CC BY
0
РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА И РЕГИОНАЛЬНОЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ
REGioNAL EConoMY AND REGioNAL ECoNoMiC DEVELOPMENT
Ars Administrandi (Искусство управления). 2024. Т. 16, № 2. С. 324-352. Ars Administrandi. 2024. Vol. 16, no. 2, pp. 324-352.
Научная статья УДК 323.1
https://doi.org/10.17072/2218-9173-2024-2-324-352 КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА УРОВНЯ жИЗНИ В РЕГИОНАХ РОССИИ:
Павел Викторович Строев1, Марсель Малихович Низамутдинов2Н,
Владимир Владимирович Орешников3
1 2 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия
3 Институт социально-экономических исследований Уфимского федерального исследовательского
центра РАН, Уфа, Россия
1 PStroev@fa.ru, https://orcid.org/0000-0003-4770-9140
2 marsel_n@mail.rus, https://orcid.org/0000-0001-5643-1393
3 VOresh@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-5779-4946
Аннотация. Введение: повышение уровня жизни населения - одна из основных задач, стоящих перед органами государственной власти в Российской Федерации. При этом само понятие «уровень жизни» трактуется неоднозначно, что затрудняет количественную оценку. Еще более проблематичным является прогнозирование его изменения, поскольку имеет место влияние множества разнородных факторов. Однако без научно обоснованного прогноза невозможно принимать эффективные решения в сфере социально-экономического развития территорий. Цель: построить сценарный прогноз комплексной оценки уровня жизни в субъектах Российской Федерации на среднесрочную перспективу с помощью формализованных методов. Методы: для интегральной оценки качества жизни применялись группировка и анализ динамики показателей, корреляционный анализ при определении весов показателей. В рамках формирования прогноза использовались методы экономико-математического моделирования, анализ трендов, сценарное моделирование. Информационную базу составили данные, опубликованные Росстатом. Результаты: разработан подход к оценке и прогнозированию уровня жизни в российских регионах, отличающийся двухэ-тапной процедурой свертки с учетом весовых характеристик элементов и позволяющий формировать сценарный прогноз на среднесрочную перспективу, основанный на учете ретроспективной динамики частных показателей. Различия между сценариями определялись уровнем дифференциации темпов роста показателей в регионах страны. На основе прогноза изменения частных показателей произведена оценка изменения уровня жизни
||2j ф I Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License The content is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
СРЕДНЕСРОЧНЫЕ ПЕРСПЕКТИВЫ
© Строев П. В., Низамутдинов М. М., Орешников В. В., 2024
324
населения в субъектах Российской Федерации. Сформирован соответствующий рейтинг регионов, комплексно учитывающий разнородные факторы. Выводы: показано, что уровень дифференциации регионов России не снижается. Образуется замкнутая спираль, в которой каждая из проблем социально-экономического развития усугубляет другую. Выявлена противоречивость развития регионов: будучи лидерами в одних направлениях, они одновременно могут существенно уступать по другим. Результат исследования позволяет определить регионы, заинтересованные в реализации того или иного сценария, а также количественно показать достигаемые эффекты в случае реализации каждого из сценариев.
Ключевые слова: частные показатели, группировка, интегральный показатель, количественная оценка, сценарный прогноз, факторы, рейтинг
Благодарности: статья подготовлена по результатам исследований, выполненных за счет бюджетных средств по государственному заданию Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.
Для цитирования: Строев П. В., Низамутдинов М. М., Орешников В. В. Комплексная оценка уровня жизни в регионах России: среднесрочные перспективы // Ars Administrandi (Искусство управления). 2024. Т. 16, № 2. С. 324-352. https://doi.org/10.17072/2218-9173-2024-2-324-352.
Original article
COMPREHENSiVE ASSESSMENT OF THE LiViNG STANDARDS iN RUSSiAN REGiONS: MEDiUM-TERM PERSPECTiVES
Pavel V. Stroev1, Marsel M. Nizamutdinov2«, Vladimir V. Oreshnikov3
1 2 Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia
3 Institute of Social and Economic Researches, Ufa Federal Research Center of the RAS, Ufa, Russia
1 PStroev@fa.ru, https://orcid.org/0000-0003-4770-9140
2 marsel_n@mail.ru«, https://orcid.org/0000-0001-5643-1393
3 VOresh@mail.ru, https://orcid.org/0000-0001-5779-4946
Abstract. Introduction: improving the population living standard is one of the main tasks facing public authorities in the Russian Federation. At the same time, this concept itself is interpreted ambiguously, which makes quantitative assessment difficult. Forecasting its change is even more difficult, since there is an influence of many heterogeneous factors. However, it is impossible to make effective decisions in the sphere of territorial socio-economic development without a scientifically substantiated forecast. Objectives: building scenario forecast of the integrated assessment of living standards in the constituent entities of the Russian Federation for the medium term, using formalised methods. Methods: grouping and indicators dynamics analysis are used for an integral assessment of the quality of life, correlation analysis used in determining the indicators weights. Economic and mathematical modelling, trend analysis, scenario modelling are used within the framework of the forecast formation. The information base was formed by the data presented in the publications of the Federal State Statistics Service of Russia. Results: the authors developed an approach to the assessment and forecasting of living standards in the regions of the Russian Federation, with the use of a two-stage convolution procedure, considering the weight characteristics of elements and allowing to build a medium-term scenario forecast considering the retrospective dynamics of private indicators. The differences between the scenarios were determined by the level of indicators growth rates differentiation in the regions of the country. Based on the forecast of private
indicators changes, the changes in the population living standards in the Russian regions were assessed. The corresponding rating of the regions was formed, which is characterized by a comprehensive consideration of heterogeneous factors. Conclusions: it has been shown that differentiation level of Russian regions is not decreasing. A closed spiral is formed, within which each of the problems of socio-economic development aggravates the other. The contradictory development of regions has been identified: being leaders in some areas, they can at the same time be significantly inferior in others. The result of the study allows to identify regions interested in the implementing a particular scenario, as well as to quantitatively show the effects to be obtained in the case of each scenario implementation.
Keywords: private indicators, grouping, integral indicator, quantitative assessment, scenario forecast, factors, rating
Acknowledgements: the article summarizes the results of research carried out with budgetary funding under the state assignment of Financial University under the Government of the Russian Federation.
For citation: Stroev, P.V., Nizamutdinov, M. M. and Oreshnikov, V. V. (2024), "Comprehensive assessment of the living standards in Russian regions: Medium-term perspectives", Ars Administrandi, vol. 16, no. 2, pp. 324-352, https://doi.org/10.17072/2218-9173-2024-2-324-352.
ВВЕДЕНИЕ
Одной из основных задач, стоящих на сегодняшний день перед органами государственной власти и местного самоуправления в России, является повышение уровня жизни граждан и сокращение численности бедного населения. Данное направление, обозначенное в рамках Указа Президента Российской Федерации от 7 мая 2018 года № 2041, выступает в качестве обобщающей цели и других государственных программ и национальных проектов.
Вместе с тем само понятие уровня жизни является неоднозначным, что затрудняет его оценку и, как следствие, прогнозирование изменения его величины. Более того, уровень жизни населения России может быть оценен на основе различных показателей, таких как доходы, доступность жилья, образования и здравоохранения, уровень безработицы и т. д. Сам же прогноз этих показателей зависит от множества факторов, включая экономическое развитие страны, уровень безработицы, инфляцию, инфраструктуру и уровень социальной защищенности. Неудивительно, что для решения поставленной задачи применяются различные методы, в том числе исследование статистических данных и трендов предыдущих лет, а также анализ текущих экономических и социальных условий. Например, рост ВВП и уровень занятости могут предсказывать повышение уровня доходов населения и улучшение качества жизни. Однако прогнозирование показателей уровня жизни сложно из-за непредсказуемости многих факторов, таких как политическая
1 О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года: Указ Президента Рос. Федерации от 07.05.2018 № 204. URL: https://base. garant.ru/71937200/ (дата обращения: 10.08.2023).
нестабильность, природные катаклизмы, глобальные экономические кризисы и другие внешние воздействия.
Все это в совокупности определяет актуальность выработки подхода, позволяющего, с одной стороны, комплексно оценивать столь сложную характеристику регионального развития, как уровень жизни населения, а с другой стороны, получать количественно измеримые прогнозные оценки для большого числа территорий без привлечения экспертных методов.
Гипотеза исследования заключается в том, что изменение уровня жизни населения в регионах России определяется динамикой множества взаимосвязанных показателей, вследствие чего текущая и прогнозная оценки требуют формирования интегрального показателя уровня жизни.
