CC BY
16
ing industry - using logistic regression and neural network // Romanian Journal of Economic Forecasting. - 1/2011. - Pp. 54-71.
3. Sabat Tino Heidyatmoko, Vita Ratnasari Proceedings of 151st The IIER International Conference, Osaka, Japan. -8th-9th February 2018. - P. 13-17.
4. Salem Lotfi Boumediene Detection and prediction of managerial fraud in the financial statements of Tunisian banks // Accounting & Taxation. - 2014. -Vol. 6. - No. 2. - Pp. 1-10.
5. Ines Amara, Anis Ben Amar, Anis Jarboui Detection of Fraud in Financial Statements: French Companies as a Case Study // International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences. - 2013. - Vol. 3. - No. 5. -Pp. 456-472.
6. Michail Pazarskis, George Drogalas and Kyriaki Baltzi Detecting false financial statements: evidence from Greece in the period of economic crisis // Investment Management and Financial Innovations. - 2017. - No. 14 (3). - Pp. 102112.
7. Marilena Mironiuc, Ioan-Bogdan Robu and Mihaela-Alina Robu The Fraud Auditing: Empirical Study Concerning the Identification of the Financial Dimensions of Fraud // Journal of Accounting and Auditing: Research & Practice. - Vol. 2012. - Article ID 791778. -13 p.
УДК 336
8. Ekrem Kara, Mustafa Ugurlu, Mehmet Korpi Using Beneish Model in Identifying Accounting Manipulation: An Empirical Study in BIST Manufacturing Industry Sector // Journal of Accounting, Finance and Auditing Studies. - 2015. -No 1/1. - Pp. 21-39.
9. Rasa Kanapickiene, Zivile Grundiene The Model of Fraud Detection in Financial Statements by Means of Financial Ratios // Procedia - Social and Behavioral Sciences. - 2015. - No. 213. -Pp. 321-327.
10. Yasmine Magdi Ragab Financial Ratios and Fraudulent Financial Statements Detection: Evidence from Egypt // International Journal of Academic Research. - 2017. - Vol. 4. - Issue 9.
11. Alade Sule Omoye, Emmanuel Eragbhe Accounting Ratios and False Financial Statements Detection: Evidence from Nigerian Quoted Companies // International Journal of Business and Social Science. - 2014. - Vol. 5. - No. 7 (1).
12. Radziah Mohd Dani, Wan Adibah Wan Ismail, Khairul Anuar Kama-rudin Can financial ratios explain the occurrence of fraudulent financial statements? // The 5th International Conference on Financial Criminology (ICFC) 2013. «Global Trends in Financial Crimes in the New Economies». - 2013. - Pp. 345-354.
Бахтина О.Ю.
АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ТЕНДЕНЦИЙ ДЕНЕЖНЫХ ДОХОДОВ НА ФИНАНСОВЫЕ СТРАТЕГИИ НАСЕЛЕНИЯ: СБЕРЕГАТЬ ИЛИ ТРАТИТЬ?
Аннотация
В работе проанализирована динамика среднедушевых доходов населения за последние 10 лет на основе официальных статистических данных. Рассмотрены ключевые тенденции изменения структуры денежных доходов. На основе статистических коэффициентов проводится анализ дифференциации и степени расслоения доходов как одного из важнейших показателей благосостояния населения. На основании проведенно-
го анализа сделан вывод о том, что среднедушевые доходы пока неспособны выступать как фактор активизации финансовой активности населения. В то же время устойчивая поляризация доходов населения создала предпосылки возникновения различных целевых групп, предположительно формирующих модели финансового поведения, не только различающиеся объемом финансовой активности, но и имеющие свои наборы потребительской ценности на финансовых рынках, ценовую нишу и предпочтительные наборы финансовых благ. Выдвинута исследовательская гипотеза о том, что дифференциация в структуре доходов населения зависит не только от региональной дифференциации абсолютного показателя доходов, но и от характеристик, определяемых особенностями личности, нормами и ценностями, доминирующими в рамках определенной общности (территории). На основании перекрестной группировки регионов Российской Федерации по показателям «среднедушевые доходы населения» и субъективной оценке финансового состояния в части самоидентификации полного достатка выявлены 4 аналитические зоны, в рамках которых существуют предпосылки формирования отличающихся моделей финансового поведения, подтверждающих гипотезу о влиянии территориально-регионального аспекта на формирование личностных факторов восприятия доходов населения как источника финансового поведения.
