О мониторинге уровня бедности в регионах Центрального федерального округа: статистический анализ

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

О мониторинге уровня бедности в регионах Центрального федерального округа: статистический анализ

Шуметов В.Г.

Лясковская О.В.

Горшкова А.В.

Ключевые слова: уровень бедности, абсолютная бедность, многомерная бедность, относительная монетарная бедность, прожиточный минимум, инфляционные процессы, статистический анализ, временные ряды, регионы Центрального федерального округа.

Экономическая безопасность страны предполагает наличие социально-экономической стабильности общества. В этой связи одной из основных задач государства является отслеживание признаков нестабильности, напряженности в обществе, выявление причин, вызывающих нарастание этой напряженности, а также разработка необходимых мер по стабилизации ситуации в стране. Общепризнано, что одним из существенных признаков социально-экономической напряженности в обществе являются экономические противоречия между богатыми и бедными, а избыточная дифференциация доходов населения способствует социально-экономической и политической нестабильности в обществе. Понятно поэтому, что решения, принимаемые при управлении обществом, должны опираться на реальную оценку благосостояния населения [1].

Как в научной литературе, так и в выступлениях российского руководства неоднократно отмечалось, что главной линией государства является задача преодоления бедности и повышение доходов населения. Согласно майскому указу президента РФ В. Путина, правительство должно добиться снижения уровня бедности в два раза к 2024 году, т.е. до 6,6% от всего населения. Но здесь возникает вопрос: как измерять уровень бедности? Насколько объективны эти измерения?

Обратимся к статистической практике. Официальные оценки бедности в Российской Федерации основаны на показателях в рамках абсолютного подхода к бедности, т.е. на установлении минимума средств существования. В качестве одного из критериев оценки бедности используется величина прожиточного минимума, и под бедностью понимается состояние человека, при котором он не способен удовлетворить минимальный уровень своих потребностей. Соответственно, бедность оценивается как доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума [2].

Показатель прожиточного минимума был разработан в 1992 г., и первоначально предполагалось, что он будет действовать только в первые годы радикальных реформ. В соответствии с Федеральным законом от 24 октября 1997 года № 134-ФЗ «О прожиточном минимуме в Российской Федерации» прожиточный минимум представляет собой стоимостную оценку потребительской корзины, включающей минимальные наборы продуктов питания, непродовольственных товаров и услуг, необходимых для сохранения здоровья человека и обеспечения его жизнедеятельности, а также обязательные платежи и сборы. С 1 января 2013 г. Правительство России установило следующий принцип формирования потребительской корзины. Преобладающая часть потребительской корзины представлена расходами на питание (около 47% для всего населения), стоимость набора непродовольственных товаров и стоимость услуг определяются по 50% стоимости минимального набора продуктов питания, и меньшую часть (около 7%) составляют расходы на обязательные платежи и сборы [3]. По Российской Федерации в целом и в субъектах Российской Федерации величина прожиточного минимума определяется ежеквартально на основании потребительской корзины и данных федерального органа исполнительной власти по статистике об уровне потребительских цен на продукты питания, непродовольственные товары и услуги и расходов по обязательным платежам и сборам.

В настоящее время подобные монетарные подходы к измерению и мониторингу бедности, основанные на базе одного показателя благосостояния - в данном случае, денежных доходов, - подвергаются серьезной критике [3-10]. В частности, поскольку показатель прожиточного минимума является нормативным и носит преимущественно социальный характер, он вряд ли может быть использован в аналитических целях, ибо «важным фактором успеха любой программы является создание системы мониторинга ее результативности, отслеживающей, в какой степени достигнуты поставленные программой цели» [4, с. 127]. Так, в качестве индикатора результативности европейской программы борьбы с бедностью в странах Евросоюза используется многомерный индекс риска бедности и социальной исключенности AROPE (people at risk of poverty or social exclusion). Этот индекс агрегирует три критерия бедности: монетарную бедность, материальную депривацию и исключенность из рынка труда. Тем самым в определении бедности учитывается не только дефицит финансовых ресурсов, но и наличие ограничений в доступе к образованию и здравоохранению, а также трудностей, связанных с жилищными условиями, питанием, здоровьем и другими жизненными потребностями.

