CC BY
6
DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2024.1(50).109-116 УДК 314:330.564.2:332.8 JEL J11, C32, O18
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
ДОХОДЫ И ЖИЛИЩНЫЕ УСЛОВИЯ НАСЕЛЕНИЯ КАК ФАКТОРЫ ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ДЕМОГРАФИЮ В РЕГИОНАХ
Д.Ю. Фраймович, Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, Владимир, Россия
О.С. Вакуленко, Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, Владимир, Россия
К.А. Власенко, Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, Владимир, Россия
Аннотация. Вопросы выбора показателей благосостояния, уровня и качества жизни населения в научной среде нередко вызывают вполне обоснованные дискуссии. Авторы представленной работы считают, что одним из наиболее значимых показателей, с учетом доступности получения информации и достаточно широкой трактовки, является ожидаемая продолжительность жизни на территории. Это связано с тем, что данная категория отражает общий уровень развития исследуемого региона, т.е. описывает здравоохранительную, социальную, экологическую, демографическую, политическую и другие сферы на текущий момент, а также учитывает перспективы их функционирования. Важным этот показатель является и для экономики, поскольку он учитывается в долгосрочных программах развития, непосредственно воздействует на рынок труда и деятельность социальных служб. В связи с этим, базовым показателем в данной работе выступает ожидаемая продолжительность жизни. Объектом мониторинга являются субъекты Центрального федерального округа (ЦФО). В представленной статье на основе выявленных зависимостей за период с 2000 по 2021 гг. на примере регионов Центрального федерального округа обоснована связь между ожидаемой продолжительностью жизни и инфраструктурными факторами. Последние нашли отражение в реальных доходах населения и числе семей, нуждающихся в смене жилья. С точки зрения авторов, ситуация усугубляется недостаточными темпами обновления жилищного фонда и незначительным ростом доходов. Выявленные и исследованные взаимосвязи и зависимости могут найти применение в рамках программ национального и регионального развития, а также обратить внимание представителей территориальных администраций на уровень удовлетворенности жилым фондом, а населения - на вопросы, связанные с управлением финансовым капиталом.
Ключевые слова: анализ, жилищные условия, корреляция, ожидаемая продолжительность жизни, регион, регрессия, семьи с детьми
Для цитирования: Фраймович Д.Ю., Вакуленко О.С., Власенко К.А. Доходы и жилищные условия населения как факторы воздействия на демографию в регионах // ВЕЫЕР1С111М. 2024. № 1(50). С. 109-116. 001: 10.34680/BENEFICIUM.2024.1(50).109-116
ORIGINAL PAPER
INCOMES AND HOUSING CONDITIONS OF THE POPULATION AS FACTORS INFLUENCING DEMOGRAPHICS IN THE REGIONS
D.Y. Fraimovich, Vladimir State University named after Alexander and NikoLay StoLetovs, Vladimir, Russia O.S. Vakulenko, Vladimir State University named after Alexander and Nikolay StoLetovs, Vladimir, Russia K.A. Vlasenko, Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs, Vladimir, Russia
Abstract. The issues of choosing indicators of well-being, level, and quality of life of the population in the scientific community often cause well-founded discussions. The authors of the presented work believe that one of the most significant indicators, considering the availability of information and a fairly broad interpretation, is life expectancy in the territory. This is since this category reflects the general level of development of the region under study, i.e. describes the health, social, environmental, demographic, political and other spheres now, and considers the prospects of functioning. This indicator is also important for the economy, since it is considered in long-term development programs, directly affects the labor market and the activities of social services. In this regard, the basic indicator in this work is life expectancy. The subjects of the Central Federal District (CFD) are the object of monitoring. In the presented article, based on the identified dependencies for the period from 2000 to 2021, the relationship between life expectancy and infrastructural factors is substantiated using the example of the regions of the Central Federal District. The latter have found expression in the real incomes of the population and the number of families in need of a change of housing.
From the authors' point of view, the situation is aggravated by insufficient rates of housing renovation and insignificant income growth. The studied and identified relationships and dependencies can be applied within the framework of national and regional development, as well as draw the attention of representatives of territorial administrations to the level of satisfaction with housing stock, and the population to issues related to financial capital management.
Keywords: analysis, housing conditions, correlation, life expectancy, region, regression, families with children
For citation: Fraimovich D.Y., Vakulenko O.S., Vlasenko K.A. Incomes and Housing Conditions of the Population as Factors Influencing Demographics in the Regions // Beneficium. 2024. Vol. 1(50). Pp. 109-116. (In Russ.). DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2024.1(50).109-116
Введение
Типичными индикаторами для оценки уровня и качества жизни, которые зачастую отождествляются, служат доходы и расходы населения, грамотность, демографические характеристики (смертность, рождаемость, заболеваемость, ожидаемая продолжительность жизни (ОПЖ)), структура продуктов потребления, инфраструктурная составляющая (в т.ч. жилищные условия) [1].
