Московский экономический журнал 11/2022

Posted by redaktor
image_pdfimage_print

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 330.163.13

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_11_678

КОМПЛЕКСНЫЙ АНАЛИЗ УРОВНЯ БЕДНОСТИ В РОССИИ И ОЦЕНКА ЕГО ВЛИЯНИЯ НА ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ СТРАНЫ

COMPREHENSIVE ANALYSIS OF THE POVERTY LEVEL IN RUSSIA AND ASSESSMENT OF ITS IMPACT ON THE ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE COUNTRY

Колосков Дмитрий Александрович, к. э. н., доцент кафедры теоретической экономики и экономической безопасности ФГБОУ ВО «Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева», E-mail: kda1977@mail.ru

Koloskov Dmitrii Aleksandrovich, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor Department of Economics, Ogarev Mordovia State University, Saransk, Russia, E-mail: kda1977@mail.ru

Аннотация. В статье рассмотрены особенности феномена бедности как одного из ключевых социальных индикаторов достигнутого уровня благосостояния и устойчивости развития страны. Целью данного исследования является эконометрическая оценка многомерной бедности в России с точки зрения количественных и качественных параметров жизнеобеспечения населения. Частичные интегральные индексы бедности в России были построены на основе сочетания количественных и качественных параметров, характеризующих возможности удовлетворения потребностей в основных сферах – секторах человеческих ценностей. Показатели, влияющие на уровень бедности в стране, были определены с использованием моделей линейной регрессии. Имеющийся временной лаг в регрессионных моделях позволил нам сделать прогноз изменения уровня бедности в России. Предлагаемый подход к оценке национального уровня бедности учитывает денежные показатели, связанные с уровнем доходов населения, доступностью услуг, необходимых для удовлетворения потребностей человека, и наличием альтернативных издержек, которые подразумевают жертвование свободным временем человека для обеспечения необходимого для жизни материального благополучия.

Abstract. The article examines the features of the phenomenon of poverty as one of the key social indicators of the achieved level of well-being and sustainability of the country’s development. This study aims at econometric assessing multidimensional poverty in Russia regarding the quantitative and qualitative parameters of the population’s life-sustaining activities. Russia’s partial integrated poverty indices were constructed based on a combination of quantitative and qualitative parameters characterizing the possibilities of satisfying needs in the main spheres-sectors of human values. The indicators that affect the poverty level in the country were determined using linear regression models. The available time lag in regression models enabled us to make a short-term forecast of changes in the poverty level in Russia. The proposed approach to assessing the national poverty level considers monetary indicators related to the level of income of the population, the affordability of services necessary to meet human needs, and the presence of opportunity costs, which imply sacrificing a person’s free time to ensure the material wellbeing necessary for life.

Ключевые слова: бедность, многомерная бедность, национальный уровень бедности, потребительская корзина, потребности, экономическое развитие

Keywords: poverty, multidimensional poverty, national poverty level, consumer basket, needs, economic development

Введение

Глобальные тенденции в области нищеты

Когда речь заходит о бедности, в большинстве случаев это означает ежедневное недоедание или, что еще хуже, голодание, что угрожает жизни и здоровью человека [1], отсутствие средств на образование и основные социальные услуги, что приводит к тенденции к изолированному образу жизни человека и социальной дискриминации и т.д. [2]. Согласно официальным данным, до 2020 года более 9 % мирового населения жили за международной чертой бедности [3]. Около 1811 миллионов человек в мире живут менее чем на 3,20 доллара в день, а 3271 миллион человек – менее чем на 5,50 доллара в день [4]. В период с 1990 по 2015 год уровень крайней бедности в мире снизился почти вдвое, снижаясь почти на 1% в год. Тем не менее, после 2015 года темпы снижения значительно замедлились из-за политических конфликтов и ухудшения климатических изменений.

Более того, с началом пандемии тенденция обратилась вспять, и в 2020 году, впервые за 20 лет, стало прослеживаться повышение глобального уровня крайней нищеты. По оценкам Всемирного банка, к концу 2021 года численность крайне бедного населения вырастет примерно до 150 миллионов человек [3]. К концу 2030 года глобальный уровень бедности может составить около 7%. Бедность как социальное явление влечет за собой долгосрочные негативные социально-экономические последствия для общества. Достижение прогресса в сокращении масштабов нищеты является одной из наиболее неотложных глобальных целей, а искоренение нищеты является первой из 17 целей, поставленных в Повестке дня в области устойчивого развития на период до 2030 года [5].