Ключевые слова
Доходы населения; дифференциация доходов; финансовое поведение; финансовые стратегии населения.
Е 17
Bakhtina O. Yu.
ANALYSIS OF THE INFLUENCE OF MONETARY INCOME TRENDS ON POPULATION FINANCIAL STRATEGIES: SAVE OR SPEND?
Annotation
Author analyzes the dynamics of per capita income over the past 10 years based on official statistics. The key trends in changes in the structure of cash income are considered. Based on statistical coefficients, an analysis is made of the differentiation and degree of income stratification as one of the most important indicators of the welfare of the population. Based on the analysis, it was concluded that per capita incomes are not yet able to act as a factor in enhancing the financial activity of the population. At the same time, a stable polarization of household incomes created the prerequisites for the formation of various target groups, which presumably form financial behavior models that differ not only in the volume of financial activity, but also have their own sets of consumer value in financial markets, a price niche and preferred sets of financial benefits. A research hypothesis has been put forward that the differentiation in the structure of incomes of the population depends not only on regional differentiation of the absolute indicator of income, but also on characteristics determined by personality traits, norms and values that dominate within a certain community (territory). Based on the cross-grouping of regions of the Russian Federation in terms of «average per capita income» and subjective assessment of the financial condition in terms of full-income self-identification, 4 analytical zones have been identified, within which there are prerequisites for the formation of different models of financial behavior, confirming the hypothesis of the influence of the territorial-regional aspect in the formation of personal factors of perception of incomes as a source of financial behavior.
Keywords
Population incomes; income differentiation; financial behavior; financial strategies of the population.
Введение. Финансовые ресурсы населения являются необходимым источником инвестиционного процесса в экономике страны и условием расширенного воспроизводства [1]. От финансовых стратегий россиян, проявлением которых являются сберегательные и инвестиционные приоритеты, во многом зависит экономический и инвестиционный потенциал экономики. Определяющим фактором при выборе финансовой стратегии населения является уровень денежных доходов, поскольку именно денежные доходы являются основным источником, определяющим уровень финансовой активности. Так, низкодоходные группы населения практически не придерживаются сберегательной стратегии, так как у них отсутствует возможность иметь сбережения (90% наименее обеспеченных домохо-зяйств не имеют сбережений, а в верх-
них доходных группах сбережения имеют до 40% семей) [2].
Аналитика и дискуссия. Поскольку доходы населения являются источником осуществления любого вида финансовой активности, то изучение финансового поведения населения следует начинать с анализа текущего состояния уровня среднедушевых доходов населения. Как видно из данных, представленных на рис. 1, реально располагаемые денежные доходы населения сокращались начиная с 2014 по 2017 год. При этом максимальное падение приходилось на 2015 и 2016 годы (снижение на 3,2 и 6% соответственно). В 2017 и 2018 годах наступает коррекция показателя - реальные денежные доходы остаются практически на неизменном уровне: в 2017 г. падение составило 1,1 %. В целом в течение последних 5 лет реальные денежные доходы населения сокращаются.
110
105
100
95
90
2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018
I Реальные располагаемые денежные доходы по Российской Федерации, % к предыдущему периоду (старая..
Рисунок 1 - Динамика реально располагаемых денежных доходов населения
с 2008 по 2018 год [3]
Следует отметить, что, несмотря на то, что тренд изменения реальных денежных доходов схож с основным его источником - заработной платой, прак-
тически во всех наблюдаемых периодах темпы роста реальных денежных доходов ниже темпов роста реальной заработной платы (табл. 1).