Особое внимание в работе [2] уделяется взаимосвязи между ОПЖ и половой принадлежностью индивида, что позволяет сделать вывод о различных причинах смерти между мужчинами и женщинами. В то же время в исследовании [3] отмечается, что на продолжительность жизни женщин оказывают большее влияние экономические факторы, т.е. связанные с доходами и материальной поддержкой от государства, а для мужчин - инфраструктурные: благоустройство жилья,качество здравоохранения.
Для того, чтобы учесть воздействие данных факторов на оба пола, возьмем два количественных вспомогательных показателя: число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях (на конец года, тыс.), и реальные денежные доходы населения (в процентах к предыдущему году). Это позволит оценить, как инфраструктурную составляющую (при достаточном объеме и качестве жилья, а также эффективной поддержке государства число нуждающихся семей будет минимально), так и материальное состояние населения с учетом изменений в экономике.
Авторская гипотеза, положенная в основу исследования, заключается в том, что между ожидаемой продолжительностью жизни и доходами, а также числом семей, нуждающихся в нормальных жилищных условиях, существует зависимость. Она будет являться прямой в отношении доходов в случае, если государство оказывает достаточную поддержку населению, а в экономике в целом достаточно кадровых ресурсов и рабочих мест с достойной оплатой труда. Кроме того, такой расклад предполагает, что население умеет управлять собственным капиталом, т.е. рационально использовать его. Обратной же зависимости соответствует противоположный случай - недостаточная поддержка населения, нехватка/избыток рабочей силы, исключительно номинальный рост заработной платы и доходов, а также финансовая неграмотность большинства граждан. Если ожидаемая
продолжительность жизни будет расти, а число семей, нуждающихся в смене жилищных условий, -не сокращаться, то, вероятно, наиболее явными причинами такого соотношения могу выступать недостаточность средств для приобретения жилья, опять же финансовая неграмотность, недостаточные объемы и темпы ввода нового и вывода старого жилого фонда. Стоит отметить и то, что права на жилище являются гарантированными государством в ряде стран, ввиду чего данный показатель нельзя не учитывать [4].
В работе [5] также отмечается, что важным фактором, положительно влияющим на демографические показатели в регионах, являются вопросы решения жилищной проблемы, поддержания и повышения уровня и качества жизни, а также степень государственной поддержки. Стоит заметить, что вопросы переселения оказываются наиболее актуальными в отношении малообеспеченных и социально незащищенных слоев населения, к числу которых относятся, в том числе семьи с детьми [6]. Поддержка семей не только связана с желанием государства обезопасить себя в демографическом плане, но и является способом защиты экономики с помощью управления потребительской активностью населения, воспроизводством рабочей силы.
За последние 20 лет объем аварийного и ветхого жилья возрос [7], что связано с недостаточно высокими темпами ввода нового и вывода старых построек из эксплуатации, а также накопленным эффектом от жилого фонда с недостаточным капитальным ремонтом.
К примеру, с 1990 по 2003 гг. ситуация в отношении аварийного и ветхого жилищного фонда была отягощена возрастанием доли такого вида жилья в общем фонде и сокращением выбытия его из эксплуатации, а также тем, что получение беднейшими слоями населения бесплатного жилья была сведена к минимуму [3]. Это привело к интенсификации использования такого вида фондов, а, следовательно, продолжению негативного воздействия на продолжительность жизни и ее ожидаемые показатели. Здесь же отметим, что у ряда исследователей имеется весьма неоднозначное отношение и качеству опубликованных статистических данных - возможно, они занижены [3].
Как отмечают специалисты, в конце 90-х-начале 2000-х гг. произошла значительная трансформация форм собственности на жилье:
доля государственной сократилась и перешла в частную. Примечательно, что корреляция между долей частной собственности, в отличие от муниципальной и государственной, и ожидаемой продолжительностью жизни положительная. Также прямая связь отмечается между ОПЖ и благоустройством жилья (речь идет о водопроводах, газоснабжении, отоплении и пр.) [3]. Это подтверждает гипотезу, выдвинутую ранее - благоустройство жилья воздействует на ОПЖ. Действительно, ведь большую часть жизни население проводит, в частности, в своих домах.
Проведенный в исследовании [3]корреляционный анализ на основе данных первой 6-летки двухтысячных годов свидетельствует о том, что существовала статистически значимая обратная связь между ветхим и аварийным жилым фондом и ожидаемой продолжительностью жизни (как для мужчин, так и для женщин). Это весьма просто объяснить - наличие значительного объема ветхого и аварийного жилья в фонде означает недостаточное экономическое и социальное благополучие. Данный факт подтверждается и прямой корреляционной связью между удельным весом ветхого фонда с убыточными предприятиями, величиной прожиточного минимума у пенсионеров, некоторыми видами заболеваемости, и обратной - с плотностью автомобильных дорог с твердым покрытием.
