РАЗМЕР НЕКОММЕРЧЕСКОГО СЕКТОРА В РЕГИОНАХ РОССИИ: ФАКТОРЫ РАЗЛИЧИЙ

Скокова Юлия Аркадиевна; Рыбникова Мария Алексеевна

социология организаций

РАЗМЕР некоммерческого СЕкТОРА в РЕГИОНАХ

РОССИИ: факторы РАЗЛИЧИЙ1

Юлия Аркадиевна Скокова (jskokova@hse.ru), Мария Алексеевна Рыбникова (mrybnikova@hse.ru)

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»,

Москва, Россия

Цитирование: Скокова Ю.А., Рыбникова М.А. (2022) Размер некоммерческого сектора в регионах России: факторы различий. Журнал социологии и социальной антропологии, 25(1): 70-102. https://doi.Org/10.31119/jssa.2022.25.1.3

Аннотация. Некоммерческие организации, играющие в современном мире все более значимую роль, становятся объектом множества исследований. Их значительную долю составляют сравнительные работы, посвященные объяснению как национальных, так и региональных различий в размере некоммерческого сектора. В отношении российского некоммерческого сектора неоднократно указывалось на наличие региональных различий, однако попытки оценить их масштаб и факторы с учетом всего теоретического разнообразия, накопленного в этой сфере, ранее не предпринимались. В рамках статьи на данных Росстата за 2018 г. протестированы четыре наиболее распространенные теории, объясняющие региональные различия в размере некоммерческого сектора по числу организаций, их трудовым и финансовым ресурсам: теория благосостояния, теория провалов государства, теория взаимозависимости и теория социального капитала. Результаты исследования показали, что наибольшее влияние на размер некоммерческого сектора в регионах России оказывает объем государственной поддержки и, в меньшей мере, показатели социального капитала. Такие данные могу говорить о крайне высокой значимости государственного финансирования для размера сектора НКО в России и регионах и зависимости НКО от бюджетных поступлений. ключевые слова: НКО в России, размер некоммерческого сектора, региональные различия, теория благосостояния, теория провала государства, теория взаимозависимости, теория социального капитала.

введение

Российский некоммерческий сектор ранее традиционно характеризовался исследователями как универсально слабый и неразвитый (Сгойу

1 Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

2009; Evans et al. 2006; Henderson 2011), относящийся к статичной модели развития с низким государственным финансированием социальной политики (Mersianova et al. 2017). В этих работах Россия преимущественно рассматривается в качестве гомогенной единицы анализа без постановки вопроса о внутристрановых различиях. Аналогичный подход встречается и в рамках сравнительных исследований, целью которых является объяснить причины существующих различий в размере некоммерческого сектора на межнациональном уровне (Kim, Kim 2018; Matsunaga et al. 2010; Nissan et al. 2012; Salamon et al. 1997) с опорой на различные теории — экономического благосостояния (Lipset 1959; Verba, Almond 1963), провалов государства (Granbjerg, Paarlberg 2001; Lecy, Van Slyke 2013; Weisbrod 1988), взаимозависимости (Bae, Sohn 2018; Kim 2015; Lecy, Van Slyke 2013) и социального капитала (Coleman 1994; Putnam et al. 1993). Несмотря на очевидный вклад этих исследований в раскрытие факторов межнациональных различий, их традиционно критикуют за упущение региональной диверсификации сектора НКО внутри одной страны. В ответ на критику впоследствии сформировался пул работ, цель которых — с опорой на те же теоретические рамки объяснить различия в размере и характеристиках некоммерческого сектора на уровне регионов одной страны: Китая (Lu, Dong 2018), США (Kim 2015; Matsunaga, Yamauchi 2004), Японии (Kanaya et al. 2015) — или, еще уже, муниципалитетов в отдельно взятом регионе страны: Каталонии в Испании (Marcuello 1998), штатов Индиана (Gr0nbjerg, Paarlberg 2001; Bae, Sohn 2018) и Техас (Van Puyvelde, Brown 2016) в США.

Исследования российского некоммерческого сектора также следуют общемировой тенденции на регионализацию. Однако чаще это проявляется в простой констатации факта различий между регионами, а не в постановке вопроса о влияющих на такие различия факторах. Так, о наличии значимых региональных различий говорится в федеральных аналитических докладах — регулярном докладе Министерства экономического развития РФ о состоянии сектора СО НКО (Доклад... 2020) и докладе Общественной палаты РФ за 2020 г. с рейтингом регионов по «уровню и качеству развития некоммерческого сектора» (Региональный рейтинг. 2020). В академических исследованиях также скорее преобладают утверждения о наличии региональных различий в характеристиках некоммерческого сектора, но не их количественные оценки и попытки объяснить различия между ними. Например, результаты ряда качественных исследований, основанных на материалах интервью, показывают, что региональные органы власти по-разному выстраивают взаимодействие с НКО и реализуют программы их поддержки (Krasnopolskaya et al. 2015; Toepler

et al. 2020; Cook, Vinogradova 2006). С. Топлер и соавторы объясняют это уровнем экономического развития региона, открытостью региональной политической системы и «силой» самого некоммерческого сектора (Toepler, Pape, Benevolenski 2020: 60). К аналогичным выводам о различиях в характеристиках функционирования НКО на региональном уровне, также основанным на материалах интервью, приходят и другие исследователи (Bindman 2015; Fröhlich 2012; Kulmala, Taresenko 2016; Ljubownikow, Crotty 2014; 2016; Cook, Iarskaia-Smirnova, Tarasenko 2021). Перечисленные работы, во-первых, преимущественно сосредоточены на изучении некоммерческого сектора в крупных, зачастую повторяющихся в различных исследованиях, городах, а не во всех регионах России. Во-вторых, указанные работы лишь частично затрагивают вопрос субнациональных различий и основаны на качественной методологии, не позволяющей количественно оценить масштабы различий и установить влияющие факторы.

Тем не менее следует отметить несколько исследований, основной целью которых является изучение масштабов региональных различий внутри российского некоммерческого сектора. Такой вопрос поднимался лишь в двух научных публикациях (Salamon et al. 2020; Суслова, Гордеева 2012). В указанных работах исследователи демонстрируют высокий разброс в базовых показателях, характеризующих размер сектора НКО на региональном уровне. Так, согласно расчетам Л. Саламона и соавторов (Salamon et al. 2020) на данных Росстата за 2013 г., доля населения, работающая в НКО в качестве сотрудников и волонтеров, от общего числа экономически активного населения варьируется от 2,17 % в Тюменской области до 0,27 % в Республике Марий Эл. Подробное объяснение различий в размере некоммерческого сектора авторы работы осуществляют сквозь призму теории социального происхождения (Salamon, Anheier 1998), в основе которой лежит анализ исторических корней и контекстуальных особенностей развития сектора НКО в выбранных восьми российских регионах исследования. Аналогичный высокий разброс российских регионов в оценке размеров сектора НКО демонстрирует и вторая работа (Суслова, Гордеева 2012), где на данных Росстата за 2009 г. показано, что число НКО на 10 тыс. жителей регионов варьируется «от 6,34 % в Ингушетии до 47,97 % в Камчатском крае» (Суслова, Гордеева 2012: 51). Тем не менее эти исследования обладают несколькими важными ограничениями. Так, в первом случае (Salamon et al. 2020) регрессионные модели, используемые для объяснения региональных различий размера сектора НКО, весьма ограничены по числу независимых переменных и фактически не включают теорию социального капитала, которая, как показано в рамках других аналогичных исследований (Bae, Sohn 2018;

Ben-Ner, Van Hoomissen 1992; Nissan et al. 2012; Saxton, Benson 2005), имеет статистически значимое влияние. Ограничением работы Сусловой и Гордеевой (2012) является то, что в ней используются данные более десятилетней давности, включающие ограниченный список регионов (75 из 83), различия между которыми объясняются лишь с позиции теории провалов государства.

Таким образом, исследования российского некоммерческого сектора с разной степенью конкретики говорят о наличии различий между регионами в его размерах и характеристиках. Вместе с тем научные публикации не дают полноценного ответа на вопрос о факторах таких различий, основанного на корпусе всех основных теорий, применяемых в аналогичных зарубежных исследованиях. В этой связи наша работа ставит перед собой цель, во-первых, зафиксировать масштаб различий в размере некоммерческого сектора на уровне регионов России, а во-вторых, объяснить их с опорой на основные теоретические подходы. Постановка такой цели требует решения следующих задач, которые отражают структуру работы. Вначале будет дана систематизация различных походов к определению размера сектора НКО. Затем на основе основных теорий к объяснению различий в размере сектора НКО будут сформулированы гипотезы для дальнейшей эмпирической проверки. После представления данных и методов, используемых в работе, будет проведен анализ региональных различий в размере сектора НКО. В заключительной части работы будет представлен регрессионный анализ и обсуждены его результаты.