Целью исследования является научно обоснованный сценарный прогноз комплексной оценки уровня жизни в субъектах Российской Федерации на среднесрочную перспективу. Для решения поставленной задачи необходимо рассмотреть существующие подходы к определению уровня жизни населения, определить составляющие данного показателя, разработать методику комплексной оценки уровня жизни, а также определить сценарии изменения ситуации и апробировать полученный подход на фактических данных.
МЕТОДОЛОГИЯ (ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ) ИССЛЕДОВАНИЯ
Исследованию проблем повышения уровня жизни уделяется внимание и российскими, и зарубежными авторами. Весомый вклад в теорию и практику решения этих вопросов внесли такие отечественные ученые, как Е. Г. Анимица, В. П. Бабинцев, Н. И. Бузляков, Н. А. Горелов, В. Ф. Майер, И. А. Медведева, Д. Попова, Н. М. Римашевская, Л. С. Ржаницына, В. М. Рутгайзер. Отдельно следует отметить работы В. Н. Бобкова (Всероссийский центр уровня жизни). Так, в статье 2009 года им представлен методологический подход к изучению и определению понятий «уровень жизни» и «качество жизни». В соответствии с указанным подходом «уровень жизни представляет собой денежную оценку ресурсов, необходимых для обеспечения качества жизни личности, социальных групп и общества в целом» (Бобков, 2009, с. 28). При этом В. М. Жеребин и А. Н. Романов отмечают, что «уровень жизни - интегральный показатель, отражающий удовлетворенность материальных, духовных потребностей за определенный период времени» (Жеребин и Романов, 2002, с. 86). В свою очередь, А. С. Булатов указывает на то, что уровень жизни может рассматриваться как «совокупность реальных социально-экономических условий жизни» (Булатов, 2006, с. 152). Более подробный терминологический анализ данного понятия приводится Р. Ф. Халиуллиной и П. Г. Рябчуком в статье «К задаче идентификации понятий "уровень жизни" и "качество жизни"» (Халиуллина и Рябчук, 2016).
Традиционно ключевыми показателями, определяющими уровень жизни населения, выступают величина совокупных денежных доходов, приходящихся в среднем на одного человека в месяц, и величина оплаты труда. Применяются и другие показатели, характеризующие доходы населения (например, величина доходов, остающаяся в распоряжении после уплаты налогов
и сборов), и их вариации (расчет показателей в ценах соответствующих лет и в ценах базового периода, темповые показатели, соотношение данных и иных величин и т. д.). Соответственно, основной акцент делается на проблеме повышения доходов населения, которые считаются «важнейшим индикатором уровня жизни и благосостояния российского общества» (Пятова, 2006, с. 42). Однако данный подход обладает рядом недостатков, в первую очередь связанных с несовпадением территорий получения и использования доходов, необходимостью приведения финансовых показателей к сопоставимому виду, односторонней оценкой уровня жизни населения. Кроме того, отдельные авторы указывают, что влияние некоторых видов финансовых поступлений на уровень жизни может быть значительно ниже ожидаемого (Lee and Gueye, 2023). Поиск инструмента оценки уровня жизни приводит к формированию нетривиальных решений. В частности, рассматривается возможность применения «энергетической теории стоимости для оценки валового внутреннего продукта и уровня жизни стран мира в энергетических единицах» и приводятся результаты расчетов за период с 1992 по 2019 год (Shamaeva and Shadrov, 2021, p. 4).
Необходимо отметить, что выбор перечня показателей, используемых для оценки и прогнозирования уровня жизни, зачастую зависит от доступности информации и предпочтений исследователя, в то время как обоснованию и структурированию показателей уделяется меньше внимания, чем следовало бы. Например, В. Ф. Юкиш, К. Р. Кортиева и Г. Р. Садиков выделяют двенадцать показателей, включая «выпуск газет по числу изданий», и, используя методы аналитического выравнивания и корреляционно-регрессионного анализа, получают уравнения трендов (Юкиш и др., 2018, с. 191). Однако сами уравнения в работе не приводятся, так же как обоснование перечня показателей и их обобщение. Кроме того, авторы, рассматривая взаимосвязь показателей уровня жизни, не формируют итоговых оценок.
Исследователи подчеркивают, что данная проблема актуальна и для других стран мира. При этом речь идет не только о развивающихся странах (например, исследование бедности, основанное на компонентном анализе индекса человеческого развития как количественного показателя уровня жизни (Качанова, 2021) и уровне доходов различных групп населения (Таджиева, 2023)), но и об относительно благополучных странах. В частности, в работе Н. В. Говоровой проанализированы состояние и перспективы финансового положения европейских домохозяйств и показано снижение уровня жизни в связи с ускорением инфляции, ростом цен на энергоносители, дефицитом кадров (Говорова, 2023). В других исследованиях рассматриваются проблемы дифференциации развития территорий (McCann, 2020). Вместе с тем именно комплексный подход является наиболее предпочтительным, так как позволяет рассмотреть проблему с различных точек зрения (Omar and Inaba, 2020).
Несмотря на актуальность тематики, вопросам прогнозирования параметров уровня жизни в литературе уделяется меньше внимания. При этом зачастую рассматриваются показатели не только уровня, но и качества жизни. Так, в работе В. Т. Шишмакова, С. В. Шишмакова и Е. Л. Луценко показано, что поскольку уровень жизни является многоаспектным понятием, то для его
оценки требуется рассматривать весьма широкий спектр показателей (в частности, авторами было выбрано двадцать индикаторов). В качестве инструмента прогнозирования предлагается использовать «модели кривых роста, представляющих собой различные функции времени» (Шишмаков и др., 2016, с. 92). На наш взгляд, данный подход имеет ряд недостатков, связанных в первую очередь с отсутствием учета экономических факторов и рассмотрением показателей уровня жизни в отдельности. Необходимость использования широкого набора показателей отмечается и в работе А. А. Марасановой, где она рассматривает среди прочего методику, предложенную Минэкономики России, которая насчитывает порядка сорока индикаторов, распределенных по семи разделам и так или иначе характеризующих, как показывает авторский анализ, финансы и имущество населения (Марасанова, 2008). А. А. Марасанова утверждает, что решение задачи прогнозирования уровня жизни требует учета региональной специфики, социально-демографических характеристик населения, оценки прогнозного потенциала используемой системы показателей. Другие современные исследователи Н. К. Боярчук и Е. Н. Денисенко, рассматривая вопросы прогнозирования уровня жизни населения России, анализируют взаимосвязь с валовым региональным продуктом, что также является учетом региональных особенностей (Боярчук и Денисенко, 2016). В работе Р. Н. Шевелевой отмечается, что в данной области может применяться метод DEA (Data Envelopment Analysis), однако результаты практической апробации не приводятся (Шевелева, 2010). Кроме того, указанный метод в большей степени применим для оценки и сопоставления, тогда как непосредственное решение с его помощью задач прогнозирования в условиях необходимости формирования обобщенного показателя, на наш взгляд, представляется затруднительным.
Исходя из проведенного обзора литературных источников, применительно к исследуемой проблеме можно отметить, что прогнозные оценки изменения уровня жизни в регионах России могут быть предоставлены на основе ряда факторов, к которым относятся:
1) экономические показатели: рост валового регионального продукта, уровень безработицы, объемы инвестиций и производства, уровень предложения и спроса на рабочую силу;
2) социальные показатели: ожидаемая продолжительность жизни, уровень общего образования, доступность медицинских услуг и социальной защиты, уровень преступности и безопасности, доступность жилья и услуг коммунального хозяйства;
3) инфраструктура: развитие транспортной системы, качество дорог, наличие основных объектов инфраструктуры (школы, больницы, торговые центры), доступность энергоснабжения и коммунальных услуг;
4) региональная политика и управление: эффективность государственного управления, наличие и качество программ поддержки малого и среднего бизнеса, меры по привлечению инвестиций (Строев и др., 2021, с. 55);
5) демографические изменения: изменение численности населения, миграционные тенденции (Низамутдинов и Орешников, 2021, с. 474), изменение структуры населения по возрасту и семейному положению;
6) географические факторы: уровень климатических условий, доступность природных ресурсов, степень удаленности от центра развития страны.
На основании этих данных эксперты могут составить прогнозные оценки изменения уровня жизни в регионах России в среднесрочной перспективе. Вместе с тем применение формализованных методов снижает субъективность оценок и обеспечивает проведение оценки для большого числа объектов.