В 2016 году в Центральном федеральном округе удельный вес ветхого и аварийного жилищного фонда составлял от 0.1 до 7.4% с минимумом в Москве и Воронежской области и максимумом в Тульской и Тверской областях [7], что свидетельствует о наличии сильной дифференциации даже на весьма развитой территории.
Отметим, что с 2017 года статистические данные по ветхому жилью не публикуются. Исследователи [7] связывают это с неоднозначностью и, в целом, сложностью трактовок ветхого жилья (в т.ч. на региональном уровне), что не позволяет добиться сопоставимости и значимости показателя при оценке и сравнении, а также с тем, что зачастую ветхость подменяется аварийностью, за счет чего становится возможным демонстрировать позитивные изменения в сфере обеспечения населения достойными условиями проживания.
Помимо того, что на ОПЖ оказывает влияние состояние жилищного фонда, важным фактором являются и доходы, на которые при достаточном объеме возможно улучшение жилищных условий [8]. Обратимся к доходам и значимой их части -заработной плате.
В соответствии с зарубежными исследованиями [3], в Соединенных Штатах Америки и Великобритании наблюдается взаимосвязь между доходом и возрастом населения: доходы растут в молодом возрасте, затем стабилизируются на уровне среднего и продолжают расти до выхода на пенсию. На последующем этапе отмечается снижение
дохода и его нахождение на уровне среднего пенсионного дохода.
Российская модель заработков исследуется в работе [9], где рассматривается динамика заработной платы в различных возрастных группах в 2005 и 2015 годах. Так, в соответствии с исследованием, средняя заработная плата начинает снижаться рано (до предпенсионного возраста). Пик заработков приходится на заключительную часть трудовой жизни, а после наступает краткосрочное плато и начинается снижение темпов роста заработков с возрастом. Исследователи отмечают, что оно существенно по масштабу.
На формирование заработной платы может оказывать значительное влияние образование [10]. Из работы [9] следует, что менее низкий уровень образования соответствует более раннему возрасту достижения максимума оплаты труда. Это означает, что менее способные и менее образованные кадры уходят с рынка труда раньше, чем их противоположности, в связи с чем часть населения не участвует в формировании средней заработной платы. Также считаем здесь важным отметить наличие теневого сектора занятости, что обуславливает отличие публикуемых данных от фактических.
Вместе с тем, получение заработка связано с производительностью труда персонала. Например, при физической работе пик заработков приходится на начало трудовой деятельности, а затем производительность снижается. Поэтому рост заработка за счет повышения производительности крайне затруднителен в виду старения и снижения физических возможностей индивида [11].
Из вышеизложенного становится очевидным, что наличие рабочих мест, не требующих постоянного обучения, вызывает более ранний пик заработков, чем для профессий, где необходим умственный труд. Однако, если рассматривать последний, то его крайне трудно оценить. В работе [9] исследователь ставит вопрос о значимости диплома, полученного десяток и более лет назад. Соответствует ли он требованиям современности и имеет ли значение? Автор утверждает, что значимость представляет факт фундаментального образования, которое должно способствовать улучшению обучаемости и адаптивности работника в целом, однако не стоит упускать то, что с возрастом склонность к изменениям, перестройке и всему новому усложняется. Безусловно, с опытом работники продолжают выполнять рутинные функции лучше и с меньшими затратами сил и энергии, однако в период развития технологий к новым обстоятельствам приспосабливаться (большинству) необходимо.
Зачастую в странах с непередовым развитием и высокой долей нетехнологичного труда, а также отсутствием массового непрерывного образования, инвестиции в человеческий капитал сокращаются после завершения формального образования.
Не стоит забывать о том, что в настоящее время повысилась мобильность населения, в связи с чем необходимо упомянуть об издержках, возникающих в процессе смены места работы. Они вызваны тем, что новые друг для друга работник и работодатель должны приспособиться к изменившимся условиям, особенно это актуально для представителей старшего возраста. Согласно терминологии, человеческий капитал включает специфические навыки и знания, получение которых возможно на новой работе, но зачастую требует дополнительных инвестиций. При этом перечень вакансий для возрастных соискателей весьма скромен. Кроме того, с возрастом традиционно снижаются количество и качество работников, а также их производительность труда. Поэтому и рост заработной платы сокращается.
Помимо возрастных сложностей, связанных с приобретением специальных новых знаний, навыков и умений, на динамику доходов также может влиять фактор «сверхобразованности», т.е. ситуации, в которой работник обладает компетенциями в большем объеме, чем ему это требуется при выполнении ежедневных задач. В случае, если имеющиеся интеллектуальные ресурсы не применяются, то постепенно они атрофируются, стремление их сохранять и развивать также пропадает. В связи с этим происходит переток такой категории населения в профессии с более простым функционалом, а, следовательно, зачастую и с меньшим объемом заработной платы. Это обуславливает снижение доходов. Также с возрастом все больший процент занятых работает не по специальности.
