Investigating the factors that diminish the barriers to university-industry collaboration // Research Policy. 2010, no. 7(39), pp. 858–862.

10. Mazurkiewicz A., Poteralska B. Technology transfer barriers and challenges faced by R&D organizations // Procedia Engineering. 2017, no. 182, pp. 457–465.

11. Belkhodja O., Landry R. The triple-helix collaboration: Why do researchers collaborate with industry and the government? What are the factors that influence the perceived barriers? // Scientometrics. 2007, no. 70, pp. 301–332.

12. Gilsing V., Bekkers R., Freitas I., van der Steen M. Differences in technology transfer between sciencebased and development-based industries: Transfer mechanisms and barriers // Technovation. 2011, no. 70, pp. 638–647.

13. Galan-Muros V., Plewa C. What drives and inhibits university-industry cooperation in Europe? A comprehensive assessment // R&D Management. 2016. no. 46, pp. 369–382.

14. Sherif M. Modelling project investment decisions under uncertainty using possibility theory // International Journal of Project Management. 2001, no. 4(19), pp. 231–241.

15. Buttler D. Employment Status and Well-Being Among Young Individuals. Why Do We Observe Cross- Country Differences? // Social Indicators Research. 2022, no. 164, pp. 409–437.

16. Ahmad M., Zheng J. The Cyclical and Nonlinear Impact of R&D and Innovation Activities on Economic Growth in OECD Economies: a New Perspective // Journal of the Knowledge Economy. 2023, no. 1(14), pp. 544–593.

17. Hölzl W. Innovation barriers across firm types and countries // Research Policy. 2009, no. 5(38), pp. 529–539.

18. Sherif M. Modelling project investment decisions under uncertainty using possibility theory // International Journal of Project Management. 2001, no. 4(19), pp. 231–241.

19. Guerrero M., Urbano D. Effectiveness of technology transfer policies and legislation in fostering entrepreneurial innovations across continents: an overview // The Journal of Technology Transfer. 2019, no. 44, pp. 1347–1366.

20. Бюро национальной статистики Агентства по стратегическому планированию и реформам Республики Казахстан. URL: https://www.stat.gov.kz/