CC BY
12w
актуальные i
оценка уровня бедности как критерия социальной составляющей экономической безопасности российских регионов и стран еаэс
РО!: 10.35854/1998-1627-2019-7-4-14 УДК 338
Цветков Валерий Анатольевич
директор Института проблем рынка РАН, член-корреспондент РАН, доктор экономических наук, профессор 117418, Москва, Нахимовский пр., д. 47
Зоидов Кобилжон Ходжиевич
заведующий лабораторией Института проблем рынка РАН, кандидат физико-математических наук, доцент 117418, Москва, Нахимовский пр., д. 47, e-mail: kobiljonz@mail.ru
Янкаускас Константинас Стасисович
научный сотрудник Института проблем рынка РАН 117418, Москва, Нахимовский пр., д. 47
Кобил Шабнами
научный сотрудник Института проблем рынка РАН 117418, Москва, Нахимовский пр., д. 47
Исследование направлено на изучение методических подходов к оценке уровня бедности как социального показателя экономической безопасности российских регионов и стран Евразийского экономического союза (ЕАЭС).
Цель. Проанализировать уровень бедности в российских регионах и в соотношении с динамикой показателей неравенства.
Задачи. Рассмотреть проблемы формирования комплексного подхода к оценке уровня бедности в России с целью последующей разработки мер государственной политики, позволяющих добиться его радикального снижения. Провести анализ динамики показателя уровня бедности в странах ЕАЭС, выявив особенности данного явления в государствах, находящихся в наибольшей степени экономической интеграции с Россией.
Методология. В ходе исследования применены методы системного анализа, эконометрического анализа, эволюционно-институциональной теории и исторического подхода.
Результаты. Анализ показателя абсолютной бедности в регионах выявил существенную дифференциацию между ними по доле граждан, имеющих доходы ниже черты абсолютной бедности. Во всех странах ЕАЭС уровень бедности сократился за последние двенадцать лет, но динамика этого показателя носит разнонаправленный характер.
Выводы. Нередко в регионах Российской Федерации (РФ), имеющих более низкий показатель абсолютной бедности, наблюдается более высокое значение коэффициента Джини. В государствах ЕАЭС используются разные методики расчета уровня бедности. В перспективе представляется целесообразным унифицировать методику расчета уровня бедности в странах ЕАЭС, создать единый стандарт расчета данного показателя и выработать совместные комплексные меры по его снижению в государствах — членах ЕАЭС.
Ключевые слова: оценка уровня бедности, критерий социальной составляющей, российские регионы, страны ЕАЭС, бедность, неравенство, дифференциация доходов населения, прожиточный минимум, экономическая безопасность.
Для цитирования: Цветков В. А., Зоидов К. Х., Янкаускас К. С., Кобил Ш. Оценка уровня бедности как критерия социальной составляющей экономической безопасности российских регионов и стран ЕАЭС // Экономика и управление. 2019. № 7 (165). С. 4-14. Б01: 10.35854/1998-1627-2019-7-4-14.
Благодарности: Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 18-310-00298 мол_а).
POVERTY ASSESSMENT AS A SOCIAL CRITERION OF ECONOMIC SECURITY OF RUSSIAN REGIONS AND EAEU COUNTRIES
Valeriy A. Tsvetkov
Market Economy Institute of the Russian Academy of Sciences (MEI RAS) x
Nakhimovskiy Ave 47, Moscow, Russian Federation, 117418 x
CO
Kobilzhon Kh. Zoidov 2
Market Economy Institute of the Russian Academy of Sciences (MEI RAS) ^
jj
Nakhimovskiy Ave 47, Moscow, Russian Federation, 117418, e-mail: kobiljonz@mail.ru 5
m
Konstantinas S. Yankauskas ^
Market Economy Institute of the Russian Academy of Sciences (MEI RAS) ^
Nakhimovskiy Ave 47, Moscow, Russian Federation, 117418 c
m
Kobil Shabnami ^
Market Economy Institute of the Russian Academy of Sciences (MEI RAS) ^
Nakhimovskiy Ave 47, Moscow, Russian Federation, 117418 J
The presented study examines methodological approaches to poverty assessment as a social indicator of economic security of Russian regions and countries of the Eurasian Economic Union (EAEU). Aim. The study aims to analyze the level of poverty in Russian regions, including in relation to the dynamics of inequality indicators.
Tasks. The authors address the problems of developing a comprehensive approach to poverty assessment in Russia with a view to further develop public policy measures that would allow for a radical reduction in poverty and analyze the dynamics of the poverty level indicator in the EAEU countries, determining the distinctive features of this phenomenon in the countries that are most economically integrated with Russia.
Methods. This study uses the methods of systems analysis, econometric analysis, evolutionary-institutional theory, and historical approach.
Results. Analysis of the absolute poverty indicator in regions shows a significant disparity between regions in terms of the proportion of citizens with incomes below the absolute poverty line. In all EAEU countries, the level of poverty decreased over the past 12 years, but the dynamics of this indicator is diverging.
Conclusions. It is not uncommon for the regions of the Russian Federation with lower absolute poverty to have a higher Gini coefficient. EAEU countries use different methods for calculating the poverty level. Looking ahead, it seems appropriate to standardize the methodology for calculating poverty levels in EAEU countries, introduce a uniform standard for calculating this indicator, and develop joint comprehensive measures aimed at reducing poverty in EAEU member states.