В развитие методологии измерения многомерной бедности Федеральной службой государственной статистики РФ подготовлен доклад [11], в котором представлена новая методика расчета бедности в России. Теперь при определении числа малоимущих будет использоваться в несколько раз больше факторов, что позволит в дополнение к абсолютной и относительной бедности также получать данные о многомерной бедности, материальной депривации и социальной исключенности. Данные по всем типам этих измерений ведомство планирует публиковать с 2020 года. Первые ретроспективные данные показывают, что «относительно бедных» в России по индексу многомерной бедности (ИМБ) -- около четверти населения, наиболее распространенная депривация, близкая к такой бедности, -- невозможность покупки автомобиля [8]. Бедность в абсолютном определении ближе всего к доле домохозяйств, имеющих долги за ЖКХ (13,8%), а доля населения РФ, одновременно и бедного (по ИМБ), и депривированного, и исключенного, составляет примерно 5%. В источнике [12] отмечается, что новые показатели в первую очередь предполагается использовать для корректировки мер социальной поддержки населения, а показатели 2024 года (по майскому указу президента) будут рассчитываться по той же формуле, по которой бедность считалась и ранее, т.е. по национальной границе бедности. В целях повышения качества статистики бедности в РФ, а также адресности социальной помощи, Минэкономразвития предложило Росстату с 2020 года верифицировать свои сведения об уровне бедности в России данными о налогах и страховых взносах [13].

Важным звеном в решении задачи снижения уровня бедности является ретроспективный анализ динамики показателей бедности на региональном уровне. Здесь, однако, возникает проблема выбора показателя бедности, независящего как от инфляционных процессов, так и от субъективизма назначения прожиточного минимума в регионах. Принятый в отечественной статистике показатель уровня бедности - абсолютная бедность, в той или иной мере учитывает инфляционные процессы, но его значения сильно искажены из-за субъективизма назначения прожиточного минимума в регионах. Покажем это на примере динамики прожиточного минимума в Брянской области и РФ в целом (рис. 1): если графики временных рядов прожиточного минимума в Брянской области и РФ в целом на диаграмме а практически симбатны, то графики временных рядов темпа роста прожиточного минимума на диаграмме б существенно различаются и в качественном, и в количественном отношении.

мониторинг бедность статистический

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Обратимся теперь к региональной статистике. Наиболее распространенное издание по региональной статистике «Регионы России. Социально-экономические показатели» в разделе «Уровень жизни населения», помимо данных по среднедушевым денежным доходам населения и величине прожиточного минимума в субъектах РФ, а также по численности населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, содержит региональную информацию по распределению численности населения по величине среднедушевых денежных доходов и по распределению общего объема денежных доходов по 20-процентным группам населения. Если первые три вида интегрированных данных представляют собой показатели, то последующие два вида данных - распределения, позволяющие конструировать известные и новые индикаторы. Так, по распределению общего объема денежных доходов по 20-процентным группам населения, которое графически отображается кривой Лоренца, можно рассчитать квинтильный коэффициент фондов и индекс Джини, а по распределению численности населения по величине среднедушевых денежных доходов - моду и медиану среднедушевого дохода. Заметим, что именно медианный среднедушевой доход фигурирует в расчетах таких показателей относительной бедности, как доля населения с уровнем эквивалентных располагаемых денежных доходов ниже 40, 50 и 60 процентов от медианного. А эти показатели уже не связаны с величиной прожиточного минимума, устанавливаемого нормативным порядком.

Проиллюстрируем сказанное примерам. На рис. 2 а и б представлены кумуляты распределения по величине среднедушевых денежных доходов в 2017 г. населения Брянской области и Москвы соответственно (методика их построения описана в [14]).

По кумулятам можно дать оценку среднедушевых денежных доходов, отвечающих 50% населения (показаны полужирными вертикальными линиями): в Брянской области это 20,6 тыс. руб., в Москве - 46,0 тыс. руб. Аналогично, по кумулятам можно оценить доли населения, отвечающие 40, 50 и 60 процентам медианных значений среднедушевых денежных доходов: для Брянской области это 9,9%, 16,3% и 23,0% соответственно, для Москвы - 12,1%, 18,7% и 25,2% соответственно (показаны тонкими вертикальными линиями).