Методологические сложности исследования и подходы к определению размера некоммерческого сектора

Определение размера некоммерческого сектора не тривиальная задача. В первую очередь она требует установления необходимых и достаточных характеристик самих некоммерческих организаций, совокупность которых формирует некоммерческий сектор. Исследователи Л. Саламон и Х. Анхайер дали классическое теоретические определение НКО, сформулированное вне привязки к особенностям национальных законодательств и подходам к статистическому учету данного типа организаций в различных странах мира (Salamon, Anheier 1998). Они определи следующие пять критериев НКО:

1) формальная организованность — как некая институционализирован-ность формы или системы деятельности НКО;

2) независимость — институциональная отделенность от государства;

3) некоммерческое распределение — направление прибыли на основную миссию организации;

4) самоуправление — способность самостоятельно распоряжаться своими активами, неконтролируемость сторонними организациями;

5) принцип добровольности — носит добровольный и доступный для каждого формат участия в деятельности организации (Salamon, Anheier 1998: 216).

Несмотря на широкую распространенность данного определения в различных исследованиях, оно, как впоследствии отметили сами его авторы, со временем устарело. Это объясняется тем, что в него не включены различные гибридные формы, находящиеся на стыке коммерческих и некоммерческих организаций. В результате, например, социальные предприятия и кооперативы остаются за пределами статистических границ сектора НКО, хотя обладают многими схожими с ними характеристиками. В этой связи исследователи призывают к пересмотру границ некоммерческого сектора и вместо традиционного определения (Salamon, Anheier 1998) использовать более широкую концептуальную рамку «социальной экономики или экономики третьего сектора» (Salamon, Sokolowski 2016). Такой подход еще более затруднителен в практическом применении, так как не только затрагивает вопросы национальных различий в правовом регулировании, но и предлагает изменить устоявшиеся институциональные границы трехсекторной модели экономики, где государственные, коммерческие и некоммерческие организации традиционно рассматривались в «чистом», а не в «гибридном» виде.

Вторая методологическая сложность заключается в выборе наиболее подходящей переменной, характеризующей размер некоммерческого сектора. Обзорная работа по типу таких показателей выявила более 15 различных переменных, используемых в исследованиях (Pennerstorfer, Rutherford 2019). Как справедливо отмечают авторы данной работы, используемые показатели для оценки размеров сектора всегда зависят от доступности и способа агрегирования статистических данных о некоммерческих организациях в том или ином регионе, стране, а не только от выбранной исследовательской перспективы. В целом можно выделить четыре основных подхода к определению размера некоммерческого сектора.

Абсолютный. Один из наиболее простых и распространенных подходов к оценке размеров некоммерческого сектора использует показатель количества некоммерческих организаций, зарегистрированных в изучаемой единице анализа (стране, регионе, муниципалитете). Такой показатель применяется как в сравнительных исследованиях (Corbin 1999), так и в исследованиях по оценке размера национального сектора НКО (Kim 2000; Lecy, Van Slyke 2013). Основным ограничением такого подхода является

то, что он не учитывает влияние численности населения на число зарегистрированных НКО. Как было показано в ряде работ (Grenbjerg, Paarlberg 2001; Kim 2015; Puyvelde, Brown 2016), имеется высокая статистически значимая корреляция между этими двумя показателями, а потому простой абсолютный подход к оценке размера сектора НКО не универсален.

Относительный. Для нивелирования влияния численности населения на число зарегистрированных НКО в оценках размера сектора ряд исследователей используют относительный подход, рассчитанный как число НКО на 1000 или 10 000 жителей (Grenbjerg, Paarlberg 2001; Kim 2015; Liu 2017; Matsunaga, Yamauchi 2004; Puyvelde, Brown 2016). Такой показатель, с одной стороны, более адекватно и взвешено оценивает размер сектора, с другой — не отражает вклада сектора НКО в экономику. Следующие два показателя используются исследователями в качестве альтернативных, позволяющих решить указанную проблему.

Трудовой. Третий подход к оценке размера некоммерческого сектора ставит во главу угла не число самих НКО, а его трудовые ресурсы. В данном подходе встречаются различные вариации к подсчету размера сектора, который может пониматься как абсолютное число занятых в НКО, включая частичную и полную занятость (Bae, Sohn 2018), как доля занятых в НКО от общего числа занятых (Salamon, Anheier 1998) или занятых в несельскохозяйственных секторах экономики (Salamon et al. 2004; Matsuna-ga et al. 2010). Последнее объясняется тем, что позволяет более точно оценить размер сектора в контексте структуры занятости отдельных государств и смягчить влияние различий между развитыми и развивающимися странами. Тем не менее фокусировка на трудовых ресурсах в качестве основного показателя размера сектора НКО требует учета не только труда основных сотрудников и тех, кто работает частично, но и волонтеров. Такая задача не всегда выполнима в силу отсутствия необходимых статистических данных о числе волонтеров и объеме отработанных ими часов.

Финансовый. Последний подход к оценке размера некоммерческого сектора основан на его финансовых ресурсах — объеме доходов и расходов. Аналогично предыдущим подходам исследователями используются как абсолютные величины — общие совокупные доходы или расходы НКО (Chikoto-Schultz, Neely 2016), так и относительные в перерасчете число организаций (Liu 2017) или долю от ВВП (Kim, Kim 2018). Основное ограничение этого подхода, имеющее особое значение в российском контексте, заключается том, что он фактически игнорирует вклад НКО, не ведущих финансовой активности, в совокупный размер сектора. Как показывают данные НИУ ВШЭ за 2010 г., 18 % НКО указали в качестве

источника своего дохода «личные средства членов/сотрудников, не являющиеся взносами», еще 5 % не имеют никаких источников дохода (НИУ ВШЭ 2010).

Выявленные четыре подхода для определения размера сектора будут в дальнейшем использованы для оценки региональных различий в размере сектора НКО, а также применяться в регрессионных моделях в качестве зависимых переменных.

Теоретические подходы к объяснению различий в размерах некоммерческого сектора

В рамках нашей работы будут рассмотрены основные теоретические подходы к объяснению различий в размере некоммерческого сектора, которые предполагают их количественное эмпирическое тестирование, — теория благосостояния, теория провалов государства, теория взаимозависимости, теория социального капитала.

Первой в числе основных подходов к объяснению различий в размере некоммерческого сектора является теория благосостояния, которая связывает уровень экономического развития стран с демократией и гражданским обществом (Acemoglu, Robinson 2006; Gerring et al. 2005; Lipset 1959). Р. Инглхарат объясняет эту связь в контексте теории модернизации. Повышение уровня благосостояния способствует обеспечению физической и экономической безопасности индивида, что приводит к замещению ценностей выживания ценностями самовыражения, проявляющимися в том числе в гражданском участии — волонтерской и благотворительной деятельности, занятости в НКО (Inglehart 2000).

Теория благосостояния используется в целом ряде эмпирических исследований некоммерческого сектора для выявления факторов, определяющих его возникновение, рост и развитие (Corbin 1999; Lecy, Van Slyke 2013; Nissan et al. 2012; Salamon et al. 2020; Sevak, Baker 2021). Для измерения уровня благосостояния в межрегиональных исследованиях некоммерческого сектора применялись различные показатели, такие как ВВП на душу населения (Salamon et al. 2020), медианный доход домохозяйств (Saxton, Benson 2005; Sevak, Baker 2021), доход на душу населения (Corbin 1999). В указанных работах ставится гипотеза о прямой взаимосвязи между благосостоянием общества и размером сектора НКО, чаще всего гипотеза подтверждается. Это объясняется тем, что сообщества с более высокими доходами в большей мере стремятся к самовыражению, способны осуществлять денежные пожертвования и поддерживать развитие НКО. Критика данного подхода заключается в том, что, хотя в большинстве случаев имеется позитивная связь между экономическими и соци-

альными показателями, она, во-первых, может быть опосредована другими факторами, а во-вторых, ряд широко применяемых экономических показателей, особенно уровень ВВП, является чрезмерно обобщенным, усложняющим адекватную интерпретацию результатов.

Основываясь на предыдущих исследованиях и их результатах, мы предлагаем:

H1-1: чем выше экономическое благосостояние населения в регионе, тем больше в нем размер некоммерческого сектора.