Keywords: poverty assessment, social criterion, Russian regions, EAEU countries, poverty, inequality, income disparity, subsistence level, economic security.
For citation: Tsvetkov V. A., Zoidov K. Kh., Yankauskas K. S., Kobil Sh. Otsenka urovnya bednosti kak kriteriya sotsial'noy sostavlyayushchey ekonomicheskoy bezopasnosti rossiyskikh regionov i stran EAES [Poverty Assessment as a Social Criterion of Economic Security of Russian Regions and EAEU Countries]. Ekonomika i upravlenie, 2019, no. 7 (165), pp. 4-14 (in Russ.). DOI: 10.35854/1998-1627-2019-7-4-14.
Acknowledgements: The study was conducted with financial support from the Russian Foundation for Basic Research (Project No. 18-310-00298 mol_a).
Введение
Существующая в России методика оценки уровня бедности не позволяет в полной мере оценить масштаб и структуру этого явления [1]. Очевидна угроза формального выполнения указа Президента РФ от 7 мая 2018 г. № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» в части снижения уровня бедности в два раза к 2024 г. [2]. Сопутствующая проблема — несбалансированность потребительской корзины, на базе которой рассчитывается размер прожиточного минимума,
являющийся основой для определения числа граждан РФ, находящихся за чертой бедности. В настоящее время структура потребительской корзины не учитывает рекомендации по рациональным нормам питания Министерства здравоохранения РФ [3], а также рекомендации экспертов Всемирной организации здравоохранения [4], что не только может искажать показатель реального уровня бедности, но и создает угрозу роста уровня смертности [1].
Для формирования комплексного подхода к оценке уровня бедности в России с целью последующей разработки мер государственной политики, позволяющих добиться радикаль-
Распределение
общего объема денежных средств и характеристики дифференциации граждан в России в 1990-2017 гг. [5]
Таблица 1 дохода
Год Доход, всего1 В том числе по 20-процентным группам населения, % Децильный коэффициент фондов, раз Коэффициент Джини
первая (с наименьшими доходами) вторая третья четвертая пятая (с наибольшими доходами)
1990 100 9,8 14,9 18,8 23,8 32,7
1995 100 6,1 10,8 15,2 21,6 46,3 13,5 0,387
1996 100 6,1 10,7 15,2 21,6 46,4 13,3 0,387
1997 100 5,9 10,5 15,3 22,2 46,1 13,6 0,390
1998 100 6,0 10,6 15,0 21,5 46,9 13,8 0,394
1999 100 6,0 10,5 14,8 21,1 47,6 14,1 0,400
2000 100 5,9 10,4 15,1 21,9 46,7 13,9 0,395
2001 100 5,7 10,4 15,4 22,8 45,7 13,9 0,397
2002 100 5,7 10,4 15,4 22,7 45,8 14,0 0,397
2003 100 5,5 10,3 15,3 22,7 46,2 14,5 0,403
2004 100 5,4 10,1 15,1 22,7 46,7 15,2 0,409
2005 100 5,4 10,1 15,1 22,7 46,7 15,2 0,409
2006 100 5,3 9,9 15,0 22,6 47,2 15,9 0,415
2007 100 5,1 9,8 14,8 22,5 47,8 16,7 0,422
2008 100 5,1 9,8 14,8 22,5 47,8 16,6 0,421
2009 100 5,2 9,8 14,8 22,5 47,7 16,6 0,421
2010 100 5,2 9,8 14,8 22,5 47,7 16,6 0,421
2011 100 5,2 9,9 14,9 22,6 47,4 16,2 0,417
2012 100 5,2 9,8 14,9 22,5 47,6 16,4 0,420
2013 100 5,2 9,8 14,9 22,5 47,6 16,3 0,419
2014 100 5,2 9,9 14,9 22,6 47,4 16,0 0,416
2015 100 5,3 10,0 15,0 22,6 47,1 15,7 0,413
2016 100 5,3 10,1 15,0 22,6 47,0 15,5 0,412
2017 100 5,4 10,1 15,1 22,6 46,8 15,3 0,410
ного снижения уровня бедности и выполнения требований указа Президента РФ от 7 мая 2018 г. № 204, целесообразно проанализировать динамику этого показателя в российских регионах и в соотношении с динамикой показателей неравенства, а также динамику показателя уровня бедности в странах ЕАЭС. Кроме того, важно выявить особенности данного явления в странах, находящихся в наибольшей степени экономической интеграции с Россией.
Сравнительный анализ динамики показателей бедности и дифференциации доходов населения в России
Помимо проведенного сравнительного анализа циклической динамики показателей абсолютной и относительной бедности в России [1] предлагаем изучить и другую группу показателей, связанных с дифференциацией доходов населения. Федеральная служба государственной статистики (Росстат) рассчитывает следующие показатели неравенства доходов граждан:
• распределение общего объема денежных доходов населения по 20-процентным группам населения;
• Децильный коэффициент фондов — показатель, который характеризует, во сколько раз средний уровень денежных доходов 10 % населения с самыми высокими доходами превышает средний уровень денежных доходов 10 % населения с самыми низкими доходами;
• коэффициент Джини — количественный показатель, показывающий степень неравенства различных вариантов распределения доходов, разработанный итальянским ученым-экономистом Коррадо Джини. Динамика перечисленных показателей
в России показана в таблице 1. Как видно из таблицы 1, с 1990 по 1995 г. произошло заметное перераспределение доходов между первой-четвертой и пятой 20-процентными группами. В итоге в 1995 г. на долю 20 % самых богатых граждан приходилось 46,3 % совокупных доходов — на 13,6 % больше, чем пятью годами ранее. Вместе с тем доходы наименее богатых 20 % граждан сократились за
1 1970-1990 гг. — совокупный доход (с учетом стоимости чистой продукции личных подсобных хозяйств населения).
