Размещено на http://www.allbest.ru/

Горшкова А.В., Барбашова Е.В., Лясковская О.В.

К вопросу об информационном обеспечении мониторинга показателей бедности населения на региональном уровне

Сокращение уровня бедности является одной из приоритетных целей развития российского общества, и перед учеными и практиками России стоит задача дальнейшего совершенствования статистических методов оценки уровня бедности в целях информационного обеспечения органов государственной власти и управления для разработки мер, направленных на кардинальную перенастройку системы социальной поддержки населения Олейник О.С., Придачук М.П. Тенденции изменения уровня бедности населения России: методы измерения и анализ социально-экономических индикаторов // Региональная экономика. Юг России. 2018. - № 3 (21). - С. 42-50.. Важная роль в достижении этой задачи принадлежит информационному обеспечению мониторинга бедности населения на региональном уровне.

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 Барбашова Е.В., Горшкова А.В. Оценка благосостояния населения регионов Центральной России с учетом неравномерности распределения доходов // Социологический альманах. Вып. 12. «Социально-экономические процессы в условиях реализации национальных целей развития России»: Материалы XI Орловских социологических чтений 5 декабря 2019 г. / Под общей редакцией П.А. Меркулова, Н.В. Проказиной. - Орел: Издательство Среднерусского института управления - филиала РАНХиГС, 2020. - С. 356-360.. Соответственно, бедность оценивается как доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума Елисеева И.И., Раскина Ю.В. Измерение бедности в России: возможности и ограничения // Вопросы статистики. - М., 2017. - № 8. - С. 70-89..

В нашей предыдущей публикации Шуметов В.Г., Лясковская О.В., Горшкова А.В. О мониторинге уровня бедности в регионах ЦФО: статистический анализ // Россия: Тенденции и перспективы развития. Ежегодник. Вып. 15: Материалы XIX Национальной научной конференции с международным участием «Модернизация России: приоритеты, проблемы, решения». Ч. 1 / РАН. ИНИОН. Отд. науч. сотрудничества; Отв. ред. В.И. Герасимов. - М., 2020. - С. 774-779. отмечалось, что поскольку показатель прожиточного минимума является нормативным и носит преимущественно социальный характер, он не 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» Карцева М.А. Многомерная бедность в странах ЕС: индекс риска бедности и социальной исключенности AROPE // Государственное управление. Электронный вестник. 2019. Вып. № 74. С. 127.. В этой связи наряду с официально принятым показателем абсолютной бедности для объективного мониторинга социально-экономической ситуации в регионах рекомендуется использовать относительные показатели бедности. Однако до настоящего времени работ по сопоставлению абсолютных и относительных уровней бедности населения российских регионов не много, и, скорее всего, причина этого как в отсутствии региональной статистики по медианным значениям СДД, так и в трудоемкости их оценки по имеющимся статистическим данным распределения населения по среднедушевым денежным доходам.

В связи со сказанным актуальным является поиск показателей бедности, не связанных с какими-либо дополнительными расчетами. В частности, в нашей работе Шуметов В.Г., Лясковская О.В., Горшкова А.В. О мониторинге уровня бедности в регионах ЦФО: статистический анализ // Россия: Тенденции и перспективы развития. Ежегодник. Вып. 15: Материалы XIX Национальной научной конференции с международным участием «Модернизация России: приоритеты, проблемы, решения». Ч. 1 / РАН. ИНИОН. Отд. науч. сотрудничества; Отв. ред. В.И. Герасимов. - М., 2020. - С. 774-779. показано, что взамен трудноизмеримых относительных показателей бедности в целях мониторинга можно использовать данные по удельному весу денежных доходов, приходящихся на первую группу (с наименьшими доходами) и пятую группу (с наибольшими доходами). С другой стороны, в этой же работе на примере эмпирической базы регионов ЦФО 2017 г. показано, что имеется сильная корреляция между доходами квинтильных групп населения с наименьшими и наибольшими доходами и показателями относительной бедности, получены регрессионные модели, позволяющие проводить оценку 40 и 60 процентной относительной бедности по удельному весу денежных доходов, приходящихся на первую и пятую квинтильные группы населения.

