CC BY
137С.Н. Смирнов
РЕГИОНАЛЬНЫЕ ФАКТОРЫ СОЦИАЛЬНОГО НЕРАВЕНСТВА И ЕГО СЛЕДСТВИЯ: ПРИМЕР СОВРЕМЕННОЙ РОССИИ1
В России существуют серьезные межрегиональные различия уровней благосостояния населения. Одним из показателей, используемым для сопоставлений, является отношение душевых денежных доходов к прожиточному минимуму. Статистический анализ свидетельствует, что значение этого показателя связано с уровнем экономического развития субъекта Российской Федерации и, в свою очередь, влияет на те виды экономической деятельности, которые ориентированы на удовлетворение спроса потребителей - физических лиц. В регионах с более высоким уровнем душевых доходов населения, как правило, ниже доля бедных, доходы которых не достигают прожиточного минимума.
Ключевые слова: социальное неравенство; доходы населения; прожиточный минимум.
Неравенство в современной России
Социальное неравенство присуще любой экономической системе, хотя его формы могут быть различны. В экономике дефицита неравенство во многом определяется не столько дифференциацией заработных плат и пенсий, сколько возможностью доступа к дефицитным товарам и услугам, который обусловливал в том числе
1 Статья написана по проекту Российского фонда фундаментальных исследований № 17-06-00396 «Социальные и природно-экологические факторы процесса урбанизации / дезурбанизации в современной России (междисциплинарный макро- и микроанализ)».
и имущественное расслоение населения. В рыночной экономике, где основным дефицитом являются деньги, феномен социального неравенства определяется именно доходами населения, непосредственно влияющими на формирование имущественных и финансовых активов граждан. Справедливо отмечается, что «одним из основных индикаторов, позволяющих оценить направленность трансформационных процессов в обществе, является характер социального неравенства, поскольку последний выступает продуктом конкретной системы социальных и экономических отношений» [Нова ли новая Россия?, 2016, с. 153].
Проблемам социального неравенства в современной России посвящены многочисленные работы, которые опираются на существующий понятийный аппарат, определяющий социальное неравенство как двухуровневый феномен. Первый уровень - это неравенства, носящие системный, надличностный характер (экономические, политические, социально-статусные, распределительные, властные и т.п.). Второй уровень социального неравенства определяется объективными факторами - различиями индивидуальных свойств и возможностей личности [Социальное неравенство.., 2008]. В настоящей статье мы остановимся на одной из компонент социального неравенства первого уровня, а именно, экономической компоненте - дифференциации населения по денежным доходам. Существующее имущественное расслоение является предметом самостоятельного исследования и здесь не рассматривается.
Показатели дифференциации российского населения по денежным доходам стали разрабатываться государственной статистикой с начала 1990-х годов с переходом к рыночной экономике, когда государство утратило возможности их жесткого регулирования. Одним из таких показателей является коэффициент фондов, рассчитываемый как соотношение денежных доходов 10% наиболее и 10% наименее обеспеченного населения. Динамика этого показателя (табл. 1) достаточно интересна и, как представляется, вполне логична.
Действительно, начальный период экономических реформ в России сопровождался резким - более чем полуторакратным увеличением расслоения населения по величине получаемых доходов. В дальнейшем же наблюдалось лишь плавное повышение коэффициента фондов. Даже приватизация, обусловившая взрывной рост неравенства россиян, не стала фактором резкого повышения коэффициента фондов. А вот так называемый «нефтяной бум» первой половины - середины 2000-х годов привел к ускорению роста до-
ходной дифференциации населения: коэффициент фондов увеличился с 13,9 в 2000-2001 гг. до 16,7 в 2007 г. (накануне «второго» финансово-экономического кризиса), или более чем на 1/5. Начиная с 2008 г. коэффициент фондов постепенно снижался, не исключая и периода экономического спада 2014-2016 гг.
Таблица 1
Коэффициент фондов в Российской Федерации
Год Российская Федерация Максимальное значение / регион Минимальное значение / регион
1992 8,0 Н/д Н/д
1993 13,5 Н/д Н/д
1994 15,2 Н/д Н/д
1995 13,5 38,6 / г. Москва 4,5 / Карачаево-Черкесская Республика, Республика Ингушетия
1996 13,3 44,5 / г. Москва 4,5 / Республика Ингушетия
1997 13,6 42,1 / г. Москва 6 / Чувашская Республика
1998 13,8 42,4 / г. Москва 4,8 / Ленинградская область
1999 14,1 47,3 / г. Москва 4,9 / Ленинградская область
2000 13,9 46,3 / г. Москва 6,1 / Ленинградская область
2001 13,9 47,9 / г. Москва 7,2 / Кировская область
2002 14,0 41,9 / г. Москва 7,4 / Ленинградская область
2003 14,5 48,7 / г. Москва 7,6 / Тверская область
2004 15,2 43,1 / г. Москва 8,0 / Владимирская область
2005 15,2 37,1 / г. Москва 7,9 / Ивановская область
2006 15,9 39,2 / г. Москва 8,6 / Республика Алтай, Ивановская область
2007 16,7 38,3 / г. Москва 9,0 / Ивановская область
2008 16,6 30,9 / г. Москва 9,8 / Республика Ингушетия
2009 16,6 30,8 / г. Москва 9,6 / Республика Алтай
2010 16,6 28,3 / г. Москва 10,5 / Ивановская область, Тверская область
2011 16,2 27,3 / г. Москва 10,2 / Тверская область
2012 16,4 27,3 / г. Москва 11,2 / Волгоградская область, Тверская область
2013 16,3 26,2 / г. Москва 10,6 / Тверская область
2014 16,0 20,9 / г. Москва 9,8 / Тверская область
