Қазақстандағы демографиялық процестер: қазіргі тенденциялар және болашақ дамуды болжау

Кез келген елдің экономикалық дамуы демографиялық үрдістердің сипатына байланысты. Халық саны және оның құрамы өндіріс ауқымына әсер етеді, демографилық үрдістер – туу, өлім, көші-қоны әлеуметтікэкономикалық жағдайға және халықтың өмір сүру деңгейіне байланысты. Зерттеудің мақсаты Қазақстандағы демографиялық процестердің қазіргі жағдайына баға беру және оның 2050 жылға дейінгі дамуын болжау болып табылады. Мақалада тәуелсіздік жылдарындағы демографиялық даму үрдісіне динамикасы бойынша өзгеше және әлеуметтік экономикалық шарт фонында демографиялық кризистен бастап 1990 жылдардағы депопуляциялық қатерден, 2000 жылдардағы халық санының өсу тұрақтылығына дейінгі кезеңді 3 негізгі этапқа бөлу арқылы қысқаша сипаттама беріледі. Covid-19 пандемиясының демографиялық процестердің дамуына және онымен байланысты әлеуметтік саланың көрсеткіштеріне әсері талданады. Байқалған демографиялық даму халықтың көбеюінің қолданыстағы моделін түбегейлі өзгертетіні анықталды. Демографиялық процестердің тенденцияларын және олардың әлеуметтік-экономикалық процестермен себептік байланысын талдау болашақта халықтың саны мен құрылымын болжауға негіз болады. Болжау үшін экстраполяция және жас бойынша ығыстыру әдістері қолданылды.

1. Preston S.H., Vierboom Y.C. The Changing Age Distribution of the United States: Population and Development Review. 2021, no. 47(2), pp. 527–539. DOI: 10.1111/padr.12386.

2. Chulanova Z.K. External migration of the population of Kazakhstan during the years of independence: The scientific heritage. 2021, no. 2(76), pp.37–45. DOI: 10.24412/9215-0365-2021-76-2-37-45

3. Pilkauskas N.V., Amorim M., Dunifon R.E. Historical Trends in Children Living in Multigenerational Households in the United States: 1870-2018: Demography. 2020, no. 57(2), pp. 1–28. Doi: 10.1007/s13524-020-00920-5.

4. Conti S., Oliveira dos Santos F., Wolters A. A Novel Method for Identifying Care Home Residents in England: A Validation Study: International Journal of Population Data Science. 2021, no. 5(4), pp.16–20. DOI: 10.23889/ijpds.v5i4.1666.

5. Keyfitz N. Applied Mathematical Demography. Wiley: New York, 1977.

6. Keyfitz N. Foreword. In W. Lutz (Ed.). The future population of the world: What can we assume today? (Revised Edition). London: Earthscan, 1996. doi:10.4324/9781315066929

7. Alho J.M. Effect of aggregation on the estimation of trend mortality: Mathematical Population Studies. 1991, no. 2, pp. 53–67. DOI: 10.1080/08898489109525323.

8. Heligman L, Pollard J.H. The Age Pattern of Mortality: Journal of the Institute of Actuaries. 1980, no. 107, pp. 49–75.

9. Lee R.D., Carter L.R. Modelling and forecasting U.S. mortality: Journal of the American Statistical Association. 1992, no. 87, pp. 659–671. doi:10.1080/01621459.1992.10475265.

10. Mcnown R., Rogers A., Little J. Simplicity and complexity in extrapolatwe population forecasting models: Mathematical Population Studies. 1994, no. 5, pp. 235–257. doi:10.1080/08898489509525404.

11. Booth H. Demographic forecasting: 1980 to 2005 in review: International Journal of Forecasting. 2006, no. 2, pp. 547–581. doi:10.1016/J.IJFORECAST.2006.04.001.

12. Smith S.K., Tayman J., Swanson D.A. Overview of the cohort-component method. A practitioner’s guide to state and local population projections. New York, London: Springer Dordrecht Heidelberg, 2013.

13. Thatkar P., Pawar D.D., Ingale K.Y. Cohort-component method for projection of population of India: International Journal of Scientific Research. 2018, no. 7(6), pp. 387–389.

14. Riiman V., Wilson A., Milewicz R. Comparing artificial neural network and cohort-component models for population forecasts: Population Review. 2019, no. 58(2), pp. 100–116. DOI: 10.1353/prv.2019.0008.

15. Архангельский В.Н., Елизаров В.В. Демографические прогнозы в современной России: анализ результатов и выбор гипотез. Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. – 2016. – №1. – С. 524–544.

16. Юзаева Ю.Р. Прогноз численности населения Оренбургской области в разрезе городских и сельских территорий методом «возрастного продвижения» // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. – 2014. – №5. – С. 155–160.

17. Alai D., Arnold-Gaille S., Sherris M. Modelling cause-of-death mortality and the impact of causeelimination: Annals of Actuarial Science. 2015, no. 9(1), pp. 167–186. Doi:10.1017/S174849951400027X.

18. Кошанов А.К., Чуланова З.К. Некоторые подходы к оценке состояния человеческого капитала (на примере Казахстана) // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. – 2021. – № 4. – С. 49–72. doi.org/10.38050/01300105202143.

19. Brian C., O’Neill D., Balk M.B., Markos E. A Guide to Global Population Projections: Demographic Research. 2001, no. 4(8), pp. 203–288. DOI: 10.4054/DemRes.2001.4.8

20. Bassett M.T., Chen J.T., Krieger N. Variation in racial/ethnic disparities in COVID-19 mortality by age in the United States: A cross-sectional study: Plos Medicine. 2020, no. 17(10), pp. 32–42. DOI: 10.1371/journal.pmed.1003402.

21. Balbo N., Kashnitsky I., Melegaro A., Meslé F., Mills M. C., Valk D. Demography and the Coronavirus Pandemic. Population and Policy. Brief, no. 25. Berlin: Population Europe, 2020.

22. Dasgupta S., Emmerling J. COVID-19 lockdown led to an unprecedented increase in inequality: Research Square. 2021. DOI: 10.21203/rs.3.rs-191155/v1.

23. Li G., Wang F., Quan S.S. The impact of COVID-19 on the protection of rural traditional village: Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 2020, no. 39(6), pp. 8685-8693. DOI: 10.3233/JIFS-189264.

24. Қазақстан Республикасы стратегиялық жоспарлау және реформалар жөніндегі агенттігінің ұлттық статистика бюросы. URL: https://www.stat.gov.kz/ (өтініш берілген күн: 15.05.2022).