ДЕМОГРАФИЯЛЫҚ ДИНАМИКА ЖӘНЕ БОЛЖАМ: ҚАЗАҚСТАНДАҒЫ ХАЛЫҚТЫҢ ТАБИҒИ ӨСІМІНІҢ ҮРДІСТЕРІ ЖӘНЕ АЛМАТЫНЫҢ 2030 ЖЫЛҒА ДЕЙІНГІ ДЕМОГРАФИЯЛЫҚ ТҰРАҚТЫЛЫҒЫ

Өзектілігі. Туу деңгейінің төмендеуі және халықтың қартаюы денсаулық сақтау жүйесінің тұрақтылығына және ұзақ мерзімді әлеуметтік-экономикалық дамуға әсер ететін негізгі демографиялық сын-қатерлердің бірі болып табылады.

Мақсаты. 2000-2024 жылдар аралығында Қазақстан Республикасы мен Алматы қаласындағы демографиялық көрсеткіштердің динамикасын талдау және анықталған үрдістер негізінде табиғи өсімді уақыттық қатарлар әдістерін қолдана отырып болжау.

Материалдар мен әдістер. Қазақстан Республикасы Стратегиялық жоспарлау және реформалар агенттігі Ұлттық статистика бюросының ресми деректері пайдаланылды. Туу, өлім-жітім және табиғи өсім көрсеткіштері бойынша абсолюттік және салыстырмалы өсім қарқындары, өсу коэффициенттері есептеліп, динамикалық қатарлар талданды. Болжам жасау үшін туу көрсеткішіне Браунның қос экспоненциалды тегістеу моделі, ал өлім-жітімге ARIMA модельдері қолданылды. Болжам көкжиегі – 2025–2030 жж. Модель сапасы детерминация коэффициенті (R²) және қалдықтарды диагностикалау (Льюнг–Бокс критерийі) арқылы бағаланды.

Нәтижелері. 2020–2024 жж. Қазақстанда туу 14,25 %-ға (426 726-дан 365 923-ке), өлім-жітім 17,42 %-ға (160 962-ден 132 916-ға) төмендеді, бұл табиғи өсімнің 12,33 %-ға (265 764-тен 233 007-ге) қысқаруымен қатар жүрді. Алматы қаласында туу 3,34 %-ға, өлім-жітім 15,55 %-ға төмендегенімен, табиғи өсім 4,98 %-ға өсіп, 22 196 адамды құрады.

Болжам бойынша, Қазақстанда туу деңгейі 2025 жылғы 347,1 мыңнан 2030 жылға қарай 249,5 мыңға дейін төмендейді, өлім-жітім салыстырмалы тұрақты қалып, табиғи өсім 105,0 мың адамға дейін қысқарады. Алматыда, керісінше, туу көрсеткішінің қалыпты өсуі (35,2 мыңнан 39,2 мыңға дейін) және өлім-жітімнің тұрақтылығы табиғи өсімнің 26,9 мың адамға дейін ұлғаюын қамтамасыз етеді.

Қорытынды. Демографиялық үрдістердің қарама-қарсы бағытта дамуы анықталды: ұлттық деңгейде демографиялық қысымның күшеюі және мегаполистің салыстырмалы тұрақтылығы. Болжам нәтижелерін уақыттық қатарлар модельдерінің инерциялық сипатын және сыртқы демографиялық-әлеуметтік факторлардың ескерілмеуін назарға ала отырып, сақтықпен түсіндіру қажет.

1. Cervero, R. M., & Daley, B. J. (2018). The need and curricula for health professions education graduate programs. New Directions for Adult and Continuing Education, 2018(157), 7-16. DOI: https://doi.org/10.1002/ace.20264.

2. Lee, J. T., et al. (2024). Methods for health workforce projection model: Systematic review and recommended good practice reporting guideline. Human Resources for Health, 22(1), Article 25. DOI: https://doi.org/10.1186/s12960-024-00895-z.

