Қазақстан аймақтарындағы кедейшілікке әсерететін әлеуметтік-экономикалық факторларды талдау

Бұл жұмыстың мақсаты – Қазақстан аймақтарындағы кедейлік деңгейіне әсер ететін демографиялық, әлеуметтік-экономикалық факторлардың әсерін зерттеу. Зерттеу жұмысында кедейлік деңгейі Қазақстан бойынша орташа деңгейден жоғары Атырау, Түркістан, Маңғыстау, Ақмола облыстары зерттелді. Кедейшілікке әсер ететін негізгі факторларды төрт топқа бөледі: экономикалық, демографиялық, әлеуметтік және географиялық. Ағымдағы зерттеу Қазақстан Республикасындағы кедейшіліктің жалпы динамикасын талдауға бағытталған. Осыған сәйкес, зерттеу үш фактордың (экономикалық, демографиялық және әлеуметтік) абсолютті кедейлікке әсерін зерттеуге бағытталған. Қарастырылып отырған кезең 2011 жылдан 2021 жылға дейінгі он жылды қамтыды. Бес гипотеза ұсынылды. Деректерді талдау үшін SPSS бағдарламасы қолданылып, корреляциялық-регрессиялық талдау жүргізілді. Зерттеу нәтижелері Түркістан облысында орташа айлық жалақы, жалпы өңірлік өнім, ең төменгі күнкөріс деңгейі, жоғары оқу орындарындағы студенттер саны, мемлекеттік зейнетақы төлемдерін алушылардың саны, тағайындалған мемлекеттік әлеуметтік төлемдер кедейлік деңгейіне айтарлықтай әсер етеді. Кедейшілікті жою – қоғамның ең үлкен және маңызды міндеттерінің бірі. Бұл Дүниежүзілік банктің негізгі миссиясы және 193 елдің негізгі әлеуметтік-экономикалық басымдықтар бойынша келісімін көрсететін тұрақты даму саласындағы басты мақсат. Зерттеу нәтижелерін Қазақстан аймақтарында кедейшілікпен күресу бойынша бағдарламалар мен стратегияларды әзірлеу үшін мемлекеттік деңгейде де, жергілікті деңгейде де пайдалануға болады.

1. Azorín, C. (2020). Beyond COVID-19 supernova. Is another education coming?. Journal of Professional Capital and Community, 5(3/4), 381-390. https://doi.org/10.1108/JPCC-05-2020-0019

2. Bauer, A., Garman, E., McDaid, D., Avendano, M., Hessel, P., Díaz, Y., ... & Evans-Lacko, S. (2021). Integrating youth mental health into cash transfer programmes in response to the COVID-19 crisis in low-income and middle-income countries. The Lancet Psychiatry, 8(4), 340-346. https://doi.org/10.1016/S2215-0366(20)30382-5

3. Bednar, D. J., & Reames, T. G. (2020). Recognition of and response to energy poverty in the United States. Nature Energy, 5(6), 432-439. https://doi.org/10.1038/s41560-020-0582-0

4. Black, R. E., Liu, L., Hartwig, F. P., Villavicencio, F., Rodriguez-Martinez, A., Vidaletti, L. P., ... & Victora, C. G. (2022). Health and development from preconception to 20 years of age and human capital. The Lancet, 399(10336), 1730-1740. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(21)02533-2

5. Buheji, M., da Costa Cunha, K., Beka, G., Mavric, B., De Souza, Y. L., da Costa Silva, S. S., ... & Yein, T. C. (2020). The extent of covid-19 pandemic socio-economic impact on global poverty. a global integrative multidisciplinary review. American Journal of Economics, 10(4), 213-224. https://doi.org/10.5923/j.economics.20201004.02

6. Charlier, D., & Legendre, B. (2019). A multidimensional approach to measuring fuel poverty. The Energy Journal, 40(2), 27-53. https://doi.org/10.5547/01956574.40.2.bleg

7. Dube, E., Mtapuri, O., & Matunhu, J. (2018). Flooding and poverty: Two interrelated social problems impacting rural development in Tsholotsho district of Matabeleland North province in Zimbabwe. Jàmbá: Journal of Disaster Risk Studies, 10(1), 455. https://doi.org/10.4102/jamba.v10i1.455

8. Gough, I. (2020). Defining floors and ceilings: the contribution of human needs theory. Sustainability: Science, Practice and Policy, 16(1), 208-219. https://doi.org/10.1080/15487733.2020.1814033

9. Hegedüs, J. (2017). Social housing in post-crisis Hungary: A reshaping of the housing regime under ‘unorthodox’ economic and social policy. Critical Housing Analysis, 4(1), 90. https://doi.org/10.13060/23362839.2017.4.1.328

10. Hossain, M. I. (2021). COVID-19 impacts on employment and livelihood of marginal people in Bangladesh: lessons learned and way forward. South Asian Survey, 28(1), 57-71. https://doi.org/10.1177/0971523121995072

11. Huang, G., Zhang, H. O., & Xue, D. (2018). Beyond unemployment: Informal employment and heterogeneous motivations for participating in street vending in present-day China. Urban Studies, 55(12), 2743-2761. https://doi.org/10.1177/0042098017722738

12. Kangas, O., & Ritakallio, V. M. (2019). Different methods-different results? Approaches to multidimensional poverty. In Empirical poverty research in a comparative perspective (pp. 167-204). Routledge.

13. Kitamura, N., Abbas, K., & Nathwani, D. (2022). Public health and social measures to mitigate the health and economic impact of the COVID-19 pandemic in Turkey, Egypt, Ukraine, Kazakhstan, and Poland during 2020–2021: situational analysis. BMC public health, 22(1), 991. https://doi.org/10.1186/s12889-022-13411-6

14. Lutz, W., Striessnig, E., Dimitrova, A., Ghislandi, S., Lijadi, A.A., Reiter, C., Spitzer, S., & Yildiz, D. (2021). Years of good life is a well-being indicator designed to serve research on sustainability. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(12), e1907351118. https://doi.org/10.1073/pnas.1907351118

15. Madani, R. A. (2019). Analysis of Educational Quality, a Goal of Education for All Policy. Higher Education Studies, 9(1), 100-109. https://doi.org/10.5539/HES.V9N1P100

16. NájeraCatalán, H. E. (2019). Reliability, population classification and weighting in multidimensional poverty measurement: A Monte Carlo study. Social indicators research, 142(3), 887-910. https://doi.org/10.1007/s11205-018-1950-z

17. Plucker, J. A., & Peters, S. J. (2018). Closing poverty-based excellence gaps: Conceptual, measurement, and educational issues. Gifted Child Quarterly, 62(1), 56-67. https://doi.org/10.1177/0016986217738566

18. Rajabov, N. (2020). Poverty: Basic Principles of the State at its Reduction. Archive of scientific research, 11(9), 1501-1508.

19. Tigre, G. (2019). Vulnerability to poverty in Ethiopia. Efficiency, equity and well-being in selected African countries, 69-96. https://doi.org/10.1007/978-3-030-11419-0_4