Рассматриваемая территория (ЦФО) является престижным местом, и миграционные процессы в нем активны ввиду развитой инфраструктуры, высокого уровня дохода и пр. Кроме того, можно отметить, что население подвержено возрастной миграции [12]: молодежь стремится в крупные города и столицы регионов, а люди пенсионного возраста предпочитают более спокойные территории с невысокими ценами на жилье. Особенностью ЦФО также выступает преобладающая доля выдачи ипотечных кредитов (75% от общего объема выдачи в 2020 году), что опять же может подтверждать миграционную привлекательность территории, а также наличие возможностей для оформления и обеспечения полученного кредита.
Стоит отметить, что помимо доходов на спрос в сфере недвижимости влияет семейное положение граждан [12]. Например, брачность и наличие детей, или же их отсутствие. Так, если 20 лет назад средний возраст брачующихся варьировал в пределах 18-24 лет, то в настоящее время - 25-34 г. Таким образом, можно сделать вывод об откладывании населением брачной и детородной функций на более поздний период. Это, вероятно, связано со стремлением первично реализоваться и достичь определенного уровня дохода, затем вступать в брак и (или) заводить детей.
В части приобретения жилья данная ситуация провоцирует формирование искусственного предложения и спроса в части однокомнатных квартир (а также малых по площади двухкомнатных квартир или студий), которые необходимы в добрачный период. Здесь же отметим, что динамика рождения первого, второго, третьего и последующих детей также оказывает влияние на рынок жилья: в соответствии с последними данными число рожденных первенцев уступало числу рождений последующих детей (2018). Если в 2019 году первенцы и вторые дети составили примерно 37% от общего числа, то уже в 2020 - произошло смещение в пользу третьих и последующих. Иными словами, необходимость в жилье с более чем одной комнатой возрастает.
В работе[13] рассматривается влияние рождения ребенка на среднедушевой доход семьи. Согласно проведенному исследованию, происходит сокращение последнего, следовательно, объем свободных денежных ресурсов также снижается.
Относительно семей с детьми стоит отметить, что за 2013 год на национальном уровне наблюдалась склонность семей к привлечению заемных средств с появлением детей. Иными словами, бездетные домохозяйства склонны к сбережениям, а имеющие детей - к займам. Аналогичное распределение наблюдается и в отношении брака: состоящие в нем в большей степени связаны с кредитами, чем не состоящие.
В дополнение к этому, в России доля населения с доходами ниже величины прожиточного минимума в целом за 2013-2020 гг. сокращается, но в отдельные фазы отмечается ее рост в 2014 и 2020 гг. По причине указанных «всплесков» возрастает нагрузка на занятое население. В стране продолжают работать факторы негативного влияния детей и пенсионеров, которые в совокупности ограничивают финансовые возможности как семей, в которых они находятся, так и населения в целом.
Распространена и позиция об обратной взаимосвязи между ОПЖ и задолженностью по кредитам, а интерпретация заключается в том, что или люди с низкими показателями ожидаемой продолжительности жизни тратят заемные и незаемные средства, «не откладывая на потом», или же, наоборот, у людей отсутствует финансовая возможность удовлетворять потребности за счет собственных денег, в связи с чем приходится использовать заемные, а, следовательно, больше работать, и, вероятно, ввиду не самой технологичной экономики, отрицательно воздействовать на свою продолжительность жизни, жертвуя своим здоровьем.
В итоге молодая семья просто не успевает сформировать достаточный капитал, и поэтому ей приходится обращаться к заемным средствам, что повышает нагрузку на семейный бюджет в части расходов и не самым благоприятным образом сказывается на ОПЖ.
Однако, несмотря на это, наличие детей и брак могут благоприятно сказываться на учете доходов и расходов, стимулировать планирование финансовых потоков и управление ими. В то же время кредитная дисциплина падает, что связано с невысоким уровнем финансовой грамотности. Отметим здесь же, что с увеличением возраста склонность к сбережениям возрастает. С появлением детей в семье сбережения формируют остатки неизрасходованных средств, в то время как бездетные откладывают деньги, целенаправленно формируя резерв.
Доходы населения являются не только важным критерием при оценке параметров удовлетворенности жизнью, но и оказывают влияние на экономическую сферу посредством их распределения и направления на наиболее востребованные сферы для стимулирования роста и развития общественного производства, развития банковского сектора и пр. [14]. Вследствие выполнения данной функции доходов аккумулируются инвестиции и сбережения, благодаря которым становится возможным развитие страны во всех аспектах.