Бедность в России и особенности ее проявления

Нынешняя ситуация с бедностью в современной России полностью противоречит задачам, поставленным правительством: сократить уровень бедности в стране вдвое к 2024 году. В России к категории бедных относятся граждане, чей доход ниже прожиточного минимума (c 01.06.2022 г. он составил 13 919 рублей). По данным Федеральной службы государственной статистики, численность людей, живущих с доходом ниже прожиточного минимума, за 1 квартал 2022 г. составляет 20,9 млн человек или 14,3 % жителей страны, что выше аналогичного периода 2021 г. на 0,1 %. Стоит отметить, в условиях распространения пандемии COVID-19 почти 25 % населения России имели доход, который был на 60 % ниже медианного показателя по стране [6]. Следовательно, 1/4 россиян относятся к категории людей с низким доходом, и, согласно международной методологии, люди с соответствующими доходами подвергаются риску столкнуться с бедностью [7]. Сегодня, согласно уровню бедности по странам к 2021 году, Россия занимает 9-е место в мире по уровню бедности; хотя прогнозы на будущее России очень сложны, по оценкам, к 2050 году Россия опустится с 9-го места по численности населения до 17-го [8]. Несомненно, вызывает тревогу тот факт, что в Российской Федерации бедность распространяется на работающих членов общества, молодежь, которые должны обеспечивать воспроизводство населения и обеспечивать экономическое развитие. Можно утверждать, что в настоящее время в России сформировался фактор самовоспроизводства бедности, который является мощным ограничителем трудовой мотивации, экономической активности, повышения покупательной способности населения [9] и, следовательно, реального роста ВВП.

Пробел в исследованиях

На сегодняшний день существуют различные концепции, определения, источники данных и методы расчета при оценке показателей бедности в странах, что приводит к несовместимости данных. Например, в России наблюдается значительное расхождение в снижении абсолютной денежной бедности, определенной до 01.2021 года на основе размера потребительской корзины, и относительной бедности, оцениваемой на основе неудовлетворенных потребностей населения. Кроме того, такой критерий бедности, как медианный доход, безусловно, можно считать более релевантным показателем для мониторинга уровня благосостояния российских граждан, в отличие от среднего дохода [10]. Поскольку в России наблюдается довольно высокий уровень неравенства доходов домохозяйств (децильный коэффициент фондов составляет почти 16 раз), средний уровень доходов завышен из-за уровня доходов состоятельных граждан. Нецелесообразно оценивать бедность на основе только денежных показателей – доходов и расходов. Проблема измерения бедности сама по себе довольно сложна. Однако проблема измерения бедности имеет ключевое значение для разработки эффективной социальной политики государства, поскольку она служит основой для улучшения международной сопоставимости и доступности статистики бедности и соответствующих метаданных. В долгосрочной перспективе расхождение будет еще более заметным.

Наше исследование направлено на определение уровня многомерной бедности в России, направленное на рассмотрение денежных факторов уровня жизни людей, а также факторов других сфер человеческой жизни: здоровья и спорта; окружающей среды и дома; карьеры и финансов; саморазвития; человеческих отношений; отдыха и развлечений; внутреннего мира личности с учетом текущего уровня социально-экономического развития страны.

Обзор литературы

В целом, существует три общие концепции оценки уровня бедности. Первая концепция абсолютной бедности основана на определении уровня бедности исходя из минимальной потребительской корзины. Базовый потребительский набор необходимых товаров и услуг, совокупная стоимость которых составляет черту бедности, экономически и научно обоснован и утвержден правительствами стран [11]. Концепция абсолютной бедности позволяет проводить сравнение денежных показателей уровня жизни населения в зависимости от конкретной страны.

Вторая концепция отражает относительную бедность, суть которой проявляется в том, что в категорию бедного населения входят те, кто не может обеспечить себе уровень жизни, преобладающий на территории конкретной страны [12, 13]. Это отклонение в методологии оценки бедности называется депривацией; оно характеризует недостаточность собственных ресурсов для достижения преобладающих в обществе стандартов потребления и отражает неденежные параметры жизни домохозяйства [1]. Список лишений был определен создателем этого подхода, английским ученым П. Таунсендом, в 1970-х годах путем экспертизы. Однако из-за сложности модели депривации для измерения бедности была разработана более усовершенствованная комбинаторная модель относительной денежной бедности, основанная на общих стандартах доходов или расходов домашних хозяйств [14]. Как правило, порог относительной бедности устанавливается на уровне 40-60% от медианного дохода населения или группы. Относительная черта бедности в настоящее время используется, например, Организацией экономического сотрудничества и развития (ОЭСР). Комплексный подход в основном используется Статистическим управлением Европейских сообществ (Евростат) для оценки и сравнения показателей бедности в странах ЕС. Но отслеживание только денежных показателей бедности не дает полной картины уровня благосостояния. В финансовом отношении можно быть выше черты бедности и, тем не менее, быть неспособным удовлетворить основные потребности.

Согласно этой концепции, черта бедности устанавливается на основе анализа индивидуальных представлений людей о том, сколько ресурсов требуется для удовлетворения минимальных жизненных потребностей [15]. Субъективные признаки бедности могут включать ощущение трудностей в существовании, отсутствие средств и других ресурсов или доступа к ним, неспособность обеспечить уровень жизни, воспринимаемый как нормальный в данном сообществе. Однако следует отметить, что этот подход не дает надежной оценки уровня бедности, поскольку он основан на восприятии и, как правило, может быть использован на практике только для предварительной оценки потенциального уровня бедности и несчастий.