Таблица 1 - Динамика темпов прироста реальных денежных доходов населения,
заработной платы и пенсий [4]
Годы Темы прироста показателей,% (по сравнению с предыдущим периодом)
Реальные денежные Реальная заработная Реальный размер
доходы населения плата пенсий
2008 102,4 112 118
2009 103,0 97 111
2010 105,9 105 135
2011 100,5 103 101
2012 104,6 108 105
2013 104,0 105 103
2014 99,3 101 101
2015 96,8 91 96
2016 94,0 101 97
2017 98,9 103 100
2018 99,9 107 101
Так, в 2018 году реальная заработная плата вследствие индексации заработных плат бюджетников выросла на 7%, в то время как реальные денежные доходы населения остались на неизменном уровне. В 2009 и 2015 годах мы можем наблюдать обратную ситуацию, когда снижение реальной заработной платы было компенсировано поддержкой государства социально незащищенных слоев населения (в частности, пенсионеров), что замедлило общие темпы падения реальных доходов населения.
Таким образом, динамика реальных доходов населения в Российской Федерации продолжает сохранять сильную зависимость от проводимой социальной политики государства. Особенно ярко данная взаимосвязь проявляется в кризисные периоды. В качестве одной из возможных причин эксперты называют «перераспределение между наблюдаемыми и ненаблюдаемыми доходами в пользу наблюдаемых» [5].
Косвенным подтверждением может являться увеличение поступлений подоходного налога опережающими темпами по сравнению с ростом заработной платы. В качестве аргумента аналитики приводят тот факт, что «темпы роста поступлений по налогам на
доходы физических лиц существенно превышают рост среднедушевых доходов» [6]. Доходы от собственности и предпринимательской деятельности с 2008 года теряют долю присутствия в общей структуре доходов и на фоне их общего сокращения и стагнации колеблются на уровне 6-7%, составив в 2018 году 6,4%. Похожую тенденцию демонстрируют и доходы от собственности, к которым по методологии Росстата относятся дивиденды, проценты от вкладов, выплаты по ценным бумагам. В 2018 году этот показатель достиг своего минимума в течение наблюдаемого периода - уровня 4,2%. Одной из причин является снижение доходности по депозитам, начавшееся в 2014 году, и несущественная корректировка процентной ставки в 2018 году.
Учитывая тот факт, что для Российской Федерации свойственен высокий уровень расслоения общества по уровню доходов населения, анализ оценки данного показателя без учета тенденций, отражающих уровень дифференциации доходов населения, представляется неполным. Распределение общего объема денежных доходов населения по 20-процентным группам населения, сложившееся в России, имеет
весьма устойчивую структуру, которая практически не изменилась за анализируемые 10 лет. На долю групп с самыми высокими доходами приходится порядка 70% населения, а с самыми низкими доходами (первая и вторая) - около 15%, в то время как на третью группу приходится также около 15% населения.
Коэффициент фондов, отражающий соотношение доходов десятой (самой богатой) и первой (самой бедной) дециль-ных групп, в Российской Федерации устойчиво снижался на протяжении всего анализируемого периода - с 16,6 в 2008 году до 15,5 в 2018 году. Учитывая, что в качестве нормальных значений признается диапазон 6-8 [7, 8], наиболее низкие значения этого коэффициента характерны для скандинавских стран (3-4) [9], Германии -7,5 (2016 год), США - 17,8 (2015), ЮАР -57 (2015), Бразилия - 36,8 (2015) [7]. Таким образом, фактически диапазон значений данного показателя велик, однако в «развитых странах значение коэффициента, превышающее 10 единиц, считается сигналом к возможным забастовкам и даже революционным действиям» [9].
Коэффициент Джини с 2008 по 2018 год незначительно снизился - с 0,421 до 0,411, однако все еще остается
Подобный характер распределения по квинтельным группам иллюстрирует устойчивое сохранение неравенства и существующую поляризацию структуры распределения доходов населения. Этот вывод подтверждает и анализ специализированных коэффициентов дифференциации.