Исследуя поведение россиян в отношении сберегательно-инвестиционного поведения [15], стоит отметить, что в нетипичном 2022 году изменения в экономической, демографической и политической сферах могли быть охарактеризованы как нестабильные ввиду пандемии covid-19. Но к данным трансформациям население адаптировалось и, несмотря на изменение объемов и структуры доходов, а также психологическую нагрузку, смогло выбрать оптимальный путь и стабилизировать сбережения и инвестиции к концу года.
Важным является и то, что, как правило, темп роста доходов населения запаздывает относительно темпа розничных цен [12], из-за чего процесс накопления становится более длительным, что не может не сказываться на ожидаемых значениях продолжительности жизни.
На невысокий уровень компетенций населения в сфере управления финансами указывают и авторы работы [16], которые отмечают, что незнание и неумение влияют на решения по сбережениям, страхованию, кредитованию и инвестированию. Такие проблемы могут негативно сказываться на материальном благополучии, особенно в семьях с
детьми, а в последствии, как говорилось ранее, на экономике страны в целом, ввиду, например, воздействия на банковскую среду [6].
Результаты и их обсуждение
В представленной работе построены линейные регрессионные модели с двумя независимыми переменными. В качестве зависимой принята ожидаемая продолжительность жизни (лет), независимых - реальные денежные доходы населения (в процентах к предыдущему году; х1) и число семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях (на конец года, тысяч; х2).
Для отбора значимых моделей поставлены условия о значимости коэффициента детерминации ^2, выше 0.7), F-критерия (ниже 0.05), р-значе-ния (ниже 0.05), а также условия об отсутствии муль-тиколлинеарности между объясняющими переменными (коэффициент корреляции в промежутке от -0.5 до 0.5) и о наличии связи между зависимой и независимыми (вне промежутка от -0.5 до 0.5).
Помимо регионов с адекватными моделями, получены и их противоположности. Среди них:
• Брянская, Костромская, Орловская, Тульская и Ярославская области, показатели которых обладают мультиколлинеарностью от 0.55 (Орловская) до 0.64 (Ярославская);
• Воронежская область, уравнение по которой имеет коэффициент детерминации 0,67;
• Липецкая область с коэффициентом детерминации уравнения 0.66;
• Тамбовская область с R2 уравнения, составляющим лишь 0.59, высоким р-значением при х2, незначимой связью между зависимой переменной и независимой;
• показатель г. Москва с высоким р-значением, свидетельствующем о незначимости коэффициента при х1.
Таким образом, в разрезе территорий Центрального федерального округа (17 областей и 1 город) за период 2000 - 2021 г. получены 9 значимых моделей. Заметим, что на всех территориях существует обратная корреляционная зависимость между ОПЖ и реальными денежными доходами. И аналогичная - между ОПЖ и числом семей, нуждающихся в жилых помещениях (табл. 1).
Таблица 1 / ТаЫв 1
Параметры значимости адекватных моделей / Significance Parameters of Adequate Models
Территория / Region Уравнение | Equation R2 Коэффициенты корреляции | Correlation coefficients
х1х2 х2у х1у
Белгородская область Y = 84.27 - 0.09х1 - 0.11х2 0.82 0.36 -0.85 -0.60
Владимирская область Y = 8б.23 - 0.15х1 - 0.13х2 0.82 0.38 -0.85 -0.62
Ивановская область Y = 89.2б - 0.1бх1 - 0.29х2 0.75 0.38 -0.80 -0.61
Калужская область Y = 98.89 - 0.22х1 - 0.3х2 0.80 0.45 -0.74 -0.78
Курская область Y = 92.87 - 0.21х1 - 0.07х2 0.74 0.43 -0.73 -0.73
Московская область Y = 82.19 - 0.08х1 - 0.0бх2 0.90 0.47 -0.92 -0.63
Рязанская область Y = 91.01 - 0.1бх1 - 0.34х2 0.72 0.43 -0.76 -0.67
Смоленская область Y = 99.1б - 0.28х1 - 0.18х2 0.71 0.49 -0.74 -0.70
Тверская область Y = 9б.24 - 0.23х1 - 0.23х2 0.86 0.48 -0.80 -0.79
Источник: составлено авторами на основе данных [17] / Source: compiled by the authors based on [17]
Отметим, что факт мультиколлинеарности и утверждения о значимости модели, в случае ее наличия, трактуются авторами по-разному. Поэтому, в целом, к числу значимых моделей могут быть причислены: Брянская, Костромская, Орловская и Тульская области, т.к. остальные параметры
Полученные результаты свидетельствуют о том, что в Центральном федеральном округе существует 13 значимых моделей (9+4), характеризующих наличие взаимосвязи и зависимости между ожидаемой продолжительностью жизни, числом семей, состоявших на учете в качестве нуждающихся в жилых помещениях, и реальными денежными доходами населения.
Коэффициенты уравнения и коэффициенты корреляции зависимой переменной к независимым переменным имеют знак минус, следовательно, ожидаемая продолжительность жизни сократится на коэффициент при х1, если реальные денежные доходы возрастут на 1%. Аналогичные изменения ОПЖ произойдут только на величину х2, если увеличится число семей, нуждающихся в жилых помещениях.