Обращает на себя внимание, что если медианные среднедушевые денежные доходы населения г. Москвы превышают аналогичный показатель Брянской области более чем в два раза, то значения относительной бедности различаются не столь заметно: 60%-ый показатель для населения г. Москвы больше в 1,10 раза, 50%-ый показатель - в 1,15 раза, и 40%-ный показатель - в 1,22 раза. Сопоставим эти результаты с оценками абсолютной бедности. Прожиточный минимум в IV квартале 2017 года для всего населения составлял: в Брянской области 9279 руб., в г. Москве - 15397 руб., а доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума - 13,5% и 8,3% соответственно, т.е. уровень абсолютной бедности населения Брянской области в 2017 г. был больше, чем в Москве, в 1,62 раза.

В отличие от официальных прожиточных минимумов, устанавливаемых в регионах и несопоставимых между собой, относительные показатели бедности свободны от этого недостатка. Кроме того, появляется возможность их объективного мониторинга. Конечно, мониторингу подлежат и значения абсолютного показателя бедности, но при этом могут появляться парадоксальные результаты. Пример такого парадокса представлен на рис. 1: судя по графику динамики прожиточного минимума в Брянской области в 2013-2017 гг., темп роста показателя к концу этого периода замедляется и наблюдается тенденция к его насыщению. С формальной точки зрения, динамика этого показателя лучше всего описывается гиперболической моделью вида

ПМ=ПМ_пред-ДПМ_предЧt,

где t - номер года, ПМ_пред - предельное значение прожиточного минимума, а ДПМ_пред - предельное значение роста показателя.

Этот парадоксальный результат является следствием того, что в публикациях с данными по мониторингу абсолютной бедности фактически речь идет не об объективной, а субъективной бедности, оцениваемой региональными органами власти. На рис. 3 приведен характерный пример динамики абсолютной и относительной бедности населения Брянской области.

Согласно выполненному нами регрессионному анализу, абсолютная бедность населения Брянской области в 2013-2017 гг. увеличивалась с темпом прироста 3,9%, тогда как относительная бедность, рассчитанная по 40% уровню медианы среднедушевых доходов, уменьшались с темпом прироста -1,8%, т.е. мы приходим к противоречащим заключениям о тенденции динамики бедности.

Приведенные примеры убедительно свидетельствуют о серьезных ограничениях в использовании показателя абсолютной бедности для объективного мониторинга социально-экономической ситуации в регионах. В то же время, применению для мониторинга относительных показателей бедности препятствует высокая трудоемкость их расчетов. Для устранения этой трудности нами выполнен корреляционный анализ относительных показателей бедности, рассчитанных для регионов ЦФО, с данными по распределению общего объема денежных доходов по 20-процентным группам населения - удельного веса денежных доходов, приходящихся на две крайние группы - первую (с наименьшими доходами) и пятую (с наибольшими доходами).

Результаты этого анализа, приведенные на рис. 4, показывают, что имеется сильная положительная корреляция между доходами группы 1 и 40-процентной относительной бедностью, и, напротив, сильная отрицательная корреляция между доходами группы 5 и этим относительным показателем.

Полученные результаты позволяют взамен трудноизмеримых относительных показателей бедности в целях мониторинга использовать данные по удельному весу денежных доходов, приходящихся на первую группу (с наименьшими доходами) и пятую группу (с наибольшими доходами). Результаты линейного регрессионного анализа, выполненные с помощью соответствующей процедуры пакета анализа данных SPSS [14], представлены в таблице 1.

Таблица 1

Модели линейной регрессии показателей относительной бедности

Все четыре модели адекватны на р-уровне не хуже 0,0005, характеризуются удовлетворительной точностью, и могут быть использованы в оценочных целях.

В заключение сравним результаты расчета показателей относительной доходной бедности регионов ЦФО с показателями стран ЕС - таблица 2.

Таблица 2

Оценки показателей относительной доходной бедности в регионах ЦФО, рассчитанные по удельному весу денежных доходов, приходящихся на первую и пятую группы населения в 2017 г.