3. Liu, J. X., Goryakin, Y., Maeda, A., Bruckner, T., & Scheffler, R. (2017). Global health workforce labor market projections for 2030. Human Resources for Health, 15(1), Article 11. DOI: https://doi.org/10.1186/s12960-017-0193-4

4. World Health Organization. (2016). Global strategy on human resources for health: Workforce 2030. WHO. Retrieved September 20, 2025, from https://www.who.int/publications/i/item/9789241511131

5. Byuro natsionalʹnoy statistiki Respubliki Kazakhstan. (2023). On birth rates in 2023. Retrieved September 20, 2025, from https://stat.gov.kz

6. Zhankubayev, B. A., et al. (2021). Socio-demographic situation in Kazakhstan: Problems of reproduction. Revista de Cercetare si Interventie Sociala, (75), 139-154. DOI: https://doi.org/10.33788/rcis.75.9

7. Buja, A., et al. (2015). Are hospital process quality indicators influenced by socio-demographic health determinants? European Journal of Public Health, 25(5), 759-765. DOI: https://doi.org/10.1093/eurpub/cku253

8. Pasichnyi, M., & Nepytaliuk, A. (2021). The contributions of demographic factors to economic growth. Problemy Ekorozwoju, 16(1), 219-229. DOI: https://doi.org/10.35784/pe.2021.1.24

9. Kozlova, O. A., Makarova, M. N., & Sekitski-Pavlenko, O. O. (2021). Models for the dynamics of demographic indicators under socio-economic adaptation. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 14(4), 48-58. DOI: https://doi.org/10.15838/esc.2021.4.76.3

10. Humeniuk, V., Kaziuka, N., & Sheketa, Y. (2021). Socio-demographic factors influencing sustainable development of Carpathian Euroregion. Grassroots Journal of Natural Resources, 4(1), 106-122. DOI: https://doi.org/10.33002/nr2581.6853.040108

11. Irina, S. L., et al. (2017). Demographic indicators of fertility and medico-social influences on them. Journal of Obstetrics and Women’s Diseases, 66(2), 40-48. DOI: https://doi.org/10.17816/JOWD66240-48

12. Burkin, M. M., Molchanova, E. V., & Kruchek, M. M. (2016). Integral criterion of influence of social, economic and environmental factors on regional demographic processes. Ekologiya Cheloveka (Human Ecology), 23(6), 39-46. DOI: https://doi.org/10.33396/1728-0869-2016-6-39-46

13. Nzioki, J. M., Onyango, R. O., & Ombaka, J. H. (2015). Socio-demographic factors influencing maternal and child health service utilization in Mwingi. American Journal of Public Health Research, 3(1), 21-30. DOI: https://doi.org/10.12691/ajphr-3-1-4

14. Mazzuco, S., & Keilman, N. (2020). Developments in demographic forecasting. Springer Nature. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-42472-5

15. Keilman, N. (2018). Probabilistic demographic forecasts. Vienna Yearbook of Population Research, 16, 25-36. DOI: https://doi.org/10.1553/populationyearbook2018s025

16. Makarov, V. L., & Bakhtizin, A. R. (2022). Dolgosrochnoe demograficheskoe prognozirovanie v novykh realiyakh. Nauchnye Trudy Volʹnogo Ekonomicheskogo Obshchestva Rossii, (3). Retrieved September 20, 2025, from https://cyberleninka.ru/article/n/dolgosrochnoe-demograficheskoe-prognozirovanie-v-novyh-realiyah

17. Rafiei, S., et al. (2016). Approaches in health human resource forecasting: A roadmap for improvement. Electronic Physician, 8(9), 2911-2920. DOI: https://doi.org/10.19082/2911

18. Bosak, S., Yazdani, S., & Ayati, M. H. (2023). Approaches and components of health workforce planning models. Iranian Journal of Medical Sciences, 48(4), 358-366. DOI: https://doi.org/10.30476/ijms.2022.94662.2600

19. Kroezen, M., Van Hoegaerden, M., & Batenburg, R. (2018). Joint action on health workforce planning and forecasting. Health Policy, 122(2), 87-93. DOI: https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2017.12.002

20. Stanimirovic, D., & Pribakovic Brinovec, R. (2022). Human resource planning in health care. In pHealth 2022, 279-282. DOI: https://doi.org/10.3233/SHTI220999

21. Cruz-Gomes, S., Amorim-Lopes, M., & Almada-Lobo, B. (2018). A labor requirements function for sizing the health workforce. Human Resources for Health, 16(1), 67. DOI: https://doi.org/10.1186/s12960-018-0334-4.

22. Asamani, J. A., Christmals, C. D., & Reitsma, G. M. (2021). Advancing needs-based workforce planning methodology. International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(4), 2113. DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph18042113.

23. Sutton, C., et al. (2023). Strategic workforce planning in health and social care. Health Policy, 132,104827. DOI: https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2023.104827