Другая теория, применяемая в исследованиях для объяснения различий в размере некоммерческого сектора, — теория провалов государства — утверждает, что государство не способно удовлетворить интересы всех имеющихся в обществе групп и сообществ и стремится в первую очередь соответствовать запросам большинства или так называемого медианного избирателя (Weisbrod 1988). В результате неудовлетворенный спрос групп меньшинства порождает стимулы для поиска альтернативных решений и приводит в том числе к созданию некоммерческих организаций, представляющих их интересы и оказывающих им услуги вместо государства (Gr0nbjerg, Paarlberg 2001). Теория утверждает, что чем больше таких групп и чем более гетерогенно общество, тем более вероятно создание НКО на месте спроса, неудовлетворенного государством (Lecy, Van Slyke 2013).

Гипотеза о взаимосвязи между размером некоммерческого сектора и гетерогенностью общества была протестирована на данных в большом количестве работ (Bae, Sohn 2018; Corbin 1999; Gronbjerg, Paarlberg 2001; Jeong, Cui 2020; Kim, Kim 2018; Lecy, Van Slyke 2013; Liu 2017; Matsunaga, Yamauchi 2004; Matsunaga et al. 2010). В качестве показателей, характеризующих гетерогенность, чаще всего используется расовое, этническое и религиозное разнообразие (Bae, Sohn 2018; Corbin 1999; Gronbjerg, Paarlberg 2001; Kim 2015; Liu 2017; Matsunaga, Yamauchi 2004; Matsunaga et al. 2010; Salamon, Anheier 1998; Salamon et al. 2000; Sevak, Baker 2021; Van Puyvelde, Brown 2016). В ряде случаев исследователи также применяют данные о неравенстве по доходам (Jeong, Cui 2020; Kim 2015), показатели гетерогенности по уровню образования (Jeong, Cui 2020; Liu 2017), доли иностранцев, проживающих в стране (Kim, Kim 2018).

Несмотря на то что результаты большинства исследований демонстрируют подтверждение гипотезы о прямой связи между гетерогенностью общества и размерами сектора НКО (Bae, Sohn 2018; Corbin 1999; Jeong, Cui 2020; Kim 2015; Lu 2017), имеются и другие результаты, свидетельствующие о негативной связи между гетерогенностью общества и размерами сектора НКО (Sevak, Baker 2021) или ее отсутствии (Kim, Kim

2018). Неоднозначность результатов тестирования гипотез теории провалов государства ряд исследователей связывают с культурными особенностями различных регионов и стран, в которых религиозное и этническое разнообразие может иметь дифференцированное влияние на размер сектора НКО и быть связанным со структурой сектора и доминирующим в нем типом организаций (Ben-Ner, Van Hoomissen 1992; Sevak, Baker 2021).

В этой связи в логике предыдущих исследований мы предполагаем:

Н2-1: чем выше этническое разнообразие в регионе, тем больше в нем размер некоммерческого сектора.

Н2-2: чем выше религиозное разнообразие в регионе, тем больше в нем размер некоммерческого сектора.

Третий теоретический подход продолжает развивать идеи теории провалов государства и утверждает, что государству выгодно участие НКО в решении социальных проблем, до которых само оно не способно дотянуться, и заинтересовано в том, чтобы НКО работали на удовлетворение потребностей различных групп общества (Salamon et al. 2000). Такая логика соответствует теории взаимозависимости, согласно которой утверждается, что государство стремится поддерживать НКО и предоставляет им различного рода поддержку в виде грантов, целевых субсидий, контрактов, налоговых послаблений и пр. (Salamon et al. 2000). НКО, в свою очередь, не всегда могут работать на денежные пожертвования и со временем начинают все больше рассчитывать на поддержку государства, что и приводит к взаимозависимости между государством и некоммерческим сектором (Lecy, Van Slyke 2013).

Результаты исследований, в которых тестировалась теория взаимозависимости, приходят к единому мнению о ее работоспособности (Bae, Sohn 2018; Lecy, Van Slyke 2013; Liu 2017; Matsunaga, Yamauchi 2004; Salamon et al. 2000; Sevak, Baker 2021; Van Puyvelde, Brown 2016). Несмотря на консенсус относительно прямой взаимосвязи между размером НКО и уровнем государственной поддержки, в вопросе о том, как определять последнее исследователи не пришли к единому мнению. Исследования, которые эмпирически тестируют теорию взаимозависимости, в качестве переменной, характеризующей государственную поддержку НКО, используют широкий набор показателей, в числе которых общие расходы на социальную политику (Kim, Kim 2018; Nissan et al. 2010) или их доля от ВВП (Salamon et al. 2000), объем грантовой поддержки (Bae, Sohn 2018; Lecy, Van Slyke 2013; Liu 2017; Van Puyvelde, Brown 2016) и число заключенных с НКО контактов (Sevak, Baker 2021), а также количество чиновников федерального и локального уровня и их

совокупные заработные платы (Jeong, Cui 2020; Kim 2015). В общем виде основные гипотезы теории взаимозависимости можно выразить следующим образом:

Н3-1: чем выше уровень финансовой поддержки НКО со стороны государства в регионе, тем больше в нем размер некоммерческого сектора.

Н3-2: чем больше доля государственных расходов на социальную политику в регионе, тем больше в нем размер некоммерческого сектора.

В основе четвертого теоретического подхода к объяснению различий размера некоммерческого сектора лежит теория социального капитала. Понятие социального капитала весьма обширно, однако в большинстве определений говорится о двух его основополагающих составляющих — его функциях (содействие во взаимодействии, «склейка» различных групп общества) и формах (сети, доверие, участие в ассоциациях и пр.). Так, Р. Патнем определяет социальный капитал в качестве «сетей, норм и социального доверия, которое способствует взаимовыгодной координации и кооперации» (Putnam 1995: 67). Ф. Фукуяма дает похожее определение и утверждает, что социальный капитал является «набором неформальных ценностей или норм, которые разделяются членами группы и которые делают возможным сотрудничество внутри этой группы» (Фукуяма 2003: 30). Дж. Коулман к указанным функциям и формам добавляет социальные обязательства и ожидания, которые, так же как доверие и сети, упрощают взаимодействие и позволяют людям достигать своих целей (Coleman 1994).

В исследованиях о факторах размера некоммерческого сектора социальному капиталу отводится отдельное место. Утверждается, что в сообществах и странах, где социальный капитал более высокий, размер некоммерческого сектора также выше (Saxton, Benson 2005). Результаты ранее проведенных исследований показывают, что межличностное доверие (Saxton, Benson 2005; Nissan et al. 2012), плотность горизонтальных неформальных связей (Saxton, Benson 2005), опыт участия в ассоциациях (Bae, Sohn 2018; Saxton, Benson 2005) и церковной жизни (Ben-Ner, Van Hoomissen 1992; Corbin 1999; Jeong, Cui 2020), участие в благотворительности (Saxton, Benson 2005) и политическая активность (Kim 2015; Saxton, Benson 2005) являются формами проявления социального капитала и способствует созданию НКО. В этой связи для проверки теории социального капитала нами сформулированы следующие гипотезы:

H4-1: чем выше уровень межличностного доверия в регионе, тем больше в нем размер некоммерческого сектора.

Н4-2: чем выше уровень участия в благотворительности в регионе, тем больше в нем размер некоммерческого сектора.

Н4-3: чем выше уровень участия в волонтерстве в регионе, тем больше в нем размер некоммерческого сектора.

Помимо весьма традиционных подходов к операционализации социального капитала в контексте изучения сектора НКО, ряд исследователей также обращает внимание на возможное влияние предпринимательского капитала. Развитая бизнес-среда и предпринимательская активность также отражают способность людей к кооперации и являются результатом доверия в обществе, которые, в свою очередь, позитивно сказываются на размере сектора НКО (Jeong, Cui 2020; Monteagudo 2020; Sevak, Baker 2021). Поэтому нами сформулирована четвертая гипотеза, тестирующая теорию социального капитала:

Н4-4: чем выше уровень предпринимательского капитала в регионе, тем больше в нем размер некоммерческого сектора.

Также в анализ факторов региональных различий некоммерческого сектора исследователи включают набор контрольных переменных, отражающих базовые характеристики общества. Среди таких переменных в литературе используются доля людей старше 65 лет (Bae, Sohn 2018; Kim 2015; Kim, Kim 2018; Saxton, Benson 2005) или медианный возраст жителей (Jeong, Cui 2020), средний возраст (Grenbjerg, Paarlberg 2001), доля населения с высшим образованием (Ben-Ner, Van Homissen 1992; Grenbjerg, Paarlberg 2001; Liu 2017; Marcuello 1998), доля городского населения (Kim, Kim 2018; Liu 2017; Matsunaga, Yamauchi 2004) и прочие социально-демографические характеристики общества.