В 2010 году Оксфордская инициатива по борьбе с бедностью и развитию человеческого потенциала разработала Глобальный многомерный индекс бедности, в котором учитывались уровни лишения медицинских и образовательных потребностей, отсутствие доступа к электричеству и санитарии, невозможность приготовления пищи и недоступность питьевой воды.

Потребности были разделены на три одинаково взвешенные группы: здравоохранение, образование и уровень жизни. Категория людей с депривацией контролируемых потребностей, превышающей 33 %, относится к многомерно бедным. Домохозяйства с показателями сокращения бедности от 20 % до 33 % считаются уязвимыми или находящимися на грани многомерной бедности [16].

Концепции определения бедности и инструменты измерения постоянно модифицируются под влиянием экономических, социальных, политических и институциональных факторов. Проблема бедности в России отличается сильной региональной дифференциацией по масштабам и профилю, кроме того, уровень бедности в регионах значительно варьировался на протяжении постсоветского периода под влиянием макроэкономических и демографических факторов, специфики региональных рынков труда и систем социальной защиты и т.д. [17], что требует учета особенностей социально-экономического развития конкретной страны при оценке уровня бедности.

В более ранних исследованиях бедность и невзгоды в обществе в значительной степени понимались как отсутствие у человека способности удовлетворять основные физиологические потребности. Однако с развитием рыночной экономики и процессами ее информатизации наблюдается неуклонный рост потребительского спроса и максимизация потребления, поскольку многочисленные институты (от семьи до рекламы) стали влиять на формирование потребностей людей. В связи с этим акцент в понимании бедности смещается на многомерность этой категории, поскольку потребности более высокого порядка становятся базовыми для удовлетворения. Все большее число ученых склонны понимать бедность как отсутствие элементарных возможностей по-настоящему участвовать в жизни общества [18]. Следовательно, понятие бедности выходит за рамки материальных условий жизни людей; это также выражается в плохом состоянии здоровья, отсутствии гарантий занятости, социальной изоляции, плохом питании и отсутствии личной безопасности, возможностях профессионального развития и т.д. Учитывая вышеизложенное, уровень бедности следует оценивать как многомерное явление, отражающее все сферы жизни современного человека и потребности общества, формируемые исходя из текущих условий жизни.

Методы исследования

Перечень показателей для оценки уровня бедности был сформирован на основе [1, 10, 12, 13] при условии наличия официальных данных (таблица 1), представленных (Федеральная служба государственной статистики, 2021; Евростат, 2021; Социально-экономические данные и Центр прикладных программ, 2021). Эти показатели характеризуют уровень удовлетворения потребностей в основных сферах человеческих ценностей.

Мы использовали следующие показатели, характеризующие удовлетворение потребностей в секторе «карьера и финансы»: уровень реального дохода, сравнение дохода с прожиточным минимумом; и уровень неравенства в распределении доходов, которые чаще всего используются при оценке уровня бедности [10, 13]. Также мы использовали показатели динамики реальных сбережений и доли расходов на питание в структуре потребительских расходов.

В качестве основы для саморазвития были использованы показатели доступности образования, включенные в группу потребностей в саморазвитии [19]. Эти показатели характеризуют степень охвата населения дошкольным, средним, высшим образованием, уровень образования и уровень грамотности.

Количественные показатели здоровья и спорта оценивают доступность системы здравоохранения (наличие врачей, больничных коек, санаторно-курортных организаций), возможность занятий спортом (наличие тренажерных залов, бассейнов), качество здоровья (уровень заболеваемости у детей и взрослых) и один из его факторов – качество питания (энергетическая ценность потребляемых пищевых продуктов).

Для каждой ценностной группы (отдых и развлечения, окружающая среда и домашнее пространство) использовался один количественный показатель: количество организаций культуры и досуга и индекс экологических показателей соответственно. Ограниченное количество количественных показателей для этих групп ценностей и их отсутствие в секторах человеческих отношений и внутреннего мира вызваны их субъективностью.

Оценки качественных характеристик уровня жизни были получены в результате анкетирования, проведенного в течение 2005–2020 годов с участием 1052–1184 респондентов за каждый год, что свидетельствует о достаточности выборки [20]. Анкетирование проводилось в дистанционной форме опроса. Был обеспечен принцип добровольного участия и конфиденциальности.

Респонденты с разным уровнем дохода (как один из основных показателей для оценки уровня бедности) участвовали в анкетировании для обеспечения репрезентативности результатов опроса; они были отобраны в процентном соотношении, в котором они представлены по всей России за предыдущий год до опроса.

Анкета составлена из семи групп вопросов, направленных на оценку возможностей реализации потребностей. Согласно этой анкете, раздел «Здоровье и спорт» предусматривал оценку финансовых возможностей респондентов заниматься спортом и наличия необходимых спортивных сооружений в регионе проживания; возможностей для нормального питания; возможностей получения качественной медицинской помощи, которая помогает решить или предотвратить существующие проблемы со здоровьем, а также доступности медицинских услуг.

