Программа «Материнский капитал» как информационный аспект демографической безопасности региона Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

АСПЕКТЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ И ПРОТИВОДЕЙСТВИЕ ТЕРРОРИЗМУ

УДК 314.172

ПРОГРАММА «МАТЕРИНСКИМ КАПИТАЛ» КАК ИНФОРМАЦИОННЫЙ АСПЕКТ ДЕМОГРАФИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНА

«MATERNITY CAPITAL» AS AN INFORMATION ASPECT OF REGIONAL DEMOGRAPHIC SECURITY

© Иноземцев Евгений Сергеевич

Yevgeniy S. Inozemtsev

кандидат экономических наук, доцент, Саратовский социально-экономический институт (филиал) ФГБОУ ВПО «РЭУ им. Г.В. Плеханова»

Cand.Sc. (Economics), associate professor, Saratov socio-economic institute (branch) of Plekhanov Russian University of Economics

e-mail: inevgenij@yandex.ru

В статье рассматривается влияние программы стимулирования рождаемости «Материнский капитал» на демографическую безопасность региона. Статистически подтверждается эффект повышения рождаемости прежде всего среди сельского населения. Установлены количественные параметры взаимосвязи прироста рождаемости и фактора наличия первого ребенка.

Ключевые слова: рождаемость, программа «Материнский капитал».

The paper examines the impact of maternity capital policy on demographic security of the region. The author reveals statistic data that show increasing birth rate, especially among the rural population, and presents quantitative parameters of the correlation between growing birth rate and already having one child.

Keywords:fertility, "Мaternity capital".

С начала 2007 г. в нашей стране осуществляется государственная программа стимулирования рождаемости, известная как «Материнский капитал». Программа предусматривает денежную поддержку семей при рождении второго ребенка, которая может быть использована на улучшение жилищных условий,

образование детей или пенсию матери, размер выплат ежегодно индексируется [1]. В настоящее время идет обсуждение возможности продления действия этой программы на период после 2016 года. Однако для этого важно статистически обосновать влияние данного

значит, что структурные изменения начала 1990-х гг. значительно повлияли на динамику рождаемости и пренебрежение этим фактором сильно ухудшит качество модели.

В табл. 1 приведены результаты расчетов параметров для различных трендов вида у = ДО, где £ - время (1, 2, ..., 22). В основном рассматривались линейный, гиперболический и экспоненциальный тренды. Использование степенного тренда дало неудовлетворительные результаты. Для моделирования рождаемости на селе в группе 25-29 лет пришлось использовать параболический тренд, так как коэффициенты при t по другим трендам оказались незначимыми. Данная модель имеет вид (внизу в скобках приведены стандартные ошибки):

у = 77,28 - 3,54£ + 0,21£2. (3,50) (0,70) (0,03)

Для количественной оценки эффекта «материнского капитала» на федеральном уровне используем значения отклонений от предсказанных значений по выбранным трендовым моделям (табл. 2).

Таблица 1

Параметры трендовых моделей динамических рядов возрастной рождаемости для городского и сельского населения РФ за 1990—2011 гг. (первое значение — а, второе — Ь; в скобках даны ошибки; прочерком отмечены незначимые модели с а = 0,05)

Возрастная группа, лет Вид тренда Выбранный тренд (значение К2)

Линейный Гиперболический Экспоненциальный

Город

20-24 119,962 (3,902) -2,453 (0,296) 78,920 (2,040) 76,583 (7,557) 4,830 (0,032) -0,028 (0,003) Гипербола (0,837)

25-29 57,912 (4,098) 1,315 (0,308) - 4,055 (0,060) 0,020 (0,004) Экспонента (0,511)

30-34 22,049 (3,387) 1,667 (0,263) - 3,140 (0,030) 0,047 (0,005) Экспонента (0,773)

35-39 6,251 (1,913) 0,843 (0,148) - 1,912 (0,136) 0,065 (0,008) Экспонента (0,774)

40-44 1,361 (0,420) 0,136 (0,032) - 0,263 (0,172) 0,061 (0,009) Прямая (0,474)

Село

20-24 177,992 (7,841) -3,076 (0,603) 124,653 (3,630) 106,704 (13,452) 5,223 (0,045) -0,024 (0,004) Гипербола (0,759)

25-29 - - - Парабола (0,508)

30-34 36,918 (4,280) 1,067 (0,328) - 3,588 (0,096) 0,025 (0,606) Экспонента (0,410)

35-39 14,962 (2,437) 0,467 (0,192) - 2,655 (0,135) 0,029 (0,009) Экспонента (0,304)

40-44 - 3,912 (0,321) 3,618 (1,178) - Гипербола (0,320)

фактора на демографическую безопасность региона.