2015 15,7 Н/д Н/д
2016 15,7 Н/д Н/д
Источник: Составлено по данным Росстата, размещенным в Единой межведомственной информационной системе (ЕМИСС) (данные за 1992-2014 гг.), в статистических сборниках «Социальное положение и уровень жизни населения России» (2013 и 2014 гг.) и «Социально-экономическое положение России» (2015
и 2016 гг.). Режимы доступа соответственно: https://www.fedstat.ru/organizations; http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catal og/doc_1138698314188; http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/ statistics/publications/catalog/doc_1140086922125
Различный уровень доходов населения, как уже говорилось, определяет различные возможности формирования имущественных и финансовых активов, и в более широком смысле - различные структуры потребительских расходов домохозяйств. Например, по данным ежеквартально проводимого Росстатом выборочного обследования бюджетов домашних хозяйств в IV квартале 2016 г. доля расходов на продукты питания у наиболее бедного населения (первый и второй децили) составила соответственно 44,9 и 41,8%, в то время как у наиболее состоятельного (девятый и десятый децили) - соответственно всего 29 и 18,7% [Доходы.., 2017]. Бедное население вынуждено было направлять существенно большую по сравнению с обеспеченной или относительно обеспеченной его частью долю своих расходов на оплату жилищных услуг, воды, электроэнергии, газа и других видов топлива: в первых двух децилях эти доли составили соответственно 16,3 и 15,3%, в то время как в девятом и десятом децилях - 9,1 и 11,6%. Естественно, что доли расходов на другие, значимые для человека товары и услуги у бедных меньше, а у обеспеченных - больше. Например, доля расходов на приобретение одежды и обуви в первом дециле составила 8,2%, а во втором - 8,9%, в то время как в девятом дециле - 14,1%, а в десятом - 11%. Аналогично доля расходов на организацию отдыха и культурные мероприятия составила 3% в первом дециле, а во втором - 3,6% по сравнению с 8,1% в девятом дециле и 6,5% - в десятом.
Авторы работ, посвященных экономической компоненте социального неравенства, рассматривают прежде всего динамику расслоения населения страны по получаемым доходам, распространенность бедности среди различных социальных групп населения, меры, которые предпринимаются государством по поддержке доходов наименее обеспеченных семей. Значительное внимание уделяется также оценке рисков, связанных с неоправданным социальным расслоением и неравенством населения [Воейков М., Анисимова Г., 2017].
Гораздо меньше внимания уделено социальному неравенству в его географическом проявлении: здесь дело ограничивается, как правило, исследованиями неравенства между городским и сель-
ским населением [Нефедова Т., 2012]. Об особенностях самих регионов - прежде всего, структуре их экономик как факторе, обусловливающем социальное неравенство, говорится, как правило, в самом общем плане. Кажется очевидным, что в столичных центрах и нефтегазодобывающих регионах население, как правило, богаче, а там, где финансовых или сырьевых ресурсов гораздо меньше -соответственно беднее. Между тем «в России никому не нужно объяснять, сколь велики территориальные различия в условиях и уровне жизни населения», а «пространство страны стало более поляризованным, увеличился разрыв между богатыми и бедными регионами» [Зубаревич Н., 2009].
В настоящей статье предпринята попытка с использованием имеющихся в открытом доступе статистических данных оценить соответствующие разрывы, причины, которые их обусловливают, последствия этих разрывов для экономики регионов - субъектов Российской Федерации. В заключительных разделах статьи определяется, влияет ли межрегиональная дифференциация доходов населения на некоторые показатели, характеризующие качество жизни в регионах, а также на имущественные и финансовые активы населения.
Межрегиональная дифференциация покупательной способности денежных доходов населения
Российской официальной статистикой разрабатываются показатели, которые могут быть использованы в этих целях. В их числе, прежде всего, душевые денежные доходы населения. Их дифференциация между регионами страны действительно велика. Например, в декабре 2016 г. разрыв между максимальным (117,4 тыс. руб. в Чукотском АО) и минимальным (20,7 тыс. руб. в Республике Калмыкия) их значениями составил 5,7 раза при средней величине душевых денежных доходов в стране в целом 46,1 тыс. руб. При этом только в 16 из 85 субъектов Российской Федерации душевые денежные доходы населения превысили среднероссийскую величину [Социально-экономическое положение.., 2016].
Однако на основании только этого показателя говорить о том, что население одного региона беднее населения другого региона, неправомерно. Чтобы понять, какова реальная покупательная способность денежных доходов жителей, необходима корректировка на стоимость жизни в том или ином регионе. Она может быть осуществлена с использованием величины прожиточного
минимума, который устанавливается в каждом из субъектов Российской Федерации ежеквартально для населения в целом и трех его групп - детей, трудоспособного населения и пенсионеров. По данным Росстата, при среднероссийской величине прожиточного минимума в IV квартале 2016 г. 9,9 тыс. руб. в месяц наибольшей (19,5 тыс. руб. в месяц) она оказалась в Камчатском крае а наименьшей (7,8 тыс. руб. в месяц) - в Республике Мордовия. Разрыв между этими величинами составил, как это видно, 2,5 раза.