Согласно концепции APORE, человек признается бедным по доходам, если подушевой располагаемый доход его домохозяйства ниже 60% медианного дохода населения в целом. В публикации [4] отмечается, что 60-процентный показатель относительной доходной бедности в 2016 г. в отдельных странах ЕС колеблется от 9,7% в Чехии до 25,3% в Румынии. Согласно расчетам, приведенным в таблице 2, 60-процентный показатель относительной доходной бедности в 2016 г. в регионах ЦФО колебался в незначительных пределах от минимального значения 21,3% для Владимирской области до максимального 24,8% в г. Москве, что находится на уровне таких стран, как Болгария, Испания, Прибалтийские страны (Литва, Латвия, Эстония), Греция и Италия. Обращает на себя также внимание, что значения данного показателя меньше в более бедных регионах, тогда как в благополучных регионах они, как правило, больше.

Представленные в статье результаты могут быть полезными для объективного измерения уровня монетарной бедности в регионах, а также использованы органами регионального управления для разработки мер по снижению уровня бедности.

Список литературы

1. Перов Е.В. Дифференциация доходов населения как признак социально-экономической конфликтогенности общества // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2015. - № 75. - https://cyberleninka.ru/article/n/differentsiatsiya-dohodov-naseleniya-kak-priznak-sotsialno-ekonomicheskoy-konfliktogennosti-obschestva

2. Бикеева М.В. Статистический анализ дифференциации доходов и уровня бедности населения Российской Федерации // Экономические исследования и разработки. 2018.

3. Елисеева И.И., Раскина Ю.В. Измерение бедности в России: возможности и ограничения // Вопросы статистики. - М., 2017. - № 8. - С. 70-89.

4. Карцева М.А. Многомерная бедность в странах ЕС: индекс риска бедности и социальной исключенности AROPE // Государственное управление. Электронный вестник. 2019. - Вып. № 74. - С. 126-155.

5. Корчагина И.И., Прокофьева Л.М., Тер-Акопов С.А. Европейский опыт измерения бедности и социальной исключенности: индекс AROPE // Народонаселение. 2019. - № 3. - С. 162-175.

6. Bellani L. Multidimensional indices of deprivation: the introduction of reference groups weights // The Journal of Economic Inequality. 2013. - Vol. 11, N 4. - P. 495-515.

7. Ravallion M. On multidimensional indices of poverty // Journal of Economic Inequality. 2011. - Vol. 9. - P. 235-248.

8. Великанова Т.Б. Развитие методологии в области измерения неравенства и бедности при переходе на новые источники информации: опыт и проблемы. - http://docplayer.ru/56187173-Razvitie-metodologii-v-oblasti-izmereniya-neravenstva-i-bednosti-pri-perehode-na-novye-istochniki-informacii-opyt-i-problemy.html

9. Бурьянова Н.В. Проблемы совершенствования методологии измерения бедности и неравенства // Terra Economicus. 2008. - С. 25-29. - https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-sovershenstvovaniya-metodologii-izmereniya-bednosti-i-neravenstva

10. Гусева М.С., Широканева О.С. Проблема измерения российской бедности: методологический аспект // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2013. - Т. 3. - С. 1701-1705. - http://e-koncept.ru/2013/53343.htm

11. Показатели бедности для мониторинга повестки дня устойчивого развития 2030 года. Доклад Федеральной службой государственной статистики РФ. - https://www.unece.org/fileadmin/DAM/stats/documents/ece/ces/ge.15/2018/mtg1/Presentation_A._Russian_Federation.pdf

12. Мануйлова А. Бедность получила новые измерения, Росстат расширяет методику ее исчисления // Коммерсант. - М., 2019. - № 74, 25 апреля. - С. 1.

13. Минэкономразвития предложило новый подход к учету бедности в России. - https://www.rbc.ru/economics/29/10/2019/5db7981f9a7947a38ddd3537

14. Афонина Т.Н., Ломанов А.О., Шуметов В.Г. Оценка качества жизни населения регионов Центральной России с учетом дифференциации денежных доходов // Региональная экономика: теория и практика. 2018. - Т. 16, Вып. 10. - С. 1976-1981.

15. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. Перевод. 1998 СПСС Русь. - 397 с.

Размещено на Allbest.ru