Вначале необходимо определить, насколько повлияло введение «материнского капитала» на рождаемость. Для этого были построены различные модели временных рядов возрастных коэффициентов рождаемости. Исследовались 5 возрастных групп - от 20 до 44 лет включительно. Очевидно, что возрастная группа 15-19 лет в подавляющем числе случаев не попадает в сферу наших интересов, а уровень рождаемости в группе 45-49 лет (0,1-0,2%о) слишком мал для получения адекватных результатов. В качестве источника исходных данных использовался [ДЕР-2012].

В нашем распоряжении были временные ряды рождаемости городского и сельского населения длиной 36 значений, однако для моделирования ряда пришлось ограничиться 22 (с 1990 по 2011 год включительно). Дело в том, что при проведении теста Чоу нулевая гипотеза о наличии структурной стабильности для трех из пяти возрастных групп (20-34 года) была отклонена (Р>Бкрит(0,05; 2; 32)) как для городского, так и для сельского населения. Это

Таблица 2

Отклонения реальных уровней рождаемости от предсказанных по уравнениям отобранных трендов (%о) за 2007—2011 гг.

Возрастная группа Городское население Сельское население

2007 2008 2009 2010 2011 2007 2008 2009 2010 2011

20-24 -5,47 -3,95 -4,85 -8,37 -9,8 -3,68 -0,97 -0,89 0,26 7,89

25-29 0,25 3,83 6,26 7,87 6,34 0,57 1,52 0,95 -0,85 -6,26

30-34 -0,55 2,53 4,20 5,34 3,24 2,01 7,53 7,42 8,67 8,18

35-39 -0,18 1,30 1,69 2,56 2,22 0,83 3,82 3,98 4,93 5,55

40-44 -0,21 0,36 0,92 1,49 1,75 0,39 1,20 1,51 2,42 2,93

Табл. 2 наглядно демонстрирует эффект воздействия «материнского капитала»: из 50 отклонений 37 оказались положительными. Все же для оценки статистической достоверности эффекта используем непараметрический критерий знаков. Он основан на z-статистике вида

<3 -А/Р

где Q - число появлений «плюсов» (или «минусов», в зависимости от вида альтернативной гипотезы); N - объем выборки; Р - вероятность появления «плюсов» (для нулевой гипотезы о случайности появления «плюса» или «минуса» Р = 0,5).

В нашем случае г = 3,39, что больше критического значения гкр(0,01) = 2,32. Следовательно, мы можем на уровне а = 0,01 утверждать, что в последние 5 лет имелся некий фактор

Прежде всего, нужно отметить, что отрицательные значения в группах 20-24 и 25-29 лет отражают компенсирующий рост рождаемости в этих группах по сравнению со снижением рождаемости в предыдущей группе (соответственно 15-19 и 20-24 года). Значения 4,429 и 0,514 в группе 20-24 года свидетельствуют о синхронном снижении рождаемости в соседних группах городского населения. Правда, замедление снижения в последнем случае может быть объяснено влиянием «материнского капитала». Значения коэффициентов эластичности в средних и старших возрастных группах свидетельствуют о тенденции к увеличе-

(«материнский капитал»), который повлиял на отклонения рождаемости в большую сторону.

Необходимо проверить еще одну гипотезу, которая заключается в том, что рождаемость в группе (г, г+4) зависит от рождаемости в предыдущей группе. Эта взаимосвязь проявляется в замещении (хотя и неполном) рождений, отложенных женщинами на будущее, в старших возрастах. Таким образом, снижение рождаемости в младших возрастных группах частично компенсируется некоторым увеличением в старших возрастных группах. Самым простым способом выявления этой зависимости является анализ цепных коэффициентов эластичности, т.е. отношений темпа прироста уровня рождаемости в возрастной группе (г, г+4) лет к темпу прироста уровня рождаемости в группе (г-5, г-1) лет (табл. 3).