Значение отношения среднедушевых денежных доходов населения региона к величине прожиточного минимума в нем является более корректным для сопоставления субъектов Российской Федерации по бедности (богатству) их населения по получаемым денежным доходам. В декабре 2016 г. этот показатель варьировал от 2,45 в Республике Тыва до 6,90 в Санкт-Петербурге. Казалось бы, разрыв между максимальным значением, составивший 2,8 раза, более чем в 2 раза меньше разрыва между максимальными и минимальными душевыми денежными доходами. Однако при детальном анализе обращает на себя внимание, что при средней величине отношения в стране в целом 4,66, только в 13 регионах оно оказалось больше. Медианное же значение показателя, составившее 3,59, оказалось существенно - почти на У - меньше его среднего значения.
В составе наиболее «богатых» регионов (табл. 2) вполне предсказуемо оказались г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан, г. Москва, в которых отношение среднедушевых доходов населения к величине прожиточного минимума превысило 6, также Ямало-Ненецкий и Ненецкий АО, Московская область, Краснодарский край. Однако, не проводя углубленного анализа, трудно понять причины относительного «богатства» населения, например, Республики Дагестан или Белгородской области.
На другом полюсе, в котором это отношение было меньше 3, также вполне предсказуемо оказались субъекты Российской Федерации, большинство из которых традиционно считаются бедными.
Относительное высокое отношение денежных доходов населения к прожиточному минимуму не исключает феномена бедности, определяемого в российской статистике как доля населения субъекта Российской Федерации, имеющего доходы ниже прожиточного минимума. Например, в 2014 г. в стране в целом эта доля составила 11,2% при минимальном ее значении (6,9%) в Ямало-Ненецком АО и максимальном (34,7%) в Республике Тыва.
Таблица 2
Отношение среднедушевых доходов населения к величине прожиточного минимума в регионах Российской Федерации в IV квартале 2016 г.
«Богатые» регионы Отношение, раз «Бедные» регионы Отношение, раз
г. Санкт-Петербург 6,90 Республика Тыва 2,45
Чукотский АО 6,61 Республика Калмыкия 2,47
Республика Татарстан 6,24 Карачаево-Черкесская Республика 2,49
г. Москва 6,18 Республика Алтай 2,51
Ямало-Ненецкий АО 5,84 Республика Ингушетия 2,55
Республика Дагестан 5,70 Курганская область 2,65
Сахалинская область 5,33 Республика Крым 2,76
Белгородская область 5,16 Еврейская автономная область 2,79
Ненецкий АО 5,11 Кабардино-Балкарская Республика 2,90
Воронежская область 5,09 Камчатский край 2,90
Московская область 5,00 Республика Карелия 2,90
Краснодарский край 4,94 Псковская область 2,92
Республика Башкортостан 4,69 г. Севастополь 2,97
Республика Хакасия 3,00
Справочно. Остальные 48 регионов - от 3,05 (Иркутская область) до 4,64 (Нижегородская область).
Источник: Расчеты автора по данным докладов Росстата «Социально-экономическое положение России» за соответствующие периоды. - Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/ catalog/doc_1140086922125
Для выяснения вопроса, влияет ли отношение денежных доходов населения к прожиточному минимуму на долю населения с доходами ниже прожиточного минимума, было определено значение коэффициента корреляции Пирсона1. Он оказался отрицательным (-0,751) и значимым. Следовательно, чем выше финансовое -по текущим доходам - благополучие населения региона в целом, тем ниже в нем доля бедных.
1 Расчеты, как и все последующие, были выполнены в программе SPSS (Statistical Package for the Social Sciences - Статистический пакет для социальных наук).
Факторы, определяющие межрегиональные различия отношения денежных доходов населения к прожиточному минимуму
Вопрос заключается в том, можно ли определить социально-экономические характеристики регионов, которые обусловливают их место в рейтинге среднего уровня бедности (богатства) населения. Существующая Единая межведомственная информационная статистическая система (ЕМИСС), а также данные, которые представлены в официальных публикациях Росстата, позволяют провести соответствующие расчеты.
Определение характеристик регионов, которые имело смысл включать в расчеты, проводилось на основе экспертного анализа.
Если говорить о характеристиках самого населения регионов, то интерес для тестирования представляют его различные структуры. Например, выше уже говорилось, что в Российской Федерации доходы сельского населения ниже, чем городского. Так, по данным выборочного обследования домашних хозяйств, которое проводится Росстатом с квартальной периодичностью, в III квартале 2016 г. месячный денежный доход в среднем на члена домашних хозяйств в сельской местности составил 15,3 тыс. руб., в то время как домашних хозяйств в городской местности -24,4 тыс. руб., т.е. почти на 60% больше. Месячная стоимость натуральных поступлений, которая была выше у домохозяйств в сельской местности, составив 1,2 тыс. руб. против 0,6 тыс. руб. у домо-хозяйств в городской местности, не компенсировала этой разницы [Доходы.., 2016]. Результаты обследования являются репрезентативными по населению в целом и по основным социально-экономическим группам в целом по России, но только по населению в целом по субъектам Российской Федерации. Поэтому в качестве факторного признака, влияющего на отношение среднедушевых денежных доходов населения к прожиточному минимуму, был выбран удельный вес сельского населения в общей численности населения региона на начало 2016 г. [Регионы.., 2016]. При среднем по России значении этого показателя 25,9% в региональном разрезе (исключая города Москву, Санкт-Петербург и Севастополь) оно варьировало от 4,5% в Магаданской области до 65,2% в Чеченской Республике, различаясь, таким образом, в 14,5 раз.