достаточно высоким. Вместе с тем «в странах с высоким уровнем ВВП на душу населения коэффициент Джини ниже порога (0,29-0,34), в странах с высоким уровнем ВВП - выше порога» [8, 10]. Для сравнения приведём данные, указанные в аналитическом обзоре Евразийской экономической комиссией в 2019 году. Самые низкие значения наблюдались у Казахстана (0,287) и Беларуси (0,270), а самые высокие - в России (0,410), Кыргызстан (0,392), Армении (0,359) [11]. Вместе с тем прямое сопоставление коэффициента Джини в различных странах представляется нам не совсем корректным, так как существует несколько методик его расчета: «в одном случае показатели рассчитываются на основе данных о доходах домохозяйств, а в другом - на их расходах» [10], кроме того, коэффициент Джини может определяться «как на основе показателей
Таблица 2 - Основные показатели, характеризующие дифференциацию
доходов населения [2]
Показатели Коэффициент фондов, в разах Коэффициент Джини Распределение общего объема денежных доходов населения по 20-процентным группам населения
первая вторая третья четвертая пятая
2008 16,6 0,421 5,1 9,8 14,8 22,5 47,8
2009 16,6 0,421 5,2 9,8 14,8 22,5 47,7
2010 16,6 0,421 5,2 9,8 14,8 22,5 47,7
2011 16,2 0,417 5,2 9,9 14,9 22,6 47,4
2012 16,4 0,420 5,2 9,8 14,9 22,5 47,6
2013 16,3 0,419 5,2 9,9 14,9 22,5 47,5
2014 16,0 0,416 5,2 9,9 14,9 22,6 47,4
2015 15,7 0,413 5,3 10,0 15,0 22,6 47,1
2016 15,5 0,412 5,3 10,1 15,0 22,6 47,0
2017 15,3 0,410 5,4 10,1 15,1 22,6 46,8
2018 15,5 0,411 5,3 10,1 15,1 22,6 46,9
дохода до распределительных операций через налоговые и трансфертные платежи, так и на основании величины дохода с учетом соответствующего перераспределения» [12]. Тем не менее в целом следует отметить высокие значения данного коэффициента и очень медленный характер его коррекции.
Таким образом, можно сделать вывод, что социальная структура российского общества уже сформировалась. Для нее характерна высокая устойчивая поляризация доходов населения и незначительная доля доходов, приходящихся на средний класс.
Однако приведенные тенденции распределения доходов справедливы лишь в целом при анализе их динамики в Российской Федерации. Учитывая существующий высокий уровень диспропорций социально-экономического развития территорий в РФ, сложилась устойчивая дифференциация доходов населения и в региональном разрезе.
Гипотеза исследования. При этом в качестве основной гипотезы, выдвигаемой в данной работе, является предположение о том, что дифференциация в структуре доходов населения зависит не только от региональной дифференциации абсолютного показателя, но и от характеристик, определяемых особенностями личности, нормами и ценностями, доминирующими в рамках определенной общности (территории), поскольку личностное восприятие формируется в контексте условий развития конкретной территории, в рамках которой распространяются ценностные установки.
Методы и результаты. В качестве доказательства высказанного тезиса обратимся к данным таблицы 3, в которой представлена перекрестная группировка регионов Российской Федерации по показателям «среднедушевые доходы населения» и субъективная оценка финансового состояния в само-
идентификации части полного достатка. Показателем-индикатором в данном случае было выбрано региональное распределение по ответу на вопрос респондентов, оценивших свое финансовое положение следующим образом: «Достаточно, чтобы купить все, что считают нужным». Источником данных выступали результаты выборочного обследования бюджетов домашних хозяйств в 2017, ежегодно проводимого Росстатом [13]. Источником для распределения регионов по уровню среднедушевого дохода являлись данные, приведенные в сборнике «Регионы России 2018» [14]. Количество групп было принято за 10, поскольку именно при таком количестве групп более четко распадается ядро, сформированное около средних значений.
Значение среднего уровня дохода по Российской Федерации лежит в границах четвертой группы, а среднее значение респондентов, оценивших свое финансовое положение как: «Достаточно, чтобы купить все, что считают нужным», - в третьей, что в таблице выделено белым цветом. В целом средние значения по обоим рассматриваемым параметрам в 2017 году имело 17 регионов. Для оставшихся регионов характерно неравномерное распределение по заданным аналитическим параметрам. Для удобства интерпретации полученных результатов, выделим 4 зоны, соответствующие 4 типам позиционирования регионов.
В первую зону попали регионы, в которых уровень доходов населения и степень субъективной оценки финансового состояния находится ниже среднероссийских значений. В данную группу в 2017 году входило 42 субъекта Федерации. Это регионы, в меньшей степени обладающие финансовыми ресурсами и склонные к осторожным и ограниченным финансовым стратегиям.