Опыт прогнозирования уровня жизни населения включает в себя использование различных методов и моделей, анализ социально-экономических данных, а также обширное исследование тенденций и факторов, влияющих на уровень жизни. Один из широко применяемых методов - эконометриче-ское моделирование. Оно позволяет оценивать взаимосвязи между различными переменными (например, между экономическим ростом и уровнем жизни), благодаря чему экономисты и социологи могут делать долгосрочные и краткосрочные прогнозы. Другие методы включают в себя сравнительный анализ, который основывается на сопоставлении данных разных стран или регионов. Это дает возможность выявить различия в уровне жизни и идентифицировать факторы, способные влиять на его изменение. Учеными активно исследуется влияние таких факторов, как технологический прогресс, демографические тренды, уровень образования, инфраструктура и доступ к услугам здравоохранения. Однако стоит отметить, что прогнозирование уровня жизни населения - задача сложная и неоднозначная, предполагающая учет множества факторов, включая политическую ситуацию, экономическую стабильность и факторы, связанные с окружающей средой.
В рамках проведенного исследования для решения задачи комплексной оценки уровня жизни в регионах России применялись методы группировки, корреляционного анализа, анализа динамики, экономико-математического моделирования. Для формирования прогнозных оценок изменения значений частных показателей также проводился анализ трендов, сценарное моделирование.
Информационную базу исследования образовали данные, представленные в публикациях Росстата, в частности в ежегодно издаваемом статистическом сборнике «Регионы России. Социально-экономические показатели»2. При формировании прогнозных оценок учитывались Сценарные условия функционирования экономики Российской Федерации и основные параметры прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на 2024 год и на плановый период 2025 и 2026 годов3, разработанные Минэкономразвития России.
2 Регионы России. Социально-экономические показатели [Электронный ресурс] // Офиц. сайт Федер. службы гос. статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 07.08.2023).
3 Сценарные условия функционирования экономики Российской Федерации и основные параметры прогноза социально-экономического развития Российской Федерации на 2024 год и на плановый период 2025 и 2026 годов [Электронный ресурс] // Офиц. сайт М-ва экон. развития Рос. Федерации. 2023. 14 апр. URL: https://www.economy.gov.ru/material/directions/makroec/ prognozy_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya/scenarnye_usloviya_funkcionirovaniya_ekonomiki_ rossiyskoy_federacii_i_osnovnye_parametry_prognoza_socialno_ekonomicheskogo_razvitiya_ rossiyskoy_federacii_na_2024_god_i_na_planovyy_period_2025_i_2026_godov.html (дата обращения: 07.08.2023).
При проведении исследования решались две взаимосвязанные задачи:
1) оценка уровня жизни населения в регионах Российской Федерации;
2) формирование прогноза уровня жизни населения в регионах Российской Федерации на среднесрочную перспективу.
Поскольку в рамках данной статьи внимание в большей степени акцентировано на полученных прогнозных результатах, детальное изложение предложенного модельного инструментария представляется излишним и дублирующим иные публикации авторов по этой теме. Однако для понимания того, каким образом были получены те или иные выводы, мы считаем необходимым привести краткое описание проделанной работы.
В первую очередь следует отметить, что оценка уровня жизни населения, на наш взгляд, должна осуществляться не по отдельному критерию (например, величине доходов на душу населения) или группе показателей, характеризующих одну сторону уровня жизни (например, наличию разнообразных благ), а по совокупности разнородных показателей, позволяющих комплексно подойти к решению данной проблемы. Во многом это связано с тем, что при анализе уровня развития регионов России наблюдаются противоречия. Так, по состоянию на 2021 год Рязанская область лидировала по уровню обеспеченности населения жильем (35,2 кв. м/чел.), в то время как по уровню доходов на душу населения данный субъект Российской Федерации занимал лишь 48-ю позицию. Аналогичная ситуация наблюдается и в отношении прочих показателей социально-экономического развития регионов. В связи с этим предлагается использовать комплекс показателей, перечень и группировка которых представлены на рисунке.
Уровень жизни населения региона
Показатели доходов Показатели расходов Показатели развития социальной инфраструктуры Показатели имущества Показатели равномерности распределения благ
1.1. Среднедушевые денежные доходы населения 1.2. Среднемесячная начисленная заработная плата 1.3. Средняя величина назначенной пенсии 1.4. Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума 2.1. Потребительские расходы 2.2. Доля расходов на покупку товаров и услуг 2.3. Потребление мяса 2.4. Доля расходов населения на оплату ЖКХ 3.1. Численность профессорско-преподавательского состава 3.2. Численность врачей 3.3. Численность зрителей театров и посетителей музеев 3.4. Оборот розничной торговли 3.5. Оборот общественного питания 4.1. Количество легковых автомобилей 4.2. Количество посудомоечных машины 4.3. Количество персональных компьютеров 4.4. Количество телевизоров 4.5. Обеспеченность жильем 4.6. Доля жилого фонда, обеспеченного водопроводом 5.1. Соотношение среднего и медианного дохода 5.2. Коэффициент фондов 5.3. Коэффициент Джини
Рис. Группы показателей оценки уровня жизни в регионах России / Fig. Groups of indicators for living standards assessment in Russian regions
Источник: разработано авторами.
Выделенные показатели были логически разделены на пять укрупненных групп: показатели доходов, показатели расходов, показатели развития социальной инфраструктуры, показатели имущества, показатели равномерности распределения благ. Отличительная особенность предлагаемого подхода - применение разработанного двухэтапного алгоритма последовательной свертки с учетом весовых характеристик как частных показателей, так и выделенных групп. Для определения интегрального показателя по каждому из направлений рассчитывались средневзвешенные значения частных показателей. Базой для определения весовых характеристик стали коэффициенты корреляции между ними. В качестве допущения было принято, что динамика изменения значений показателей внутри одной группы должна быть сонаправленной и, соответственно, показатели, характеризующиеся отличной от других динамикой изменения, должны иметь более низкое весовое значение. Для непосредственного расчета значения показателя по направлению применялась формула (1):
где Lf - значение k-ой группы показателей уровня жизни по г-му региону; Y-j - нормированное значение j-го показателя по г-му региону; тf - весовая характеристика j-го показателя в k-ой группе.
Весовые значения для показателей первой группы в 2021 году представлены в таблице 1. По остальным группам весовые характеристики определялись аналогичным способом.
Таблица 1 / Table 1
Весовые характеристики показателей первой группы («Доходы населения») / Weighting characteristics of the indicators in the first group ("Personal income")
Наименование показателя Обозначение показателя Весовая характеристика показателя
Отношение среднедушевых денежных доходов к прожиточному минимуму Х1 0,681
Отношение заработной платы к прожиточному минимуму Х2 0,601
Отношение средней пенсии к прожиточному минимуму Х3 0,352
Доля населения с доходами ниже величины прожиточного минимума Х4 0,678
Источник: собственные расчеты авторов.
Аналогично рассчитывалось значение уровня жизни в регионе (#г) - производилась свертка интегральных значений по направлениям с учетом весовых характеристик этих направлений:
Я. =Й=11ч*тк/
/Т.1к=1т1г
(2)
где тк - весовая характеристика к-ой группы в интегральном показателе уровня жизни в регионе.
После проведения указанных процедур в соответствии с авторской методикой были получены значения показателя уровня жизни населения за отчетные периоды времени.
Для принятия управленческих решений требуется обладать информацией не только о ретроспективном и текущем состоянии объекта, но и о перспективах изменения значений показателей. Как было показано выше, в литературных источниках приводятся различные подходы к формированию прогноза изменения уровня жизни, однако большинство из них не могут быть применены для решения задач, поставленных в рамках настоящего исследования, поскольку не удовлетворяют следующим требованиям:
1) методика должна учитывать особенности региона, выраженные, в том числе, в достигнутом уровне жизни;
2) динамика изменения значений показателей уровня жизни должна определяться с учетом развития экономики региона, а не задаваться в виде экстраполяции данных или функции времени, поскольку подобные подходы фактически игнорируют факторы происходящих изменений;
3) должно быть учтено влияние внешней среды, поскольку регион является открытой системой и его развитие в существенной степени определяется динамикой развития экономики страны;
4) используемые показатели должны быть доступны для анализа на всем рассматриваемом интервале времени, включая прогнозный интервал;
5) методика должна позволять проводить массовую оценку всех субъектов Российской Федерации с учетом реализации различных сценариев, что требует определенного уровня универсальности.