В случае с оценкой тесноты связи между долей сельского населения в регионе и уровнем бедности его населения в целом результаты оказались достаточно неожиданными. Первоначально
высказанное предположение, что чем выше доля сельского населения в регионе, тем ниже отношение среднедушевых доходов к прожиточному минимуму населения, т. е. оно беднее, не подтвердилось. Связь оказалась значима, но отрицательна: коэффициент корреляции составил -0,332. Возможное объяснение этому парадоксу может состоять, во-первых, в том, что часть сельского населения выезжает из трудоизбыточных сельских районов в поисках доходов от занятости в города, причем, в первую очередь, из тех регионов, в которых доля сельского населения наиболее высока. Анализ таких трудовых миграций не является предметом настоящей статьи. Отметим только, что экономическим и социальным проблемам отходничества в современной России, взаимоотношениям отходников с местной властью посвящено немало научных публикаций [Плюснин Ю., 2012].
Во-вторых, такой результат может быть связан с особенностями расчета денежных доходов населения. Росстат учитывает в их составе следующие элементы: 1) доходы лиц, занятых предпринимательской деятельностью; 2) выплаченную заработную плату наемных работников; 3) социальные выплаты (пенсии, пособия, стипендии, страховые возмещения и т. п.); 4) доходы от собственности в виде процентов по вкладам, ценным бумагам, дивидендов; 5) другие доходы. Для определения среднедушевых месячных денежных доходов населения в регионе их общая сумма делится на численность его постоянного населения и на 12 месяцев [Социальное положение.., 2016]. Упоминавшийся выше феномен отходничества затрудняет оценку доходов от предпринимательской и трудовой деятельности, поскольку начисляются они по месту ее осуществления, которое может находиться в другом субъекте Российской Федерации, в том числе и имеющем более высокий удельный вес сельского населения.
В-третьих, нельзя исключать и влияния на полученный результат увода в тень из-под налогообложения части доходов, получаемых населением. По оценкам, их доля составляет в стране до 20-40%. Это сокрытие распространено в сельской местности, где возможности для теневизации доходов у домохозяйств достаточно широки (например, доходов от сбора и реализации дикоросов, производства и продажи продукции животноводства, оказания строительных, ремонтных и иных услуг непостоянному населению и т.п.).
Следующим тестируемым фактором стал удельный вес населения моложе трудоспособного возраста в общей численности населения региона. Данный выбор также имеет экономическое
обоснование: месячный денежный доход в среднем на члена домохозяйства с детьми в возрасте до 16 лет в III квартале 2016 г. составил 17,8 тыс. руб., или всего немногим более 2/3 этой величины в домохозяйствах, где детей до 16 лет не было [Доходы.., 2017]. При среднем по России удельном весе населения моложе трудоспособного возраста в общей численности населения 18% в региональном разрезе он варьировал от 14,4% в городах Москве и Санкт-Петербурге до 34,5% в Чеченской Республике, различаясь в 2,4 раза.
Значение коэффициента корреляции Пирсона, как и в предыдущем случае, оказалось отрицательным, составив -0,170, при том, что связь была незначимой. Последнее могло быть связано с отмеченной выше нерепрезентативностью результатов обследования по социально-демографическим группам населения (в частности, семьям с детьми до 16 лет по субъектам Российской Федерации).
В числе экономических характеристик субъектов Российской Федерации, которые могут оказывать влияние на благосостояние его населения, имеет смысл протестировать в первую очередь описывающие уровень развития его экономики.
Одним из таких показателей является валовой региональный продукт (ВРП) в расчете на душу населения. В 2014 г. средняя величина ВРП (к моменту написания статьи данные о ВРП за более поздние годы отсутствовали) в расчете на душу населения составила в России 402,7 млн руб. при межрегиональной дифференциации в 95,5 раз - от 44,3 млн руб. в Севастополе до 4232,7 млн руб. в Ненецком АО. Проведенные расчеты показали, что связь между этим показателем и уровнем благосостояния населения действительно существует. В 2014 г. коэффициент корреляции составил 0,469 и был значимым. Таким образом, предположение, что чем выше душевая величина ВРП, тем население региона в целом менее бедное, подтвердилось.
Закономерен следующий вопрос: влияют ли на бедность (богатство) по денежным доходам различия в структуре ВРП в регионах? Для проверки этой гипотезы в качестве факторного признака для промышленного производства был выбран показатель объемов отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по отдельным видам экономической деятельности в расчете на душу населения в 2016 г.
Бедность (богатство) оказались связаны положительной значимой корреляцией (0,355) с величиной данного показателя по
виду экономической деятельности «добыча полезных ископаемых». В стране в целом в расчете на жителя объем отгруженных товаров собственного производства по этому виду экономической деятельности составил 80,1 млн руб. при межрегиональных различиях 40 637 раз - от 0,1 млн руб. в Орловской области до 4063,7 млн руб. в Ненецком АО (в Республике Калмыкия и Севастополе этот вид экономической деятельности представлен не был).
Сырьевая ориентация российской экономики изначально предполагала такой результат. Сохранение подобной связи и в перспективе выглядит вполне реальным, поскольку в условиях экономического кризиса происходил рост добывающих отраслей и экспорта их продукции. Я.М. Миркин со ссылкой на данные Федеральной таможенной службы отмечает, что «перед нами разворачивается величественная картина экономики, работающей на вывоз сырья и только увеличивающей свои обороты». В частности, экспорт сырой нефти увеличился с 237 млн т в 2013 г. до 255 млн т в 2016 г., нефтепродуктов - соответственно со 151 до 156 млн т, дизельного топлива - с 42 до 49 млн т, природного газа - со 196 до 199 млн т, каменного угля - со 139 до 166 млн т [Миркин Я., 2017].