Таблица 3 (1, 1+4) лет по отношению 2000-2011 гг.)

нию рождаемости «отложенных» детей. Особенно ярко эта тенденция проявилась в период действия программы «Материнский капитал »: с ростом рождаемости на 1% рождаемость в следующей группе увеличивалась на 1,51,8% .

Тесноту связи между рождаемостью в соседних возрастных группах можно оценить при помощи коэффициентов ранговой корреляции Спирмена и Кендела (табл. 4). Все коэффициенты значимы на уровне а = 0,01.

Таким образом, наличие влияния рождаемости в предыдущей возрастной группе на рождаемость в следующей не подлежит со-

Коэффициенты эластичности рождаемости в возрастной группе к рождаемости в предыдущей возрастной группе (РФ,

Возрастная группа Городское население Сельское население

2000-2003 2004-2007 2008-2011 2000-2003 2004-2007 2008-2011

20-24 -1,435 4,429 0,514 -0,676 -0,271 1,579

25-29 7,596 -0,942 -2,367 2,085 -9,914 1,534

30-34 1,554 2,451 1,787 2,060 1,505 1,637

35-39 1,241 1,987 1,490 0,982 1,538 1,488

40-44 0,596 1,005 1,679 -0,122 0,827 1,797

Таблица 4

Коэффициенты ранговой корреляции между рождаемостью в возрастной группе (г, г+4) лет и рождаемостью в предыдущей возрастной группе

(77 регионов РФ, 2005-2011 гг.)

Возрастная группа Коэ< )фициент Спирмена Коэ< )фициент Кендела

2005 2007 2011 2005 2007 2011

20-24 0,585 0,602 0,786 0,426 0,451 0,600

25-29 0,550 0,710 0,756 0,410 0,532 0,570

30-34 0,905 0,893 0,928 0,735 0,750 0,784

35-39 0,925 0,876 0,907 0,785 0,730 0,791

40-44 0,826 0,891 0,892 0,680 0,725 0,741

мнению. Более того, теснота связи в последние годы имеет тенденцию к усилению. Это значит, что, помимо воздействия фактора «отложенных» детей (который имел место уже в начале 2000-х гг.), на решение женщин (особенно в старших фертильных возрастах) завести ребенка стал сильно влиять фактор наличия первого ребенка, в чем и проявляется эффект «материнского капитала».

Исходя из статистически подтвержденной гипотезы о сильной взаимосвязи рождаемости в соседних группах, проведем анализ рождаемости на основе модели с распределенным во времени лагом (лаги Алмон). Модель Алмон выглядит следующим образом:

у = а + Ь х, + Ь х + Ь х +...+ + Ь х ,

^ 0 1 11-12 1-2 П 1-п'

где п - величина лага;

у4 - результативный показатель (в нашем случае - уровень рождаемости в 1-й возрастной группе) в момент времени

х1 - факторный показатель (в нашем случае - уровень рождаемости в предшествующей возрастной группе) в момент времени t.

При этом модель оценивается не непосредственно обычным МНК, а с помощью инструментальных переменных, представляющих собой выражение факторного показателя через полином к-й степени [3, с. 463].

Главной проблемой применения лагов Ал-мон является то, что П необходимо знать зара-

нее. Однако в данном конкретном случае этот вопрос решается просто: лаг равен интергенетическому интервалу, т.е. среднему временному промежутку между рождениями. Согласно оценкам специалистов, этот показатель постепенно увеличивается: если для родившихся в середине 1990-х гг. интервал между рождением первого и второго ребенка составлял около 4 лет, то для второй половины 2000-х гг. он превысил 6 лет [2, с. 12].

Используя эти данные, мы рассчитали модели с лагами Алмон (полином второй степени с лагом 6). Анализ проводился отдельно по городскому и сельскому населению. В качестве х поочередно использовались все предшествующие возрастные группы (например, для рождаемости в возрасте 30-34 года факторным признаком могла быть не только рождаемость в возрасте 25-29 лет, но также в группах 15-19 и 20-24 года). Тем не менее, как и ожидалось, наилучшие результаты были получены в тех случаях, когда факторным признаком выступала рождаемость в непосредственно предшествующей группе. Единственным исключением оказалась группа 40-44 года в сельском населении. Для нее значимая модель получилась с факторным признаком «рождаемость в 15-19 лет». Для групп 20-24 года (сельское население) и 40-44 года (городское население) удовлетворительных моделей (с детерминацией более 75% и значимых при а = 0,05 бета-коэффициентами) получить не удалось (табл. 5).