В связи с этим выбор методического инструментария для проведения прогнозных оценок фактически сводится к выбору варианта, наиболее подходящего под указанные критерии. Целесообразным в данном случае представляется сформировать уравнение, которое бы включало значение показателя за текущий период, темпы роста данного показателя, а также соотношение темпов изменения наиболее общих показателей экономического развития на региональном и федеральном уровнях - валового регионального продукта и валового внутреннего продукта.
Таким образом, непосредственно прогноз значения 1-го частного показателя в ум регионе осуществляется в соответствии с формулой (3), позволяющей учитывать и динамику рассматриваемого показателя, и изменение глобальных условий с учетом реализации различных сценариев:
вВР1
= у* *к?*-
Ч Ч соре Р
(3)
где
и. К1}
-
С0Рср -
коэффициент, отражающий темп роста показателя с учетом корректировки на изменение уровня дифференциации регионов; прогнозное значение темпов роста валового внутреннего
продукта (в сопоставимых ценах); средние темпы роста валового внутреннего продукта в ретроспективный период (в сопоставимых ценах).
Расчет коэффициента, отражающего темп роста показателя, производится по формуле среднего геометрического (поскольку данный способ более корректен в отношении темповых показателей) на основании ретроспективных данных:
(4)
где к^ - темп роста 1-го частного показателя в }-м регионе;
в - сценарный параметр, отражающий уровень дифференциации региона (значение определяется выбором того или иного сценария развития ситуации).
В рамках исследования было рассмотрено три сценария развития ситуации. Различия между сценариями определялись уровнем дифференциации темпов роста показателей в регионах страны. Первый сценарий основывается на сохранении имеющихся темпов изменения показателей и, как следствие, сохранении дифференциации регионов на прежнем уровне. Второй сценарий базируется на снижении дифференциации темпов роста и может быть предпочтителен для регионов, чьи темпы роста ниже среднероссийских. При этом следует понимать, что речь идет не об отстающих субъектах Российской Федерации, а именно о тех, чьи темпы роста могли замедлиться при переходе из категории «развивающиеся» в категорию «развитые». Третий сценарий определяется усилением дифференциации темпов роста и в определенной степени направлен на стимулирование развития тех регионов, которые имеют потенциал к росту вне зависимости от того, каковы значения показателей их социально-экономического развития на сегодняшний день.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В результате апробации предложенного подхода был сформирован прогноз изменения частных показателей и обобщенного показателя уровня жизни населения регионов России на среднесрочную перспективу.
Прогноз частных показателей уровня жизни населения регионов России
Формирование прогноза изменения частных показателей основывается на учете ретроспективной динамики показателей. В целом по Российской Федерации изменения частных показателей к 2026 году по различным сценариям представлены в таблице 2.
Сценарный прогноз изменения частных показателей уровня жизни в России к 2026 году / Scenario forecast of changes in private indicators of living standards in Russia by 2026
Показатель 2018 г. 2022 г. 2026 г. 2022 г. / 2026 г. / 2022 г.
Сценарий 2018 г. Сценарий
1 2 3 1 2 3
Отношение среднедушевых денежных доходов 3,26 3,36 3,63 3,55 3,70 1,03 1,08 1,06 1,10
к прожиточному минимуму, раз
Отношение заработной платы к прожиточному 4,28 4,90 6,16 5,77 6,58 1,15 1,26 1,18 1,34
минимуму, раз
Отношение средней пенсии к прожиточному 1,30 1,31 1,42 1,39 1,45 1,01 1,08 1,06 1,10
минимуму, раз
Доля населения с доходами ниже величины про- 12,60 11,15 9,48 9,92 9,06 0,88 0,85 0,89 0,81
житочного минимума, %
Отношение потребительских расходов к прожи- 2,63 2,71 3,02 2,93 3,10 1,03 1,11 1,08 1,15
точному минимуму, раз
Доля расходов населения на покупку товаров 80,80 83,95 85,81 85,08 86,55 1,04 1,02 1,01 1,03
и оплату услуг, %
Потребление мяса и мясопродуктов, кг 75,00 75,49 79,52 78,48 80,57 1,01 1,05 1,04 1,07
Удельный вес расходов населения на оплату 9,60 10,52 10,44 10,44 10,44 1,10 0,99 0,99 0,99
ЖКХ, %
Численность профессорско-преподавательского 1,59 1,40 1,21 1,26 1,16 0,88 0,87 0,91 0,83
состава на 1 тыс. чел. населения, чел.
Численность врачей на 1 тыс. чел. населения, чел. 4,79 4,95 5,39 5,27 5,51 1,03 1,09 1,06 1,11
Численность зрителей театров на 1 тыс. чел. на- 277,57 156,86 110,50 122,75 99,47 0,57 0,70 0,78 0,63
селения, чел.
Показатель 2018 г. 2022 г. 2026 г. 2022 г. / 2018 г. 2026 г. / 2022 г.
Сценарий Сценарий
1 2 3 1 2 3
Оборот розничной торговли на душу населения, руб./чел. 17 922,81 22 787,05 30 652,20 28 151,95 33 374,51 1,27 1,35 1,24 1,46
Оборот общественного питания на душу населения, руб./чел. 955,34 1 117,54 1 533,09 1 399,93 1 678,92 1,17 1,37 1,25 1,50
Число собственных легковых автомобилей, ед. 309,15 319,71 353,05 343,62 362,73 1,03 1,10 1,07 1,13
Число посудомоечных машин на 100 домохо-зяйств, ед. 10,00 17,68 27,95 24,48 31,92 1,77 1,58 1,38 1,81
Число персональных компьютеров на 100 домо-хозяйств, ед. 50,00 43,24 38,61 40,00 37,27 0,86 0,89 0,93 0,86
Число телевизоров на 100 домохозяйств, ед. 172,00 167,75 167,34 167,81 166,86 0,98 1,00 1,00 0,99
Обеспеченность жильем, кв. м 25,75 27,14 30,02 29,20 30,86 1,05 1,11 1,08 1,14
Удельный вес площади жилищного фонда, оборудованной водопроводом, % 82,90 82,64 86,34 85,41 87,27 1,00 1,04 1,03 1,06
Соотношение среднего и медианного денежного дохода населения, раз 1,34 1,29 1,29 1,29 1,29 0,96 1,01 1,01 1,01
Коэффициент фондов 15,80 14,55 14,42 14,49 14,35 0,92 0,99 1,00 0,99
Коэффициент Джини 0,41 0,39 0,39 0,39 0,39 0,95 1,00 1,00 1,00
Источник: составлено и рассчитано авторами на основе данных Росстата.
Вместе с тем необходимо иметь в виду, что каждый регион в рамках представленного подхода характеризуется собственными тенденциями развития, что обусловливает различия между ними на прогнозном интервале. Например, рассматривая изменение отношения среднедушевых денежных доходов к величине прожиточного минимума, следует отметить, что при сохранении существующих тенденций к 2026 году в Ямало-Ненецком автономном округе данная величина достигнет 6,9 раза (в 2022 году - 5,7 раза), а в Республике Ингушетия лишь 1,5 раза (в 2022 году - 1,6 раза). При этом наиболее существенный прирост ожидается в Магаданской области - на 26,3 %, в то время как в Республике Бурятия возможно снижение данного показателя на 10,6 %.
Несмотря на логичность взаимосвязи доходов населения с величиной потребительских расходов, значения данных показателей не всегда коррели-рованы в регионах России. Так, наибольшие значения соотношения потребительских расходов к минимальному прожиточному уровню в 2022 году наблюдались в Санкт-Петербурге (3,8 раза), Краснодарском крае (3,7), Москве (3,4), Московской области (3,3), Республике Адыгея (3,3). И если сложившиеся тенденции сохранятся, то к 2026 году Республика Адыгея может выйти на третью позицию по данному показателю. Аутсайдерами выступали республики Ингушетия, Тыва, Карачаево-Черкесия, Калмыкия. Таким образом, многие из регионов, лидирующих по объему доходов населения, не занимают соответствующих позиций по величине расходов, что говорит о перераспределении финансовых ресурсов между субъектами Российской Федерации.