В ходе опроса респонденты оценили уровень согласия с утверждениями анкеты по 10-балльной шкале, где «0» означает полное несогласие с утверждением анкеты, а «10» означает абсолютное согласие.

Средний показатель репрезентативности перечня количественных индексов бедности составил 8,7 пункта (87 % от максимального уровня). Репрезентативность вопросника, состоящего из качественных показателей, характеризующих бедность, была оценена в 8,3–9,4 балла в зависимости от сфер жизнеобеспечивающей деятельности. Таким образом, данные пункты указывают на репрезентативность предлагаемого перечня количественных и качественных показателей и возможность его использования для оценки уровня бедности.

Оценка уровня бедности предполагала расчет частичных интегрированных индексов бедности для вышеописанных областей-секторов ценностей (PIi) по формулам (1) – (4) [21] и на их основе – всеобъемлющего интегрированного индекса бедности (I). Алгоритм расчета комплексного интегрального индекса аналогичен приведенным выше.

где Xj’ – нормированное значение j-го показателя, характеризующего i-ю сферу ценностей, определяемое по формуле (4) в зависимости от дифференциации показателей на стимулирующие и сдерживающие показатели. Рост стимулирующих показателей указывает на увеличение уровня бедности в стране, рост сдерживающих указывает на повышение уровня благосостояния;

Xj – фактическое значение j-го показателя. Значение показателя рассчитывается как среднее арифметическое для качественных показателей на основе балльных оценок всех респондентов. Вычисление средних арифметических значений стало возможным благодаря репрезентативности выборки населения. Это особенно верно для процента респондентов с разным уровнем дохода в выборке, что соответствует этому соотношению в России в целом;

Xj min – минимально возможное значение j-го индикатора;

Xj max – его максимально возможное значение. Если показатель не имеет максимально и минимально возможных значений, то это максимальные и минимальные значения, соответственно, за исследуемый период;

kj – коэффициент значимости j-го показателя;

Pi – вероятность потери информативности показателя в результате его изменчивости;

vi – коэффициент вариации нормированных значений j-го показателя;

n – количество показателей, характеризующих i-ю сферу-сектор ценностей.

Показатель информационной энтропии использовался при расчете коэффициентов значимости показателя в рамках частичных интегрированных индексов бедности (PIi) и всеобъемлющего интегрированного индекса бедности (I). Этот показатель позволяет нам оценить информативность конкретных индексов бедности на основе их изменчивости (формула 3). Интегральные индексы (PIi, I) измеряются в диапазоне [0; 1]. Чем выше значение индекса, тем выше уровень бедности.

Для определения качественного уровня бедности использовалась последовательность Фибоначчи, согласно которой значения интегральных индексов [0; 0,38] соответствуют низкому уровню бедности, значения [0,38; 0,62] соответствуют среднему уровню, а значения [0,62; 1] связаны с высоким уровнем.

Уровень бедности был спрогнозирован с использованием метода регрессионного анализа в программном обеспечении Statistica 12.0. Комплексный интегрированный индекс бедности (I) был зависимой переменной, а показатели, приведенные ниже, были независимыми переменными: уровень безработицы (%); гендерный разрыв в заработной плате (%); индекс промышленного производства (в % по отношению к предыдущему году); индекс производительности труда (в % по отношению к предыдущему году); изменение коэффициента капиталоотдачи (в % по отношению к предыдущему году); изменение соотношения капитал-труд (в % по отношению к предыдущему году); доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте (%); инвестиции в акционерный капитал в ВВП (%); индекс прямых иностранных инвестиций (в % к предыдущему году); индекс потребительских цен (в % к предыдущему году); количество высокопроизводительных рабочих мест (тыс. единиц); уровень инновационной активности организаций (%); доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП (%); размер теневой экономики (% от ВВП) (по данным Росстата и Росфинмониторинга); индекс человеческого развития; индекс экономической свободы; соотношение баланса бюджета к ВВП (%); коэффициент обновления основного капитала. Эти показатели характеризуют экономическую эффективность, которая лежит в основе экономического развития страны и благосостояния ее граждан.

Для прогнозирования уровня бедности использовалась система моделей линейной регрессии, отражающая статистически значимое влияние независимых переменных на всеобъемлющий интегрированный индекс бедности. Также использовались модели линейной регрессии, отражающие взаимное влияние независимых переменных. Эмпирические значения теста на нормальность Prob≥0,63, в то время как нормальный закон подтверждается тестом на нормальность Prob>0,05. Модели строятся на основе нормализованных значений, относящихся к различным измерениям зависимых и независимых переменных. Нормализованные значения для независимых переменных были рассчитаны в соответствии с вариантом формулы (4), предназначенным для показателей стимулирования. Модели основаны на данных за 2005–2019 годы.

Результаты

Хотя Российская Федерация не может быть классифицирована как бедная страна по международным стандартам, существует крупномасштабная и многоаспектная бедность населения (рис. 1 и рис. 2).