В цитируемой работе, однако, остались нераскрытыми связи показателей относительной бедности с уровнем абсолютной бедности и показателями дифференциации денежных доходов населения, что важно не только с теоретической точки зрения, но и практически в плане организации мониторинга. Выполним анализ этих связей, взяв за основу статистические данные 2017 года по всем регионам ЦФО, включая г. Москву и Московскую область (табл. 1). Помимо удельного веса общего объема денежных доходов, приходящихся на две крайние группы населения (графы 3 и 4), в ней приведены также оценки медианных среднедушевых денежных доходов, значения обобщающего показателя неравномерности распределения доходов - коэффициента фондов, а также показатели абсолютной и относительной бедности (графы 7-11).

уровень бедность статистический оценка

Таблица 1

Распределение общего объема денежных доходов по 20-процентным группам населения регионов ЦФО в 2017 г. (фрагмент), показатели абсолютной и относительной бедности

Из табл. 1 можно заключить, что по мере роста денежных доходов, приходящихся на наиболее «бедную» группу 1 населения, доля доходов наиболее «богатой» группы 5, снижается, уменьшаются значения коэффициента фондов. Наглядно эти закономерности иллюстрируют диаграммы рассеяния, представленные на рис. 1: в г. Москве (метка 18) в 2017 г. на наиболее «богатую» группу населения приходилось 47,4% общего объема денежных доходов и 5,4% - на наиболее «бедную» группу; в противоположность этому, в Тверской области (метка 15), на «богатую» группу населения приходилось 40,9% общего объема денежных доходов, а на «бедную» - 7,2%. При этом дифференциация денежных доходов населения в г. Москве в 2017 г. была наибольшей, а в Тверской области - наименьшей: коэффициент фондов в г. Москве достигал высокого значения 16,1, тогда как в Тверской области этот показатель составлял 9.

а

б

Рисунок 1. Статистическая связь доли денежных доходов, приходящихся на наиболее «бедную» группу 1 населения: а - с долей доходов, приходящихся на наиболее «богатую» группу 5; б - с коэффициентом фондов. Числа вблизи меток соответствуют коду регионов в графе 2 табл. 1

Из диаграмм рассеяния перечисленных показателей следует их сильная статистическая взаимосвязь, близкая к линейной. Это подтверждают и результаты корреляционного анализа: коэффициенты корреляции Пирсона, характеризующие силу линейной статистической связи, по абсолютной величине близки к единице, а для пары показателей «удельный вес денежных доходов, приходящихся на наиболее «богатую» группу 5 населения» - «коэффициент Джини» коэффициент линейной корреляции с точностью до третьего десятичного разряда вообще равен единице. Причем если значения доли денежных доходов, приходящихся на первую группу населения, коррелируют с коэффициентом фондов отрицательно, то доля денежных доходов, приходящихся на наиболее «богатую» группу 5 населения, - положительно.

В отличие от сильной корреляции значений удельного веса общего объема денежных доходов по первой и пятой 20-процентным группам населения регионов ЦФО с коэффициентом фондов, уровень абсолютной бедности связан с этим показателем значительно слабее (табл. 2): значение коэффициента Пирсона -0,557 соответствует связи средней силы, тем не менее, оно статистически значимо на уровне 0,05.

Таблица 2

Матрица интеркорреляций показателей абсолютной и относительной бедности в регионах ЦФО в 2017 г.

**Корреляция значима на уровне 0,01 (двухсторонняя).

*Корреляция значима на уровне 0,05 (двухсторонняя).

На представленном выше примере регионов ЦФО приведены оценки ряда показателей, рассчитанные по официальным статистическим данным, которые могут быть использованы в мониторинге бедности населения как регионального явления. К числу этих показателей, наряду с медианными среднедушевыми денежными доходами и уровнем абсолютной бедности, а также коэффициентами дифференциации доходов, относятся показатели относительной бедности, которые могут быть определены графически по кумулятам распределения населения по среднедушевым денежным доходам или рассчитаны по удельному весу денежных доходов, приходящихся на две крайние группы населения (первую, с наименьшими доходами, и пятую, с наибольшими доходами). Для решения задач мониторинга бедности на региональном уровне важно установить, насколько информативными являются эти показатели и как они соотносятся друг с другом в пространственном разрезе.