При этом очевидно, что одни показатели изменяются более существенно, чем другие. С одной стороны, это связано с «уровнем насыщения». Например, число телевизоров на 100 домохозяйств остается фактически неизменным и даже несколько снижается вследствие отказа от них в пользу других источников информации и досуга (хотя на одно домохозяйство по-прежнему приходится 1,6-1,7 телевизора), так же как и число персональных компьютеров, многие функции которых уже заменены телефонами. В то же время число посудомоечных машин существенно возрастает ввиду относительно низкого их количества. В некоторых регионах страны, по данным официальной статистики, посудомоечная машина имеется лишь в одном домохозяйстве из ста. При этом, как ни странно, данные регионы не локализованы. Эти и близкие уровни в 2022 году зафиксированы в Курской области, Республиках Ингушетия, Мордовия, Чувашия. В соседних регионах значения могут отличаться многократно. Возможное объяснение подобной ситуации - особенности статистического учета, однако в рамках данного исследования достоверность значений указанного и других показателей нами не рассматривалась.
С другой стороны, ряд показателей в принципе не может измениться столь существенно за короткий отрезок времени - например, численность врачей на 1 тыс. человек населения. Кроме того, социальная политика государства и стандарты социального обеспечения направлены на сглаживание различий по таким показателям. Однако даже в этих условиях в 2022 году названный показатель в Курганской области составлял лишь 2,7 врача, в Еврейской автономной области - 3,0, в Чеченской Республике и Псковской области - 3,3, тогда как в Санкт-Петербурге он достигал 9,1, а в Москве - 7,4. Если сложивша-
яся тенденция сохранится, то к 2026 году в Санкт-Петербурге данный показатель может достигнуть 10,4, а в Москве - 9,3 врача на 1 тыс. человек населения. Также высокий уровень обеспеченности врачами наблюдается в Чукотском автономном округе. В регионах-аутсайдерах изменения практически отсутствуют, а в Еврейской автономной области возможно некоторое снижение.
Сходные результаты были получены и при анализе других показателей, характеризующих уровень жизни населения в регионах Российской Федерации. При этом полученные оценки, в отличие от существующих, определены для всей совокупности регионов, являются количественными и построены с использованием формализованных методов, что позволяет проводить сравнение развития регионов в различных условиях.
Из результатов анализа можно сделать два важных как в рамках данного исследования, так и в целом в части решения задач регионального развития вывода. Во-первых, видно, что уровень дифференциации регионов России не снижается. Более того, повышение концентрации финансовых ресурсов, человеческого капитала и других производственных факторов создает замкнутую спираль, в которой каждая из проблем социально-экономического развития усугубляет другую. В подобных условиях изменение ситуации в среднесрочной перспективе без реализации мер государственной политики представляется маловероятным. Во-вторых, имеет место противоречивость развития регионов: являясь лидерами в одних направлениях, они одновременно могут существенно уступать по другим. В среднесрочной перспективе данная ситуация сохраняется. В связи с этим оценка, а соответственно, и прогнозирование уровня жизни населения должны осуществляться на основе комплексного подхода, включающего в себя различные группы показателей.
Прогноз уровня жизни в регионах России на среднесрочную перспективу
Комплексная оценка уровня жизни населения в рамках проведенного исследования осуществлена на основе описанного ранее авторского подхода, предполагающего последовательное получение интегральных оценок развития отдельных направлений (доходы населения, расходы населения, развитие социальной инфраструктуры, имущество населения, равномерность распределения благ), а затем оценок уровня жизни населения региона в целом с учетом весовых характеристик структурных компонент. Данные особенности методики определяют ее новизну и уникальность полученных оценок. Неожиданным результатом оказалось лидерство Санкт-Петербурга по отношению к Москве. Одна из причин, оказавших влияние на формирование подобной ситуации, - соседство с Ленинградской и Московской областями соответственно, а также рядом других областей, формирующих агломерации. На наш взгляд, высокая концентрация объектов социальной инфраструктуры в Санкт-Петербурге (особенно в части культуры, торговли, образования и здравоохранения) приводит к тому, что жители соседних регионов удовлетворяют свои потребности, а также работают именно в данном городе. Это подтверждается тем фактом, что Московская область в сформированном рейтинге располагается на третьей позиции (то есть в регионе тоже наблюдаются высокие значения показателей по выделенным критериям), тогда как Ленинградская область располагалась в 2021 году лишь на 17-й позиции.
Прогноз уровня жизни в регионах России до 2026 года /Forecast of living standards in Russian regions until 2026
Регион 2020 г. 2021 г. 2022 г. 2023 г. 2024 г. 2025 г. 2026 г.
Сценарий Сценарий Сценарий Сценарий
1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
г. Санкт-Петербург 0,90 0,93 0,92 0,91 0,91 0,90 0,90 0,90 0,89 0,89 0,90 0,87 0,87 0,89 0,85
г. Москва 0,88 0,89 0,87 0,85 0,86 0,84 0,83 0,84 0,82 0,82 0,83 0,79 0,79 0,82 0,76
Московская область 0,72 0,71 0,70 0,70 0,70 0,69 0,69 0,69 0,69 0,69 0,69 0,69 0,69 0,69 0,69
Сахалинская область 0,70 0,69 0,68 0,67 0,68 0,67 0,66 0,67 0,66 0,66 0,66 0,64 0,64 0,66 0,63
Республика Татарстан 0,67 0,68 0,67 0,66 0,66 0,65 0,65 0,66 0,65 0,65 0,65 0,65 0,65 0,65 0,64
Воронежская область 0,69 0,66 0,66 0,65 0,65 0,64 0,64 0,65 0,64 0,64 0,64 0,64 0,64 0,64 0,64
Белгородская область 0,66 0,65 0,65 0,64 0,65 0,64 0,63 0,64 0,63 0,64 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63
Нижегородская область 0,62 0,63 0,63 0,62 0,62 0,61 0,60 0,61 0,60 0,60 0,60 0,59 0,59 0,60 0,58
Краснодарский край 0,62 0,63 0,62 0,62 0,62 0,61 0,61 0,62 0,61 0,62 0,61 0,62 0,62 0,61 0,62
Ямало-Ненецкий автономный округ 0,61 0,64 0,62 0,60 0,61 0,59 0,58 0,59 0,56 0,56 0,58 0,54 0,54 0,56 0,51
Республика Дагестан 0,38 0,36 0,35 0,35 0,35 0,34 0,34 0,35 0,35 0,35 0,34 0,35 0,35 0,35 0,34
Курганская область 0,34 0,34 0,35 0,35 0,35 0,34 0,34 0,35 0,34 0,35 0,34 0,35 0,35 0,34 0,36
Республика Алтай 0,29 0,32 0,34 0,36 0,35 0,36 0,37 0,36 0,38 0,39 0,37 0,40 0,40 0,38 0,41
Забайкальский край 0,34 0,34 0,34 0,33 0,34 0,32 0,32 0,33 0,31 0,31 0,32 0,30 0,30 0,31 0,29
Республика Калмыкия 0,29 0,28 0,29 0,30 0,30 0,30 0,30 0,30 0,31 0,31 0,30 0,32 0,32 0,31 0,33
Чеченская Республика 0,29 0,29 0,29 0,29 0,29 0,29 0,29 0,29 0,29 0,29 0,29 0,30 0,30 0,29 0,30
Регион 2020 г. 2021 г. 2022 г. 2023 г. 2024 г. 2025 г. 2026 г.
Сценарий Сценарий Сценарий Сценарий
1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3
Карачаево-Черкесская Республика 0,20 0,22 0,23 0,25 0,24 0,25 0,26 0,25 0,27 0,28 0,26 0,30 0,30 0,27 0,31
Еврейская автономная область 0,25 0,22 0,23 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,24 0,25 0,24 0,25 0,25 0,24 0,26
Республика Тыва 0,12 0,14 0,16 0,18 0,17 0,19 0,19 0,18 0,20 0,21 0,19 0,21 0,21 0,20 0,22
Республика Ингушетия 0,11 0,07 0,09 0,11 0,10 0,12 0,12 0,11 0,14 0,14 0,12 0,16 0,16 0,14 0,18
Источник: собственные расчеты авторов.
Рейтинг регионов России по уровню жизни / Rating of Russian regions by living standards
Регион 2020 г. 2021 г. 2022 г. 2023 г. 2024 г. 2025 г. 2026 г.
