caerCentral Asian Economic ReviewCentral Asian Economic Review2789-43982789-4401Университет Нархоз10.52821/2789-4401-2024-3-68-85caer-1187Research ArticleНАЦИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА: ВЕКТОРЫ РАЗВИТИЯNATIONAL ECONOMY: DEVELOPMENT VECTORSВЛИЯНИЕ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА УРОВЕНЬ РЕАЛЬНЫХ ДОХОДОВ КАК КОМПОНЕНТ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯINFLUENCE OF MACROECONOMIC INDICATORS ON REAL INCOME LEVELS AS A COMPONENT OF QUALITY OF LIFEhttps://orcid.org/0000-0003-2228-2937АкылбековА. А.AkylbekovA. A.

Алматы

Almaty

СейтказиеваА. М.SeitkaziyevaA. M.

Алматы

Almaty

https://orcid.org/0000-0002-1477-3122Martins-FilhoCarlosMartins-FilhoCarlos

Боулдер

Boulder

Университет НархозКазахстанNarxoz UniversityKazakhstanУниверситет КБТУКазахстанKBTU UniversityKazakhstanUniversity of Colorado BoulderСоединённые Штаты АмерикиUniversity of Colorado BoulderUnited States202406092024036885Copyright © Акылбеков А.А., Сейтказиева А.М., Martins-Filho C., 20242024Акылбеков А.А., Сейтказиева А.М., Martins-Filho C.Akylbekov A.A., Seitkaziyeva A.M., Martins-Filho C.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://caer.narxoz.kz/jour/article/view/1187

Цель исследования: выявление и анализ макроэкономических факторов (детерминантов), влияющих на уровень реальных доходов населения в контексте качества жизни в Казахстане.Методология исследования: В исследовании используется метод анализа темпов роста различных макроэкономических показателей в динамике, что позволяет оценивать изменения за определенный период. Для более точного прогнозирования детерминантов, влияющих на уровень реальных доходов и качество жизни населения, применяются дезагрегированные методы анализа. В частности, используется модель векторной авторегрессии (VAR) для анализа взаимосвязи между такими факторами, как заработная плата, доходы, расходы и уровень бедности в Казахстане. Рассматриваются краткосрочные экономические показатели, такие как уровень инфляции, безработица и процентные ставки. Анализ этих переменных позволяет понять их влияние на уровень реальных доходов и бедности. Результаты показывают, что рост ВВП, улучшение краткосрочных экономических показателей и повышение заработной платы могут способствовать увеличению реальных доходов населения и снижению уровня бедности.Оригинальность / ценность исследования: Исследование оценивает макроэкономические факторы (детерминанты), влияющие на уровень реальных доходов и качество жизни населения в Казахстане, с учетом специфики развития экономики. Учитывая особенности экономики Казахстана, исследование выявляет ключевые детерминанты, такие как заработная плата, доходы, расходы и уровень бедности, и их влияние на качество жизни. Учитывается влияние таких факторов, как рост ВВП, уровень инфляции, безработица и заработная плата, что позволяет выявить ключевые аспекты, способствующие улучшению качества жизни. Исследование особенно ценно в контексте Казахстана, поскольку оно предлагает подходы к повышению уровня реальных доходов и снижению бедности в условиях открытой и развивающейся экономики.Результаты исследования: Выявлена положительная корреляция между ростом ВВП, краткосрочными экономическими показателями и заработной платой с улучшением реальных доходов населения, и снижением уровня бедности. 

Purpose of the research is to identify and forecast macroeconomic determinants affecting the quality of life in Kazakhstan.

Research methodology

Research methodology. The study uses the method of comparing the growth rates of various macroeconomic indicators over time, which allows for an assessment of the situation over a period. The heterogeneity of economic process factors requires the use of more advanced and disaggregated methods for forecasting determinants affecting the quality of life of the population. The interrelationship between factors such as wages, income, expenses, and poverty in Kazakhstan is analyzed using the vector autoregression (VAR) model. Analyzing these variables helps to understand their impact on the poverty level. The results show that an increase in GDP growth, short-term economic indicators, and wages can improve the real income of the population and reduce the poverty level.

Originality / value of the research. The study evaluates macroeconomic determinants affecting the quality of life in Kazakhstan, considering its characteristics as a small open economy.

Findings

Findings. A positive correlation was found between GDP growth, short-term economic indicators, and wages with an improvement in the real income of the population and a reduction in the poverty level.

