Қазақстандағы жастар жұмыссыздығының детерминанттары және еңбек нарығына көшу ерекшеліктері

Бұл зерттеу Қазақстандағы жастар жұмыссыздығының детерминанттарын және жас буынның білім алудан тұрақты жұмыспен қамтылуға көшу ерекшеліктерін кешенді талдауға арналған. Зерттеудің мақсаты – жастардың жұмыспен қамтылуына әсер ететін негізгі құрылымдық, институционалдық және әлеуметтік-экономикалық факторларды анықтау, сондай-ақ 2020–2024 жылдардағы NEET (Not in Employment, Education or Training) және жұмыспен қамтылу көрсеткіштерінің динамикасын бағалау. Әдістемелік база сипаттамалық статистиканы, салыстырмалы талдауды және корреляциялық талдауды қамтиды. Бастапқы деректер Қазақстан Республикасы Ұлттық статистика бюросының, Халықаралық еңбек ұйымының және Дүниежүзілік банктің ресми көздерінен алынып, жыныс, өңір және білім деңгейі бойынша бөлінген. Нәтижелер 2020–2024 жылдары жастар арасындағы жұмыссыздық деңгейі 7,0%-дан 6,2%-ға дейін, NEET үлесі 6,9%-дан 5,7%-ға дейін төмендегенін, ал бейресми жұмыспен қамту деңгейі 21,3%-дан 17,9%-ға дейін қысқарғанын көрсетті. Жас әйелдер арасындағы NEET көрсеткіші тұрақты түрде жоғары (2024 жылы 6,7%), ерлерге қарағанда (4,9%), ал жұмыссыздықтың ең жоғары деңгейі Түркістан облысында (7,8%) және Шымкент қаласында (7,2%) байқалады. Білім деңгейіне байланысты айырмашылықтар маңызды болып қала береді: жоғары білімді жастардың жұмыспен қамтылу деңгейі 78%-ға жетсе, негізгі орта білімі бар жастар арасында бұл көрсеткіш небәрі 38,9%-ды құрайды. Алынған нәтижелер жастар жұмыссыздығының құрылымдық сипатын растайды, ол түлектердің құзыреттері мен еңбек нарығындағы сұраныс арасындағы алшақтықты, өңірлік теңгерімсіздіктерді және сапалы бастапқы жұмыс орындарының шектеулілігін көрсетеді. Болашақ зерттеулер жолдары мемлекеттік бағдарламаларды бағалауға және олардың жұмыс орындарын құруға әсерін талдауға мүмкіндік беретін неғұрлым күрделі сандық модельдерді дамытуды болжайды.

1. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2020). Robots and jobs: Evidence from US labor markets. Journal of Political Economy, 128(6), 2188–2244. https://doi.org/10.1086/705716

2. Autor, D. H., Levy, F., & Murnane, R. J. (2003). The skill content of recent technological change: An empirical exploration. Quarterly Journal of Economics, 118(4), 1279–1333. https://doi.org/10.1162/003355303322552801

3. Banerji, A., Newhouse, D., & Paci, P. (2020). Youth employment in sub-Saharan Africa: Progress and prospects. World Bank Research Observer, 35(1), 1–37. https://doi.org/10.1093/wbro/lkz006

4. Bell, D. N., & Blanchflower, D. G. (2011). Young people and the Great Recession. Oxford Review of Economic Policy, 27(2), 241–267. https://doi.org/10.1093/oxrep/grr011

5. Bell, D. N., & Blanchflower, D. G. (2019). Underemployment in the United States and Europe. Labour Economics, 57, 38–54. https://doi.org/10.1177/0019793919886527

6. Card, D., Kluve, J., & Weber, A. (2018). What works? A meta-analysis of active labor market program evaluations. Journal of the European Economic Association, 16(2), 894–931. https://doi.org/10.1093/jeea/jvx028

7. Carcillo, S., Fernández, R., Königs, S., & Minea, A. (2015). NEET youth in the aftermath of the crisis: Challenges and policies. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, 164, 1–54. https://doi.org/10.1787/5js6363503f6-en

8. Cho, Y., & Honorati, M. (2014). Entrepreneurship programs in developing countries: A metaregression analysis. Labour Economics, 28, 110–130. https://doi.org/10.1016/j.labeco.2014.03.011

9. de Haas, H., & Fokkema, T. (2011). The effects of integration and transnational ties on international return migration intentions. Demographic Research, 25, 755–782. https://doi.org/10.4054/DemRes.2011.25.24

10. Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerisation? Technological Forecasting and Social Change, 114, 254–280. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2016.08.019

11. Furlong, A. (2006). Not a very NEET solution: Representing problematic labour market transitions among early school-leavers. Work, Employment and Society, 20(3), 553–569. https://doi.org/10.1177/0950017006067001

12. McGuinness, S., Pouliakas, K., & Redmond, P. (2018). Skills mismatch: Concepts, measurement and policy approaches. Journal of Economic Surveys, 32(4), 985–1015. https://doi.org/10.1111/joes.12254

13. Pastore, F. (2018). Why is youth unemployment so high and different across countries? IZA World of Labor, 420, 1–10. https://doi.org/10.15185/izawol.420

14. Quintini, G., & Manfredi, T. (2009). Going separate ways? School-to-work transitions in the United States and Europe. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, 90, 1–44. https://doi.org/10.1787/221717700447

15. Scarpetta, S., Sonnet, A., & Manfredi, T. (2010). Rising youth unemployment during the crisis: How to prevent negative long-term consequences. OECD Social, Employment and Migration Working Papers, 106, 1–36. https://doi.org/10.1787/5kmh79zb2mmv-en

16. van Deursen, A. J., & van Dijk, J. A. (2019). The first-level digital divide shifts from inequalities in physical access to inequalities in material access. New Media & Society, 21(2), 354–375. https://doi.org/10.1177/1461444818797082