Аналогичная, причем более тесная положительная корреляционная связь наблюдается между бедностью и объемом отгруженных товаров в расчете на жителя региона по виду экономической деятельности «обрабатывающие производства» (коэффициент корреляции составил 0,445). Иными словами, увеличение производства промышленной продукции в регионах является фактором снижения бедности. При средней величине объема отгруженных товаров по этому виду экономической деятельности в расчете на жителя в стране 231,8 млн руб., разрыв между минимальным (1,5 млн руб. в Республике Тыва) и максимальным (648 млн руб. в Ямало-Ненецком АО) составил 432 раза.
Наконец, что касается третьего вида экономической деятельности, входящей в состав промышленности, - «производства и распределения электроэнергии, газа и воды», то здесь картина аналогична предыдущим. В данном случае коэффициент корреляции также оказался положительным, составив 0,361. При средней величине объема отгруженных товаров по этому виду экономической деятельности в расчете на жителя в стране 35,3 млн руб., разрыв между минимальным (5,4 млн руб. в Республике Ингушетия) и максимальным (171,2 млн руб. в Чукотском АО составил) 31,7 раз.
Объем работ, выполненных в 2016 г. по виду деятельности «строительство» в расчете на душу населения, как и в случае с промышленностью, судя по результатам расчетов, также являлся фактором, определявшим различия региональных показателей бедности. Коэффициент корреляции оказался положительным, составив 0,480 (связь оказалась значимой). В расчете на жителя страны объем выполненных работ составил 42,3 млн руб., а в региональном разрезе он различался в 95,4 раза (от 3,4 млн руб. в Республике Калмыкия до 324,5 млн руб. в Ямало-Ненецком АО).
Логично, что в качестве следующего тестируемого показателя (фактора) были выбраны инвестиции в основной капитал в расчете на жителя региона. Коэффициент корреляции оказался значимым и составил 0,357. Обратим внимание, что он оказался практически таким же, как и в случае с видом экономической деятельности «добыча полезных ископаемых» (напомним, что в том случае он составил 0,355). Это вполне ожидаемо, поскольку в сырьевой экспортоориентированной экономике инвестиции в основной капитал в расчете на душу населения наиболее велики, как правило, в сырьевых регионах. В 2016 г., например, при средней величине инвестиций в основной капитал в стране 100,1 млн руб./ человек, в Ямало-Ненецком АО они составили 2031,7 млн руб./че-ловек, Ненецком АО - 1961,2, Сахалинской области - 507,8, Ханты-Мансийском АО - 498,8, Республике Саха (Якутия) - 287,7, Магаданской области - 262,6 млн руб./человек. На другом полюсе находились такие регионы, как Ивановская область (21,8 млн руб./ человек), Республика Тыва (27,3 млн руб./человек), Республика Крым (27,9 млн руб./человек), Севастополь (30,3 млн руб./человек) и Алтайский край (31,6 млн руб./человек). Вообще, расчеты показали, что имелась практически прямая корреляционная зависимость между этим показателем и душевым объемом отгруженных товаров в добыче полезных ископаемых (коэффициент корреляции составил 0,927). Корреляционные связи между душевыми инвестициями в основной капитал, с одной стороны, объемом отгруженных товаров обрабатывающей промышленности и объемом отгруженных товаров по виду экономической деятельности «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды» были, хотя и значимыми, но менее сильными и оценивались коэффициентами соответственно 0,413 и 0,361.
Логичен вопрос, а влияют ли, и если да, то в какой мере финансовые результаты деятельности организаций на межрегиональную дифференциацию уровня денежных доходов населения?
В качестве фактора было выбрано душевое значение сальдо прибылей и убытков организаций1. В 2016 г. значение этого показателя сильно варьировало, причем в девяти субъектах Российской Федерации оно оказалось отрицательным. В Чувашской Республике убытки составили наибольшую величину - 6,4 тыс. руб. Что касается прибылей, то лидером оказался Ямало-Ненецкий АО с душевым их значением немногим более 1 млн руб. Расчеты показали, что чем лучше финансовое положение организаций в регионах, тем богаче их население: коэффициент корреляции оказался значимым, составив 0,558.
Как и предполагалось, в результате расчетов была выявлена положительная значимая корреляционная связь между отношением среднедушевых доходов к прожиточному минимуму и душевыми расходами консолидированных бюджетов субъектов Российской Федерации в 2016 г. Значение коэффициента корреляции составило в этом случае 0,441. Регионы России также значительно различались по этому показателю. Если в стране в среднем этот показатель составил 67,9 тыс. руб., то в региональном разрезе он колебался от 32,2 тыс. руб. в Республике Дагестан до 597,3 тыс. руб. в Чукотском АО с разрывом 18,5 раз.
Интересно было также проверить, влияют ли институциональные особенности региональных экономик на отношение душевых денежных доходов населения к прожиточному минимуму. В качестве факторного признака было использовано отношение оборота малых предприятий (без микропредприятий) к численности населения региона. В 2016 г. в Российской Федерации оно составило 127,8 тыс. руб. при межрегиональной дифференциации от 8,8 тыс. руб. в Чеченской Республике до 341,7 тыс. руб. в Москве с разрывом между этими значениями показателя 38,8 раз. Результаты расчетов свидетельствуют, что имеется прямая связь: коэффициент корреляции оказался значимым и составил 0,501. Заметим, что такой результат получен в условиях экономической стагнации, когда наемные работники, по образному выражению Я.М. Миркина, стремятся «прислониться» к крупным и средним предприятиям, риски банкротства которых, как правило, меньше по сравнению с организациями малого бизнеса [Миркин Я., Смирнов С., 2017]. Во-вторых, в малом бизнесе развиты теневые отношения [Буров В., 2011], в
1 В сальдированном финансовом результате деятельности организаций Росстат не учитывает данные субъектов малого предпринимательства, банков, страховых организаций и государственных (муниципальных) учреждений.