Методология и данные

Размер некоммерческого сектора в регионах России рассчитан на последних актуальных статистических данных Росстата по социально ориентированным некоммерческим организациям за 2018 г. Выбор данных по СО НКО обусловлен в первую очередь их доступностью для расчета четырех выявленных в теоретическом обзоре подходов к определению размера некоммерческого сектора — абсолютного, относительного, трудового и финансового. Как показано в ранее проведенных исследованиях (Скокова и др. 2021), к социально ориентированным НКО относится до 60 % всех НКО страны в целом (без учета Москвы данный показатель по остальным регионам 80 %), а значит, отражает абсолютное большинство организаций генеральной совокупности НКО.

Определение факторов, влияющих на размер некоммерческого сектора в российских регионах, проведено в рамках четырех регрессионных моделей, где зависимой переменной выступает каждый из подходов к определению размера сектора, а именно количество СО НКО (модель 1,

абсолютный подход), количество СО НКО на 1000 человек населения (модель 2, относительный подход), число сотрудников СО НКО на 1000 человек населения (модель 3, трудовой подход), совокупные доходы СО НКО на 1 СО НКО (модель 4, финансовый подход). Набор независимых переменных в каждой модели одинаковый и определяется сформулированными выше теоретическими гипотезами. Такой дизайн исследования позволяет сравнить влияние одних и тех же теоретически обусловленных факторов на различные аспекты размера сектора. В ранее проведенных исследованиях по межстрановым различиям в основном применялась одна зависимая переменная с разным набором независимых переменных. Наш подход привносит новый методологический взгляд на исследуемую проблему.

Данные по всем переменным, применяемым в исследовании, были собраны в разрезе 83 субъектов РФ. В выборку не вошли Республика Крым и г. Севастополь в связи с недоступностью данных по независимым переменным этих регионов (в частности, по переписи населения 2010 г. и данным МегаФом 2012 г.). Также в трех из четырех моделей были удалены регионы, относящиеся к статистическим выбросам. Экстремальные выбросы определялись как наблюдения, которые попадают ниже или выше 3 ^В. (межквартильного диапазона) от ^ и Q3 соответственно. В рамках исследования из модели 1 была исключена Москва, из модели 2 — Ненецкий автономный округ, из модели 4 — Москва, Санкт-Петербург и Республика Татарстан.

Выбор независимых переменных определялся теоретической рамкой исследования и поставленными гипотезами. В рамках гипотезы H1-1 проверяется влияние переменной, отражающей экономическое благосостояние населения региона, на размер некоммерческого сектора. Для измерения уровня благосостояния был выбран показатель среднедушевых денежных доходов за 2018 г. (Росстат 2019), который включает не только заработную плату, но и возможные социальные выплаты, доходы от собственности или предпринимательские доходы, что в большей мере отражает реальный уровень жизни населения.

Гипотезы ^-1 и Н2-2 предполагают тестирование теории провалов государства, возникающих в случае невозможности государства удовлетворить интересы различных групп общества в связи с его высокой гетерогенностью. Фактор гетерогенности был операционализирован через переменные этнической и религиозной фрагментированности населения, рассчитанных по формуле ниже. Чем выше значение индекса, тем более гетерогенно общество, и, наоборот, чем ближе индексы по значению к 0, тем более высокий уровень гомогенности общества.

где 5. — доля 1-й этнической/религиозной группы в общей численности населения, п — число групп.

Для тестирования теории взаимозависимости были использованы переменные, отражающие объем государственного финансирования СО НКО (Н3-1) и долю расходов на социальную политику от ВРП региона (.Н3-2).

В качестве независимых переменных, отражающих уровень социального капитала, использовались уровень межличностного доверия (Н4-1), доля частных пожертвований от доходов СО НКО (Н4-2), доля волонтеров СО НКО среди населения региона (Н4-3), количество малых предприятий на 1000 человек как отражение уровня предпринимательского капитала (Н4-4).

В качестве контрольных переменных в каждой из моделей применялись показатели доли занятого населения с высшим образованием, количество пенсионеров на 1000 человек населения, доля городского населения.

Полное описание используемых зависимых и независимых переменных, гипотез, источников данных и описательные статистики смотрите в таблице 1.

В связи с тем, что ряд независимых переменных имел ненормальное распределение, для устранения данной проблемы переменные, отражающие среднедушевой доход, долю расходов на социальную политику от ВРП, количество малых предприятий на 1000 человек населения и долю волонтеров СО НКО среди населения, были прологарифмированы. Все регрессионные модели были проверены на гомоскедаксичность, мульти-коллинеарность, автокорреляцию, нормальность распределения остатков.

Размер сектора НкО на региональном и общероссийском уровнях

Как отмечалось выше, существующие исследования либо затрагивают тему региональных различий некоммерческого сектора в России по касательной, либо их объяснение лежит в рамках ограниченного числа регионов и теоретических подходов. Данный раздел призван дать оценку размеру некоммерческого сектора по регионам России и на общефедеральном уровне с учетом выявленных выше методологических подходов.

Ниже представлены основные описательные статистики по зависимым переменным, характеризующим размер сектора на основании четырех

Таблица 1

Описательные статистики по независимым переменным

Теоретический подход Переменная Гипотеза Влияние в рамках гипотезы Источник данных и год Количество наблюдений Минимум Максимум Медиана Стандартное отклонение Асси-мет-рия

Теория благосостояния Среднедушевые денежные доходы в месяц (тыс. руб.) Н1-1 + Росстат, 2018 83 16 79 26,8 13,38 2,21

Теория провалов государства Индекс этнической фрагментированно-сти (от 0 до 1) Н2-1 + Росстат, 2010 (Перепись) 82 0,05 0,84 0,19 0,20 0,86

Индекс религиозной фрагментированно-сти (от 0 до 1) Н2-2 + МегаФОМ, 2012 79 0,37 0,82 0,72 0,09 -1,52

Теория взаимозависимости Объем государственного финансирования СО НКО (млн руб.) НЗ-1 + Росстат, 2018 83 6 47 549 356,32 5486,38 7,67

Доля расходов на социальную политику в ВРП НЗ-2 + Росказна, 2018 83 0,01 0,12 0,04 0,02 2,03

Теория социального капитала и политического участия Доля респондентов, выражающих доверие к окружающим Н4-1 + МегаФОМ, 2012 79 0,12 0,34 0,22 0,05 0,17

Доля частных пожертвований от дохода НКО Н4-2 + Росстат, 2018 83 0,002 0,52 0,19 0,10 0,96

Доля волонтеров среди населения Н4-3 + Росстат, 2018 83 0,001 0,08 0,01 0,02 2,06

Количество малых предприятий на 1000 человек населения Н4-4 + Росстат, 2018 83 0,001 0,04 0,01 0,01 1,61

Контрольные Доля занятого населения с высшим образованием Росстат, 2018 83 0,23 0,5 0,31 0,05 0,94

Количество пенсионеров на 1000 человек населения Росстат, 2018 83 217,5 383,1 304,7 33,44 -0,25

Доля городского населения Росстат, 2018 83 0,29 1,00 0,72 0,13 -0,60

различных подходов к его оценке (табл. 2). Как видно, по каждой из переменных наблюдается высокий разброс между минимальным и максимальным значением, превышающим стандартное отклонение в несколько раз.