Сценарий Сценарий Сценарий Сценарий
1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 2
г. Санкт-Петербург 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
г. Москва 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
Московская область 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
Сахалинская область 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 4 8
Республика Татарстан 6 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4 4 5 4
Воронежская область 5 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 5
Белгородская область 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 6
Нижегородская область 10 9 8 11 8 11 12 11 14 15 12 16 16 14 17
Краснодарский край 9 10 9 10 11 10 10 10 10 10 10 9 9 10 9
Ямало-Ненецкий автономный округ 12 8 10 13 13 15 17 14 21 22 17 29 29 21 42
Республика Дагестан 73 75 76 77 77 76 76 76 76 76 76 77 77 76 77
Курганская область 76 78 77 76 78 77 77 77 77 77 77 76 76 77 76
Республика Алтай 79 79 78 75 76 75 75 75 74 74 75 70 70 74 69
Забайкальский край 77 77 79 79 79 79 79 79 79 80 79 80 80 79 82
Республика Калмыкия 80 81 80 80 80 80 80 80 80 79 80 78 78 80 78
Чеченская Республика 81 80 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 81 80
Регион 2020 г. 2021 г. 2022 г. 2023 г. 2024 г. 2025 г. 2026 г.
Сценарий Сценарий Сценарий 1 Сценарий
1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 2
Карачаево-Черкесская Республика 83 83 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 82 79
Еврейская автономная область 82 82 83 83 83 83 83 83 83 83 83 83 83 83 83
Республика Тыва 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84 84
Республика Ингушетия 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85 85
Источник: собственные расчеты авторов.
При этом, имея прогнозные оценки значений частных показателей на перспективу до 2026 года и предположив сохранение весовых характеристик всех рассматриваемых параметров в среднесрочной перспективе, мы получили не только ретроспективные и текущие оценки уровня жизни населения, но и сделали прогноз в отношении их изменения. Фрагмент прогнозных оценок по уровню жизни в регионах России представлен в таблице 3. Ввиду масштабности таблицы в рамках статьи представлено по десять регионов, занимающих первые и последние строки рейтинга в 2022 году.
Вместе с тем необходимо еще раз подчеркнуть, что уровень жизни, на наш взгляд, является относительным показателем. Именно по этой причине рост значений частных показателей далеко не всегда преобразуется в повышение оценки уровня жизни в регионе. В связи с этим целесообразно представить рейтинг регионов по уровню жизни за аналогичный ретроспективный и прогнозный интервалы.
Как видно из данных, представленных в таблицах 3 и 4, несмотря на некоторое изменение значений показателя уровня жизни к 2026 году в зависимости от выбранного сценария, позиции регионов-лидеров и регионов-аутсайдеров остаются практически неизменными. Однако уже начиная с 4-й позиции рейтинга и до конца рассматриваемого периода можно наблюдать значимые изменения. Так, Сахалинская область в рамках третьего сценария начинает уступать свои позиции, опускаясь сначала на 5-е, а затем на 8-е место. Еще более существенно изменяется положение Нижегородской области, занимающей к 2026 году 14-17-е места в рейтинге в зависимости от рассматриваемого сценария.
Несмотря на повышение уровня жизни в таких регионах, как Республики Ингушетия, Тыва, Еврейская автономная область, их место в рейтинге не меняется: имея крайне низкие исходные значения, они остаются на последних строчках вне зависимости от выбранного сценария.
Наиболее заметные изменения наблюдаются в средней части рейтинга, где разброс значений показателей не столь существен, а динамика развития регионов по частным показателям серьезно различается. Так, заметное снижение позиций ожидается для Мурманской области - с 23-й позиции в 2022 году до 30-49-й, в зависимости от сценария, к 2026 году. При этом для данного региона реализация второго сценария является более предпочтительной, чем третьего. Второй сценарий предпочтительнее и для Хабаровского края, Ямало-Ненецкого и Ханты-Мансийского автономных округов. Причина подобной динамики - в относительном характере оценок уровня жизни. С учетом снижения дифференциации темпов роста второй сценарий более выгоден тем регионам, где достигнутые темпы роста показателя были ниже среднероссийского уровня, что может быть связано с высоким значением уровня жизни (как, например, для указанных автономных округов).
С другой стороны, Республика Крым, находящаяся в настоящее время на 70-й позиции, к 2026 году выходит на 33-ю позицию по первому сцена-
рию, 41-ю - по второму и 27-ю - по третьему. Также реализация третьего сценария была бы предпочтительной для Республики Марий Эл, Ульяновской и Владимирской областей, Республики Мордовия и ряда других регионов. Данные регионы, имея в настоящее время отставание по уровню жизни, стремятся повысить его значение, что формирует более высокие темпы роста. При этом факторы роста могут быть различны. Если Республика Крым испытывает приток инвестиций, во многом обусловленный реализацией общефедеральной политики, то в Республике Мордовия подобным фактором выступает ориентированность на широкое внедрение инноваций (регион на протяжении ряда лет лидирует по доле инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции).
В целом следует отметить, что второй сценарий базируется на снижении дифференциации в темпах изменения показателей (что не означает снижения дифференциации регионов по величине самих этих показателей), а третий - на повышении влияния данных различий. То есть второй сценарий предпочтительнее для тех регионов, чьи темпы роста уступают среднероссийским значениям. В большинстве своем это более развитые регионы, поскольку для них поддержание высоких темпов роста является значительно более сложной задачей, чем для отстающих регионов. С другой стороны, именно регионы-аутсайдеры, которые показывают положительную динамику, могут выиграть от усиления дифференциации по данному показателю. Однако следует понимать, что для них данная ситуация содержит большие риски, поскольку в случае формирования тенденций к снижению показателей социально-экономического развития реализация третьего сценария лишь усилит негативные последствия. Не будучи в состоянии удерживать и без того скромные ресурсы, данные регионы рискуют столкнуться с потерей устойчивости. В совокупности данный результат исследования обладает новизной: он позволяет определить регионы, заинтересованные в реализации того или иного сценария, а также количественно показать получаемые для них эффекты при реализации каждого из сценариев.
обсуждение
Полученные результаты анализа показывают, что сложившиеся тенденции могут привести к дальнейшему снижению уровня жизни в регионах Российской Федерации.
Подобные опасения высказывались и ранее. Причем как со стороны научного сообщества, так и со стороны представителей органов государственной власти. В частности, в 2022 году председатель Счетной палаты А. Кудрин указывал на возможность снижения уровня жизни россиян «на фоне снижения ВВП, роста безработицы и уменьшения доходов населения»4. Вместе
4 Кудрин спрогнозировал падение уровня жизни в России в 2022 году [Электронный ресурс] // Ведомости. 2022. 13 апр. URL: https://www.vedomosti.ru/economics/news/2022/04/13/917935-kudrin-padenie-urovnya-zhizni (дата обращения: 11.08.2023).
с тем на тот момент наиболее пессимистических сценариев развития ситуации удалось избежать. Негативные тенденции отмечались исследователями и на уровне Федерации, и на уровне отдельных регионов. Например, в работе Н. В. Черемисиной и Т. Н. Черемисиной приводится анализ доходов населения регионов Центрального федерального округа в 2020 году. Кроме того, в ней подтверждается тезис о влиянии неравенства благосостояния на уровень жизни населения, что, в свою очередь, «создает угрозу для экономической и политической стабильности в регионе» (Черемисина и Черемисина, 2021, с. 150). Эти и другие работы подтверждают выводы, полученные нами в рамках проведенного исследования.
Как уже отмечалось, изменение уровня жизни происходит под влиянием множества факторов, которые условно можно разделить на внутренние (демографическая ситуация, экономические процессы в стране и регионах) и внешние (пандемия СОУГО-19 (Е§§ег, 2021), влияние санкций). Вместе с тем органы государственной власти должны разрабатывать и реализовывать мероприятия, которые бы нивелировали негативное влияние данных факторов. К сходным выводам приходят и другие исследователи, отмечающие необходимость «комплексного подхода, направленного на синхронизированное улучшение всех параметров качества государственного и муниципального управления» (Васин и др., 2022, с. 229). Обязательным условием данного процесса является, на наш взгляд, повышение научной обоснованности принимаемых решений. Без четкого понимания тенденций развития и последствий реализации тех или иных сценариев эффективное регулирующее воздействие невозможно.
Ключевой фактор повышения уровня жизни - это экономическое развитие регионов России. Рост производства и производительности труда формирует основу для соответствующего изменения реальных доходов населения. В настоящем исследовании было показано, что уровень жизни не определяется исключительно данной характеристикой, однако платежеспособный спрос со стороны населения позволит повысить обеспеченность врачами, автомобилями, жильем и т. д., то есть повлияет на все составляющие уровня жизни. При этом нельзя утверждать, что везде подобное влияние будет иметь одинаковые последствия, в том числе вследствие перераспределения финансовых ресурсов.