том числе и связанные с извлечением доходов от трудовой деятельности и получением предпринимательского дохода, которые досчитываются официальной статистикой.
Было проверено и предположение о наличии либо отсутствии связи между отношением душевых денежных доходов населения к прожиточному минимуму и отношением оборота организаций с иностранным участием к численности населения региона. В 2016 г. данный показатель колебался от 2,2 тыс. руб. в Республике Ингушетия до 1490,8 тыс. руб., различаясь в 677,6 раз при среднероссийском его значении 216,8 тыс. руб. Корреляционная связь оказалась положительной и значимой, составив 0,613.
Проведенные расчеты количественно подтвердили качественное предположение о связи между состоянием экономики регионов и уровнем благосостояния его населения. Еще один дополнительный вывод, который можно сделать на их основе, состоит в том, что часто критикуемый за неполноту или недостоверность представляемой статистической информации Росстат на самом деле обеспечивает сбалансированность значений показателей, которые характеризуют экономику российских регионов. Во всяком случае, резко выделяющихся значений или аномалий значений показателей выявлено не было.
Межрегиональная дифференциация покупательной способности денежных доходов населения: Влияние на экономику регионов
Выше было показано, что отношение душевых доходов населения субъекта Российской Федерации к прожиточному минимуму в нем зависит от состояния его экономики: чем выше уровень экономического развития субъекта Российской Федерации, характеризуемый различными показателями, тем выше покупательная способность денежных доходов его жителей (отношение душевых денежных доходов к прожиточному минимуму). В свою очередь, можно предположить, что высокая покупательная способность населения обусловливает больший потребительский спрос и, соответственно, является фактором развития розничной торговли. При проведении расчетов общий объем розничного товарооборота в регионах в 2016 г. был отнесен к численности их населения. В Российской Федерации он составил 193 тыс. руб., в то время как в межрегиональном разрезе он варьировал от 47,2 тыс. руб. в Республике Ингушетия до 351,1 тыс. руб. в Москве
с разрывом между значениями этого показателя 7,4 раза. Расчеты, как и предполагалось, подтвердили высказанное предположение: коэффициент корреляции оказался положительным и значимым, составив 0,742.
Аналогично такое же предположение можно сделать и в отношении связи между покупательной способностью населения и объемом платных услуг населению в расчете на жителя региона. В 2016 г. в стране он составил 57,3 тыс. руб./человек при межрегиональной вариации от 17,5 тыс. руб./человек в Республике Калмыкия до 125,7 тыс. руб./человек в Москве с разрывом между значениями этого показателя 7,2 раза. Как и в предыдущем случае, расчеты подтвердили высказанное предположение: коэффициент корреляции оказался положительным и значимым, составив лишь несколько меньшую величину 0,618.
Выявлена также и значимая положительная корреляционная связь (0,462) между покупательной способностью населения и оборотом общественного питания в расчете на душу населения. В региональном разрезе значение этого показателя в 2016 г. колебалось от 0,8 тыс. руб. в Республике Ингушетия до 26,6 тыс. руб. в Республике Дагестан при среднероссийской его величине 9,2 тыс. руб.
Значительная часть покупок, осуществляемых жителями регионов России, осуществляется в кредит. По данным на 1 января 2017 г., задолженность физических лиц по кредитам1 составила в стране 10,6 трлн руб., 4,5 трлн руб., или 42,5%, составила задолженность по жилищным кредитам. В расчете на жителя страны задолженность по кредитам составила 72,6 тыс. руб. с межрегиональной дифференциацией в раз - от 5,7 тыс. руб. в Республике Крым до 187,4 тыс. руб. в Ямало-Ненецком АО. Априори можно выдвинуть две гипотезы - о прямой либо обратной связи между бедностью населения и задолженностью по кредитам. В первом случае предположение заключается в том, что чем глубже бедность, тем выше необходимость в получении кредитов, и тем, соответственно, выше задолженность по ним в расчете на жителя региона. Во втором случае ситуация обратная - меньшая бедность повышает закредитованность жителей, которые считают риски снижения своих доходов и непогашения кредитов невысокими.
1 Отметим, что речь идет об общей величине задолженности по кредитам, а не о просроченных платежах по ним.
В результате расчетов оказалось, что верна вторая гипотеза -чем богаче население региона, тем выше его закредитованность: коэффициент корреляции оказался значимым и составил 0,346. Иными словами, у более состоятельного населения, судя по этим данным, большая уверенность в возможностях погашения своих кредитов. В свою очередь, кредитные учреждения (речь идет, конечно, не о микрофинансовых организациях) предпочитают иметь дело с состоятельными заемщиками.
Доходы населения и качество жизни в регионах
Различия в уровнях материальной обеспеченности, как было показано выше, определяют особенности формирования бюджетов граждан, относящихся к различным доходным группам. Межрегиональные различия в уровнях материальной обеспеченности населения, по-видимому, могут влиять на различия в качестве жизни населения. В состав характеристик последнего, в отличие от некоторых авторов, мы не включаем доходы населения, а используем только немонетарные показатели [Российская энциклопедия социальной работы, 2017].