Таблица 2

Размер некоммерческого сектора. Описательные статистики

Переменная Количество наблюдений Минимум Максимум Медиана Стандартное отклонение Асимметрия

Количество СО НКО 83 89 6350 1273,4 1378,5 1,5

Количество СО НКО на 1000 чел. населения 83 0,2 3,4 1,06 0,5 1,8

Число сотрудников СО НКО на 1000 чел. населе- 83 0,5 8,4 3,25 1,4 0,6

ния

Совокупные доходы на 1 СО НКО (млн руб.) 83 0,3 51,8 2,6 5,7 7,4

При оценке размера сектора СО НКО на общефедеральном, а затем и на региональном уровне следует начать с базового показателя о числе данных организаций. Так, общее число зарегистрированных в России СО НКО в 2018 г. составило 140 тысяч. Наименьшее число организаций приходится преимущественно на национальные республики и дальневосточные регионы — Чукотка (89 СО НКО), Ингушетия (114), Тыва (121) (рис. 1). Наибольшее число зарегистрированных СО НКО в Москве (6350), Татарстане (5231) и Краснодарском крае (5772). Аналогично ранее проведенным межстрановым сравнительным исследованиям (Grenbjerg, Paarlberg 2001; Kim 2015; Puyvelde, Brown 2016) между числом СО НКО в регионе и числом жителей в нем имеется высокая статистически значимая корреляция (r=.882, p<.01). Это означает, что чем больше популяция региона, тем выше в нем размер некоммерческого сектора в абсолютном измерении.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Размер некоммерческого сектора по регионам через относительный показатель (СО НКО на 1000 человек населения) в ряде случаев демонстрирует обратные от абсолютного подхода показатели (рис. 2). Так, наименее населенные дальневосточные регионы демонстрируют наибольшие

6350

3219

89

Рис. 1. Число СО НКО по регионам РФ (Росстат, 2018)

значения по числу СО НКО на 1000 человек. В лидерах среди всех регионов России Ненецкий автономный округ с показателем в 3,39 СО НКО на 1000 человек, Камчатский край — 2,5 СО НКО, Магаданская область — 1,9 СО НКО. В ТОП-5 регионов по наименьшему показателю числа СО НКО на 1000 человек вошли Москва и Нижегородская область со значением по 0,5 СО НКО. Такие кардинальные различия в абсолютном и относительном размере некоммерческого сектора по регионам РФ подчеркивают значимость и определяющую роль в выборе методологического подхода к его оценке.

Третий и четвертый подходы предлагают отойти от показателей числа некоммерческих организаций для оценки размера сектора в сторону использования данных о числе их сотрудников и финансах. В целом общее число занятых в секторе СО НКО составляет по всем регионам РФ 592 тыс. человек. В абсолютных значениях наибольшее число сотрудников СО НКО в Москве (102 тыс. чел.), Санкт-Петербурге (29 тыс. чел.) и Московской области (26 тыс. чел.). В совокупности на эти три региона приходится 27 % всех сотрудников СО НКО России, что отражает высокое региональное неравенство трудовых ресурсов некоммерческого сектора, сконцентрированного в столичном регионе и крупных городах-миллион-никах. В относительном измерении число сотрудников СО НКО на 1000 человек населения не превышает показателя 8 человек, наблюдаемого в Москве (рис. 3). Минимальные показатели по трудовым ресурсам, так же как и по показателю числа СО НКО, наблюдаются в национальных республи-

Рис. 2. Число СО НКО на 1000 человек населения по регионам РФ (Росстат 2018)

Рис. 3. Число занятых в СО НКО на 1000 человек населения по регионам РФ (Росстат 2018)

ках и дальневосточных регионах — Ингушетия (0,5), Тыва (0,6), Республика Алтай (1,1).

Наиболее высокое различие в размере некоммерческого сектора по регионам РФ наблюдается при применении финансового подхода (рис. 4). Общий объем поступлений в адрес СО НКО составил в 2018 г. 851 млрд руб.

51,79

0,31

Рис. 4. Совокупный доход СО НКО на 1 СО НКО разрезе субъектов РФ

(Росстат 2018)

Наибольшие показатели, аналогично данным по трудовым ресурсам, встречаются в Москве (328 млрд руб., или 38 % доходов всех СО НКО России), Татарстане (59 млрд руб.) и Санкт-Петербурге (38 млрд руб.). Что касается относительного показателя по объему доходов на 1 СО НКО, то здесь также Москва, Татарстан и Санкт-Петербург в лидерах со значениями 51,11 и 9 млн руб. соответственно. Отдельно стоит отметить, что разница между минимумом (0,31 млн руб. в Республике Алтай) и обозначенным выше максимумом в Москве достигает 167 раз.

Таким образом, все четыре подхода к измерению размера некоммерческого сектора указывают на существенный разрыв между регионами. Полученные различия в оценке размера некоммерческого сектора по регионам РФ по четырем подходам позволяют предполагать, что факторы, влияющие на них, также различаются. Те из них, которые окажутся значимыми для размера сектора, например по количеству СО НКО, могут оказаться незначимыми для размера сектора в трудовом измерении.

Для проверки установленных в ходе исследования гипотез и определения наиболее значимых факторов, влияющих на размер некоммерческого сектора, была построена серия линейно-логарифмических регрессионных моделей. В каждой модели проверяется связь между различными зависимыми переменными, характеризующими разные подходы к оценке

Факторы региональных различий

размера сектора НКО, и единым набором независимых теоретически обусловленных переменных (табл. 3).

Факторы экономического развития (гипотеза Н1-1) Из полученных коэффициентов регрессионных моделей, оценивающих взаимосвязь уровня экономического развития и размера некоммерческого сектора в регионе, видно, что гипотеза Н1-1 о прямой связи между данными показателями подтверждается только в рамках модели 2, определяющей размер сектора через относительный показатель числа

Таблица 3

Результаты регрессионного анализа

Модель 1 количество СО НКО Модель 2 количество СО НКО на 1000 чел. Модель 3 число сотрудников СО НКО на 1000 чел. Модель 4 совокупные доходы на 1 СО НКО (млн руб.)

Теория благосостояния

Среднедушевой доход в месяц (log) -248,3 (420,11) 0,57*** (0,13) -0,54 (0,43) 0,51 (0,61)

Теория провалов государства

Индекс

этнической фрагментиро- ванности 76,7 (650,54) 0,60*** (0,19) -0,08 (0,66) -2,24** (0,94)

Индекс религиозной фрагментиро-ванности -339,5 (1298,4) 1,11** (0,39) 0,70 (1,32) -0,15 (1,88)

Теория взаимозависимости

Объем государственного финансирования СО НКО (log) 654,9*** (76,7) -0,08*** (0,24) 0,43*** (0,07) 0,59*** (0,11)

Доля расходов на социальную политику в ВРП (log) 68,9 (325,3) 0,06 (0,1) -0,44 (0,33) -0,15 (0,47)

Окончание таблицы 3

Модель 1 количество СО НКО Модель 2 количество СО НКО на 1000 чел. Модель 3 число сотрудников СО НКО на 1000 чел. Модель 4 совокупные доходы на 1 СО НКО (млн руб.)

Теория социального капитала

Доля респондентов, выражающих доверие к окружающим 12,7 (1830,3) -0,77 (0,54) -2,89 (1,85) -0,08 (2,66)

Доля частных пожертвований от дохода СО НКО 265,6 (1019,4) -0,38 (0,31) -3,36*** (1,04) -4,13** (1,5)

Доля волонтеров среди населения (log) 23,9 (132,64) 0,17*** (0,4) 0,62*** (0,13) -0,76*** (0,19)

Количество малых предприятий на 1000 человек населения (log) 699,9*** (280,46) 0,26*** (0,85) 0,32 (0,28) -0,69 (0,41)

Контрольные переменные

Доля занятого населения с высшим образованием 1258,7 (2361,3) -0,68 (0,7) 4,44 (2,35) 4,46 (3,46)

Количество пенсионеров на 1000 человек населения -6,8 (3,99) 0,003*** (0,00) 0,00 (0,00) -0,01 (0,00)

Доля городского населения -994,1 (1218,76) -0,69 (0,37) 0,82 (1,25) 0,59 (1,76)

Constant 4624,8 (3215,6) 0,55 (0,98) 3,99 (3,29) -6,14 (4,63)

N (число наблюдений) 82 82 83 80

R2 0,65 0,64 0,68 0,61

***p<0,01; **p<0,05.

СО НКО на 1000 человек. Такая статистически значимая взаимосвязь объясняется тем, что, как было показано выше, к регионам с наибольшим показателем по числу СО НКО на 1000 человек преимущественно относятся малонаселенные дальневосточные регионы и национальные республики, в первых из которых среднедушевой доход самый высокий по России. Таким образом, несмотря на то что данная гипотеза нашла подтверждение в одной из тестируемых моделей, объяснение такой связи скорее не укладывается в рамку теории благосостояния, которая предполагает, что чем выше финансовое благополучие жителей, тем, следовательно, больше времени они могут потратить на самореализацию, в том числе на работу в НКО и участие в ее деятельности, что отразится на размере сектора в регионе. В российском контексте данная связь вызвана эффектом малочисленных, т.е. с высоким уровнем относительного размера некоммерческого сектора, пересчитанного на число жителей, и нефтедобывающих, т.е. с наибольшим уровнем благосостояния, регионов. В классическом понимании теория благосостояния и гипотеза Н1-1 скорее не подтвердились.