Заключение
Выводы являются весьма неоднозначными: если зависимость между ожидаемой продолжительностью жизни и числом семей, нуждающихся в жилом помещении, понятна и, вероятно, связана, как предполагалось ранее, с комфортностью проживания и нахождением человека в помещении на протяжении значительной части его жизни, то обратная зависимость между ОПЖ и реальными денежными доходами требует более детального рассмотрения.
Во-первых, последняя зависимость может быть связана с номинальным ростом доходов, их усредненным значением. Во-вторых, авторами работы рассматривались условия формирования заработков на протяжении всей жизни, из чего стало заметно, что с увеличением возраста темп роста заработной платы, а, следовательно, и доходов, в большинстве случаев, снижается. Это вызвано, как неготовностью современной системы к трудоустройству пенсионеров, так и сложностью к адаптации последних ко всему новому и технологичному (опять же в большинстве случаев). В-третьих, влияние на такую зависимость мог оказать и заемный капитал, который, при недостаточных знаниях и умении его использования, сокращает продол-
находятся в допустимых границах {табл. 2). В этот список не вошла Ярославская область в связи с тем, что, помимо мультиколлинеарности, для полученной для этой модели территории обнаружена незначимость коэффициента при х1.
Таблица 2 / ТаЫв 2
жительность жизни населения за счет интенсивного износа его физических и умственных показателей.
Важно отметить, что между независимыми переменными существует весьма существенная взаимосвязь, что позволяет сформировать предположение о том, что вопрос о ветхом и аварийном жилье недостаточно эффективно решается. Как указывалось ранее, рост доходов может позволять улучшать жилищные условия, однако, в соответствии с полученными результатами, это не подтверждается, что, вероятно, может быть связано с номинальным ростом доходов, значительным объемом непригодного для проживания жилого фонда, наличием временного лага между вводом и выводом жилья из использования.
Авторская гипотеза, состоящая в предположении о наличии зависимости между ожидаемой продолжительностью жизни и доходами, а также между ОПЖ и числом семей, нуждающихся в улучшении жилищных условий, в целом, нашла подтверждение в теоретической и практической частях. В связи с чем целесообразно сделать вывод о том, что, вероятнее всего, в Белгородской, Владимирской, Ивановской, Калужской, Курской, Московской, Рязанской, Смоленской, Тверской, Брянской, Костромской, Орловской и Тульской областях существуют продолжительные проблемы в одной или нескольких сферах, обусловленных темпами обновления жилищного фонда, динамикой реального роста доходов на фоне изменения стоимости жилья, уровнем финансовой грамотности населения. Уточнение сделанных выводов необходимо подтвердить локальными исследованиями по оценкам взаимосвязей между рассмотренными параметрами. Такие исследования, вероятно, впоследствии станут продолжением настоящего исследования.
Таким образом, представленная статья может представлять интерес для лиц, занятых в сфере экономики, социологии, демографии и строительства в связи с рассмотрением ряда параметров, воздействующих на количество и качество человеческого капитала.
Параметры значимости моделей с мультиколлинеарностью / Significance Parameters of Multicollinearity Models
Территория / Region Уравнение / Equation R2 Коэффициенты корреляции / Correlation coefficients
х1х2 х2у х1у
Брянская область Y = 97.08 - 0.2бх1 - 0.0бх2 0.77 0.63 -0.75 -0.82
Костромская область Y = 97.54 - 0.22х1 — 0.3бх2 0.80 0.59 -0.83 -0.75
Орловская область Y = 84.4б - 0.12х1 - 0.17х2 0.85 0.55 -0.88 -0.71
Тульская область Y = 90.б2 - 0.1бх1 - 0.14х2 0.91 0.63 -0.92 -0.76
Источник: составлено авторами на основе данных [17] / Source: compiled by the authors based on [17]
Вклад авторов
Вклад Д.Ю. Фраймовича состоит в руководстве и консультировании в процессе проведения исследования, редактировании текста рукописи. Вклад О.С. Вакуленко состоит в сборе, обработке данных и написании текста статьи. Вклад Власенко К.А. состоит в обработке данных, редактировании и оформлении текста рукописи.
Библиография
[1] Паутов И.С. Социологический анализ взаимосвязи макросоциальных индикаторов благосостояния и показателей здоровья населения современной России // Петербургская социология сегодня. 2015. № 6. С. 408-422.
[2] Nacher M., Basurko C., Manuella Imounga L., Wang 0., Van Melle A., Lucarelli A., Adenis A., Drak Alsibai K., Hcini N., Sabbah N. Complex Sex Differences in Life Expectancy in French Guiana // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023. Vol. 20(13). Pp. 1-14. (На англ.). DOI: 10.3390/ijerph20136195
[3] Прохоров Б.Б., Горшкова И.В., Тарасова Е.В. Зависимость продолжительности жизни населения России от внешних факторов // Проблемы прогнозирования. 2004. № 6. С. 114-125.
