Данное исследование было сосредоточено на изучении влияния политики социальной защиты на бедность и неравенство доходов в странах Центральной Азии. При помощи таких эконометрических методов, как объединённая модель OLS, модель с фиксированными эффектами и модель со случайными эффектами, был проведён эмпирический анализ с использованием четырёх показателей социальной защиты из базы данных Всемирного банка: Развитие человеческих ресурсов (BHR), Справедливость в использовании государственных ресурсов (EPR), Политика социальной интеграции и равенства (PSE) и Рейтинги социальной защиты (SPR). Результаты регрессий показали, что только второй и третий показатели статистически значимо влияют на бедность и способствуют её сокращению. Анализ взаимосвязи между неравенством и социальной защитой с использованием объединённой модели OLS показал, что все четыре индикаторов социальной защиты имели статистическую значимость и способствовали снижению дифференциации доходов в данных странах. Тем не менее, регрессионный анализ с использованием моделей с фиксированными и случайными эффектами выявил, что только Развитие человеческих ресурсов (BHR) и Рейтинги социальной защиты (SPR) имели статистическую значимость и отрицательную связь с коэффициентом Джинни.
This study focused on examining the impact of social protection policies on poverty and income inequality in Central Asian countries. Using econometric methods such as a pooled OLS model, a fixed effects model and a random effects model, an empirical analysis was conducted using four social protection indicators from the World Bank database: Building Human Resource (BHR), Equity in the Use of Public Resources ( EPR), Policy for Social Inclusion and Equity (PSE) and Social Protection Ratings (SPR). The regression results showed that only the second and third indicators have a statistically significant effect on poverty and contribute to its reduction. An analysis of the relationship between inequality and social protection using a pooled OLS model showed that all four indicators of social protection were statistically significant and contributed to reducing income differentiation in these countries. However, regression analysis using fixed and random effects models revealed that only Human Resource Development (BHR) and Social Protection Ratings (SPR) were statistically significant and negatively associated with the Ginni coefficient.