Факторы провалов государства (гипотезы Н2-1 и Н2-2)

Тестирование теории провалов государства демонстрирует аналогичные результаты. Гипотезы Н2-1 и Н2-2 подтвердились исключительно в модели 2, а в модели 4 одна из них опровергнута. Аналогично теории благосостояния, подтверждение теории провалов государства в модели 2 не объясняется тем, что гетерогенное общество предъявляет более разнообразный спрос на услуги, которые государство не может удовлетворить в полной мере, и на место этих «провалов» приходят некоммерческие организации. Позитивная связь объясняется скорее иными причинами. К регионам с высоким индексом этнической и религиозной фрагменти-рованности относятся в силу своей специфики национальные республики и ряд сибирских и дальневосточных регионов. Численность населения в них небольшая, еще меньше по сравнению с другими регионами число СО НКО, что в результате приводит к позитивной связи между индексами фрагментированности и размером некоммерческого сектора в относительном измерении. Также в этих регионах более «бедные» НКО, что объясняет обратную связь между этнической фрагментированностью и уровнем доходов СО НКО в модели 4. В этой связи теория провалов государства скорее не нашла подтверждения для объяснения региональных различий в размере некоммерческого сектора по регионам России.

Факторы взаимозависимости (гипотезы Н3-1 и Н3-2)

Теория взаимозависимости утверждает, что государство заинтересовано в НКО, так как они решают многочисленные социальные проблемы,

до которых само государство дотянуться неспособно. Заинтересованность выражается в поддержке НКО, и предполагается, что чем выше данная поддержка, тем больше размер некоммерческого сектора. Согласно результатам регрессионного анализа, теория взаимозависимости оказалась наиболее работоспособной из всех тестируемых. Гипотеза Н3-1, где проверялась связь между объемом государственного финансирования СО НКО и размером сектора, подтвердилась в трех из четырех моделей. Она не нашла подтверждения лишь в модели 2, специфика которой была обозначена выше. В данном случае отрицательная связь объясняется теми же самыми причинами — высокий показатель СО НКО на 1000 человек встречается в дальневосточных регионах и национальных республиках, где органы власти не оказывают НКО существенной поддержки (за исключением таких случаев, как Татарстан и Башкирия).

Что касается гипотезы Н3-2, тестирующей связь между размером бюджета, выделяемым в общем на социальную политику от ВРП региона, и размером некоммерческого сектора, то она не нашла подтверждения ни в одной из моделей. Это может объясняться тем, что бюджет социальной политики охватывает значительно более широкие пласты проблем, чем те, в рамках которых работают СО НКО — пенсионное обеспечение, социальные пособия и пр.

Факторы социального капитала (гипотезы Н4-1 — Н4-6)

В рамках группы факторов, отобранных на основании теории социального капитала, проверялись четыре гипотезы о положительном влиянии на размер сектора уровня межличностного доверия, участия в благотворительности и волонтерстве и предпринимательского капитала.

Полученные результаты регрессионного анализа показывают, что две из четырех гипотез нашли частичное подтверждение. Так, гипотеза Н4-3 о положительной взаимосвязи уровня волонтерства и размера некоммерческого сектора подтвердилась в модели 2 и модели 3, но была опровергнута в модели 4. Вероятно, это объясняется тем, что в число регионов с наиболее высокими показателями по доле волонтеров от числа населения вновь входят малонаселенные дальневосточные регионы — Еврейская автономная область, Ямало-Ненецкий автономный округ, Республика Саха (Якутия), где имеется высокое число СО НКО на 1000 человек (модель 2) при более низких доходах СО НКО (модель 4). Выявленная статистически значимая положительная связь в модели 3, на наш взгляд, может объясняться тем, что и доля волонтеров, и доля сотрудников отражает трудовые ресурсы некоммерческого сектора, и поэтому связь имеет однонаправленный характер.

Вторая гипотеза (Н4-4), нашедшая частичное подтверждение, тестирует связь между уровнем предпринимательского капитала и размером неком-

мерческого сектора. Статистически значимая положительная связь выявлена в модели 1, оценивающей размер сектора через абсолютное число СО НКО в регионе, и в модели 2, применяющей относительный подход. В отсутствии значимой связи с трудовыми и финансовыми показателями размера некоммерческого сектора (модели 3 и 4) позитивное влияние предпринимательского капитала на число СО НКО в абсолютном и относительном измерении можно объяснить общей взаимосвязью между предпринимательской и социальной активностью жителей регионов.

Гипотеза (Н4-2) о положительной связи между уровнем благотворительности и размером сектора СО НКО была опровергнута в модели 3 и модели 4, где размер сектора определялся через оценку его трудовых и финансовых ресурсов. Отрицательную статистически значимую связь можно объяснить тем, что трудовые и финансовые ресурсы некоммерческого сектора в большей мере зависят от объемов государственного финансирования, что подтверждается в упомянутой выше гипотезе Н3-1. Частные пожертвования хотя и обладают стратегической важностью для СО НКО, позволяющей им достигнуть более высокого уровня финансовой независимости, тем не менее не определяют размер сектора на уровне всего региона. Этот тезис подтверждается также отсутствием значимых связей в двух других моделях.

Что касается уровня межличностного доверия (Н41), то его влияние не подтвердилось ни в одной из четырех моделей. С учетом того, что для определения уровня доверия использовались последние доступные данные на 2012 г., тогда как используемые в работе данные по СО НКО отражают ситуацию на 2018 г., вполне вероятно, что данный временной лаг мог отразиться на тестируемой взаимосвязи. Вместе с этим возможно и реальное отсутствие связи между уровнем доверия в обществе и размером сектора НКО в связи с тем, что показатель доверия по населению РФ в целом не сильно меняется от года к году и варьируется от 26 % в 2005 г. до 31 % в 2019 г. (ФОМ 2019).

Заключение

В оценках о состоянии российского некоммерческого сектора зачастую говорится обо всех НКО как некоем монолите. В действительности внутри него имеются значимые различия на региональном уровне. Вопрос региональных различий ранее освещался исследователями лишь по касательной или с применением качественной методологии, не позволяющей количественно оценить их масштаб. Проведенное исследование поставило своей целью заполнить образовавшуюся лакуну и выявить различия в размере некоммерческого сектора по регионам РФ и объяснить их с опорой

на существующие теоретические подходы. С практической точки зрения полученные результаты могут быть использованы как федеральными органами власти, так и инфраструктурными организациями при разработке политики и программ в области развития некоммерческого сектора, учитывающих региональные различия в количестве НКО, их трудовых и финансовых ресурсах.

Как показывают результаты исследования, российский некоммерческий сектор обладает высоким уровнем региональной диверсификации. По каждому из четырех измерений — абсолютному (число СО НКО), относительному (число СО НКО на 1000 чел.), трудовому (число сотрудников СО НКО на 1000 чел.) и финансовому (объем доходов СО НКО на 1 СО НКО) — имеется крайне высокая степень различий между регионами, достигающая сотни раз. По большей части показателей в топе находятся столичные (Москва, Санкт-Петербург) и крупные (Татарстан, Московская область, Новосибирская область) регионы, в отстающих преимущественно национальные республики (Ингушетия, Чечня, Адыгея) и сибирские и дальневосточные малонаселенные регионы (Тыва, Еврейская автономная область). Исключением оказался относительный показатель, измеряющий размер сектора в расчете числа СО НКО на 1000 человек, согласно которому, наоборот, малонаселенные дальневосточные регионы и национальные республики вышли в список «лидеров» за счет более низкого числа населения относительно числа зарегистрированных НКО по сравнению с другими регионами России. Именно поэтому регрессионная модель с данным показателем в качестве зависимой переменной демонстрирует отличные от других моделей результаты. С методологической точки зрения полученные выводы означают, что выбор подхода к оценке размера некоммерческого сектора принципиально важен и определяет содержательные результаты.

Среди факторов, определяющих региональные различия в размере сектора НКО, наиболее значимым эффектом обладают размер их государственного финансирования (теория взаимозависимости) и в несколько меньшей мере показатели социального капитала в регионе (теория социального капитала). Так, показано, что объем государственной поддержки СО НКО позитивно связано как с общим числом данных организаций в регионе, так и с его трудовыми и финансовыми ресурсами. При этом другой важный для некоммерческих организаций источник финансирования — частные пожертвования — не имеет такой же позитивной связи с размером некоммерческого сектора в относительном и абсолютном измерении, а его связь с уровнем трудовых и финансовых ресурсов СО НКО имеет даже отрицательный характер. Это означает, что размер некоммер-

ческого сектора в российских регионах определяется в первую очередь их государственной поддержкой и не связан с объемом частных пожертвований. Такой результат свидетельствует о высокой зависимости российского некоммерческого сектора от государственного финансирования, потенциал развития НКО фактически привязан к государственной политике в этом направлении. Такое положение ставит некоммерческий сектор в подчиненное положение и, вероятно, требует пересмотр модели своего дальнейшего развития в сторону большей финансовой независимости за счет диверсификации источников финансирования и развития механизмов работы с частными и корпоративными донорами.