Таблица 5

Отклонения реальных уровней рождаемости (%о) от предсказанных по регрессионным моделям с распределенным лагом (РФ, городское и сельское население)

Возрастная группа Городское население Сельское население

2007 2008 2009 2010 2011 2007 2008 2009 2010 2011

20-24 -5,61 -5,94 -2,44 1,61 1,21 - - - - -

25-29 -1,36 3,76 7,07 11,69 15,78 4,46 16,18 17,50 14,87 11,30

30-34 -1,00 1,84 3,53 4,56 7,62 6,25 8,41 7,02 8,27 8,96

35-39 -1,55 -0,86 -0,51 -0,66 1,27 1,99 1,28 -0,17 0,20 1,37

40-44 - - - - - -0,75 -0,63 -0,54 0,38 1,09

Положительные значения в табл. 5 указывают на то, что рождаемость в действительности была больше предсказанной. Сравнивая эти результаты с данными табл. 2, можно заметить определенное сходство не только в знаках отклонений, но и в их абсолютных значениях, например в группе 25-29-летних городского населения. Положительные отклонения здесь также преобладают (27 из 40), что дает наблюдаемое z-значение критерия знаков 3,13 и позволяет говорить о статистической значимости этого сдвига. Нужно отметить и то, что число отрицательных отклонений со временем уменьшалось: если в 2007 г. было 5 «минусов» из 8, то в 2011 г. - ни одного.

Оценивая степень влияния «материнского капитала» на отдельные группы женщин фер-тильного возраста (табл. 2 и 5), можно выделить следующие ключевые моменты:

- концепция «материнского капитала» оказалась более эффективной для сельского населения. Это вполне объяснимо, если учесть более низкие доходы и меньшую занятость женщин на селе;

- на программу наиболее активно отреагировали женщины в возрасте 25-34 лет (относительный прирост 4-15% в городе и 11-19% на селе);

- для возрастных групп 20-24 и 35-44 года характерна более сдержанная реакция: в 2007-2009 гг. отклонения, как правило, были отрицательными, и лишь в 2010-2011 гг. ситуация улучшилась.

Для пространственного анализа была сформирована выборка из 77 регионов РФ (исключая Ненецкий, Ханты-Мансийский, Ямало-Ненецкий и Чукотский автономные округа, а также республики Ингушетия и Чечня).

В качестве результативного показателя использовался абсолютный прирост рождаемости (%0) за 2008-2011 годы. Анализ проводился отдельно по тем же пяти возрастным группам.

Были отобраны следующие факторные показатели:

Ed - средний уровень образования женщин в данной возрастной группе, лет. Уровень образования определялся на основе данных Всероссийской переписи населения-2010 как средневзвешенная продолжительность образования, где весами служила численность женщин с данным уровнем образования. При этом продолжительность обучения условно принималась равной: для послевузовского высшего образования - 18 лет; для высшего - 15; для незаконченного высшего - 12,5; для среднего (полного) и среднего специального - 10; основного - 8; начального профессионального - 7; начального - 3;

Act - уровень экономической активности населения (женщины, ВПН-2010), %;

Emp - коэффициент занятости экономически активного населения (женщины, ВПН-2010), %;

Ch - коэффициент нагрузки детьми (на 1000 трудоспособных, ВПН-2010);

Pen - коэффициент нагрузки пенсионерами (на 1000 трудоспособных, ВПН-2010);

MU - коэффициент неустойчивости браков (число разводов на 1000 браков);

G - средний уровень коэффициента Джини (индикатора неравенства доходов) за 2008-2011 гг.;

dPay - средняя доля обязательных платежей в расходах домашних хозяйств за 2008-2011 гг., %;

Res - фиктивная переменная для национальных республик, принимающая значение 1, если субъект Федерации является республикой, и 0, если не является;

С - среднее (за 2008-2011 гг.) отношение величины материнского капитала к среднедушевому доходу в регионе, раз;

Fer25 - среднее число детей, рожденных в 2007 г. матерями в возрасте до 25 лет (рассчитывается так же, как суммарный коэффициент рождаемости, но включает только две возрастные группы - 15-19 и 20-24 года).