это время на 3,7 %, доходы второй-четвертой 20-процентных групп также снизились в диапазоне от 2,2 до 4,1 %. На протяжении последующих 22 лет структура распределения доходов оставалась практически неизменной, за исключением незначительного снижения доли доходов первой-второй групп (на 0,7 % каждая) и увеличения на 0,5-1 % доли доходов четвертой-пятой групп.
Заметен и рост показателей децильного коэффициента фондов и коэффициента Джини, который происходил с 2001 по 2007 г. За этот период коэффициент фондов увеличился с 13,9 до 16,7 раз, а коэффициент Джини — с 0,397 до 0,422. Согласно сведениям, содержащимся в таблице 1, уровень абсолютной бедности за эти годы сократился с 27,5 до 13,3 % населения. Сопоставление динамики показателей дифференциации доходов и абсолютной бедности позволяет сделать вывод о том, что в 2001-2007 гг. доходы более обеспеченных групп населения росли более высокими темпами, чем доходы малообеспеченных граждан.
Росстатом в указанный период не осуществлял- ^
ся расчет показателя относительной бедности, |
но можно предположить, что он увеличивался, °
как и децильный коэффициент и коэффициент °
Джини. ®
С 2008 по 2017 г. произошло некоторое сни- ^
жение обоих коэффициентов: децильный со- ^
кратился с 16,7 до 15,3 раз, а коэффициент ^
Джини уменьшился с 0,422 в 2008 г. до 0,410 ^
в 2017 г. I
Сравнительный анализ динамики ^
показателей абсолютной бедности ш
и дифференциации доходов населения ^
(в регионах России) ^
Кроме выявленной нами существенной диффе- £
<
ренциации доходов населения России в масштабах страны наблюдается существенная дифференциация этих показателей между регионами (субъектами) РФ. Сопоставление показателей абсолютной бедности и дифференциации доходов представлено в таблице 2.
Таблица 2
Уровень абсолютной бедности и коэффициент Джини в России в целом и в субъектах РФ в 2017 г. [5]
Субъект РФ Уровень абсолютной бедности, %1 Коэффициент Джини
Республика Тыва 40,5 0,358
Республика Ингушетия 32 0,357
Республика Калмыкия 27,3 0,326
Республика Алтай 25,8 0,36
Еврейская авт. область 24,9 0,347
Кабардино-Балкарская Республика 24,8 0,351
Карачаево-Черкесская Республика 24,7 0,351
Республика Марий Эл 22,1 0,365
Забайкальский край 21,5 0,373
Чеченская Республика 20,7 0,383
Республика Саха (Якутия) 20,3 0,397
Курганская область 19,6 0,36
Республика Крым 19,1 0,343
Республика Мордовия 18,6 0,357
Чувашская Республика 18,5 0,337
Красноярский край 18,5 0,391
Иркутская область 18,4 0,358
Республика Бурятия 18,1 0,398
Республика Хакасия 18 0,362
Псковская область 17,9 0,349
Алтайский край 17,5 0,378
Камчатский край 17,5 0,344
Республика Карелия 17,3 0,335
Томская область 17,1 0,354
Республика Коми 16,8 0,382
Саратовская область 16,8 0,356
Смоленская область 16,6 0,382
Новосибирская область 16,5 0,36
Астраханская область 16 0,362
Амурская область 15,9 0,396
1 Доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, в % от общей численности населения субъекта РФ.
Субъект РФ Уровень абсолютной бедности, % Коэффициент Джини
Кировская область 15,7 0,342
Кемеровская область 15,3 0,352
Тюменская область 15 0,388
Пермский край 14,9 0,403
Ульяновская область 14,9 0,36
Оренбургская область 14,6 0,379
Приморский край 14,5 0,38
Волгоградская область 14,4 0,342
Республика Северная Осетия - Алания 14,4 0,363
Ивановская область 14,3 0,362
Новгородская область 14,1 0,359
Пензенская область 14 0,356
Орловская область 13,9 0,368
Ростовская область 13,9 0,394
г. Севастополь 13,9 0,35
Омская область 13,9 0,392
Калининградская область 13,8 0,358
Ставропольский край 13,8 0,381
Вологодская область 13,6 0,354
Брянская область 13,5 0,381
Архангельская область 13,5 0,375
Республика Адыгея 13,5 0,381
Челябинская область 13,5 0,351
Самарская область 13,4 0,379
Россия в целом 13,2 0,41
Владимирская область 13 0,352
Костромская область 13 0,358
Рязанская область 13 0,371
Тверская область 12,7 0,335
Мурманская область 12,6 0,357
Республика Башкортостан 12,3 0,416
Хабаровский край 12,3 0,384
Удмуртская Республика 12,2 0,366
Магаданская область 11,6 0,384
Ненецкий авт. округ 11,4 0,413
Краснодарский край 11,1 0,404
Ханты-Мансийский авт. округ 11,1 0,388
Республика Дагестан 11 0,389
Тамбовская область 10,5 0,379
Ярославская область 10,5 0,372
Калужская область 10,4 0,364
Ленинградская область 10,3 0,369
Курская область 10,2 0,374
Тульская область 9,9 0,368
Нижегородская область 9,9 0,398
Свердловская область 9,8 0,405
Сахалинская область 9,8 0,41
Воронежская область 9,1 0,399
Чукотский авт. округ 9 0,398
Липецкая область 8,8 0,389
г. Москва 8,3 0,417
Белгородская область 7,9 0,393
Московская область 7,9 0,388
г. Санкт-Петербург 7,5 0,407
Республика Татарстан 7,4 0,395