В увязке с этим аспектом можно рассматривать и другое важнейшее направление повышения уровня жизни населения - создание благоприятных экономических условий, выраженных в наличии высокооплачиваемых рабочих мест. Отечественные и зарубежные исследователи указывают на необходимость диверсификации производства как инструмента повышения уровня жизни (Самиева, 2021).
Другой проблемой является повышение дифференциации развития субъектов Российской Федерации. При этом формируется цикл, включающий на первом этапе снижение частных показателей благополучия населения, что приводит к снижению уровня жизни. На следующем этапе цикла низкий уровень доходов ведет к снижению покупательской способности населения и в целом спроса в регионе. В совокупности данные процессы
снижают привлекательность территории как с точки зрения инвесторов, так и с точки зрения населения. Отток населения, в первую очередь наиболее активного, трудоспособного и мобильного, и бизнеса сопровождается обострением имеющихся социальных и экономических противоречий. Рост демографической нагрузки в совокупности с невозможностью поддержания даже имевшегося ранее уровня финансирования производства еще более ухудшает частные показатели уровня жизни. Таким образом, представленный цикл замыкается и самовоспроизводится далее. В условиях отсутствия внутренних ресурсов, в том числе вследствие их миграции в другие регионы страны, выход из данной ситуации в среднесрочной перспективе возможен лишь путем внешнего воздействия.
Несмотря на то, что в литературных источниках содержатся предложения по улучшению ситуации в области повышения уровня жизни населения, на наш взгляд, каждый конкретный случай должен рассматриваться отдельно и с учетом того, какие именно параметры, формирующие в конечном итоге уровень жизни населения, развиты в той или иной степени.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведенное исследование подтвердило необходимость учета множества частных параметров с целью определения текущего и прогнозного уровня жизни населения в регионах России. Показано, что сходный уровень значений интегральных показателей может быть достигнут различной комбинацией факторов, что подтверждает выдвинутую гипотезу.
Как было отмечено ранее, без реализации мер государственной политики, направленной на изменение условий в регионах, в среднесрочной перспективе невозможно качественное повышение уровня жизни и снижение дифференциации субъектов Российской Федерации по данному признаку. Вместе с тем следует подчеркнуть, что речь идет не только о мерах социальной поддержки и повышении выплат отдельным группам населения или об увеличении межбюджетных трансфертов. Для преодоления текущей ситуации в первую очередь необходимо формировать условия, в том числе экономические. Создание рабочих мест с высоким уровнем производительности труда должно обеспечивать рост заработной платы в регионах и, как следствие, повышение общего уровня доходов (Фаттахов и др., 2019, с. 272). При этом отсутствие социальной инфраструктуры также станет препятствием даже в условиях хорошего материального состояния населения.
Практическая значимость проведенного исследования заключается в разработке инструментария для оценки последствий изменения отдельных параметров, характеризующих уровень жизни населения, с целью определения совокупного эффекта как для рассматриваемого региона, так и для остальных субъектов Российской Федерации. Таким образом создается возможность расчета оптимального сочетания значений частных показателей, которое
бы обеспечивало достижение заданного уровня жизни в регионах страны, то есть реализуется переход от прогнозирования к планированию в рассматриваемой сфере.
Так, с позиции реализации государственной региональной политики определение взаимосвязи между частными социально-экономическими параметрами, уровнем жизни населения и целевыми индикаторами миграционного движения населения может быть использовано для корректировки параметров налоговой политики. Уменьшение налогового бремени отразится на развитии экономики в регионе, что будет способствовать повышению уровня жизни, но приведет к снижению доходов бюджетной системы. Вместе с тем открытие новых предприятий вследствие роста доходности в определенной степени снизит данные потери. Предложенный модельный инструментарий может быть использован, в том числе, при определении баланса между интересами данных структур.
Список источников
Бобков В. Н. Методологический подход Всероссийского центра уровня жизни к изучению и оценке качества и уровня жизни населения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2009. № 2. С. 26-36.
Боярчук Н. К., Денисенко Е. Н. Прогнозирование уровня жизни населения Российской Федерации в современных условиях // Новая наука: опыт, традиции, инновации. 2016. № 1. С. 93-98.
Васин Д. А., Медведева Т. В., Зияддинова А. П. Оценка качества управления и уровня жизни в Тульской области // Вестник Тульского филиала Финуни-верситета. 2022. № 1. С. 228-231.
Говорова Н. В. Уровень и качество жизни в ЕС: вызовы «новой» реальности // Современная Европа. 2023. № 4. С. 146-156. https://doi.org/10.31857/ Б0201708323040083.
Жеребин В. М., Романов А. Н. Уровень жизни населения. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. 592 с.
Качанова А. Н. Уровень жизни в странах Африки южнее Сахары: текущая ситуация и стимулирование роста // Ученые записки Института Африки РАН. 2021. Т.54, № 1. С. 121-134. https://doi.org/10.31132/2412-5717-2021-54-1-121-134.
Марасанова А. А. Принципы оценки уровня жизни населения // Известия Байкальского государственного университета. 2008. № 5. С 102-105.
Низамутдинов М. М., Орешников В. В. Моделирование и прогнозирование влияния развития социальной инфраструктуры на межрегиональную миграцию в России // Экономика промышленности. 2021. Т. 14, № 4. С. 471480. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2021-4-471-480.
Пятова О. Ф. Статистическое исследование дифференциации уровня доходов сельского населения: на материалах Самарской области: дисс. ... канд. экон. наук. Самара: Самарская государственная сельскохозяйственная академия, 2006. 194 с.
Самиева М. Б. Диверсификация производства и ее роль повышение уровня жизни населения // Вестник Педагогического университета. Серия: Естественные науки. 2021. № 3. С. 212-215.
Строев П. В., Мильчаков М. В., Пивоварова О. В. Опорные регионы пространственного развития России: бюджетный аспект. Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25, № 2. С. 53-75. https://doi.org/10.26794/2587-5671-2021-25-2-53-75.
Таджиева Д. Р. Уровень жизни населения через призму доходов в Республике Узбекистан // Экономика и финансы (Узбекистан). 2023. № 3. С. 25-31. https://doi.org/10.34920/EIF/VOL_2023_ISSUE_3_4.
Фаттахов Р. В., Низамутдинов М. М., Орешников В. В. Методология оценки привлекательности крупных городов России для жителей, туристов и бизнеса // Регион: экономика и социология. 2019. № 4. С. 268-294. https://doi. org/10.15372/REG20190412.
Халиуллина Р. Ф., Рябчук П. Г. К задаче идентификации понятий «уровень жизни» и «качество жизни» // Новая наука: современное состояние и пути развития. 2016. № 12-2. С. 180-182.
Черемисина Н. В., Черемисина Т. Н. Доходы населения - важнейший индикатор уровня жизни населения региона // Управленческий учет. 2021. № 8. С. 143-151.
Шевелева Р. Н. Методика оценки и прогнозирования качества жизни населения // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева. 2010. № 1. С. 211-215.
Шишмаков В. Т., Шишмаков С. В., Луценко Е. Л. Оценка и прогнозирование качества жизни населения городов России // Вестник НГИЭИ. 2016. № 1. С. 87-95.
Экономика / Под ред. А. С. Булатова. 4-е изд., доп. и перераб. М.: Экономист, 2006. 831 с.
Юкиш В. Ф., Кортиева К. Р., Садикова Г. Р. Прогнозирование показателей уровня и качества жизни населения России // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2018. № 2. С. 190-194.
Egger D., MiguelE., Warren S. S. et al. Falling living standards during the COVID-19 crisis: Quantitative evidence from nine developing countries // Science Advances. 2021. Vol. 6, № 7. 12 p. https://doi.org/10.1126/sciadv.abe0997.
Lee M., Gueye C. A. Do resource windfalls improve standard of living in sub-Saharan African countries? // Applied Economics. 2022. Vol. 55, № 9. P. 944-962. https://doi.org/10.1080/00036846.2022.2095341.
McCann P. Perceptions of regional inequality and the geography of discontent: Insights from the UK // Regional Studies. 2020. Vol. 54, № 2. P. 256-267, https://doi. org/10.1080/00343404.2019.1619928.
Omar M. A., Inaba K. Does financial inclusion reduce poverty and income inequality in developing countries? A panel data analysis // Journal of Economic Structures. 2020. Vol. 9. Art. № 37. https://doi.org/10.1186/s40008-020-00214-4.
Shamaeva E., Shadrov K. Assessment of GDP and living standards of countries in the focus of interdisciplinary study // Псковский регионологический журнал. 2021. Т. 17, № 3. С. 3-17. https://doi.org10.37490/S221979310015388-9.