Из табл. 6 видно, что прирост рождаемости в каждой возрастной группе обусловлен раз-

Таблица 6

Коэффициенты корреляции между абсолютными приростами рождаемости за 2008-2011 гг. и факторными показателями (выделены значимые коэффициенты на уровне 0,05)

Возрастная группа, лет Ed Act Emp Ch Pen MU G dPay Res C Fer25

20-24 -0,60 -0,14 -0,15 0,63 -0,39 -0,30 -0,24 0,04 0,23 0,08 0,59

25-29 -0,25 0,35 0,10 0,04 0,12 0,10 0,00 0,16 -0,02 -0,13 -0,04

30-34 -0,01 0,42 0,50 -0,19 0,06 0,29 0,15 0,38 -0,13 -0,27 -0,03

35-39 -0,05 0,37 0,36 0,13 -0,10 0,07 0,07 0,26 0,02 -0,12 0,25

40-44 -0,03 0,02 0,02 0,50 -0,38 -0,30 0,04 0,11 0,23 0,04 0,49

ными группами факторов. Например, уровень образования женщин (классический пример фактора, отрицательно связанного с рождаемостью) оказался значимым только в группе 20-29 лет. В зрелых фертильных возрастах (30-39 лет) на прирост рождаемости оказывали влияние индикаторы рынка труда - экономическая активность и занятость женщин. Наконец, факторы роста в группе 40-44 года совпадают с группой 20-24 года. Интересно отметить, что только в этих двух группах проявилось влияние фактора Res, хотя и незначительное. Положительный знак при коэффициенте говорит о том, что прирост рождаемости в национальных республиках, вероятно, в среднем немного выше, чем в других субъектах РФ.

В табл. 7 приведены значения парных коэффициентов корреляции для факторных признаков (ввиду того, что факторы Ed, Act и Emp рассчитываются отдельно для каждой возрастной группы, они не включены в таблицу во избежание излишней громоздкости).

Хотя многие из этих показателей имеют значимые коэффициенты, можно выделить

лишь две пары сильно коррелированных признаков: уровень нагрузки детьми тесно связан с уровнем нагрузки пенсионерами и средним числом детей, рожденных молодыми матерями в 2007 году. Таким образом, эти индикаторы являются конкурирующими: при включении в модель одного из них другой из нее выбывает. При этом приоритет имеет не тот фактор, который теснее связан с результативным, а тот, который при достаточно тесной связи с результатом имеет наименьшую тесноту связи с другими признаками [3, с. 113].

Исходя из этого принципа, были получены следующие регрессионные уравнения (У - абсолютные приросты рождаемости за 20082011 годы; в скобках приведен уровень детерминации модели):

У20-24 = 87,65 - 9,34Ed + 0,08СЛ (52 У25-29 = -9.81 + 0,31Етр (12 У30_34 = -81,59 + 1,00Етр (24 У„ „„ = -42,02 + 0,48Етр

(23

35-39

+ 8,95Fer25 = -11,52 + 0,0iCh + 0,iiEmp (31,7%).

Таблица 7

Матрица парных коэффициентов корреляции между факторными показателями (выделены значимые коэффициенты на уровне 0,05)

Ch Pen MU G dPay Res C Fer25

Ch 1,00 -0,75 -0,68 -0,15 -0,17 0,60 0,27 0,84

Pen -0,75 1,00 0,34 -0,13 -0,24 -0,51 0,12 -0,59

MU -0,68 0,34 1,00 0,09 0,58 -0,65 -0,44 -0,37

G -0,15 -0,13 0,09 1,00 0,18 -0,18 0,65 -0,21

dPay -0,17 -0,24 0,58 0,18 1,00 -0,23 -0,47 0,05

Res 0,60 -0,51 -0,65 -0,18 -0,23 1,00 0,38 0,36

C 0,27 0,12 -0,44 0,65 -0,47 0,38 1,00 0,28

Fer25 0,84 -0,59 -0,37 -0,21 0,05 0,36 0,28 1,00

Обращает на себя внимание фактор занятости, присутствующий в четырех из пяти моделей, причем бета-коэффициент при нем положителен. Это противоречит обычным представлениям о влиянии женской занятости на рождаемость. Однако, учитывая тот факт, что результативным показателем была не рождаемость, а ее прирост, можно предположить, что программа «Материнский капитал» повлияла в первую очередь на уровень рождаемости за-

Библиографический

1. О дополнительных мерах государственной поддержки семей, имеющих детей: федеральный закон № 256-ФЗ [принят 29.12.2006] // RG.RU. Российская газета: URL: http://www. rg.ru/2006/12/31/r0ditelyam-d0k.html (дата обращения: 28.03.2014).

