Бұл зерттеу Қазақстандағы жастар жұмыссыздығының детерминанттарын және жас буынның білім алудан тұрақты жұмыспен қамтылуға көшу ерекшеліктерін кешенді талдауға арналған. Зерттеудің мақсаты – жастардың жұмыспен қамтылуына әсер ететін негізгі құрылымдық, институционалдық және әлеуметтік-экономикалық факторларды анықтау, сондай-ақ 2020–2024 жылдардағы NEET (Not in Employment, Education or Training) және жұмыспен қамтылу көрсеткіштерінің динамикасын бағалау. Әдістемелік база сипаттамалық статистиканы, салыстырмалы талдауды және корреляциялық талдауды қамтиды. Бастапқы деректер Қазақстан Республикасы Ұлттық статистика бюросының, Халықаралық еңбек ұйымының және Дүниежүзілік банктің ресми көздерінен алынып, жыныс, өңір және білім деңгейі бойынша бөлінген. Нәтижелер 2020–2024 жылдары жастар арасындағы жұмыссыздық деңгейі 7,0%-дан 6,2%-ға дейін, NEET үлесі 6,9%-дан 5,7%-ға дейін төмендегенін, ал бейресми жұмыспен қамту деңгейі 21,3%-дан 17,9%-ға дейін қысқарғанын көрсетті. Жас әйелдер арасындағы NEET көрсеткіші тұрақты түрде жоғары (2024 жылы 6,7%), ерлерге қарағанда (4,9%), ал жұмыссыздықтың ең жоғары деңгейі Түркістан облысында (7,8%) және Шымкент қаласында (7,2%) байқалады. Білім деңгейіне байланысты айырмашылықтар маңызды болып қала береді: жоғары білімді жастардың жұмыспен қамтылу деңгейі 78%-ға жетсе, негізгі орта білімі бар жастар арасында бұл көрсеткіш небәрі 38,9%-ды құрайды. Алынған нәтижелер жастар жұмыссыздығының құрылымдық сипатын растайды, ол түлектердің құзыреттері мен еңбек нарығындағы сұраныс арасындағы алшақтықты, өңірлік теңгерімсіздіктерді және сапалы бастапқы жұмыс орындарының шектеулілігін көрсетеді. Болашақ зерттеулер жолдары мемлекеттік бағдарламаларды бағалауға және олардың жұмыс орындарын құруға әсерін талдауға мүмкіндік беретін неғұрлым күрделі сандық модельдерді дамытуды болжайды.

Цифрлық технологиялардың қарқынды дамуы мен трансшекаралық онлайн-платформалардың өсімі шағын және орта бизнес (бұдан әрі – ШОБ) үшін бәсекелестік орта мен қызмет ету механизмдерін едәуір өзгертуда. Осы зерттеудің мақсаты – цифрлық инфрақұрылымның Қазақстандағы ШОБ-тың экономикалық белсенділігі мен бәсекеге қабілеттілігіне әсерін бағалау, сондай-ақ трансшекаралық электрондық саудаға қатысу арқылы қалыптасатын артықшылықтарды айқындау. Зерттеудің әдістемелік негізін библиографиялық талдау, графикалық әдістер және құрылымдалған сауалнама нәтижелері құрады. Эмпирикалық база Қазақстан Республикасы Ұлттық статистика бюросының деректерінен, Біріккен Ұлттар Ұйымының E- Government Development Database ғаламдық базасынан, сондай-ақ Euromonitor International аналитикалық материалдарынан алынды. Зерттеу нәтижелері көрсеткендей, трансшекаралық электрондық саудаға белсенді қатысатын ШОБ өкілдері нарықтық трендтер мен тұтынушылардың талғамдары туралы анағұрлым жоғары хабардарлыққа ие. Мәселен, эксперименттік топтағы респонденттердің 79,5 %-ы ТЭС клиенттердің қажеттіліктерін жүйелі түрде қанағаттандыруға мүмкіндік береді деп есептейді, ал базалық топта бұл көрсеткіш 33,3 % ғана болды. «ТЭС салалардың даму траекториясын бағалауға көмектеседі» деген пікірді эксперименттік топтағы респонденттердің 77,2 %-ы, базалық топтағы респонденттердің тек 19,1 %-ы қолдады. Болашақ зерттеулерді инфрақұрылымдық, реттеушілік, мінез-құлықтық және логистикалық аспектілерді біріктіретін интеграциялық пәнаралық модельдерді әзірлеуге, сондай-ақ Орталық Азияны қоса алғанда, дамушы өңірлердегі эмпирикалық зерттеулерді кеңейтуге бағыттау орынды.  

