Abstract
Рассчитан сценарный прогноз индекса продовольственной безопасности (FS) по пяти странам Центральной Азии на горизонтах 2030 и 2035 годов на основе эластичностей панельной модели POLS. Базовый уровень нормирован на 2020 год (FS_{2020}=100). Прогноз формируется из вкладов факторов зелѐного экономического роста (GEG), индустриализации (INDUS), доли возобновляемой электроэнергии в выработке (REL), площади пашни (AL) и доли ВИЭ в конечном энергопотреблении (REC). Для демонстрации заданы три сценария (базовый, оптимистичный, пессимистичный) с кумулятивными изменениями факторов относительно 2020 года; для 2035 учтено консервативное демпфирование темпов и чувствительности. POLS панельдік моделінің эластикалылықтарына сүйене отырып, 2030 және 2035 жылдарға арналған Орталық Азияның бес елі бойынша азық-түлік қауіпсіздігі индексінің (FS) сценарийлік болжамы есептелді. Базалық деңгей 2020 жылға нормаланған (FS_{2020}=100). Болжам жасыл экономикалық өсімнің (GEG), индустрияландырудың (INDUS), электр энергиясын өндірудегі жаңартылатын энергия үлесінің (REL), жыртылған жер көлемінің (AL) және соңғы энергия тұтынудағы ЖЭК үлесінің (REC) факторлық ықпалдары негізінде қалыптастырылды. Көрсетілім үшін үш сценарий (базалық, оптимистік, пессимистік) 2020 жылға қатысты факторлардың жиынтық өзгерістерімен белгіленді; 2035 жылға консервативті бәсеңдету қарқыны мен сезімталдығы ескерілді. A scenario forecast of the Food Security Index (FS) for five Central Asian countries was calculated for the horizons of 2030 and 2035 using the elasticities of a POLS panel model. The baseline level is normalized to 2020 (FS_{2020}=100). The forecast is formed from the contributions of green economic growth (GEG), industrialization (INDUS), the share of renewable electricity generation (REL), arable land area (AL), and the share of renewables in final energy consumption (REC). To illustrate, three scenarios (baseline, optimistic, pessimistic) are specified with cumulative factor changes relative to 2020; for 2035, conservative damping of growth rates and sensitivities is applied.