Ямало-Ненецкий авт. округ 6,5 0,423
Динамика численности населения Армении, находящегося за чертой бедности в 2004-2017 гг. [9] 2
_ о
Год Доля граждан, находящихся за чертой бедности, % от общей численности населения Численность граждан, находящихся за чертой бедности, % от общей численности населения, тыс. чел. (примерная оценка на основе расчетов авторов)
2004 53,5 1 697,6
2005 40,1 1 265,6
2006 30,2 947,1
2007 26,4 822,9
2008 27,6 854,8
2009 34,1 1 048,9
2010 35,8 1 093,7
2011 35,0 1 056,3
2012 32,4 978,8
2013 32,0 968,3
2014 30,0 905,1
2015 29,8 897,0
2016 29,4 881,4
2017 25,7 767,4
Анализ данных, представленных в таблице 2, позволяет сделать ряд выводов. Во-первых, очевидна дифференциация между несколькими регионами по доле граждан, имеющих доходы ниже черты абсолютной бедности. Разница между Республикой Тува, где наибольшая доля жителей, находящихся за чертой абсолютной бедности (40,5 % населения), и Ямало-Ненецким автономным округом (6,5 % населения) составляет более шести раз. В 54 субъектах РФ уровень относительной бедности выше, чем в России в целом (т. е. больше 13,2 %), в том числе практически во всех республиках Северо-Кавказского федерального округа этот показатель превышает общероссийский более чем в полтора — два раза. В 31 субъекте РФ уровень абсолютной бедности ниже в сравнении с общероссийским. В частности в Москве, Московской и Белгородской областях, Санкт-Петербурге, Татарстане и Ямало-Ненецком автономном округе соответствующий показатель ниже общероссийского почти в полтора — два раза. Во-вторых, нередко в регионах с более низким показателем абсолютной бедности наблюдается более высокое значение коэффициента Джини. Так, в первых десяти субъектах с наиболее высоким уровнем абсолютной бедности, как указано в таблице 2, значение коэффициента Джини находится в диапазоне от 0,326 до 0,383, что ниже показателя в России в целом, который составляет 0,410. В десяти регионах с самым низким уровнем абсолютной бедности коэффициент Джини находится в интервале от 0,388 до 0,423, в том числе в Москве и Ямало-Ненецком автономном округе он достигает 0,417 и 0,423 соответственно, что выше общероссийского показателя. В Сахалинской области коэффициент Джини соответствует общероссийскому показателю в 0,410. Таким
образом, для регионов необходим разный тип политики по борьбе с бедностью, учитывающий для одних необходимость снижения уровня абсолютной бедности, а для других сглаживание уровня дифференциации доходов.
Сравнительный анализ динамики показателя уровня бедности в государствах — членах ЕАЭС
Статья 4 Договора о Евразийском экономическом союзе предусматривает обеспечение свободы передвижения рабочей силы внутри союза
[6]. Уровень бедности в государствах — членах ЕАЭС является одним из ключевых факторов, оказывающих влияние на передвижение рабочей силы между странами, входящими в союз
[7]. Поэтому представляется целесообразным проанализировать динамику данного показателя в странах ЕАЭС, выявить особенности методик его расчета и провести межстрановое сопоставление динамики уровня бедности.
Так, в Армении уровень бедности рассчитывается на базе данных Интегрированного исследования условий жизни (Integrated Living Conditions Survey), при этом ежегодно обследуется 7 872 домашних хозяйств в стране [8]. Результаты исследования используются для расчета порога бедности, основанного на уровне потребления домашних хозяйств. Обновленная методика расчета уровня бедности действует с 2009 г. В таблице 3 представлена динамика уровня бедности в Армении в 2004-2017 гг. С учетом относительных данных произведены расчеты и определена оценочная численность граждан, имеющих доходы с уровнем населения, находящегося за чертой бедности.
Как видно из таблицы 3, численность граждан с доходами ниже уровня бедности в Ар-
Динамика
Таблица 4
численности малообеспеченного населения в Белоруссии в 2005-2018 гг. [11]
Год Уровень малообеспеченности населения, % от общей численности граждан Численность малообеспеченного населения, тыс. чел. (примерная оценка на основе расчетов авторов)
2005 12,7 1 231,6
2006 11,1 1 069,0
2007 7,7 737,6
2008 6,1 582,1
2009 5,4 513,7
2010 5,2 494,0
2011 7,3 692,1
2012 6,3 596,3
2013 5,5 520,5
2014 4,8 454,5
2015 5,1 483,5
2016 5,7 541,4
2017 5,9 560,8
2018 5,6 531,5
мении последовательно снижалась с 2004 по 2007 г., сократившись приблизительно вдвое (с 53,5 % до 26,4 %). В 2008-2010 гг. этот показатель возрос до 35,8 %, что объясняется последствиями мирового финансово-экономического кризиса. С 2011 г. наблюдается последовательное снижение числа жителей, находящихся за чертой бедности. К 2017 г. соответствующий показатель достиг отметки 25,7 % (около 767 тыс. человек.