[4] Akbar J.H., Yusriyadi Y., Priyatna S. Legal politics of public housing savings for citizens' decent and affordable housing // Corporate Law & Governance Review. 2024. Vol. 6(1). Pp. 19-26. (На англ.). DOI: 10.22495/clgrv6i1p2
[5] Панченко А.А. Влияние жилищной политики на социально-демографическую безопасность страны // Научный журнал КубГАУ. 2016. Том 121. № 07. С. 1721-1731. DOI: 10.21515/1990-4665-121-106
[6] Максимова И.В., Скачкова И.И. Сберегательное поведение населения России: синтез кейнсианской и неоклассических теорий // Научный результат. Экономические исследования. 2023. Том 9. № 1. С. 119129. DOI: 10.18413/2409-1634-2023-9-1-0-10
[7] Шнейдерман И.М., Гришанов В.И., Гузанова А.К., Ноздрина Н.Н. Проблемы ветхого и аварийного жилья в России // Народонаселение. 2019. Том 22. № 4. С. 18-35. DOI: 10.24411/1561-7785-2019-00036
[8] Kantz M.E., Enah C., Abdallah L.M. The Relationship Between Health and Housing in Low-income Older Adults: A Secondary Analysis of Survey Data // Public Health Nursing. 2023. Vol. 40(6). Pp. 931-939. (На англ.). DOI: 10.1111/phn.13248
[9] Гимпельсон В.Е. Возраст и заработная плата: стилизованные факты и российские особенности // Экономический журнал ВШЭ. 2019. Том 23. № 2. С. 185237. DOI: 10.17323/1813-8691-2019-23-2-185-237
[10] Zakaria S., Roslan U.A.M., Alias A., Malik S.M.A., Fatimah N. Mathematical Model on Relationship Between Expenditure in Education and Household Income Group in Malaysia // AIP Conference Proceedings 2355(1).
2021. (На англ.). DOI: 10.1063/5.0053371
[11] Ozhamaratli F., Kitov O., Barucca P. A generative model for age and income distribution // // EPJ Data Science.
2022. Vol. 11(1). Pp. 1-4. (На англ.). DOI: 10.1140/epjds/s13688-022-00317-x
[12] Елисеева И.И., Боченина М.В. Спрос на рынке жилья и потребности россиян: эконометрический подход // Экономическое возрождение России. 2022. Том 4. № 74. С. 41-56. DOI: 10.37930/1990-9780-2022-4-7441-56.
[13] Гришина Е.Е., Цацура Е.А. Влияние выплаты пособий при рождении 1-го и 2-го ребенка на уровень бедности семьи // Дискуссия. 2019. Том 2. № 93. С. 52-62.
DOI: 10.24411/2077-7639-2019-10006
[14] Бородина Т.В., Гугнина Е.В. Анализ структуры и динамика доходов населения России // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. Том 12. № 3. С. 478-485. DOI: 10.17513/vaael.1536
[15] Гениберг Т.В. Тенденции изменения доходов, расходов и сбережений населения Российской Федерации в 2022 г. // Вестник экономики, права и социологии. 2022. № 4. С. 29-34.
[16] Егоров Е.Ю. Анализ текущего уровня финансовой грамотности населения России: вызовы и перспективы // Экономические науки. 2023. Том 6. № 223. С. 465-470. DOI: 10.14451/1.223.465
[17] Регионы России. Социально-экономические показатели (2023). Федеральная служба государственной статистики.
URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/1320 4 (дата обращения 10.01.2024).
References
[1] Pautov I.S. Sociological Analysis of the Connections between Welfare Dynamics and Health Indicators on the Macro-Level in the Modern Russia // St. Petersburg Sociology Today. 2015. Vol. 6. Pp. 408-422. (In Russ.).
[2] Nacher M., Basurko C., Manuella Imounga L., Wang 0., Van Melle A., Lucarelli A., Adenis A., Drak Alsibai K., Hcini N., Sabbah N. Complex Sex Differences in Life Expectancy in French Guiana // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2023. Vol. 20(13). Pp. 1-14. DOI: 10.3390/ijerph20136195
[3] Prokhorov B.B., Gorshkova I.V., Tarasova E.V. Dependence of Life Expectancy of the Russian Population on External Factors // Forecasting problems. 2004. Vol. 6. Pp. 114-125. (In Russ.).