Второй фактор, который показал позитивную связь с размером некоммерческого сектора в регионах, — социальный капитал. Установлено, что доля волонтеров и уровень предпринимательского капитала в регионе способны объяснить региональные различия в размере некоммерческого сектора, но лишь частично. Полученные результаты, вероятно, означают, что уровень активности жителей регионов в предпринимательской и волонтерской сфере исторически и социокультурно взаимосвязан с развитием в нем некоммерческого сектора. Однако данная связь не носит столь явно выраженного эффекта, как в случае с государственным финансированием. Дальнейшее изучение этой связи требует применения качественных методов с погружением в контекст каждого отдельного региона.

Что касается других факторов, входящих в теорию благосостояния и теорию провалов государства, то они нашли подтверждение лишь в модели 2, где зависимой переменной выступал относительной размер некоммерческого сектора — число СО НКО на 1000 человек. В силу того, что данный показатель наиболее высоко оценивает регионы с низким числом населения (преимущественно национальные республики и малонаселенные сибирские и дальневосточные регионы), подтверждение этих теорий выходит за рамки их классического понимания. Позитивная связь объясняется не тем, что население более финансово благополучных регионов больше стремиться к самовыражению, и не тем, что высокая этническая и религиозная фрагментированность формирует более разнообразный спрос на услуги, что сказывается на размере сектора СО НКО. Такая связь скорее объясняется спецификой российского контекста, где более богатыми и этнически и религиозно разнообразными являются малонаселенные нефтедобывающие регионы. Такие выводы по теории благосостояния и теории провалов государства подчеркивают специфику применения западных концепций к объяснению российских реалий, которые необходимо учитывать при интерпретации полученных результатов.

К числу ограничений нашего исследования следует отнести работу со статистическими данными за один, 2018, год. Каждый год имеет свою специфику и может оказывать определенное влияние на статистические показатели. В этой вязи для решения проблемы в последующих работах по теме имеет смысл работать с данными Росстата по СО НКО как с панельными данными, доступными для анализа с периода 2013 г. Также перспективным направлением для продолжения исследования мы видим учет типологии некоммерческих организаций в оценке размера данного сектора. К НКО как организационно-правовой форме относятся максимально различные организации по типу функционирования — от автономных некоммерческих организаций, созданных государством для решения определенных задач, до небольших общественных организаций, работающих на локальном уровне, без постоянного бюджета и сотрудников. Существующая статистика не позволяет учитывать такие различия, однако в перспективе возможно применение массива больших данных для решения этой задачи.

Литература

Фукуяма Ф. (2003) Великий разрыв. М.: АСТ.

Скокова Ю., Краснопольская И., Корнеева И. (2021) НКО Москвы: статистический портрет и оценка состояния. Аналитической доклад Центра оценки общественных инициатив Института прикладных политических исследований НИУ ВШЭ. М.: НИУ ВШЭ.

Суслова С.В., Гордеева Е.С. (2012) Факторы региональных различий масштабов некоммерческого сектора в Российской Федерации. Вопросы статистики, 4: 51-57.

Acemoglu D., Robinson J.A. (2006) Economic Origins of Dictatorship and Democracy. Cambridge: Cambridge University Press.

Bae K.B., Sohn H. (2018) Factors contributing to the size of nonprofit sector: Tests of government failure, interdependence, and social capital theory. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 29(3): 470-480.

Ben-Ner A., Van Hoomissen T. (1992) An empirical investigation of the joint determination of the size of the for-profit, nonprofit and government sectors. Annals of Public and Cooperative Economics, 63(3): 391-415.

Bindman E. (2015) The state, civil society and social rights in contemporary Russia. East European Politics, 31(3): 342-360.

Chikoto-Schultz G.L., Neely D.G. (2016) Exploring the nexus of nonprofit financial stability and financial growth. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 27(6): 2561-2575.

Coleman J.S. (1994) Social capital, human capital, and investment in youth. In: Petersen A.C., Mortimer J.T. (eds.) Youth unemployment and society. New York: Cambridge University Press: 34-50.

Cook L.J., Iarskaia-Smirnova E., Tarasenko A. (2021) Outsourcing social services to NGOs in Russia: federal policy and regional responses. Post-Soviet Affairs, 37(2): 119-136.

Cook L.J., Vinogradova E. (2006) NGOs and social policy-making in Russia's regions. Problems of Post-Communism, 53(5): 28-41.

Corbin J.J. (1999) A study of factors influencing the growth of nonprofits in social services. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 28(3): 296-314.

Crotty J. (2009) Making a difference? NGOs and civil society development in Russia. Europe-Asia Studies, 61(1): 85-108.

Evans A.B., Henry L.A., Sundstrom L. (2006) Russian Civil Society: A Critical Assessment: A Critical Assessment. L.: Routledge.

Fröhlich C. (2012) Civil society and the state intertwined: the case of disability NGOs in Russia. East European Politics, 28(4): 371-389.

Gerring J., Bond P., Barndt W.T., Moreno C. (2005) Democracy and economic growth: A historical perspective. World Politics, 57(3): 323-364.

Granbjerg K.A., Paarlberg L. (2001) Community variations in the size and scope of the nonprofit sector: Theory and preliminary findings. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 30(4): 684-706.

Henderson S.L. (2011) Civil society in Russia: state-society relations in the post-Yeltsin era. Problems of Post-Communism, 58(3): 11-27.

Inglehart R. (2000) Globalization and postmodern values. Washington Quarterly. 23(1): 215-228.

Jeong J., Cui T.S. (2020) The Density of Nonprofit Organizations: Beyond Community Diversity and Resource Availability. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 31(1): 213-226.

Kanaya N., Takahashi H., Shen J. (2015) The Market Share of Nonprofit and For-Profit Organizations in the Quasi-Market: Japan'S Long-Term Care Services Market. Annals of Public and Cooperative Economics, 86(2): 245-266.

Kim M. (2015) Socioeconomic diversity, political engagement, and the density of nonprofit organizations in US counties. The American Review of Public Administration, 45(4): 402-416.

Kim, J. (2000) The growth of the non-government sector in Korea and its relations with the state. Global Economic Review, 29(4): 20-42.

Kim S.E., Kim Y.H. (2018) Democracy and nonprofit growth: A cross-national panel study. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 47(4): 702-722.

Krasnopolskaya I., Skokova Y., Pape U. (2015) Government-nonprofit relations in Russia's regions: An exploratory analysis. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 26(6): 2238-2266.

Kulmala M., Tarasenko A. (2016) Interest representation and social policy making: Russian veterans' organisations as brokers between the state and society. Europe-Asia Studies, 68(1): 138-163.

Lecy J. D., Van Slyke D.M. (2013) Nonprofit sector growth and density: Testing theories of government support. Journal of Public Administration Research and Theory, 23(1): 189-214.

Lipset S.M. (1959) Some social requisites of democracy: Economic development and political legitimacy. The American Political Science Review, 53(1): 69-105.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Liu G. (2017) Government decentralization and the size of the nonprofit sector: Revisiting the government failure theory. The American Review of Public Administration, 47(6): 619-633.

Ljubownikow S., Crotty J. (2014) Civil society in a transitional context: The response of health and educational NGOs to legislative changes in Russia's industrialized regions. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 43(4): 759-776.

Ljubownikow S., Crotty J. (2016) Nonprofit influence on public policy: Exploring nonprofit advocacy in Russia. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 45(2): 314-332.

Lu J., Dong Q. (2018) What influences the growth of the Chinese nonprofit sector: A prefecture-level study. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 29(6): 1347-1359.

Marcuello C. (1998) Determinants of the non-profit sector size: An empirical analysis in Spain. Annals of Public and Cooperative Economics, 69(2): 175-192.

Matsunaga Y., Yamauchi N., Okuyama N. (2010) What determines the size of the nonprofit sector?: A cross-country analysis of the government failure theory. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 21(2): 180-201.