Информация об авторах
П. В. Строев - кандидат экономических наук, доцент, директор Института региональной экономики и межбюджетных отношений, доцент Кафедры общественных финансов Финансового факультета ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», 125167, Россия, Москва, пр-т Ленинградский, 49/2 SPIN-код (РИНЦ): 6579-8830 AuthorID (РИНЦ): 706113 Web of Science ResearcherID: G-6297-2013 Scopus Author ID: 57202855585
М. М. Низамутдинов - кандидат технических наук, доцент, ведущий научный сотрудник Института региональной экономики и межбюджетных отношений ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», 125167, Россия, Москва, пр-т Ленинградский, 49/2 SPIN-код (РИНЦ): 1217-4979 AuthorID (РИНЦ): 137105 Web of Science ResearcherID: 0-4530-2015 Scopus Author ID: 57211531163
В. В. Орешников - кандидат экономических наук, старший научный сотрудник сектора экономико-математического моделирования Института социально-экономических исследований - обособленного структурного подразделения ФГБНУ Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук, 450075, Россия, Уфа, пр-т Октября, 71 SPIN-код (РИНЦ): 3063-1615 AuthorID (РИНЦ): 641144 Web of Science ResearcherID: 0-4512-2015 Scopus Author ID: 57207357557
Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Статья поступила в редакцию 29.08.2023; одобрена после рецензирования 20.02.2024; принята к публикации 20.02.2024.
References
Bobkov, V. N. (2009), "Academic school of All-Russian life level center studying and evaluating quality and level of population life", Proceedings of Voronezh State University. Series: Economics and management, no. 2, pp. 26-36.
Boyarchuk, N. K. and Denisenko, E. N. (2016), "Forecasting the standard of living of the Russian Federation population in modern conditions", Novaya nauka: opyt, traditsii, innovatsii, no. 1, pp. 93-98.
Vasin, D. A., Medvedeva, T. V. and Ziyaddinova, A. P. (2022), "Assessment of the quality of governance and living standards in the Tula region", Bulletin of the Tula branch of the Financial University, no. 1, pp. 228-231.
Govorova, N. V. (2023), "Living standards and quality of life in the EU: challenges of "new" reality", Sovremennaa Evropa, no. 4, pp. 146-156, https://doi.org/10.31857/ S0201708323040083.
Zherebin, V. M. and Romanov, A. N. (2002), Uroven zhizni naseleniya [Standard of living], UNITI-DANA, Moscow, Russia.
Kachanova, A. N. (2021), "Living standards in sub-Saharan Africa: Current situation and stimulation of growth", Journal of the Institute for African Studies, vol. 54, no. 1, pp. 121-134, https://doi.org/10.31132/2412-5717-2021-54-1-121-134.
Marasanova, A. A. (2008), "Principles for assessing the standard of living of the population", Bulletin of Baikal State University, no. 5, pp. 102-105.
Nizamutdinov, M. M. and Oreshnikov, V. V. (2021), "Modeling and forecasting the influence of social infrastructure development of interregional migration in Russia", Russian Journal of Industrial Economics, vol. 14, no. 4, pp. 471-480, https://doi.org/10.17073/2072-1633-2021-4-471-480.
Pyatova, O. F. (2006), "Statistical study of the differentiation of the income level of the rural population: On the materials of the Samara Region", Ph.D. Thesis, 08.00.12 - Accounting Statistics, Samara State Agricultural Academy, Samara, Russia.
Samieva, M. B. (2021), "Diversification of production and its role increasing the living standards of the population", Herald of the Pedagogical University. Natural Sciences, no. 3, pp. 212-215.
Stroev, P. V., Milchakov, M. V. and Pivovarova, O. V. (2021), "Regions supporting the spatial development of Russia: Budgetary aspect", Finance: Theory and Practice, vol. 25, no. 2, pp. 53-75, https://doi.org/10.26794/2587-5671-2021-25-2-53-75.
Tadjieva, D. R. (2023), "Living standards of living through the prism of income in the Republic of Uzbekistan", Economy and Finance (Uzbekistan), no. 3, pp. 25-31, https://doi.org/10.34920/EIF/VOL_2023_ISSUE_3_4.
Fattakhov, R. V., Nizamutdinov, M. M. and Oreshnikov, V. V. (2019), "Methodology for evaluating the attractiveness of Russia's major cities for residents, tourists, and businesses", Region: Economics and Sociology, no. 4, pp. 268-294, https:// doi.org/10.15372/REG20190412.
Khaliullina, R. F. and Ryabchuk, P. G. (2016), "On the problem of identifying the concepts of "standard of living" and "quality of life", Novaya nauka: sovremennoe sostoyanie i puti razvitiya, no. 12-2, pp. 180-183.
Cheremisina, N. V. and Cheremisina, T. N. (2021), "The income of the population is the most important indicator of the standard of living of the population of the region", Management Accounting, no. 8, pp. 143-151.
Shevelyova, R. N. (2010), "Technique of the estimation and forecasting of living standards of the population", Bulletin of the Siberian State Aerospace University named after academician M. F. Reshetnev (Bulletin of SibGAU), no. 1, pp. 211-215.
Shishmakov, V. T., Shishmakov, S. V. and Lutsenko, E. L. (2016), "Evaluation and prediction of the quality of life of the population of Russian cities", Bulletin NGIEI, no. 1, pp. 87-95.
Bulatov, A. N. (ed.) (2006), Ekonomika [Economy], 4th ed., Ekonomist, Moscow, Russia.
Yukish, V. F., Kortieva, K. R. and Sadikova, G. R. (2018), "Prediction of the level and quality of life of the population of Russia", International Journal of Humanities and Natural Sciences, no. 2, pp. 190-194.
Egger, D., Miguel E., Warren S. S. et al. (2021), "Falling living standards during the COVID-19 crisis: Quantitative evidence from nine developing countries", Science Advances, vol. 6, no. 7, 12 p., https://doi.org/10.1126/sciadv.abe0997.
Lee, M. and Gueye, C. A. (2023), "Do resource windfalls improve standard of living in sub-Saharan African countries?", Applied Economics, vol. 55, no. 9, pp. 944-962, https://doi.org/10.1080/00036846.2022.2095341.
McCann, P. (2020), "Perceptions of regional inequality and the geography of discontent: Insights from the UK", Regional Studies, vol. 54, no. 2, pp. 256-267, https://doi.org/10.1080/00343404.2019.1619928.
Omar, M. A. and Inaba, K. (2020), "Does financial inclusion reduce poverty and income inequality in developing countries? A panel data analysis", Journal of Economic Structures, vol. 9, art. no. 37, https://doi.org/10.1186/s40008-020-00214-4.
Shamaeva, E. and Shadrov, K. (2021), "Assessment of GDP and living standards of countries in the focus of interdisciplinary study", Pskov Regional Studies Journal, vol. 17, no, 3, pp. 3-17, https://doi.org10.37490/S221979310015388-9.
information about the authors
P. V. Stroev - Candidate of Economics, Associate Professor, Director of the Institute of Regional Economy and Interbudgetary Relations, Associate Professor of the Public Finance Department of the Financial Faculty, Financial University under the Government of the Russian Federation, 49/2 Leningradsky Ave., 125167, Moscow, Russia SPIN-code (RSCI): 6579-8830 AuthorlD (RSCI): 706113 Web of Science ResearcherID: G-6297-2013 Scopus Author ID: 57202855585
M. M. Nizamutdinov - Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Leading Researcher of the Institute of Regional Economy and Interbudgetary Relations, Financial University under the Government of the Russian Federation, 49/2 Leningradsky Ave., 125167, Moscow, Russia SPIN-code (RSCI): 1217-4979 AuthorID (RSCI): 137105 Web of Science ResearcherID: 0-4530-2015 Scopus Author ID: 57211531163
V. V. Oreshnikov - Candidate of Economic Sciences, Senior Researcher of the Sector of Economic and Mathematical Modeling, Institute of Social and Economic Researches - Subdivision of the Ufa Federal Research Centre of the Russian Academy of Sciences, 71 Oktyabrya Ave., Ufa, 450075, Russia SPIN-code (RSCI): 3063-1615 AuthorlD (RSCI): 641144 Web of Science ResearcherID: 0-4512-2015 Scopus Author ID: 57207357557
Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article. The authors declare no conflicts of interests.
The article was submitted 29.08.2023; approved after reviewing 20.02.2024; accepted for publication 20.02.2024.