[4] Akbar J.H., Yusriyadi Y., Priyatna S. Legal Politics of Public Housing Savings for Citizens' Decent and Affordable Housing // Corporate Law & Governance Review. 2024. Vol. 6(1). Pp. 19-26. DOI: 10.22495/clgrv6i1p2
[5] Panchenko A.A. Influence of Housing Policy on Social and Demographic Safety of the Country // Scientific Journal of KubSAU. 2016. Vol. 121(07). Pp. 1721-1731. (In Russ.). DOI: 10.21515/1990-4665-121-106
[6] Maksimova I.V., Skachkova I.I. Saving Behaviour of the Population of Russia: a Synthesis of Keynesian and Neoclassical Theories // Research Result. Economic Research. 2023. Vol. 9(1). Pp. 119-129. (In Russ.). DOI: 10.18413/2409-1634-2023-9-1-0-10
[7] Shneiderman I.M., Grishanov V.I., Guzanova A.K., Nozdrina N.N. The Problems of Dilapidated and Emergency Housing in Russia // Population. 2019. Vol. 22(4). Pp. 18-35. (In Russ.). DOI: 10.24411/1561-7785-201900036
[8] Kantz M.E., Enah C., Abdallah L.M. The Relationship Between Health and Housing in Low-income Older Adults: A Secondary Analysis of Survey Data // Public Health Nursing. 2023. Vol. 40(6). Pp. 931-939. DOI: 10.1111/phn.13248
[9] Gimpelson V.E. Age and Wage: Stylized Facts and Russian Evidence // HSE Economic Journal. 2019. Vol. 23(2). Pp. 185-237. (In Russ.). DOI: 10.17323/1813-8691-201923-2-185-237.
[10] Zakaria S., Roslan U.A.M., Alias A., Malik S.M.A., Fatimah N. Mathematical Model on Relationship Between Expenditure in Education and Household Income Group in Malaysia // AIP Conference Proceedings 2355(1).
2021. DOI: 10.1063/5.0053371
[11] Ozhamaratli F., Kitov O., Barucca P. A generative model for age and income distribution // // EPJ Data Science.
2022. Vol. 11(1). Pp. 1-4. DOI: 10.1140/epjds/s13688-
022-00317-x
[12] Eliseeva 1.1., Bochenina M.V. Demand in the Housing Market and the Needs of Russian People: an Econometric Approach // Economic revival of Russia. 2022. Vol. 4(74). Pp. 41-56. (In Russ.). DOI: 10.37930/19909780-2022-4-74-41-56.
[13] Grishina E.E., Tsatsura E.A. The Influence of Payment of Benefits at the Birth of the 1st and 2nd Child on the Level of Family Poverty // Discussion. 2019. Vol. 2(93). Pp. 52-62. (In Russ.). DOI: 10.24411/2077-7639-201910006
[14] Borodina T.V., Gugnina E.V. Analysis of the Structure and Dynamics of Income of the Russian Population // Bulletin of the Altai Academy of Economics and Law. 2020. Vol. 12(3). Pp. 478-485. (In Russ.). DOI:
10.17513/vaael.1536
[15] Geniberg T.V. Trends in Income, Expenses and Savings of the Population of the Russian Federation in 2022 // The Review of Economy, the Law and Sociology. 2022. Vol. 4. Pp. 29-34. (In Russ.).
[16] Egorov E.Yu. Analiz tekushchego urovnya finansovoj gramotnosti naseleniya Rossii: vyzovy i perspektivy [Analyzing the Current Level of Financial Literacy of the Russian Population: Challenges and Prospects] // Economic Sciences. 2023. Vol. 6(223). Pp. 465-470. (In Russ.). DOI: 10.14451/1.223.465
[17] Regions of Russia. Socio-economic indicators (2023). Federal State Statistics Service. (In Russ.). URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/1320 4 (accessed on 10.01.2024).
Информация об авторах / About the Authors
Денис Юрьевич Фраймович - д-р экон. наук, доцент; профессор, Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, Владимир, Россия / Denis Y. Fraymovich - Dr. Sci. (Economics), Docent; Professor, Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs, Vladimir, Russia E-mail: fdu78@rambLer.ru SPIN РИНЦ 8083-9121 ORCID 0000-0001-9702-9093
Олеся Сергеевна Вакуленко - студент, Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и
Николая Григорьевича Столетовых, Владимир, Россия / Olesya S. Vakulenko - Student, Vladimir State University named
after Alexander and Nikolay Stoletovs, Vladimir, Russia
E-mail: vakuLenko.oLesya2016@yandex.ru
SPIN РИНЦ 8664-0956
ORCID 0009-0004-4942-6640
Ксения Андреевна Власенко - старший преподаватель, Владимирский государственный университет имени
Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, Владимир, Россия / Ksenia A. Vlasenko - Senior Lecturer,
Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs, Vladimir, Russia
E-mail: vLa.ksenia@maiL.ru
SPIN РИНЦ 8958-3915
ORCID 0000-0002-3207-2653
ResearcherlD ADK-0292-2022
Дата поступления статьи: 31 января 2024 Принято решение о публикации: 15 марта 2024
Received: January 31, 2024 Accepted: March 15, 2024