макроэкономикакачество жизнифакторный анализVAR подходбедностьmacroeconomicsquality of lifefactor analysisVAR approachpovertyReferencesGrzega U. Macroeconomic determinants of the standard of living–theoretical considerations // Optimum. Economic Studies. – 2018. – № 92(2). – P. 191-205.Grzega, U. (2018). Macroeconomic determinants of the standard of living–theoretical considerations. Optimum. Economic Studies, 92(2), 191-205.Baird S., Friedman J., Schady N. Aggregate Income Shocks and Infant Mortality in the Developing World // The Review of Economics and Statistics. – 2011. – № 93. – P. 847-856.Baird, S., Friedman, J. and Schady, N. (2011). Aggregate Income Shocks and Infant Mortality in the Developing World. The Review of Economics and Statistics, 93, 847-856.Pigou A. C. The Economics of Welfare. 4-е изд. – London: Macmillan and Co., Limited, 1920. – 876 p.Pigou, A. C. (1920). The Economics of Welfare. Fourth Edition, Macmillan and Co., Limited. 876 p.Stiglitz J. E., Sen A., Fitoussi J. P. Mismeasuring our lives: Why GDP doesn't add up. – New York: The New Press, 2010. – 136 p.Stiglitz, J. E., Sen, A., & Fitoussi, J. P. (2010). Mismeasuring our lives: Why GDP doesn't add up. The New Press. 136 p.Kravets O., Didenko A. Modeling the quality of life of the population of Ukraine based on indicators of socio-economic situation // В кн.: Theoretical and methodological approaches to the formation of a modern system of national and international enterprises, organizations and institutions' development. – Primedia eLaunch LLC, 2020. – P. 92-107.Kravets, O., & Didenko, A. (2020). Modeling the quality of life of the population of Ukraine based on indicators of socio-economic situation. In book: Theoretical and methodological approaches to the formation of a modern system of national and international enterprises, organizations and institutions' development. Primedia eLaunch LLC, 92-107.Baikova Y. I., Vardiashvili N. N. To the problem of rise in the standard of living of population // Asian Social Science. – 2015. – № 11(6). – P. 45-55.Baikova, Y. I., & Vardiashvili, N. N. (2015). To the problem of rise in the standard of living of population. Asian Social Science, 11(6), 45-55.Tvaronavičienė M., Mazur N., Mishchuk H., Bilan Y. Quality of life of the youth: assessment methodology development and empirical study in human capital management // Economic Research-Ekonomska Istraživanja. – 2022. – № 35(1). – P. 1088-1105.Tvaronavičienė, M., Mazur, N., Mishchuk, H., & Bilan, Y. (2022). Quality of life of the youth: assessment methodology development and empirical study in human capital management. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 35(1), 1088-1105.Satpayeva Z. T., Kangalakova D. M., Nyussupova G. N., Smagulova A. S. The Science Impact On a Country’s Sustainable Development // Journal of Research Administration. – 2023. – № 5(2). – P. 1070010709.Satpayeva, Z. T., Kangalakova, D. M., Nyussupova, G. N., & Smagulova, A. S. (2023). The Science Impact On a Country’s Sustainable Development. Journal of Research Administration, 5(2), 10700-10709.Taspenova G., Malgaraeva Z., Kudaibergenov N. Analysis of quality of life of the population of Kazakhstan // News of NAS RK. Series of social and human sciences. – 2019. – № 2(324). – P. 252-258.Taspenova, G., Malgaraeva, Z., & Kudaibergenov, N. (2019). Analysis of quality of life of the population of Kazakhstan. News of NAS RK. Series of social and human sciences, 2(324), 252-258.Zekeshuly K. M. The structure of income and expenditures of the population of Kazakhstan // Nauchnyj zhurnal «Vestnik NAN RK». – 2019. – № 6. – P. 339-345.Zekeshuly, K. M. (2019). The structure of income and expenditures of the population of Kazakhstan. Nauchnyj zhurnal «Vestnik NAN RK», (6), 339-345.Rakhmetova A., Budeshov Y. Quality of life as an indicator of public management performance in the Republic of Kazakhstan // Economic Annals-XXI. 2020. – № 183(7/8). – P. 133-153.Rakhmetova, A., & Budeshov, Y. (2020). Quality of life as an indicator of public management performance in the Republic of Kazakhstan. Economic Annals-XXI, 183(7/8), 133-153Leow K. W., Tan