В Белоруссии уровень бедности рассчитывается как численность «малообеспеченного населения», т. е. населения (домашние хозяйства), имеющего среднедушевые располагаемые ресурсы (доходы) ниже черты малообе-спеченности [10]. Уровень бедности, в отличие от Армении, определяется по размеру дохода, а не размеру потребления. В таблице 4 представлена динамика уровня малообеспеченно-сти населения Белоруссии в 2005-2018 гг., а также рассчитан показатель примерной численности малообеспеченных граждан.
Приведенные в таблице 4 данные свидетельствуют о том, что в 2005-2010 гг. уровень ма-лообеспеченности в Белоруссии снизился более чем вдвое — с 12,7 % до 5,2 %. В 2011 г. этот показатель возрос до 7,3 %, а в 2012-2014 гг. снова снизился до 4,8 %, в 2015-2017 гг. увеличился примерно на 1 %. В абсолютных цифрах численность малообеспеченного населения в Белоруссии в исследуемый период достигала максимума в 2015 г. — примерно 1,2 млн человек. В настоящее время — 531,5 тыс. человек.
В Казахстане, как и в Белоруссии, уровень бедности рассчитывается в зависимости от размера доходов граждан. Чертой бедности является величина прожиточного минимума. С 2006 г. в республике действует новая методика его расчета, согласно которой про-
житочный минимум определяется по 43 наименованиям продуктов питания. С 2018 г. изменена структура прожиточного минимума в отношении формирования доли расходов на непродовольственные товары и услуги, установленная в размере 45 % к стоимости минимальной потребительской корзины [12]. В таблице 5 даны показатели о доле населения Казахстана с доходами ниже уровня бедности, а также рассчитанная на основе этих сведений численность находящегося за чертой бедности населения в абсолютном выражении.
Сведения, указанные в таблице 5, говорят о том, что доля населения Казахстана с доходами ниже прожиточного минимума снизилась с 46,7 % в 2001 г. до 2,6 % в 2016-2017 гг. В абсолютном выражении количество бедных уменьшилось приблизительно с семи миллионов в 2001 г. до 465,9 тыс. человек в 2017 г.; в 2018 г. численность населения с доходами ниже прожиточного минимума увеличилась до 4,3 % (780,8 тыс. человек).
Уровень бедности в Кыргызстане устанавливается с 1996 г. при методологическом и финансовом содействии Всемирного банка посредством выборочного обследования домашних хозяйств. Показатели бедности определяются в зависимости от черты бедности, рассчитанной с участием экспертов Всемирного банка, величина которой представляет собой минимальный уровень потребления с учетом как продовольственных, так и непродовольственных товаров и услуг [13]. В таблице 6 представлены данные о динамике численности населения Кыргызстана с доходами ниже черты бедности в 1996-2018 гг.
Судя по информации, которая находит отражение в таблице 6, уровень бедности в Кыргызстане увеличивался с 1997 по 2000 г., составляя на пике 62,6 % населения (чуть бо-
о
о _
CD о;
х —
X CÛ
m <
CL ^
2
ш ^
ш
О
CL
с
ш ^
< > — <
Таблица 6
Динамика численности населения Кыргызстана с потребительскими расходами ниже черты
бедности в 1996-2018 гг. [14]
Год Доля населения с потребительскими расходами ниже черты бедности, % от общей численности граждан Численность населения с потребительскими расходами ниже черты бедности, % от общей численности граждан (примерная оценка на основе расчетов авторов)
1996 43,5 1 997,4
1997 43,0 2 002,3
1998 54,9 2 597,1
1999 55,3 2 656,1
2000 62,6 3 053,7
2001 56,4 2 776,2
2002 54,8 2 724,2
2003 49,9 2 499,4
2004 45,9 2 328,9
2005 43,1 2 213,7
2006 39,9 2 070,5
2007 35,0 1 837,2
2008 31,7 1 676,7
2009 31,7 1 695,4
2010 33,7 1 826,2
2011 36,8 2 015,8
2012 38,0 2 111,2
2013 37,0 2 094,2
2014 30,6 1 767,6
2015 32,1 1 892,3
2016 25,4 1 529,0
2017 25,6 1 571,9
лее 3 млн человек в абсолютном выражении). В 2009 г. в Кыргызской Республике наблю-
В 2001-2008 гг. этот показатель снизился дался рост числа бедных (почти на 400 тыс.