Жедел урбанизация үдерісі және төмен көміртекті экономикаға көшу жағдайында қалалық экожүйелердің тұрақты даму модельдеріне гендерлік өлшемді интеграциялау ерекше маңызға ие болуда. Зерттеудің мақсаты – «жасыл» көшу шеңберінде экономикалық, әлеуметтік және экологиялық факторларды ескеретін Қазақстан қалаларының тұрақты экономикалық дамуының гендерлік инклюзивті моделін әзірлеу және негіздеу. Зерттеудің әдіснамалық негізін 35 сандық көрсеткіштен тұратын индикаторлар жүйесін қалыптастыруды, композиттік индекс құруды, кеңістіктік дифференциацияланған талдауды, сондай-ақ институционалдық және болжамдық талдау элементтерін қамтитын пәнаралық және көпдеңгейлі тәсілдер құрайды. Эмпирикалық база ресми статистикалық деректерді, ұлттық және өңірлік даму бағдарламаларының материалдарын, сондай-ақ жұмыспен қамту мен әлеуметтік инфрақұрылым көрсеткіштерін міндетті түрде гендерлік дезагрегациялау арқылы алынған арнайы аналитикалық және социологиялық зерттеулердің нәтижелерін қамтиды. Алынған нәтижелер ұсынылған модельді енгізу 2030 ж. қарай қалалық экономиканың көміртекті сыйымдылығын 25–30% төмендетуге, экономикалық өсім қарқынын сақтауға және жұмыспен қамтуға, инфрақұрылымға және шешім қабылдау тетіктеріне қол жеткізудегі гендерлік алшақтықтарды қысқартуға мүмкіндік беретінін көрсетеді. Әзірленген модель Қазақстан қалаларының және басқа да трансформацияланушы экономикалардың тұрақты, төмен көміртекті және инклюзивті дамуын стратегиялық басқарудың практикалық құралы ретінде пайдаланылуы мүмкін. 

Жедел цифрландыру және жасанды интеллекттің (бұдан әрі – ЖИ) критикалық маңызы бар секторларда кеңінен қолданылуы жағдайында ұлттық қауіпсіздіктің орнықтылығын қамтамасыз етуге бағытталған ЖИ тиімді басқару модельдерін қалыптастырудың маңыздылығы арта түсуде. Осы зерттеудің мақсаты — Сингапурда жасанды интеллектті басқарудың тәуекелге бағдарланған тәсілін талдау және оның 2020–2025 жж. аралығында ұлттық қауіпсіздік орнықтылығын нығайтуға қосқан үлесін бағалау. Зерттеудің әдіснамалық негізін нормативтік-стратегиялық құжаттарды сапалық талдау, салыстырмалы институционалдық талдау, сондай-ақ тәуекелге бағдарланған реттеу теориясы тұрғысынан жасанды интеллектті басқару құралдарын тақырыптық кодтау құрады. Зерттеу нәтижелері Сингапурдағы жасанды интеллектті басқару моделі «жұмсақ» реттеуді, техникалық верификацияны және секторлар арасындағы өзара іс-қимылды ұштастыруға негізделгенін көрсетеді. Бұл тәсіл инновациялық белсенділікті шектемей, киберқауіптермен, критикалық инфрақұрылымның осалдықтарымен және қоғамдық сенімнің төмендеуімен байланысты тәуекелдерді барынша азайтуға мүмкіндік береді. 2023–2024 жж. шағын және орта кәсіпорындар арасында жасанды интеллектті енгізу деңгейі үш еседен астам өсті, ал ірі компаниялар арасында бұл көрсеткіш 18 пайыздық пункттен астам артты. Кәсіби қызметінде жасанды интеллект құралдарын пайдаланатын қызметкерлердің үлесі шамамен 74%-ға жетіп, ЖИдің әлеуметтік-экономикалық үдерістерге терең интеграцияланғанын дәлелдейді. Жұмыстың практикалық маңыздылығы жоғары цифрландыру деңгейіне ие елдерде, соның ішінде Қазақстанда, ұлттық жасанды интеллектті басқару жүйелерін әзірлеу барысында сингапурлық модельді бейімдеу мүмкіндігінде көрініс табады.

Құрылымдық және демографиялық өзгерістер, цифрландырудың жеделдеуі және жұмыс күшінің сапасына қойылатын талаптардың артуы жағдайында еңбек ресурстарын талдау Қазақстанның әлеуметтік-экономикалық дамуының тұрақтылығын қамтамасыз ету үшін ерекше маңызға ие. Осы мақаланың мақсаты – адами капиталдың дамуына басымдық бере отырып, Қазақстандағы еңбек ресурстарының динамикасы мен құрылымдық трансформациясын, сондай-ақ жұмыспен қамтудың жас ерекшелік, гендерлік, білім беру және салалық құрылымындағы өзгерістерді талдау. Зерттеудің әдіснамалық негізін жұмыспен қамту, жұмыссыздық және жұмыс күшінің сапалық сипаттамаларының динамикасын бағалау үшін қолданылған салыстырмалы, құрылымдық және экономикалық-статистикалық талдау әдістері, сондай-ақ трендтік талдау құрайды. Зерттеудің эмпирикалық базасы Қазақстан Республикасы Ұлттық статистика бюросының ресми деректері, жұмыс күші бойынша іріктемелі зерттеулер материалдары, сондай-ақ жұмыспен қамту және біліктілік саласындағы нормативтік-құқықтық құжаттар негізінде қалыптастырылды. Зерттеу нәтижелері 2019–2024 жылдары елдегі жұмыспен қамту деңгейінің жоғары деңгейде (шамамен 65%) сақталғанын, ал жұмыссыздық деңгейінің 4,7–4,9% аралығында тұрақты болғанын көрсетті. Жұмыспен қамтылғандар саны шамамен 5%-ға артты, бұл ретте жоғары және техникалық білімі бар қызметкерлердің үлесі өсті, олар жиынтығында жұмыспен қамтылғандардың 90%-дан астамын құрайды. Болашақ зерттеулердің перспективалары құзыреттерге сұранысты болжау модельдерін дамытуға, Ұлттық біліктілік жүйесінің тиімділігін бағалауға және цифрлық трансформацияның жұмыспен қамту сапасы мен еңбек өнімділігіне әсерін талдауға байланысты.