Методология междисциплинарного исследования причинно-следственных связей показателей рождаемости

Поводом для написания статьи послужил существующие проблемы недостаточного выполнения принципов междисциплинарной методологии при использовании математических методов в социально-экономических исследованиях за последние десять лет. Представлена подробная методология междисциплинарного исследования, проиллюстрированная на конкретном примере использования математических методов в социально-экономических исследованиях в рамках интегративного характера научного знания. Проведен статистический анализ причинно-следственных связей снижения обшей рождаемости в Казахстане и числа рожденных детей по очередностям за длительный период. Кроме того, обоснованность и достоверность представленных выводов статистического анализа подтверждены математическим методом с использованием статистических уравнений зависимостей. Ценность статьи заключается в изложении процедуры методологии междисциплинарного исследования с применением математических методов к исследованиям демографических процессов. На примере конкретного демографического исследования продемонстрирована важность реализации принципов методологии междисциплинарного исследования при применении общераспространенных корреляционно-регрессионных методов. Кроме того, рассмотрен выбор математического метода в соответствии с целью исследования, включая методологию применения уравнений статистических зависимостей к данному предмету исследования. Впервые приводится расчет прогнозов с использованием нормативных расчетов. В результате исследования выявлено, что динамика общего числа рожденных детей в Казахстане обусловлена числом детей, рожденных в порядке очереди, в том числе определены причины резкого снижения числа первых и вторых детей и их дальнейшие перспективы. Причиной стало сокращение числа женщин детородного возраста. Для сохранения стабильного поколения в ближайшей перспективе следует уделять внимание многодетным семьям (более 4–5 детей) и оказывать им поддержку со стороны государства.

1. Қазақстан Республикасы Ұлттық экономика министрлігі. Статистика бойынша комитеті. URL: https://www.stat.gov.kz/ (өтініш берілген күн: 21.07.2025)

2. Конт О. Дух позитивной философии. – Москва: Директ-Медиа, 2001. – 201 с. URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=7130 (дата обращения: 04.10.2025)

3. Злотников А.Г. Социологическое видение современных проблем демографической теории // Demography and Social Economy. – 2014. – № 2(22). – С. 112–123.

4. Злотников А.Г. Тенденции в структуре рождаемости Беларуси // Социально-экономические и демографические аспекты реализации национальных проектов в регионе: X Уральский демографический форум: международная научная конференция: сборник статей. РАН, Уральское отделение, Институт экономики. – Екатеринбург, 2019. – С. 132–143. URL: http://lib.i-bteu.by/handle/22092014/5401 (дата обращения: 04.10.2025)

5. Мертон Р. Социальная теория и социальная структура. – М.: Хранитель, 2006. – 873 с.

6. Злотников А.Г. Экстранальность и интрональность современной белорусской демографической политики // Социология (Минск). – 2014. – № 2. – С. 70–84.

7. Zhang Y. Modeling and Prediction of Birth Rate in China // Advances in Economics, Management and Political Sciences. 2024. URL: https://doi.org/10.54254/2754-1169/59/20231010

8. Chen Y. Model Analysis on the Birth Rate in China // Advances in Economics, Management and Political Sciences. 2023. URL: https://doi.org/10.54254/2754-1169/58/20230915

9. Parmar P. Time Series Approach to Forecasting Birth Rate in India // International Journal of Science and Research (IJSR). 2024. URL: https://doi.org/10.21275/sr231229144243

10. Billari F. Demography: Fast and Slow // Population and Development Review. 2022. Vol. 48. P. 9–30. URL: https://doi.org/10.1111/padr.12464

11. Schoen R. Analyzing Hyperstable Population Models // Demographic Research. 2023. URL: https://doi.org/10.4054/demres.2023.49.37

12. Ahiezer O., Tonitsa O., Gelyarovska O., Serdyuk I., Aslandukov M. Advanced Demographic Situations Based on Lag Models // Bulletin of National Technical University "KhPI". Series: System Analysis, Control and Information Technologies. 2023. URL: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2023.02.09

13. Кулинич Е., Кулинич Р. Статистические методы прогнозирования показателей социально–экономического развития и способы оценки их результатов. URL: http://doi.org/10.5281/zenodo.3606111 (дата обращения: 12.09.2025)

14. Метод статистических зависимостей уравнений: критерии применения и основные функции // Университетские научные заметки. – 2019. – № 18(4(72). – С. 197–211. URL: https://doi.org/10.37491/UNZ.72.18

15. Kulinych Е.I. Ekonometriia [Econometrics]. Moscow: Finansy i statystika, 2015. 245 р.