вдвое, т. е. в 2008 г. — 31,7 % населения (при- человек) до около 2,1 млн человек к 2012 г., а
мерно 1,7 млн человек за чертой бедности). к 2017 г. этот показатель снизился примерно
Динамика численности населения Казахстана, имеющего доходы ниже величины прожиточного
минимума (уровень бедности) в 2001-2018 гг. [12]
Год Доля населения, имеющего доходы ниже величины прожиточного минимума (уровень бедности), % от общей численности граждан Численность населения, имеющего доходы ниже величины прожиточного минимума (уровень бедности), % от общей численности граждан, тыс. чел. (примерная оценка на основе расчетов авторов)
2001 46,7 6 942,2
2002 44,5 6 608,7
2003 37,5 5 575,1
2004 33,9 5 068,5
2005 31,6 4 763,6
2006 18,2 2 769,9
2007 12,7 1 955,4
2008 12,1 1 884,4
2009 8,2 1 311,8
2010 6,5 1 053,2
2011 5,5 904,2
2012 3,8 633,6
2013 2,9 490,4
2014 2,8 480,5
2015 2,7 470,2
2016 2,6 459,4
2017 2,6 465,9
2018 4,3 780,8
: Доля населения ниже уровня бедности в государствах — членах ЕАЭС в 2005-2017 гг., % от общей § численности граждан (на основе национальных методик расчета уровня бедности) [1; 9;11; 12; 14]
о ^ Год Армения Белоруссия Казахстан Кыргызстан Россия
2005 40,1 12,7 31,6 43,1 17,8
2006 30,2 11,1 18,2 39,9 15,2
ш 5 2007 26,4 7,7 12,7 35,0 13,3
сг п 2008 27,6 6,1 12,1 31,7 13,4
ш > ш о 2009 34,1 5,4 8,2 31,7 13
2010 35,8 5,2 6,5 33,7 12,5
ся 2011 35,0 7,3 5,5 36,8 12,7
ш 2012 32,4 6,3 3,8 38,0 10,7
со о 2013 32,0 5,5 2,9 37,0 10,8
сс сг 2014 30,0 4,8 2,8 30,6 11,2
< 2015 29,8 5,1 2,7 32,1 13,3
о 2016 29,4 5,7 2,6 25,4 13,3
< 2017 25,7 5,9 2,6 25,6 13,2
50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0
*-*-*
" А- ■ а-'А'-А"А- ■ ■ ■ А
♦ Армения Беларусь - А - Казахстан
Кыргызстан —*— Россия
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Рис. 1. Динамика доли населения ниже уровня бедности в государствах — членах ЕАЭС в 2005-2017 гг.,
% от общей численности граждан [1; 9; 11; 12; 14]
до 1,6 млн человек (25,6 % населения). В таблице 7 и на рисунке 1 дана сравнительная динамика уровня бедности в государствах — членах ЕАЭС.
Анализируя таблицу 7 и график, можно заключить, что во всех странах ЕАЭС уровень бедности сократился за последние 12 лет. Однако динамика этого показателя носит разнонаправленный характер. В России и Белоруссии уровень бедности в 2014-2017 гг. увеличивался, а в Армении, Казахстане и Кыргызстане снижался. Такая разнонаправленная динамика связана, на наш взгляд, с более тесной экономической интеграцией России и Белоруссии в рамках Союзного государства, следствием которой является и более синхронная динамика социальных показателей экономического развития. Кроме того, в странах ЕАЭС используются разные методики расчета уровня бедности. В Белоруссии, Казахстане и России данный показатель формируется ввиду черты бедности как определенного уровня дохода. В Армении
и Кыргызстане черта бедности — это определенный уровень потребительских расходов. В перспективе представляется целесообразным унифицировать методику расчета уровня бедности в странах ЕАЭС с целью создания единого стандарта его расчета и выработки совместных комплексных мер по снижению уровня бедности внутри государств — членов союза.
Выводы и предложения
На основании вышеизложенного можно сформулировать следующие выводы. Во-первых, вследствие сопоставления динамики показателей дифференциации доходов и абсолютной бедности становится понятно, что в 2001-2007 гг. доходы более обеспеченных групп населения росли более высокими темпами в сравнении с малообеспеченными гражданами [1; 15-18]. Во-вторых, анализ показателя абсолютной бедности в ряде регионов отражает дифференциацию между регионами по доле граждан,
имеющих доходы ниже черты абсолютной бедности. Разница между несколькими регионами составляет более шести раз. В 54 субъектах РФ уровень относительной бедности выше, чем в России в целом, т. е. более 13,2 %. В 31 субъекте РФ уровень абсолютной бедности ниже, чем в российском государстве в целом. В частности в Москве, Московской и Белгородской областях, Санкт-Петербурге, Татарстане и Ямало-Ненецком автономном округе этот показатель ниже общероссийского почти в полтора — два раза.
В-третьих, нередко в российских регионах, имеющих более низкий показатель абсолютной бедности, наблюдается более высокое значение коэффициента Джини. Так, в первых десяти регионах с наиболее высоким уровнем абсолютной бедности, что подтверждает таблица 2, значение коэффициента Джини находится в диапазоне от 0,326 до 0,383, что ниже общероссийского показателя (0,410). В десяти регионах с самым низким уровнем абсолютной бедности, если обратить внимание на таблицу 2, коэффициент Джини — в интервале от 0,388
до 0,423, в том числе в Москве и Ямало-Ненец- ^ ком автономном округе он составляет 0,417 и |
0,423, что выше общероссийского показателя. ° В-четвертых, во всех странах ЕАЭС уровень бед- °
ности сократился за последние двенадцать лет, ®
к
но динамика этого показателя носит разнона- ^
правленный характер. В России и Белоруссии ^
уровень бедности в 2014-2017 гг. увеличился, ^
а в Армении, Казахстане и Кыргызстане сни- ^
зился. Такая разнонаправленная динамика, по з
нашему мнению, может быть связана с более ^
тесной экономической интеграцией России и °
Белоруссии в рамках Союзного государства, с
следствием которой является и более синхрон- з
ная динамика социальных показателей эконо- ^
мического развития. В-пятых, в государствах <
ЕАЭС применяются разные методики расчета £
<
уровня бедности. В перспективе представляется вполне обоснованным унифицировать методику расчета уровня бедности ЕАЭС, создать единый стандарт расчета данного показателя и выработать совместные комплексные меры по его снижению внутри стран — членов ЕАЭС.