Россия занимает 65-е место среди 145 стран, всего на две строчки отставая от Китая. Российская Федерация занимает более сильные позиции в мировом рейтинге по объему национального богатства на душу населения в постоянных ценах (41-е место из 141). Примечательно, что в структуре национального богатства Российской Федерации наибольшую долю занимает человеческий капитал, а не природный. Известно, что при квалифицированном менеджменте прибыль от инвестиций в человеческий капитал (расходы на общее и специальное профессиональное образование, здравоохранение, обеспечение географической мобильности, поиск информации, научные исследования в области организации труда, условий труда и оплаты труда) почти в три раза превышает прибыль от инвестиций в технологии [22].

Так, по данным Всемирного банка, коэффициент неравенства доходов Джини в Российской Федерации в 2019 году составил около 0,38, что было ниже, чем в США (0,41), но значительно выше, чем во Франции (0,285), Норвегии (0,286) и Германии (около 0,32). По данным Всемирной базы данных о неравенстве (WID.world), в то время как доля самого богатого 1% населения СССР не превышала 3–4 % в национальном доходе, за 1989–2016 годы она неуклонно росла и достигла 56 %; в то время как доля самых бедных 50 % населения сократилась на 15 % [23].

Значения частичных интегрированных индексов бедности и всеобъемлющего интегрированного индекса бедности приведены в таблице 2.

Значение всеобъемлющего интегрированного индекса бедности находилось на низком уровне (0,33–0,37) в течение 2008, 2010–2013 годов; он занимал среднее положение (0,39–0,49) в течение 2005–2007, 2009, 2014–2019 годов и высокое положение (0,63) в 2020 году. Значения частичного и всеобъемлющего интегрированных индексов бедности увеличились на 8–46 % в 2020 году по сравнению с 2019 годом. Этот рост в первую очередь вызван пандемией COVID-19, которая негативно сказалась на финансовом положении населения и возможностях удовлетворения потребностей из-за административных ограничений и перегруженности системы здравоохранения [24].

К показателям, оказывающим статистически значимое влияние на уровень бедности, определяемым на основе построенных моделей линейной регрессии, относятся индекс производительности труда, в % по отношению к предыдущему году (Х1); доля высокотехнологичной и наукоемкой продукции в валовом внутреннем продукте, % (Х2); доля инвестиций в акционерный капитал в ВВП, % (Х3); количество высокопроизводительных рабочих мест, тыс. единиц (Х4); и размер теневой экономики, % от ВВП (Х5). Наряду с этим были выявлены статистически значимые взаимосвязи между показателями X1–X2, X1–X3, X1–X4, X3–X4. Была построена система моделей для учета взаимного влияния этих показателей (формулы 5-7).:

Направление влияния между показателями было установлено исходя из приоритета изменения одного показателя относительно другого, на что указывает временной лаг. Влияние всех независимых переменных, указанных в формулах (5) – (7), на зависимые проявляется с лагом в 1–4 года.

Эмпирические значения t-критерия превышают критические (2.16, 2.18) при уровне значимости p = 0,05. Эмпирические значения F-критерия составили 27,62–38,33 при критических значениях 3,88, 4,67. Вероятность выбора правильной спецификации регрессионных моделей, оцененная с помощью критерия Рэмси, составила 0,85–0,89. Нормальный закон распределения остатков моделей был подтвержден с вероятностью 0,56–0,72. Указанные критерии, согласно которым эмпирические значения превышают критические, а вероятности превышают 5 %, свидетельствуют об адекватности построенных регрессионных моделей.

Имеющийся временной лаг позволяет нам сделать краткосрочный прогноз изменения уровня бедности в России. Построенный набор моделей помог определить, что при сохранении текущего уровня теневой экономики комплексный интегрированный индекс бедности увеличится до 0,55 (на 12 % по сравнению с 2019 годом) к 2025 году и до 0,57 (на 16 % по сравнению с 2019 годом) к 2026 году. Однако уровень бедности снизится на 13 % и 10 % соответственно по сравнению со значениями индекса 2020 года. Причинами увеличения уровня бедности по сравнению с 2019 годом являются нестабильный характер развития доли инвестиций в акционерный капитал в ВВП (снижение в течение 2014–2015, 2018–2019 годов) и снижение индекса производительности труда в течение 2019–2020 годов.

Обсуждение

В данном исследовании предложен подход к оценке уровня бедности, который включает оценку уровня удовлетворенности в основных сферах – секторах человеческих ценностей: здоровье и спорт; окружающая среда и домашнее пространство; карьера и финансы; саморазвитие; человеческие отношения; отдых и развлечения; внутренний мир. Таким образом, подход основан на оценке уровня дохода [10, 12, 13] и возможностей удовлетворения потребностей на основе структуры ценностей [25].