Таблица 3 - Перекрестная группировка регионов по распределению уровня среднедушевого дохода и результатов субъективной оценки своего финансового положения
Распределение регионов по группам по уровню среднедушевого дохода, руб Процент респондентов, выбравших вариант ответа: «Достаточно средств, чтобы купить все, что считают нужным» ИТОГО
^ 2 (1,4-2,8) 3 (2,8-4,2) 4 (4,2-5,6) 5 (5,6-7,1) 6 (7,1-8,5) 7 (8,5-9,9) 8 (9,9-11,3) ,7) 2, 1 1 ,3 1, 1 10 (12,7-14,1)
1 (от 14048 до 19814) 6 1 1 8
2 (от 19814 до 25579) 18 6 5 2 2 2 1 36
3 (от 25579 до 31345) 8 3 5 1 1 4 1 23
4 (от 31345 до 37111) 1 1 1 3 6
5 (от 37111 до 42877) 2 2 1 5
6 (от 42877 до 48642) 1 1
7 (от 48642 до 54408) 1 1 2
8 (от 54408 до 60174) 0
9 (от 60174 до 65939) 1 1
10 (от 65939 до 71705) 2 1 3
ИТОГО 37 11 12 9 1 8 3 0 1 3 85
Используя классификацию финансовых стратегий, предложенных Н.Н. Зарубиной [15], можно предположить, что для них предпочтительны финансовые стратегии пассивного характера, в частности рациональная потребительская стратегия, предполагающая преимущественно траты на текущие нужды повседневного характера и ограничения трат, связанных с приобретением предметов длительного пользования, а также трат, связанных с реализацией жизненных планов и с развлечениями. Сберегательная стратегия здесь носит пассивный характер и направлена на «страхование на черный день».
Вторую зону образуют регионы, у которых среднедушевой доход и самооценка своего финансового положения превышают среднероссийские значения. В 2017 году в эту зону были отнесены 7 субъектов РФ: Ханты-Мансийский и Ненецкий автономные округа, Хабаровский и Камчатский край, Сахалинская область, г. Москва, г. Санкт-Петербург. Эти регионы потенциально могут прояв-
лять склонность к активным финансовым стратегиям, которые предполагают как
сохранение денег с определенными целями, так и осознанное рациональное вложение средств в инвестиционные ценные бумаги с целью получения дохода выше среднерыночного.
В третью зону попали регионы, у которых доход выше среднего значения, однако сами они оценивают свое финансовое положение существенно хуже, чем основная масса россиян. При этом в рамках этой зоны можно выделить 2 микрогруппы:
- регионы, у которых среднедушевые доходы более чем в 2 раза превышают среднероссийский уровень в анализируемом периоде, а субъективная оценка финансового положения - одна из самых низких в РФ: лишь около 1% населения в данных регионах считают, что им достаточно средств, чтобы купить все, что считают нужным. Эту микрогруппу образуют Чукотский и Ямало-Ненецкий автономные округа. При этом следует отметить, что харак-
тер распределения доходов в данных регионах принципиально не отличается от среднероссийских значений: коэффициент Джини - 0,398 и 0,423 соответственно, следовательно, причиной подобного позиционирования не является существенная диспропорция в структуре распределения доходов;
- регионы, в которых среднедушевой доход выше среднероссийских значений и находится в диапазоне от 37111 до 42877, однако при этом субъективная оценка финансового положения - одна из самых низких в РФ. Типичные представители: Московская область, Республика Саха (Якутия). В данных регионах также не наблюдается сильных отличий в концентрации доходов населения, которые могли бы объяснить подобную тенденцию (коэффициент Джини в 2017 году - 0,417 и 0,397 соответственно). Это регионы, имеющие черты нерационального финансового поведения аффективного типа, «в основе которого лежат эмоциональные установки в отношении самих денег и аффекты, обусловленные другими переживаниями, например страхом перед политической нестабильностью» [15].
В четвертой зоне находятся регионы, у которых среднедушевой доход находится ниже среднероссийских значений, однако субъективная оценка своего финансового положения выше среднероссийских ожиданий. Интересным представляется тот факт, что эта группа достаточно многочисленна: в 2017 году в нее вошли 15 регионов.