Литература
1. Цветков В. А., Зоидов К. Х., Янкаускас К. С., Кобил Ш. К. Моделирование циклической динамики уровня бедности как социального показателя экономической безопасности России // Экономика и управление. 2018. № 11 (157). С. 4-18.
2. О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года [Электронный ресурс]: указ Президента РФ от 7 мая 2018 г. № 204. URL: http:// www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71837200/ (дата обращения: 22.05.2019).
3. Об утверждении Рекомендаций по рациональным нормам потребления пищевых продуктов, отвечающих современным требованиям здорового питания [Электронный ресурс]: приказ Министерства здравоохранения РФ от 19 авг. 2016 г. № 614. URL: http://www.garant.ru/ products/ipo/prime/doc/71385784/ (дата обращения: 22.05.2019).
4. Рацион, питание и предупреждение хронических заболеваний: доклад Совместного консультативного совещания экспертов ВОЗ/ФАО. Женева: Всемирная организация здравоохранения, 2003. 196 c.
5. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: http://www.gks.ru (дата обращения: 22.05.2019).
6. Договор о Евразийском экономическом союзе [Электронный ресурс] // Министерство экономического развития РФ. 2014. 29 мая. URL: http://economy.gov.ru/minec/about/structure/depSNG/ agreement-eurasian-economic-union (дата обращения: 22.05.2019).
7. Цветков В. А., Зоидов К. Х., Лапин А. В., Кобил Ш. К. Внешнеторговый оборот Российской Федерации со странами ЕАЭС: анализ первых результатов и тенденции правового администрирования // Экономика и управление. 2018. № 1 (147). С. 4-24. DOI: 10.33051/1998-1627-2018-1-4-24.
8. Quality Declaration Poverty Incidence [Электронный ресурс]// Статистический комитет Республики Армения. URL: https://www.armstat.am/file/Qualitydec/eng/11.2.pdf (дата обращения: 22.05.2019).
9. Статистический комитет Республики Армения [Электронный ресурс]. URL: https://www. armstat.am/ru/ (дата обращения: 22.05.2019).
10. Краткий глоссарий статистических терминов [Электронный ресурс] // Национальный статистический комитет Республики Беларусь. URL: http://www.belstat.gov.by/metodologiya/kratkiy-glossariy-statisticheskikh-terminov/11/ (дата обращения: 24.05.2019).
11. Уровень малообеспеченности населения по областям и г. Минску [Электронный ресурс] // Национальный статистический комитет Республики Беларусь. URL: http://www.belstat.gov.by/ofit-sialnaya-statistika/makroekonomika-i-okruzhayushchaya-sreda/uroven-zhizni-naseleniya/godovye-dan-nye/uroven-maloobespechennosti-naseleniya-po-oblastyam-i-g-minsku/ (дата обращения: 24.05.2019).
12. Комитет по статистике [Электронный ресурс] // Министерство национальной экономики Республики Казахстан. URL: http://stat.gov.kz/ (дата обращения: 24.05.2019).
13. Методы анализа бедности для Кыргызской Республики [Электронный ресурс] // Национальный статистический комитет Кыргызской Республики. URL: http://stat.kg/ru/statistics/download/ methodology/98/ (дата обращения: 24.05.2019).
14. Численность населения с потребительскими расходами ниже черты бедности [Электронный ресурс] // Национальный статистический комитет Кыргызской Республики. URL: http://stat. kg/ru/statistics/download/dynamic/538/ (дата обращения: 25.05.2019).
15. Зоидов К. Х., Янкаускас К. С. Формирование эффективной модели регулирования финансово-бюджетных отношений между федеральным и региональными уровнями в условиях интеграции
о
™ и нестабильности. Ч. I // Региональные проблемы преобразования экономики. 2016. № 3 (65).
- С.114-128.
16. Зоидов К. Х., Янкаускас К. С. Формирование эффективной модели регулирования финансово-бюджетных отношений между федеральным и региональными уровнями в условиях интеграции и нео стабильности. Ч. II // Региональные проблемы преобразования экономики. 2016. № 4 (66). С. 82-94.
17. Цветков В. А., Янкаускас К. С. Человеческий капитал и связанные с его развитием возможности и риски для модернизации и экономической безопасности России // Модернизация и экономическая безопасность России / под ред. Н. Я. Петракова. М.; СПб.: Нестор-История, 2012. Т. 3. С. 538-562.
18. Цветков В. А., Степнов И. М., Ковальчук Ю. А., Зоидов К. Х. Динамика развития экономических систем. М.: ЦЭМИ РАН / ИПР РАН, 2016. 380 с.
>
ш
о
о <
References
1. Tsvetkov V. A., Zoidov K. Kh., Yankauskas K. S., Kobil Sh. K. Modelirovanie tsiklicheskoy dina-miki urovnya bednosti kak sotsial'nogo pokazatelya ekonomicheskoy bezopasnosti Rossii [Modeling the cyclic behavior of poverty rate as a social indicator of economic security in Russia]. Ekonomika i upravlenie, 2018, no. 11 (157), pp. 4-18.