Matsunaga Y., Yamauchi N. (2004) Is the government failure theory still relevant? A panel analysis using US state level data. Annals of Public and Cooperative Economics, 75(2): 227-263.

Mersianova I., Kononykhina O., Sokolowski S.W., Salamon L.M. (2017) Russia: A classic statist model. In: L.M. Salamon (ed.) Explaining Civil Society Development: A Social Origins Approach. Johns Hopkins University Press: 223-236.

Nissan E., Castaño M.S., Carrasco I. (2012) Drivers of non-profit activity: a cross-country analysis. Small Business Economics. 38(3): 303-320.

Pennerstorfer A., Rutherford A.C. (2019) Measuring growth of the nonprofit sector: The choice of indicator matters. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 48(2): 440-456.

Putnam R.D. Leonardi R (1993) Making Democracy Work: Civic Traditions in Modern Italy. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Salamon L.M., Anheier H.K. (1997) Defining the Nonprofit Sector: A Cross-national Analysis. Manchester: Manchester University Press.

Salamon L.M., Anheier H.K. (1998) Social origins of civil society: Explaining the nonprofit sector cross-nationally. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 9(3): 213-248.

Salamon L.M., Skokova Y., Krasnopolskaya I. (2020) Subnational Variations in Civil Society Development: The Surprising Case of Russia. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 49(5): 1058-1081.

Salamon L.M., Sokolowski S.W. (2016) Beyond nonprofits: Re-conceptualizing the third sector. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 27(4), 1515-1545.

Salamon L.M., Sokolowski S.W., Haddock M.A. (2017) Explaining Civil Society Development: A Social Origins Approach. Baltimore: Johns Hopkins University Press.

Saxton G.D., Benson M.A. (2005) Social capital and the growth of the nonprofit sector. Social Science Quarterly, 86(1): 16-35.

Sevak K.Y., Baker L. (2021) Need-resource indicators and nonprofit human services organization density. Annals of Public and Cooperative Economics. https:// doi.org/10.1111/apce.12315

Toepler S., Pape U., Benevolenski V. (2020) Subnational variations in government-nonprofit relations: A comparative analysis of regional differences within Russia. Journal of Comparative Policy Analysis: Research and Practice, 22(1): 47-65.

Van Puyvelde S., Brown W.A. (2016) Determinants of nonprofit sector density: A stakeholder approach. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 27(3): 1045-1063.

Verba S., Almond G. (1963) The Civic Culture: Political Attitudes and Democracy in Five Nations. Princeton, NJ: Princeton University Press.

Weisbrod B.A. (1988) The Nonprofit Economy. Cambridge, MA: Harvard University Press.

Источники

Доклад о деятельности и развитии социально ориентированных некоммерческих организаций. Министерство экономического развития РФ [https:// www.economy.gov.ru/material/file/8be0adaa07fd23125c4920afe40e8757/Doklad_ NKO.pdf] (дата обращения: 08.07.2021).

Региональный рейтинг третьего сектора «Регион-НКО». Рейтинг субъектов Российской Федерации по уровню и качеству развития (некоммерческого сектора). Результаты специального пилотного проекта Общественной палаты Российской Федерации. М.: Общественная палата Российской Федерации, 2020. 84 с. [https://raex-a.ru/files/files/%D0%A0%D0%B5%D0%B9%D1%82%D0 %B8%D0%BD%D0%B3_%D0%9D%D0%9A%D0%9E_210%D1%85210%D0%BC %D0%BC_v7.pdf] (дата обращения: 08.07.2021).

ФОМ (2019) Межличностное доверие. Надо ли доверять людям? Можно ли вернуть утерянное доверие? [https://fom.ru/TSennosti/14215] (дата обращения: 08.07.2021).

THE SIZE OF NONPROFIT SECTOR IN RUSSIAN REGIONS:

DIFFERENTIATING FACTORS2

Yulia A. Skokova (jskokova@hse.ru), Maria A. Rybnikova (mrybnikova@hse.ru)

National Research University "Higher School of Economics", Moscow, Russia

Citation: Skokova Y.A., Rybnikova M.A. (2022) Razmer nekommercheskogo sektora v regionakh Rossii: faktory razlichiy [The size of nonprofit sector in Russian regions: differentiating factors]. Zhurnal sotsiologii i sotsialnoy antropologii [The Journal of Sociology and Social Anthropology], 25(1): 70-102 (in Russian). https://doi.org/10.31119/jssa.2022.25.1.3

Abstract. Nonprofit organizations are playing an increasingly important role in the modern world and becoming the object of many studies. Much of them are comparative works that explain both national and regional differences in the size of the nonprofit sector. Studies of the Russian nonprofit sector have repeatedly pointed to regional differences. However, the scale and factors of these differences have not been studied before and have not been explained by all the theoretical background accumulated in this area. Using Rosstat data for 2018, we tested the four most common groups of theories explaining regional differences in the size of the nonprofit sector in terms of the number of organizations, their labor, and financial resources. The tested theories include welfare theory, state failure theory, interdependence theory, and social capital theory. The study results show that the amount of state support and, to a somewhat lesser extent, social capital has a more significant influence on the size of the nonprofit sector in Russian regions. These data can speak of the extremely high importance of government funding for the size of the NPO sector in Russia and its regions and its dependence on budget revenues.

Keywords: NPOs in Russia, size of nonprofit sector, regional differences, welfare theory, theory of government failure, theory of interdependence, social capital theory.

References

Acemoglu D., Robinson J.A. (2006) Economic Origins of Dictatorship and Democracy. Cambridge: Cambridge University Press.

Bae K.B., Sohn H. (2018) Factors contributing to the size of nonprofit sector: Tests of government failure, interdependence, and social capital theory. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 29(3): 470-480.

Ben-Ner A., Van Hoomissen T. (1992) An empirical investigation of the joint determination of the size of the for-profit, nonprofit and government sectors. Annals of Public and Cooperative Economics, 63(3): 391-415.

2 This work/article is an output of a research project implemented as part of the Basic Research Program at the National Research University Higher School of Economics (HSE University).

Bindman E. (2015) The state, civil society and social rights in contemporary Russia. East European Politics, 31(3): 342-360.

Chikoto-Schultz G.L., Neely D.G. (2016) Exploring the nexus of nonprofit financial stability and financial growth. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 27(6): 2561-2575.

Coleman J.S. (1994) Social capital, human capital, and investment in youth. In: Petersen A.C., Mortimer J.T. (eds.) Youth unemployment and society. New York: Cambridge University Press: 34-50.

Cook L.J., Iarskaia-Smirnova E., Tarasenko A. (2021) Outsourcing social services to NGOs in Russia: federal policy and regional responses. Post-Soviet Affairs, 37(2): 119-136.

Cook L.J., Vinogradova E. (2006) NGOs and social policy-making in Russia's regions. Problems of Post-Communism, 53(5): 28-41.

Corbin J.J. (1999) A study of factors influencing the growth of nonprofits in social services. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 28(3): 296-314.

Crotty J. (2009) Making a difference? NGOs and civil society development in Russia. Europe-Asia Studies, 61(1): 85-108.

Evans A.B., Henry L.A., Sundstrom L. (2006) Russian Civil Society: A Critical Assessment: A Critical Assessment. London: Routledge.

Fröhlich C. (2012) Civil society and the state intertwined: the case of disability NGOs in Russia. East European Politics, 28(4): 371-389.

Fukuyama F. (2003) Velikiy razryv [The Great Divide]. Moscow: AST Publ. (in Russian)

Gerring J., Bond P., Barndt W.T., Moreno C. (2005) Democracy and economic growth: A historical perspective. World Politics, 57(3): 323-364.

Gr0nbjerg K.A., Paarlberg L. (2001) Community variations in the size and scope of the nonprofit sector: Theory and preliminary findings. Nonprofit and Voluntary Sector Quarterly, 30(4): 684-706.

Henderson S.L. (2011) Civil society in Russia: state-society relations in the post-Yeltsin era. Problems of Post-Communism, 58(3): 11-27.

Inglehart R. (2000) Globalization and postmodern values. Washington Quarterly. 23(1): 215-228.

Jeong J., Cui T.S. (2020) The Density of Nonprofit Organizations: Beyond Community Diversity and Resource Availability. VOLUNTAS: International Journal of Voluntary and Nonprofit Organizations, 31(1): 213-226.

Kanaya N., Takahashi H., Shen J. (2015) The Market Share of Nonprofit and ForProfit Organizations in the Quasi-Market: Japan'S Long-Term Care Services Market. Annals of Public and Cooperative Economics, 86(2): 245-266.