ВЛИЯНИЕ МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ НА УРОВЕНЬ РЕАЛЬНЫХ ДОХОДОВ КАК КОМПОНЕНТ КАЧЕСТВА ЖИЗНИ НАСЕЛЕНИЯ

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. 

1. Grzega U. Macroeconomic determinants of the standard of living–theoretical considerations // Optimum. Economic Studies. – 2018. – № 92(2). – P. 191-205.

2. 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.

3. Pigou A. C. The Economics of Welfare. 4-е изд. – London: Macmillan and Co., Limited, 1920. – 876 p.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. 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.

10. Zekeshuly K. M. The structure of income and expenditures of the population of Kazakhstan // Nauchnyj zhurnal «Vestnik NAN RK». – 2019. – № 6. – P. 339-345.

11. 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.

12. Leow 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.

13. Keho Y. Financial development and poverty reduction: evidence from selected African countries // International journal of financial research. – 2017. – № 8(4). – P. 90-98.

14. 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.

15. 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.

16. Мекенбаева К., Жузбаев А. Краткосрочное прогнозирование экономической активности в Казахстане // Экономическое обозрение НБРК-2017-3. – 2017. – C. 10-12.

17. Жузбаев А. Моделирование краткосрочного экономического индикатора в Казахстане // Департамент исследований и статистики НБРК. Экономическое исследование. – 2017. – № 6. – C. 6-16.

18. 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).

19. Sims C. A. Are forecasting models usable for policy analysis? // Quarterly Review. – 1986. – № 10(Win). – P. 2-16.

20. Bhaskara Rao B. Estimating short and long-run relationships: a guide for the applied economist // Applied Economics. – 2007. – № 39(13). – P. 1613-1625.

21. Wu Y., Zhou X. VAR models: Estimation, inferences, and applications // Handbook of Quantitative Finance and Risk Management. – 2010. – P. 1391-1398.

22. 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.

23. Khatun N. Applications of normality test in statistical analysis // Open Journal of Statistics. – 2021. – № 11(01). – Article 107034.