К самым позитивно настроенным регионам можно отнести: г. Севастополь, Чеченскую Республику, Рязанскую область, Республику Тыва, Новгородскую область и Забайкальский край. В отношении этой группы на данном этапе анализа лишь можно предположить, что для этих регионов характерен ценностно ориентированный тип финансового поведения, мотивированный социальными нормами и нравственными и духовными ценностями.
Заключение. Анализ динамики реальных среднедушевых доходов населения показал, что они пока неспособны выступать как фактор активизации финансовой активности населения: реально располагаемые денежные доходы населения начиная с 2014 и по 2018 год не продемонстрировали тенденции к росту. Доля структуры доходов, отражающих активную финансовую стратегию поведения, - предпринимательских доходов и доходов от собственности -сокращается. Вместе с тем реальные доходы населения продолжают сохранять сильную зависимость от проводимой социальной политики государства. В России сохраняется устойчивая поляризация доходов населения и незначительная доля доходов, приходящихся на средний класс. По сути, сейчас образовались минимум две целевые группы по доходам населения, предположительно формирующие различные модели финансового поведения, не только разнящиеся по объему финансовой активности, но и имеющие свои наборы потребительской ценности на финансовых рынках, ценовую нишу и предпочтительные наборы финансовых благ. На основании перекрестной группировки регионов Российской Федерации по показателям «среднедушевые доходы населения» и субъективной оценке финансового состояния в части самоидентификации полного достатка выявлены 4 аналитические зоны, в рамках которых существуют предпосылки формирования отличающихся моделей финансового поведения, подтверждающих гипотезу влияния территориально-регионального аспекта на формирование личностных факторов восприятия доходов населения как источника финансового поведения.
Библиографический список
1. Анимица П.Е. Особенности финансового поведения домашних хозяйств в условиях геополитической не-
стабильности // Известия УрГЭУ. -2015. - № 4 (60). - С. 43-51.
2. Федоров Е.А. Сберегательное поведение домохозяйств на разных фазах экономического цикла // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. -2012. - № 5 (44).
3. Росстат. Официальная статистика. Население. Уровень жизни. Среднедушевые денежные доходы населения [Электронный ресурс]. -URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/ rosstat_main/rasstat/m/statistics/population/l evel/#.
4. Россия в цифрах. 2019: крат. стат. сб. / Росстат. - M., 2019. - 549 с.
5. Ежемесячный мониторинг социально-экономического положения и самочувствия населения: 2015 г. -2019. - апр. / РАНХИГС [Электронный ресурс]. - URL: https://www.ranepa.ru/ images/News/2019-05/23-05-2019-monitoring. pdf.
6. Бюллетень о текущих тенденциях российской экономики. Февраль 2018. Динамика доходов населения / АЦ при Правительстве РФ [Электронный ресурс]. - URL: http://ac.gov.ru/files/ publication/a/20946.pdf.
7. Балацкий Е.В., Екимова Е.А. Сравнительные характеристики плоской и прогрессивной шкалы подоходного налога // Журнал институциональных исследований. - 2018. - № 10 (3). -С. 102-122.
8. Костенко О.В., Костенко П.Е. Неравенство доходов населения в России уровень и тенденции изменения // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. - 2018. - № 2. - С. 90-95.
9. Гречаный С.А., Родин В.А. Коэффициент Рейнбоу и возможности введения прогрессивного налога в России // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. - 2008. - № 2. - С. 44-47.
10. Бобков В.Н., Вередюк О.В. Неравенство уровня жизни населения в России: внутренний и международный
контексты (начало 1990-х и 2000-е годы) // Экономика региона. - 2013. -№ 3. - С. 53-62.
11. Об уровне жизни населения в Евразийском экономическом союзе. 2017 год / ЕВРАЗЭС [Электронный ресурс]. -URL: http://www.eurasiancommission.org/ ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/econstat/Docu ments/householdincome_2017.pdf.
12. Бычкова С.Г. Международные сопоставления дифференциации доходов населения: основные проблемы и тенденции // Вестник Университета. -2015. - № 5. - С. 131-139.
13. Доходы, расходы и потребление домашних хозяйств в IV квартале 2008 и 2018 года: стат. бюлл. / Росстат [Электронный ресурс]. - URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b09_102/Main. htm.
14. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2018: стат. сб. / Росстат. -М., 2018. - 751 с.
15. Зарубина Н.Н. Экономическая социология. - М.: Юрайт, 2015. - 378 с.
Bibliographic list
1. Animitsa P.E. Features of financial behavior of households in the context of geopolitical instability // Bulletin of USUE. - 2015. - No. 4 (60). - Рр. 43-51.
2. Fedorov E.A. Savings behavior of households at different phases of the economic cycle // Bulletin of the Saratov State Socio-Economic University. - 2012. -No. 5 (44).
3. Rosstat. Official statistics. Population. Standard of living. The average per capita cash income of the population. [Electronic resource]. - Access mode: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rossta t_m ain/rosstat/ru/statistics/population/level /#.
4. Russia in numbers. 2019: Short Stats / Rosstat. - M., 2019. - 549 p.
5. Monthly monitoring of the socio-economic situation and well-being of
the population: 2015 - April 2019 / RANHIGS [Electronic resource]. - Access mode: https://www.ranepa.ru/images/News/ 2019-05/23 -05-2019-monitoring.pdf.
6. Bulletin on current trends in the Russian economy. February 2018. Dynamics of population incomes / AC under the Government of the Russian Federation [Electronic resource]. - Access mode: http://ac.gov.ru/files/publication7a/20946.pdf.
7. Balatsky E.V., Ekimova E.A. Comparative characteristics of a flat and progressive income tax scale // Journal of Institutional Studies. - 2018. - No. 10 (3). -Рр. 102-122.
8. Kostenko O.V., Kostenko P.E. Inequality of incomes of the population of Russia. Level and trends of changes // Bulletin of Voronezh State University. Series: Economics and Management. - 2018. -No. 2. - Рр. 90-95.
9. Grechaniy S.A., Rodin V.A. Rainbow coefficient and the possibility of introducing a progressive tax in Russia // Bulletin of the Voronezh State University. Series: economics and management. -2008. - No. 2. - Pp. 44-47.
УДК 004.94
10. Bobkov V.N., Veredyuk O.V. Inequality in the standard of living of the Russian population: domestic and international context (early 1990s and 2000s) // Regional Economy. - 2013. - No. 3. -Pp. 53-62.
11. On the standard of living of the population in the Eurasian Economic Union 2017 / EURASEC [Electronic resource]. - Access mode: http://www. eurasiancommission.org/en/act/integr_ i_makroec/dep_stat/econstat/Documents/h ouseholdincome_2017.pdf.
12. Bychkova S.G. International comparable income differentiation: main problems and trends // University Herald. -2015. - No. 5. - Pp. 131-139.
13. Household income, expenses and consumption in the IV quarter of 2008 and 2018: stat. bull. / Rosstat [Electronic resource]. - Access mode: http://www. gks.ru/bgd/regl/b09_102/Main.htm.
14. Regions of Russia. The main characteristics of the constituent entities of the Russian Federation. 2018: Stat. Sat / Rosstat. - M., 2018. - 751 p.
15. Zarubina N.N. Economic sociology. - M.: Yurayt, 2015. - 378 p.
Мисиченко Н.Ю., Мирошниченко Ю.Н., Кракузина В.В., Щербаков С.М.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРУДОЗАТРАТ ПРОЦЕССОВ РАБОТЫ С ПОРТФОЛИО ОБУЧАЮЩИХСЯ В ВУЗЕ
Аннотация
Среди процессов учебно-методической деятельности вузов заметную роль играют процессы ведения, мониторинга и анализа портфолио обучающихся. Портфолио отражает учебные, научные и общественные достижения на протяжении всей траектории обучения. Ведение портфолио регламентируется федеральными государственными образовательными стандартами. В то же время вопрос о затратах труда на поддержку перечисленных процессов пока не нашел должного рассмотрения. Цель исследования -построение модели для оценки затрат труда студентов, преподавателей, администраторов на деятельность по поддержке портфолио обучающихся.
Моделирование процессов осуществляется средствами унифицированного языка UML и системы автоматизированного синтеза имитационных моделей СИМ-иМЬ.
Построены визуальные и имитационные модели процессов ведения портфолио. Модели позволяют наглядно показать процессы, а также оценить трудозатраты на их