Сначала было проверено влияние межрегиональных различий в уровнях материальной обеспеченности населения на основные демографические показатели, а именно, рождаемость, смертность и соотношение разводов и браков.
В 2016 г. рождаемость в регионах России при среднероссийской величине 12,9 промилле варьировала в широком диапазоне - от 9,2 промилле в Ленинградской области до 23,5 промилле в Республике Тыва с разрывом между ними 2,6 раза. Влияния межрегиональной дифференциации материальной обеспеченности на рождаемость выявлено не было: значение коэффициента корреляции практически нулевое (0,07) и, кроме того, он оказался не значимым. Этого следовало ожидать, и известная точка зрения демографов, что рождаемость определяется не только размером доходов, но и рядом иных факторов [Дарский Л., 1985], нашла дополнительное подтверждение.
Что касается смертности в субъектах Российской Федерации, то в 2016 г. она также сильно варьировала. Если в Республике Ингушетии она составила 3,4 промилле, то в Псковской области -17,7 промилле, или в 5,2 раза больше (среднее значение смертности в стране составило 12,9 промилле). Связь межрегиональных различий значений этого показателя с межрегиональными разли-
чиями уровня доходов оказалась отрицательной (коэффициент корреляции составил -0,155, но связь эта была незначимой).
Связь между отношением числа разводов к числу заключенных браков и бедностью отсутствовала. Коэффициент корреляции, оказавшийся к тому же не значимым, был мало отличим от нуля, составив 0,03. В региональном разрезе число разводов в расчете на 100 заключенных браков в 2016 г. варьировало предсказуемо - от 14,9 в Чеченской Республике до 85,8 в Магаданской области (среднероссийское значение показателя составило 61,6).
Следующим тестируемым показателем стала заболеваемость населения. В 2014 г. (более поздние данные к моменту написания статьи не были доступны) в расчете на 1000 жителей в стране было зафиксировано 787,1 больных с впервые в жизни установленным диагнозом с межрегиональными различиями значений данного показателя от 434,7 в Кабардино-Балкарской Республике до 1436,8 в Ненецком АО. Связь заболеваемости с обеспеченностью населения доходами оказалось положительной (0,165), однако статистически незначимой.
Был протестирован также и показатель числа студентов высшего образования в расчете на 1000 жителей региона. В Российской Федерации на начало 2014/2015 учебного года оно составило в среднем 35,6 человек. Однако если в Ненецком АО учреждений высшего профессионального образования вообще не было, то в Москве в расчете на 1000 жителей приходилось 66 студентов вузов. Связь этого показателя с уровнем доходов населения практически отсутствовала (коэффициент корреляции составил 0,074 и был статистически незначим). Одним из возможных объяснений отсутствия связи может быть отсутствие жесткой привязки региона проживания студента к региону его обучения.
Еще одна важная характеристика качества жизни в регионах - это уровень преступности, представляющей угрозу жизни, здоровью и имуществу граждан. В 2014 г. в России численность лиц, потерпевших от преступных посягательств, в расчете на 1000 жителей колебалось от 1,1 человек в Республике Ингушетия до 24 человек в Забайкальском крае при среднероссийском его значении 10,9 человек. Связь между обеспеченностью населения текущими доходами и уровнем преступности, описываемым данным показателем, была отрицательной, но незначимой, составив -0,200. Тем не менее мы вправе предположить, что чем богаче население региона, тем ниже относительная численность лиц, пострадавших от преступных посягательств.
Доходы населения, очевидно, не могут не влиять на цены в регионе. Это наглядно видно на примере цен на недвижимость. В конце 2014 г. при средней цене 1 кв. м жилья на первичном рынке 51 714 руб., в субъектах Российской Федерации она варьировала от 22 785 руб. в Республике Дагестан до 174 538 руб. в г. Москве. Связь с уровнем доходов населения этого показателя оказалась значимой (на уровне 0,01) и положительной, составив 0,532. То же самое можно сказать и о цене 1 кв. м жилья на вторичном рынке, которая в стране составила в среднем 58 085 руб. при межрегиональной вариации от 30 008 руб. в Республике Ингушетия до 191 268 руб. в Москве. Коэффициент корреляции в данном случае составил практически ту же самую величину - 0,524.
Доходы населения, имущественный комплекс и финансовые активы домохозяйств
Еще один важный вопрос, на который была предпринята попытка получить количественный ответ, состоял в наличии либо отсутствии связи между уровнем текущих доходов населения и его обеспеченностью имущественными активами, которые можно приобрести за счет получаемых доходов. Одним из таких активов является жилье. К концу 2014 г. общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя, составила в стране 23,7 кв. м, различаясь в региональном разрезе от 13,1 кв. м в Республике Тыва до 29,4 кв. м в Московской области. Значение коэффициента корреляции было положительным (0,128), но незначимым. По-видимому, это связано с тем, что на обеспеченность жильем населения влияет множество факторов, не связанных с текущими денежными доходами населения, - демографические, соотношение между городским и сельским населением, накопленный в советскую эпоху жилой фонд и т. п.
Можно предположить, что более тесная связь может иметь место в отношении тех предметов потребления, возможности приобретения которых непосредственно связаны с получаемыми денежными доходами. Для проверки такого предположения были выбраны две позиции - легковые автомобили и персональные компьютеры.