Расширение оценочных критериев при определении уровня бедности по сравнению с [10, 12] способствует всесторонней оценке явления бедности на основе уровня и условий жизни, что позволяет обеспечить удовлетворение потребностей человека. Полученные результаты позволяют нам определить долю бедных домохозяйств в общей структуре населения российского общества и сравнить положение отдельных социально-экономических групп. Кроме того, это исследование дает представление о сходимости индексов денежной бедности (относительной и абсолютной) с индексами многомерной бедности, материальной депривации и социальной изоляции, которые в совокупности дают полное представление о проблемах российских семей. Реализация подхода предполагала расчет частичных интегральных индексов для каждой сферы-сектора ценностей и комплексного интегрального индекса на их основе.

Высокое неравенство в стране препятствует равномерному распределению национального богатства между ее гражданами и приводит к росту бедности. Официальные данные об уровне бедности в основном оперируют сравнением уровня доходов с прожиточным минимумом, коэффициентом Джини, динамикой доходов и сбережений (показатели, отраженные через частичные интегрированные индексы бедности в сфере карьеры и финансов), и занижены. Это объясняется тем фактом, что, помимо денежного фактора, на уровень бедности влияют доступность услуг (исключая финансовую доступность) и альтернативные издержки, что подразумевает жертвование свободным временем для обеспечения материального благополучия, необходимого для жизни.

Рассчитанные интегрированные индексы бедности свидетельствуют о том, что показатель «домашнее пространство» является наиболее проблемной областью (0,22–0,76). Кроме того, в результате неудовлетворенности качеством системы здравоохранения, в значительной степени вызванной пандемией  COVID-19, значение интегрального индекса для этой сферы колеблется в пределах 0,29–0,82, что соответствует в основном среднему и высокому уровням бедности. Средний уровень бедности доминирует в исследуемый период, который наблюдался в течение 2007–2008, 2010–2013, 2017–2019 годов.

Следующей по значимости является проблема бедности, вызванная потребностью в саморазвитии без соответствующего материального подкрепления и нехваткой времени, связанной с необходимостью зарабатывать деньги. Значение частичного интегрированного индекса бедности для этой области указывает на средний уровень бедности в 2005–2019 годах и высокий уровень бедности в 2020 году.

Заключение

Результаты исследования свидетельствуют о том, что инновационный, высокотехнологичный, наукоемкий путь экономического развития и увеличение капитальных вложений являются факторами снижения уровня бедности в России. Рост производительности труда, увеличение производства в высокотехнологичных и наукоемких отраслях, инвестиции в акционерный капитал и увеличение числа высокопроизводительных рабочих мест способствуют снижению всеобъемлющего интегрированного индекса бедности. Эти факторы должны стать основой государственной политики по преодолению бедности в России, которая, согласно результатам исследования, сохранит положительную динамику роста до 2026 года при существующих условиях социально-экономического развития.