Для оценки информативности показателей, отражающих материальное благополучие населения, сравним значения основной характеристики их пространственной изменчивости - коэффициента вариации по регионам ЦФО. С учетом «обособленного» положения г. Москвы и Московской области, ради корректности сравнения расчет этой относительной статистики выполним по однородной выборке, включающей 16 периферийных регионов ЦФО. Результаты расчета приведены в табл. 3.

Таблица 3

Статистические характеристики показателей материального благополучия населения периферийных регионов ЦФО в 2017 г.

Из табл. 3 следует, что наиболее информативным для мониторинга является используемый отечественной статистикой вплоть до настоящего времени показатель «уровень абсолютной бедности»: коэффициент вариации по периферийным регионам ЦФО в 2017 г. составлял 20,3%, при минимальном значении показателя 7,9% в Белгородской области и максимальном 16,6% в Смоленской области. Таким образом, соотношение максимального и минимального уровня абсолютной бедности достигает 210% - это очень большая величина. Из показателей относительной бедности наиболее информативным является уровень 40-процентной бедности, но для него коэффициент вариации почти вдвое меньше - 11,6%. Заметим, что по мере повышения «планки» относительной бедности - при переходе от 50-ти и 60-процентного уровня медианы СДД к 70-процентному, информативность соответствующего показателя заметно снижается: значения коэффициента вариации равны 5,4%, 3,9% и 2,4% соответственно. Из составляющих структуры общего объема денежных доходов наиболее информативной является доля денежных доходов, приходящихся на наиболее «бедную» группу 1 населения - коэффициент вариации 6,6%, на втором и третьем местах - доли денежных доходов, приходящихся на вторую и пятую, наиболее «богатую» группу населения (коэффициент вариации 3,9% и 2,9% соответственно).

Из показателей дифференциации денежных доходов наиболее информативен коэффициент фондов: его значения изменяются по массиву однородной выборки регионов ЦФО от минимальной величины 9,0 крат в Тверской области до максимальной 14,1 крат в Воронежской области, т.е. более чем в полтора раза. Коэффициент Джини менее информативен: коэффициент вариации для него 4,3%.

Небольшим оказался коэффициент вариации медианных значений СДД - 6,4%, что отражает сходство периферийных регионов ЦФО по уровню денежных доходов населения, контрастирующего со значительно большими значениями этого важнейшего показателя материального благосостояния населения г. Москвы и Московской области.

Выполненный нами статистический анализ однородной выборки периферийных регионов ЦФО (без г. Москвы и Московской области) показывает, что можно достаточно точно оценивать уровень 40 и 50 процентной относительной бедности (Бд40 и Бд50 соответственно) по долям денежных доходов населения наиболее бедной квинтильной группы 1 (ДД1) и наиболее богатой квинтильной группы 5 (ДД5):

Бд40= 25,472 - 2,590 ДД1; (1)

Бд40= -27,539 + 0,840 ДД5; (2)

Бд50= 33,723 - 2,871 ДД1; (3)

Бд50= -24,942 + 0,929 ДД5. (4)

На эмпирической базе этой же однородной выборки выявлено, что значения основного показателя неравномерности распределения денежных доходов - коэффициента фондов - также можно с удовлетворительной точностью оценивать по долям денежных доходов населения ДД1 и ДД5:

КФ1= 31,476 - 3,152 ДД1; (5)

КФ5= -33,012 + 1,022 ДД5. (6)

Модели (1)-(6) адекватны на р-уровне не хуже 0,0005, характеризуются стандартной ошибкой аппроксимации не выше 0,15%, и могут быть использованы в оценочных целях. В методическом плане, рекомендуется для повышения надежности рассчитывать показатели как среднее оценок по известным долям денежных доходов населения крайних квинтильных групп 1 и 5.

Для визуализации результатов мониторинга показателей благосостояния эффективными оказываются предложенные в работе Шуметов В.Г., Титов В.А., Покровский А.М. Структурные преобразования в экономических системах на макро- и мезоуровнях: методология эконометрического и экспертно-аналитического прогнозирования: монография. - Орел: ОГУ им. И.С. Тургенева, 2017. - 278 с. «пространственные профили», представляющие собой диаграммы последовательности регионов с графиками, которые отвечают различным показателям (рис. 2).

