Влияние рождаемости на уровень занятости женщин Самаркандской области Республики Узбекистан

В статье на основе статистических данных Самаркандской области Республики Узбекистан за 2014–2023 гг. представлены результаты исследования влияния рождаемости на уровень занятости женщин. Подчеркивается возрастающая актуальность данной проблемы с учетом сохранения ключевой роли женщин в экономическом развитии страны и повышении уровня жизни населения.

Рассматриваются вопросы гендерного равенства на рынке труда в Республике Узбекистан с акцентом на взаимосвязи между уровнем рождаемости и долей занятых женщин в общей численности рабочей силы. Отмечается, что обеспечение гендерного равенства заложено в Целях устойчивого развития ООН и исследуется многими международными организациями.

С использованием методов анализа трендов, корреляционно-регрессионного анализа спроектированы возможные сценарии участия женщин в трудовой деятельности на основе расчетов специального и суммарного коэффициентов рождаемости. Описанная методология включает несколько взаимодополняющих методов анализа данных, которые позволяют всесторонне оценить влияние рождаемости на занятость женщин и смоделировать потенциальные изменения уровня занятости при изменении рождаемости. Исследование показало тесную прямую связь между уровнем занятости женщин и общим уровнем занятости в регионе, а также наличие обратной зависимости между уровнем рождаемости и занятостью женщин. Сделан вывод о том, что высокая рождаемость препятствует активному участию женщин в трудовой деятельности, поскольку они часто вынуждены отказываться от работы, приносящей доход, для ухода за детьми. В связи с этим подчеркивается необходимость разработки государственной политики, направленной на поддержку женщин в совмещении работы и семейных обязанностей, улучшение доступа к дошкольным образовательным учреждениям и повышение эффективности их функционирования. Решение проблем, связанных с возвращением женщин на рынок труда после рождения детей, будет способствовать сокращению гендерных различий в занятости.

1. Золотова Л.В., Портнова Л.В. Статистический анализ и прогнозирование показателей гендерной асимметрии на рынке труда Оренбургской области // Статистика и экономика. 2023. Т. 20. № 3. С. 56–66. doi: https://doi.org/10.21686/2500-3925-2023-3-56-66.

2. Яковлева О.С. Анализ гендерного разделения на рынке труда Республики Саха (Якутия) // Экономика труда. 2017. Т. 4. № 1. С. 19–30. doi: https://doi.org/10.21686/2500-3925-2023-3-56-66.

3. Сокольская В.В. Гендерные стереотипы на рынке труда (на примере монопрофильного города): дис. на соискание уч. степ. канд. соц. наук. Екатеринбург, 2003.

4. Исупова О.Г. Демографическая и семейная политика в разных странах: концептуальные подходы и практики // Демографическое обозрение. 2020. Т. 7. № 3. С. 51–83. doi: https://doi.org/10.17323/demreview.v7i3.11636.

5. Калабихина И.Е., Кузнецова П.О. Кому (не) нужен трехлетний отпуск по уходу за ребенком? // Демографическое обозрение. 2022. Т. 9. № 3. С. 24–43. doi: https://doi.org/10.17323/demreview.v9i3.16468.

6. Вишнякова В.А., Руднев В.Д. Формирование и государственное регулирование рынка рабочей силы в России: монография. М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2014. 156 с.

7. Kitagawa E.M. Components of a Difference Between Two Rates // Journal of the American Statistical Association. 1955. Vol. 50. No. 272. P. 1168–1194. doi: https://doi.org/10.2307/2281213.

8. Vaupel J.W., Canudas-Romo V. Decomposing Demographic Change into Direct vs. Compositional Components // Demographic Research. 2002. Vol. 7. Article 1. P. 1–14. doi: https://doi.org/10.4054/DemRes.2002.7.1.

9. Andreev E.M., Shkolnikov V., Begun A. Algorithm for Decomposition of Differences Between Aggregate Demographic Measures and Its Application to Life Expectancies, Healthy Life Expectancies, Parity-Progression Ratios and Total Fertility Rates // Demographic Research. 2002. Vol. 7. Article 14. P. 499–522. doi: https://doi.org/10.4054/DemRes.2002.7.14.

10. Behrman J., Gonalons-Pons P. Women’s Employment and Fertility in a Global Perspective (1960–2015) // Demographic Research. Vol. 43. Article 25. P. 707–744. doi: https://doi.org/10.4054/DemRes.2020.43.25.

11. Masuadi E. et al. Trends in the Usage of Statistical Software and Their Associated Study Designs in Health Sciences Research: A Bibliometric Analysis // Cureus. 2021. No. 13(1). Article: e12639. doi: https://doi.org/10.7759/cureus.12639.

12. Кадиров М.А., Бердикулов Ф.Ф. Совершенствование региональной системы расселения Самаркандской области // Экономика и социум. 2021. № 9(88). С. 411–416.

13. Унгуряну Т.Н., Гржибовский А.М. Корреляционный анализ с использованием пакета статистических программ STATA // Экология человека. 2014. Т. 21. № 9. С. 60–64. doi: https://doi.org/10.17816/humeco17210.