Список источников

  1. Bhuyan, B., Sahoo, B.K., & Suar, D. Nutritional status, poverty, and relative deprivation among socio-economic and gender groups in India: Is the growth inclusive? World Development Perspectives. 2020. Vol. 18, 100180. Available at: https://doi.org/10.1016/j.wdp.2020.100180
  2. Pascual-Sáez, M., Cantarero-Prieto, D., & Lanza-León, P. The dynamics of health poverty in Spain during the economic crisis (2008–2016). Health Policy. 2019. Vol. 123(10). P. 1011-1018. Available at: https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2019.06.009
  3. The World Bank Group. Poverty and shared prosperity 2020. 2021. Available at: https://www.worldbank.org/en/publication/poverty-and-shared-prosperity
  4. Агилар, Р.А.К., Фуджс, Т., Лакнер, К., Малер, Д.Г., Нгуен, М.К., & Баах, С.К. Обновленная информация Всемирного банка о глобальной бедности за сентябрь 2020 года: новые ежегодные оценки бедности с использованием пересмотренных ППС 2011 года. Блоги Всемирного банка. 2020. Available at: https://blogs.worldbank.org/opendata/september-2020-global-poverty-update-world-bank-new-annual-poverty-estimates-using-revised
  5. Организация Объединенных Наций. 17 целей по преобразованию нашего мира. 2021. Режим доступа: https://www.un.org/sustainabledevelopment/
  6. Финэкспертиза. Четверть россиян столкнулась с риском бедности. 2021. Режим доступа: https://finexpertiza.ru/press-service/researches/2021/risk-bednosti/
  7. Группа Всемирного банка. Онлайн-аналитический инструмент для глобального мониторинга бедности. 2021. Режим доступа: http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/home.aspx
  8. Обзор народонаселения мира. Уровень бедности по странам к 2021 году. 2021. Режим доступа: https://worldpopulationreview.com/country-rankings/poverty-rate-by-country
  9. Кормишкина, Л. А., Ермакова, Э. Р. К вопросу об изменении национальной линии бедности // Национальная безопасность / Nota Bene. 2021. № 3. С. 1-15.
  10. Spicker, P. Why refer to poverty as a proportion of median income? Journal of Poverty and Social Justice. 2012. Vol. 20. P. 165-177. Available at: https://doi.org/10.1332/175982712X652069
  11. Allen, R. C. Absolute poverty: when necessity displaces desire. 2017. Available at: https://thedocs.worldbank.org/en/doc/944531499458848007-0050022017/original/AbsolutePovertyICPLIS20171.pdf
  12. Dunn, A. Relative poverty, British social policy writing and public experience. Social Policy and Society. 2017. Vol. 16 (3). P. 377-390. Available at: https://doi.org/10.1017/S1474746416000300
  13. Овчарова, Л. Н. Теоретико-методологические вопросы определения и измерения бедности //SPERO. 2012. № 16. С. 15-38.
  14. Laderchi, C., Saith, R., & Stewart, F. Everyone agrees we need poverty reduction, but not what this means: does this matter? In Proceedings of the WIDER Conference on Inequality, Poverty and Human Wellbeing. 2003. Available at: https://www.researchgate.net/publication/252003114_Everyone_agrees_we_need_poverty_reduction_but_not_what_this_means_does_this_matter
  15. Latief, M.I., Hasbi, & Amandaria, R. (2021). Collaboration in handling COVID-19 toward people in poverty line: study case in Makassar. Gaceta Sanitaria, 35(1), 30-32. Available at: https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2020.12.009
  16. Oxford Poverty & Human Development Initiative. (2021). Available at: https://ophi.org.uk/
  17. Зубаревич, Н. В. Бедность в российских регионах в 2000-2017 гг.: факторы и динамика // Population and Economics. № 3(1). P. 63–74. Режим доступа: https://doi.org/10.3897/popecon.3.e35376
  18. Jiao, W. Analyzing multidimensional measures of poverty and their influences in China’s Qinba Mountains. Chinese Journal of Population, Resources and Environment. 2021. Available at: https://doi.org/10.1016/j.cjpre.2021.04.002
  19. Cai, M. Professional self-development based on informal learning: a case study of foreign language teachers in a university of China. Open Journal of Social Sciences. 2019. Vol. 7. P. 26-38. Available at: https://doi.org/10.4236/jss.2019.712003
  20. Taherdoost, H. Determining sample size; how to calculate survey sample size. International Journal of Economics and Management Systems. 2017. Vol. 2. 237-239. Available at: https://www.iaras.org/iaras/home/caijems/determining-sample-size-how-to-calculate-survey-sample-size
  21. Fang, X., Ji, Z., Chen, Z., Chen, W., Cao, C., & Gan, J. Synergy degree evaluation of container multimodal transport system. Sustainability. 2020. Vol. 12(4) 1487. Available at: https://doi.org/10.3390/su12041487
  22. Беккер, Г. С. Человеческое поведение: экономический подход. Избранные труды по экономической теории. / Пер. с англ. М.: Высшая школа экономики. 2003. – 670 с.
  23. Novokmet, K., Piketty, T., Zucman, G. From Soviets to Oligarchs: Inequality and Property in Russia. 1905-2016 // National Bureau of economic research. Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research. 2017. 80 р. Available at: https://www.nber.org/system/files/working_papers/ w23712/w23712.pdf
  24. Колосков, Д.А. Модернизация системы здравоохранения в регионе: оценка в контексте концепции индекса социального самочувствия // Вестник Евразийской науки. 2020. № 6. Режим доступа: https://esj.today/PDF/53ECVN620.pdf
  25. Rahayu, H.C., Sarungu, J.J., Hakim, L., Soesilo, A.M., Samudro, B.R., & Lestari, E.P. Geography and infrastructure dimension on poverty in Riau Province: data panel approach at the village level. Journal of Southwest Jiaotong University. 2019. Vol. 54(5). Available at: https://doi.org/10.35741/issn.0258-2724.54.5.22