нятых женщин. Кроме того, положительные коэффициенты при факторах Ch и Fer25, отражающих влияние наличия детей в семье, указывают на значимость влияния государственной программы на рождаемость в возрастных группах 20-24 и 35-44 года. Все это доказывает возможность и целесообразность продления программы «Материнский капитал» на период после 2016 года.

список (References)

1. O dopolnitel'nykh merakh gosudarstvennoy podderzhki semey, imeyushchikh detey: federal' nyy zakon № 256-FZ [prinyat 29.12.2006] [On additional measures of state support for families with children: Federal Law № 256-FZ [adopted on 29.12.2006]] // RG.RU. Rossiyskaya gazeta Available at: http://www.rg.ru/2006/12/31/ roditelyam-dok.html (date of access: 28.03.2014).

2. Костин И.Н. Резервы снижения репродуктивных потерь в Российской Федерации: дис. ... д-ра. мед. наук. М.: Российский университет дружбы народов, 2012. URL: http://www. dissercat.com/content/rezervy-snizheniya-re-produktivnykh-poter-v-rossiiskoi-federatsii (дата обращения: 28.03.2014).

3. Елисеева И.И. [и др.] Эконометрика / под ред. И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 2005.

2. Kostin I.N. Rezervy snizheniya reproduk-tivnykh poter' v Rossiyskoy Federatsii: dis. ... d-ra. med. nauk (2012) [Potential for reducing demographic losses in the Russian Federation]. Moscow: Rossiyskiy universitet druzhby narodov. Available at: http://www.dissercat.com/content/ rezervy-snizheniya-reproduktivnykh-poter-v-rossiiskoi-federatsii (date of access: 28.03.2014).

3. Yeliseyeva I.I. [i dr.] Ekonometrika (2005) [Econometrics]. Moscow: Finansy i statistika.

УДК 351

ИНФОРМАЦИОННЫЕ АСПЕКТЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РОССИИ

INFORMATION ASPECTS OF ENSURING FOOD SECURITY RUSSIA

© Решетникова Елена Геннадиевна

Elena G. Reshetnikova

доктор экономических наук, профессор, зав. лабораторией стратегии развития институциональной среды АПК, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт аграрных проблем Российской академии наук

PhD. (Economics), professor, head of the laboratory of development strategy of the institutional environment in the agri-industrial sector, Federal state budgetary institution the Institute of Agrarian Problems of the Russian Academy of Sciences

e-mail: elenaresh2708@mail.ru

В статье обосновано, что в условиях нарастания экономических рисков повышается роль информационного обеспечения стратегического планирования агропродовольственного комплекса. Раскрыты проблемы методического характера, возникающие при исследовании дифференциации потребления продовольствия. Показаны результаты комплексного анализа сферы потребления продовольствия, внесены конкретные предложения в условиях запуска пилотных проектов на уровне регионов для отработки механизма оказания адресной продовольственной помощи. Проанализирован опыт функционирования системы продовольственной помощи в странах с развитой рыночной экономикой.

Ключевые слова: дифференциация доходов, внутренняя продовольственная помощь, продовольственная бедность.

Интенсивно развивающиеся процессы глобализации, трансформация и нарастание экономических рисков усложняют процесс разработки концепции социально-экономического

The paper shows that the role of information support for strategic planning in agri-food business is increasing because of growing economic risks. The author studies methodological issues arising in the study of differentiation of food consumption, presents the results of a comprehensive analysis of food consumption, suggests urgent measures in form of pilot projects that can be launched at regional level in order to develop a mechanism for providing targeted food aid. The experience of the countries with developed market economies in establishing the system of food aid is analyzed.

Keywords: differentiation of income, domestic food aid, food poverty.

развития России как единой национальной экономической системы. Одним из важных ее сегментов является агропродовольственный комплекс, состояние которого не только на-