E. C. Determinants of poverty: A dynamic panel data analysis with controls for income level and inequality // Malaysian Journal of Economic Studies. – 2019. – № 56(2). – P. 227-242.Leow, K. W., & Tan, E. C. (2019). Determinants of poverty: A dynamic panel data analysis with controls for income level and inequality. Malaysian Journal of Economic Studies, 56(2), 227-242.Keho Y. Financial development and poverty reduction: evidence from selected African countries // International journal of financial research. – 2017. – № 8(4). – P. 90-98.Keho, Y. (2017). Financial development and poverty reduction: evidence from selected African countries. International journal of financial research, 8(4), 90-98.Dritsakis N., Varelas E., Adamopoulos A. The main determinants of economic growth: An empirical investigation with Granger causality analysis for Greece // European Research Studies. – 2006. – № IX(3-4). – P. 47-58.Dritsakis, N., Varelas, E., & Adamopoulos, A. (2006). The main determinants of economic growth: An empirical investigation with Granger causality analysis for Greece. European Research Studies, IX(3-4), 47-58.Dauda R. O. S., Makinde K. O. Financial sector development and poverty reduction in Nigeria: A vector autoregression analysis (1980-2010) // Asian Economic and Financial Review. – 2014. – № 4(8). – P. 1040-1061.Dauda, R. O. S., & Makinde, K. O. (2014). Financial sector development and poverty reduction in Nigeria: A vector autoregression analysis (1980-2010). Asian Economic and Financial Review, 4(8), 10401061.Мекенбаева К., Жузбаев А. Краткосрочное прогнозирование экономической активности в Казахстане // Экономическое обозрение НБРК-2017-3. – 2017. – C. 10-12.Mekenbaeva, K., Zhuzbaev, A. (2017). Kratkosrochnoe prognozirovanie ekonomicheskoj aktivnosti v Kazahstane. Ekonomicheskoe obozrenie NBRK-2017-3, 10-12 (In Russian).Жузбаев А. Моделирование краткосрочного экономического индикатора в Казахстане // Департамент исследований и статистики НБРК. Экономическое исследование. – 2017. – № 6. – C. 6-16.Zhuzbaev, A. (2017). Modelirovanie kratkosrochnogo ekonomicheskogo indikatora v Kazahstane. Departament issledovanij i statistiki NBRK. Ekonomicheskoe issledovanie №2017-6. NBRK-WP-2017-6. Iyun', 6-16 (In Russian).Living Standard Statistics // Bureau of National statistics of Agency for strategic planning and reforms of the Republic of Kazakhstan. – 2023. – URL: https://taldau.stat.gov.kz (дата обращения: 25.04.2024).Living Standard Statistics. (2023). Bureau of National statistics of Agency for strategic planning and reforms of the Republic of Kazakhstan. Retrieved April 25, 2024, from https://taldau.stat.gov.kzSims C. A. Are forecasting models usable for policy analysis? // Quarterly Review. – 1986. – № 10(Win). – P. 2-16.Sims, C. A. (1986). Are forecasting models usable for policy analysis? Quarterly Review, 10(Win), 2-16.Bhaskara Rao B. Estimating short and long-run relationships: a guide for the applied economist // Applied Economics. – 2007. – № 39(13). – P. 1613-1625.Bhaskara Rao, B. (2007). Estimating short and long-run relationships: a guide for the applied economist. Applied Economics, 39(13), 1613-1625.Wu Y., Zhou X. VAR models: Estimation, inferences, and applications // Handbook of Quantitative Finance and Risk Management. – 2010. – P. 1391-1398.Wu, Y., & Zhou, X. (2010). VAR models: Estimation, inferences, and applications. Handbook of Quantitative Finance and Risk Management, 1391-1398.Claeskens G., Croux C., Van Kerckhoven J. An information criterion for variable selection in support vector machines // The Journal of Machine Learning Research. – 2008. – № 9. – P. 541-558.Claeskens, G., Croux, C., & Van Kerckhoven, J. (2008). An information criterion for variable selection in support vector machines. The Journal of Machine Learning Research, 9, 541-558.Khatun N. Applications of normality test in statistical analysis // Open Journal of Statistics. – 2021. – № 11(01). – Article 107034.Khatun, N. (2021). Applications of normality test in statistical analysis. Open Journal of Statistics, 11(01), 107034.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.