Согласно данным выборочного обследования бюджетов домашних хозяйств, в 2014 г. наличие легковых автомобилей в расчете на 100 домохозяйств составляло в России 61 шт., причем если в Чукотском АО оно составляло 3 шт., то в Ямало-Ненецком
АО - 92 шт. В результате расчетов выяснилось, что связь между уровнем доходов населения и обеспеченностью автомобилями отсутствует. По нашему мнению, это может быть объяснено двумя основными причинами. Во-первых, различной обеспеченностью регионов сетью автомобильных дорог и, во-вторых, тем, что в расчетах не учитывается возрастная и модельная структура парка автомобилей, которые находятся в личной собственности граждан. Иными словами, более качественный и молодой автопарк может находиться в пользовании граждан в более богатых регионах, а менее качественный и более возрастной - в более бедных.
Что касается персональных компьютеров, то в 2014 г. в расчете на 100 домохозяйств их было 113 с межрегиональной вариацией от 9 шт. в Республике Ингушетия до 181 шт. в Мурманской области. В отличие от ситуации с легковыми автомобилями связь между относительным богатством / бедностью населения в регионах и обеспеченностью домохозяйств персональными компьютерами оказалась значимой и положительной (коэффициент корреляции составил 0,418). Таким образом, высказанная гипотеза подтвердилась.
Наконец, были рассмотрены объемы финансовых активов домохозяйств, а именно, вклады (депозиты) на рублевых счетах в Сбербанке в расчете на жителя региона. В начале 2015 г. в Российской Федерации эта величина составила в среднем 44 тыс. руб. при минимальном ее значении 2,2 тыс. руб. в Чеченской Республике до 123,6 тыс. руб. в Москве. Результаты расчетов свидетельствуют, что чем выше отношение душевых доходов населения к прожиточному минимуму, тем больше у населения возможностей направлять часть получаемых доходов на сбережения. Коэффициент
корреляции оказался значимым и составил 0,557.
* * *
Статистический анализ различий в уровнях доходов населения между субъектами Российской Федерации, который оценивался отношением среднедушевых денежных доходов к прожиточному минимуму, подтвердил гипотезу о связи имеющихся различий с уровнем экономического развития регионов. В свою очередь, более богатое в целом население благоприятно влияет на экономику регионов, обеспечивая более высокие показатели розничного товарооборота и поступления в бюджеты субъектов Российской Федерации. В результате, несмотря на сохранение
бедности как социально-экономического феномена во всех без исключения регионах, которая в современных условиях охватывает значительные контингенты населения, в регионах с более богатым населением относительные масштабы бедности ниже.
Список литературы
1. Буров В. Теневая деятельность субъектов малого предпринимательства // LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG. Saarbrucken. - 2011. - Режим доступа: http://rudocs.exdat.com/docs/index-270379.html?page=9
2. Войеков М., Анисимова Г. Социально-экономическое неравенство: Российские тенденции // Россия и современный мир. - 2017. - № 1. - С. 46-61
3. Дарский Л. Рождаемость // Демографический энциклопедический словарь. -М.: Советская энциклопедия, 1985. - Режим доступа: http://geography.su/demogr/ item/f00/s01/e0001068/index. shtml
4. Доходы, расходы и потребление домашних хозяйств в III квартале 2016 года (по итогам выборочного обследования бюджетов домашних хозяйств). - М., 2017. - Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b16_102/Main.htm
5. Доходы, расходы и потребление домашних хозяйств в IV квартале 2016 года (по итогам выборочного обследования бюджетов домашних хозяйств). - М., 2017. - Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b16_102/Main.htm
6. Зубаревич Н. Социальное пространство России // Полит. ру. - 2009. - 13.04. -Режим доступа: http://polit.ru/article/2009/04/13/socprostranstvo/
7. Миркин Я. Слезли с нефтяной иглы? Ответ Медведеву / Republic. - 2017. -24.04. - Режим доступа: https://republic.ru/posts/82006
8. Миркин Я., Смирнов С. Экономический рост: Обещания и реалии // Российское сетевое издание «Первый национальный». - 2017. - 21.04. - Режим доступа: http ://www. 1national.ru/news_smi.php?name=ekonomicheskij_rost_obeschaniya_i_ realii_&rubric=view
9. Нефедова Т. Основные тенденции изменения сельского пространства России // Известия РАН. Сер. Геогр. - М., 2012. - № 3. - С. 7-23.
10. Нова ли новая Россия? / Под ред. О.И. Шкаратана и Г. А. Ястребова. - М.: Университетская книга, 2016. - 400 с.
11. Плюснин Ю. Отходничество в современной России // Отечественные записки. -2012. - № 5 (50). - Режим доступа: http://www.strana-oz.ru/2012/5/othodnichestvo-v-sovremennoy-rossii
12. Регионы России. Социально-экономические показатели - 2016. - Режим доступа: http://www.gks.ru/bgd/regl/b16_14p/Main.htm
13. Российская энциклопедия социальной работы / Под ред. Е.И. Холостовой. -М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2017. - 1029 с.
14. Социально-экономическое положение России - 2016 г. - Режим доступа: http ://www.gks .ru/bgd/regl/b16_01/Main.htm
15. Социальное неравенство и социально-структурные изменения / Голенкова З., Игитханян Е., Черныш М., Семенова Л. // Россия в глобальных процессах: Поиски перспективы / Отв. ред. Горшков М. - М.: Институт социологии РАН, 2008. - С. 26-51. - Режим доступа: http://www.isras.ru/index.php?id=1301& page_id=1548
16. Социальное положение и уровень жизни населения России. 2015. - М., 2016. -Режим доступа: http://www.gks.ru/free_doc/doc_2015/soc-pol.pdf