References

  1. Bhuyan, B., Sahoo, B.K., & Suar, D. Nutritional status, poverty, and relative deprivation among socio-economic and gender groups in India: Is the growth inclusive? World Development Perspectives. 2020. Vol. 18, 100180. Available at: https://doi.org/10.1016/j.wdp.2020.100180
  2. Pascual-Sáez, M., Cantarero-Prieto, D., & Lanza-León, P. The dynamics of health poverty in Spain during the economic crisis (2008–2016). Health Policy. 2019. Vol. 123(10). P. 1011-1018. Available at: https://doi.org/10.1016/j.healthpol.2019.06.009
  3. The World Bank Group. Poverty and shared prosperity 2020. 2021. Available at: https://www.worldbank.org/en/publication/poverty-and-shared-prosperity
  4. Aguilar, R.A.C., Fujs, T., Lakner, C., Mahler, D.G., Nguyen, M.C., & Baah, S.K.T. September 2020 global poverty update from the World Bank: New annual poverty estimates using the revised 2011 PPPs. 2020. World Bank Blogs. Available at: https://blogs.worldbank.org/opendata/september-2020-global-poverty-update-world-bank-new-annual-poverty-estimates-using-revised
  5. United Nations. 17 goals to transform our world. 2021. Available at: https://www.un.org/sustainabledevelopment/
  6. A quarter of Russians faced the risk of poverty. 2021. Available at: https://finexpertiza.ru/press-service/researches/2021/risk-bednosti/
  7. The World Bank Group. PovcalNet: an online analysis tool for global poverty monitoring. 2021. Available at: http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/home.aspx
  8. World Population Review. Poverty rate by country 2021. 2021. Available at: https://worldpopulationreview.com/country-rankings/poverty-rate-by-country
  9. Kormishkina, L. A., Ermakova, E`. R. K voprosu ob izmenenii nacional`noj linii bednosti // Nacional`naya bezopasnost` / Nota Bene. 2021. № 3. S. 1-15.
  10. Spicker, P. Why refer to poverty as a proportion of median income? Journal of Poverty and Social Justice. 2012. Vol. 20. P. 165-177. Available at: https://doi.org/10.1332/175982712X652069
  11. Allen, R. C. Absolute poverty: when necessity displaces desire. 2017. Available at: https://thedocs.worldbank.org/en/doc/944531499458848007-0050022017/original/AbsolutePovertyICPLIS20171.pdf
  12. Dunn, A. Relative poverty, British social policy writing and public experience. Social Policy and Society. 2017. Vol. 16 (3). P. 377-390. Available at: https://doi.org/10.1017/S1474746416000300
  13. Ovcharova, L. N. Teoretiko-metodologicheskie voprosy` opredeleniya i izmereniya bednosti //SPERO. № 16. S. 15-38.
  14. Laderchi, C., Saith, R., & Stewart, F. Everyone agrees we need poverty reduction, but not what this means: does this matter? In Proceedings of the WIDER Conference on Inequality, Poverty and Human Wellbeing. 2003. Available at: https://www.researchgate.net/publication/252003114_Everyone_agrees_we_need_poverty_reduction_but_not_what_this_means_does_this_matter
  15. Latief, M.I., Hasbi, & Amandaria, R. (2021). Collaboration in handling COVID-19 toward people in poverty line: study case in Makassar. Gaceta Sanitaria, 35(1), 30-32. Available at: https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2020.12.009
  16. Oxford Poverty & Human Development Initiative. (2021). Available at: https://ophi.org.uk/
  17. Zubarevich, N.V. Poverty in Russian regions in 2000-2017: factors and dynamics. Population and Economics. 2019. Vol. 3(1). 63-74. Available at: https://doi.org/10.3897/popecon.3.e35376
  18. Jiao, W. Analyzing multidimensional measures of poverty and their influences in China’s Qinba Mountains. Chinese Journal of Population, Resources and Environment. 2021. Available at: https://doi.org/10.1016/j.cjpre.2021.04.002
  19. Cai, M. Professional self-development based on informal learning: a case study of foreign language teachers in a university of China. Open Journal of Social Sciences. 2019. Vol. 7. P. 26-38. Available at: https://doi.org/10.4236/jss.2019.712003
  20. Taherdoost, H. Determining sample size; how to calculate survey sample size. International Journal of Economics and Management Systems. 2017. Vol. 2. 237-239. Available at: https://www.iaras.org/iaras/home/caijems/determining-sample-size-how-to-calculate-survey-sample-size
  21. Fang, X., Ji, Z., Chen, Z., Chen, W., Cao, C., & Gan, J. Synergy degree evaluation of container multimodal transport system. Sustainability. 2020. Vol. 12(4) 1487. Available at: https://doi.org/10.3390/su12041487
  22. Bekker, G. S. Chelovecheskoe povedenie: e`konomicheskij podxod. Izbranny`e trudy` po e`konomicheskoj teorii. / Per. s angl. : Vy`sshaya shkola e`konomiki. 2003. – 670 s.
  23. Novokmet, K., Piketty, T., Zucman, G. From Soviets to Oligarchs: Inequality and Property in Russia. 1905-2016 // National Bureau of economic research. Cambridge, Massachusetts: National Bureau of Economic Research. 2017. 80 р. Available at: https://www.nber.org/system/files/working_papers/ w23712/w23712.pdf
  24. Koloskov, D.A. Modernizaciya sistemy` zdravooxraneniya v regione: ocenka v kontekste koncepcii indeksa social`nogo samochuvstviya // Vestnik Evrazijskoj nauki. № 6. Available at: https://esj.today/PDF/53ECVN620.pdf
  25. Rahayu, H.C., Sarungu, J.J., Hakim, L., Soesilo, A.M., Samudro, B.R., & Lestari, E.P. Geography and infrastructure dimension on poverty in Riau Province: data panel approach at the village level. Journal of Southwest Jiaotong University. 2019. Vol. 54(5). Available at: https://doi.org/10.35741/issn.0258-2724.54.5.22

Для цитирования: Колосков Д. А. Комплексный анализ уровня бедности в России и оценка его влияния на экономическое развитие страны // Московский экономический журнал. 2022. № 11. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-11-2022-47/

© Колосков Д. А., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 11.