2. On the national goals and strategic objectives of the development of the Russian Federation for the period up to 2024. Decree of the President of the Russian Federation of May 7, 2018 No. 204. Available at: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71837200/. Accessed 22.05.2019 (in Russ.).
3. On approval of Recommendations on rational norms of food consumption that meet modern requirements of a healthy diet. Order of the Ministry of Health of the Russian Federation of August 19, 2016 No. 614. Available at: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/71385784/. Accessed 22.05.2019 (in Russ.).
4. Diet, nutrition and the prevention of chronic diseases: Report of a joint WHO/FAO expert consultation. Geneva: World Health Organization, 2003. 160 p. (WHO Technical Report Series. No. 916). Available at: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/42665/WH0_TRS_916.pdf?sequence=1. (Russ. ed.: Ratsion, pitanie i preduprezhdenie khronicheskikh zabolevaniy: doklad Sovmestnogo konsul'tativnogo soveshchaniya ekspertov VOZ/FAO. Geneva: World Health Organization, 2003. 196 p.).
5. Official website of the Federal State Statistics Service. Available at: http://www.gks.ru. Accessed 22.05.2019. (in Russ.).
6. Treaty on the Eurasian Economic Union. Ministry of Economic Development of the Russian Federation. 29 May, 2014. Available at: http://economy.gov.ru/minec/about/structure/depSNG/ agreement-eurasian-economic-union. Accessed 22.05.2019. (in Russ.).
7. Tsvetkov V. A., Zoidov K. Kh., Lapin A. V., Kobil Sh. K. Vneshnetorgovyy oborot Rossiyskoy Federatsii so stranami EAES: analiz pervykh rezul'tatov i tendentsii pravovogo administrirovani-ya [Foreign trade turnover between Russian Federation and EEU countries: Analysis of the first results and trends in regulatory management]. Ekonomika i upravlenie, 2018, no. 1 (147), pp. 4-24. DOI: 10.33051/1998-1627-2018-1-4-24.
8. Quality declaration poverty incidence. Statistical Committee of the Republic of Armenia. Available at: https://www.armstat.am/file/Qualitydec/eng/11.2.pdf. Accessed 22.05.2019.
9. Statistical Committee of the Republic of Armenia. Available at: https://www.armstat.am/ru/. Accessed 22.05.2019. (in Russ.).
10. Brief glossary of statistical terms. National Statistical Committee of the Republic of Belarus. Available at: http://www.belstat.gov.by/metodologiya/kratkiy-glossariy-statisticheskikh-termi-nov/11/. Accessed 24.05.2019. (in Russ.).
11. The level of poverty of the population by regions and the city of Minsk. National Statistical Committee of the Republic of Belarus. Available at: http://www.belstat.gov.by/ofitsialnaya-statis-tika/makroekonomika-i-okruzhayushchaya-sreda/uroven-zhizni-naseleniya/godovye-dannye/uroven-maloobespechennosti-naseleniya-po-oblastyam-i-g-minsku/. Accessed 24.05.2019. (in Russ.).
12. Statistics Committee. Ministry of National Economy of the Republic of Kazakhstan. Available at: http://stat.gov.kz/. Accessed 24.05.2019.
13. Poverty analysis methods for the Kyrgyz Republic. National Statistical Committee of the Kyrgyz Republic. Available at: http://stat.kg/ru/statistics/download/methodology/98/. Accessed 24.05.2019. (in Russ.).
14. Population below consumer poverty line. National Statistical Committee of the Kyrgyz Republic. Available at: http://stat.kg/ru/statistics/download/dynamic/538/. Accessed 24.05.2019.
15. Zoidov K. Kh., Yankauskas K. S. Formirovanie effektivnoy modeli regulirovaniya finansovo-byudzhetnykh otnosheniy mezhdu federal'nym i regional'nymi urovnyami v usloviyakh integratsii i nestabil'nosti. Ch. I [Forming an effective model for regulating financial and budgetary relations between the federal and regional levels in the context of integration and instability. Pt. 1]. Regional'nye problemy preobrazovaniya ekonomiki, 2016, no. 3 (65), pp.114-128.
16. Zoidov K. Kh., Yankauskas K. S. Formirovanie effektivnoy modeli regulirovaniya finansovo-byudzhetnykh otnosheniy mezhdu federal'nym i regional'nymi urovnyami v usloviyakh integratsii i nestabil'nosti. Ch. I [Forming an effective model for regulating financial and budgetary relations between the federal and regional levels in the context of integration and instability. Pt. 2]. Regional'nye problemy preobrazovaniya ekonomiki, 2016, no. 4 (66), pp. 82-94.
17. Tsvetkov V. A., Yankauskas K. S. Chelovecheskiy kapital i svyazannye s ego razvitiem vozmozhnosti i riski dlya modernizatsii i ekonomicheskoy bezopasnosti Rossii [Human capital and the opportunities and risks associated with its development for the modernization and economic security of Russia]. In: Petrakov N. Ya., ed. Modernizatsiya i ekonomicheskaya bezopasnost' Rossii [Modernization and economic security of Russia]. Moscow; St. Petersburg: Nestor-Istoriya, 2012, vol. 3, pp. 538-562.
18. Tsvetkov V. A., Stepnov I. M., Koval'chuk Yu. A., Zoidov K. Kh. Dinamika razvitiya ekonomi-cheskikh sistem [The dynamics of economic systems development]. Moscow: Central Economics and Mathematics Institute RAS/Market Economy Institute RAS, 2016. 380 p.