Ввиду еще недостаточно широкой распространенности подобных диаграмм дадим пояснения. По форме пространственные профили идентичны графикам временных рядов, но по горизонтальной оси отмечены не временные метки, а сравниваемые статистические единицы (в рассматриваемом случае, регионы), которые следуют в порядке убывания или возрастания «опорного» показателя. На диаграмме рис. 2 опорным показателем является доля денежных доходов наиболее бедной квинтильной группы населения 1, и регионы расположены по возрастанию этого показателя. В частности, из этого рисунка следует, что лидером по доле денежных доходов населения наиболее бедной квинтильной группы 1 является Тверская область, аутсайдером - Воронежская. Графики 40 и 50 процентной относительной бедности практически симбатны друг другу и антибатны графику доли денежных доходов населения наиболее бедной квинтильной группы. Антибатность этих пространственных профилей является следствием отрицательной корреляции доли денежных доходов населения наиболее бедной группы с показателем дифференциации доходов - коэффициентом фондов: чем больше доходы квинтильной группы 1 и чем меньше доходы группы 5 населения, тем меньше неравномерность их распределения.

Рисунок 2. Пространственные профили доли доходов крайних квинтильных групп населения и абсолютной и относительной бедности

По рисунку можно также отметить, что в противоположность «гладкому» характеру пространственного профиля относительной бедности, график доли денежных доходов населения наиболее бедной группы населения обнаруживает сильные осцилляции, изменяясь по величине в полосе между значениями 40 и 50 процентной относительной бедности. Этот эмпирически выявленный факт, с одной стороны, подтверждает оценку уровня абсолютной бедности как субъективной, и, с другой, говорит о том, что периферийные регионы ЦФО находятся на столь «скромном» уровне материального благополучия населения, когда о таких высоких уровнях относительной бедности, как 60-70% медианы СДД, говорить пока преждевременно.

Выполненный анализ показателей материального благополучия регионов ЦФО позволяет сформулировать выводы методологического и методического плана, имеющие определенное значение не только для мониторинга бедности, но и для практики регионального управления.

1. Для более объективной характеристики бедности населения на региональном уровне, помимо официально признанного отечественной статистикой показателя «уровень абсолютной бедности», во многом субъективного из-за отсутствия единой методики расчета прожиточного минимума в регионах, необходимо обращаться к показателям относительной бедности, рассчитываемым как доля населения с уровнем денежных доходов ниже 40 и 50 процентов от медианных среднедушевых доходов.

2. Эмпирически показано, что периферийные регионы ЦФО в настоящее время находятся на столь «скромном» уровне материального благополучия населения, когда о таких высоких уровнях относительной бедности, как 60-70% медианы СДД, говорить преждевременно, и в целях мониторинга бедности достаточно рассчитывать 40 и 50 процентные уровни относительной бедности.

3. По эмпирической базе периферийных регионов ЦФО получены регрессионные модели, связывающие 40 и 50 процентные уровни относительной бедности с долями денежных доходов населения наиболее бедной и наиболее богатой групп. Модели характеризуются хорошей точностью (стандартная ошибка аппроксимации не превышает 0,15%), и могут быть использованы в оценочных целях.

4. На примере регионов ЦФО показано, что повышение материального благополучия населения региона, с одной стороны, сопровождается ростом неравномерности распределения денежных доходов, с другой - тенденцией снижения уровня абсолютной бедности, при этом уровни относительной бедности возрастают. Тем самым создается противоречие между стремлением повысить материальное благополучие населения регион и одновременно снизить уровень абсолютной бедности. Разрешение этого противоречия является актуальным и требует специального рассмотрения.

Благодарность. Авторы выражают глубокую признательность доктору экономических наук, почетному работнику высшего профессионального образования Российской Федерации, профессору кафедры информационных технологий и математики Орловского государственного аграрного университета им. Н.В. Парахина» Вадиму Георгиевичу Шуметову за постановку задачи исследований и участие в обсуждении полученных результатов.

Размещено на Allbest.ru