РОЛЬ НЕКОНТРОЛИРУЕМЫХ ФАКТОРОВ СОЦИАЛЬНОГО БЭКГРАУНДА В ФОРМИРОВАНИИ БЕДНОСТИ: ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 303.4.025:364.662-262.2:311.313

РОЛЬ НЕКОНТРОЛИРУЕМЫХ ФАКТОРОВ СОЦИАЛЬНОГО БЭКГРАУНДА В ФОРМИРОВАНИИ БЕДНОСТИ: ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ

Бухарбаева Лилия Явдатовна,

[email protected]

Ибрагимова Зульфия Фануровна,

[email protected]

Франц Марина Валерьевна,

[email protected]

Уфимский Университет Науки и Технологий, Россия, 450076, г. Уфа, ул. Заки Валиди, 32

Бухарбаева Лилия Явдатовна, доктор экономических наук, профессор кафедры экономики предпринимательства Уфимского университета науки и технологий.

Ибрагимова Зульфия Фануровна, кандидат экономических наук, доцент кафедры инновационной экономики Уфимского университета науки и технологий.

Франц Марина Валерьевна, кандидат технических наук, доцент кафедры экономики предпринимательства Уфимского университета науки и технологий.

Актуальность статьи обусловлена тем, что бедность остается одной из наиболее острых социальных проблем российского общества, несмотря на многолетние усилия правительства по сокращению ее уровня. Статья посвящена анализу проблемы бедности населения в современной России с позиции теории равенства возможностей. Ключевой идеей этой теории является выделение двух групп детерминантов индивидуальных достижений. Первую группу составляют факторы, контролируемые индивидом и поэтому относящиеся к зоне персональной ответственности (факторы-усилия), вторая группа - неподконтрольные индивиду обстоятельства. Неравенство, обусловленное первой группой факторов, считается этически приемлемым и социально полезным, в то время как неравенство, возникающее в связи с влиянием неконтролируемых обстоятельств (неравенство возможностей), несправедливо и поэтому должно быть ликвидировано в справедливом обществе. Цель статьи - изучение риска бедности и роли отдельных факторов-обстоятельств в его формировании. Анализ базируется на данных социологического опроса Life in Transition III (волна 2016 г.), проводимого Европейским банком реконструкции и развития. В ходе исследования был применен параметрический подход. Методы: оценка вклада отдельных факторов осуществлялась с использованием декомпозиции по Шепли. Образование родителей, пол, национальность, место рождения индивида учитывались в качестве факторов-обстоятельств, а отсутствие статуса бедного у индивида - измерителем индивидуальных достижений. Согласно результатам оценки, абсолютный уровень неравенства возможностей при учете образования обоих родителей составляет 0,1105, а при учете максимального образования родителей - 0,1030. Также установлено, что риск бедности в следующем поколении в основном обусловлен местом рождения индивида и образованием его родителей. Наименее важный фактор - пол. Предполагается, что усилия государства, направленные на обеспечение равных возможностей для бедных, позволят преуспеть в построении более справедливого общества.

Ключевые слова: неравенство возможностей в отношении бедных, факторы социального бэкграунда, регрессионный анализ, разложение по Шепли.

118

DOI 10.18799/26584956/2022/4/1359

Введение

Проблема измерения бедности, а также факторов риска, предопределяющих попадание индивидов и домохозяйств в нижнюю часть распределения доходов, находится в фокусе внимания мировой науки уже более 100 лет, начиная с пионерской работы С. Раунтри [1], посвященной сбору данных о доходах и расходах жителей г. Йорка (Великобритания), имевшей значительный общественный резонанс и стимулировавшей ряд социальных реформ, направленных на обеспечение социальной защиты уязвимых слоев населения. Несмотря на значительные усилия, направленные на борьбу с бедностью, предпринимавшиеся в разное время в разных странах, эта проблема до сих пор сохраняет высокую значимость практически повсеместно, являясь обязательным компонентом не только научного дискурса, но и политических дебатов и предвыборных программ.

Оригинальный подход к изучению широкого спектра индивидуальных достижений (доходов, имущественного статуса, уровней здоровья, образования и т. д.) предлагает теория равных возможностей, сформировавшаяся в результате развития эгалитарных теорий социальной справедливости.

Ключевой идеей этой теории является выделение двух групп факторов, порождающих неравенство индивидуальных достижений. Первую группу составляют характеристики, контролируемые индивидом и поэтому относящиеся к зоне персональной ответственности (т. н. факторы-усилия). Неравенство, обусловленное факторами первой группы, считается этически приемлемым и даже социально полезным. Вторая группа включает неподконтрольные индивиду характеристики (т. н. факторы-обстоятельства). Неравенство, возникающее в связи с влиянием факторов второй группы (неравенство возможностей), напротив, рассматривается как несправедливое и подлежащее элиминации в справедливом обществе.

Наиболее много эмпирических работ сфокусировано на рассмотрении доходного неравенства с позиций теории равных возможностей (см., например, работы по РФ [2-4], Бразилии [5], Китаю [6], Италии [7] и пр.)

Непопадание в когорту бедных можно также рассматривать как «достижение» и, соответственно, исследовать с точки зрения теории равных возможностей. При этом важно подчеркнуть: хотя неравенство доходов и бедность - родственные проблемы, они не тождественны. Во-первых, при изучении неравенства объектом исследования является все распределение доходов, а при оценке бедности - лишь его нижняя часть. Во-вторых, неравенство доходов обычно измеряют с применением персонального размера дохода (личного общего дохода, личного трудового дохода или заработной платы), в то время как при анализе бедности используют доход домохозяйства. Поэтому значимость различных неконтролируемых характеристик в отношении неравенства и бедности может отличаться. В этом и состоит рабочая гипотеза настоящего исследования.

Целью работы является изучение риска бедности и роли отдельных факторов-обстоятельств в его формировании.

Обзор литературы

Проблематике бедности в российской социально-экономической литературе традиционно уделяется много внимания, включая такие аспекты, как проблемы измерения [8-10], специфика субъективного восприятия [11, 12], изучение и прогнозирование динамики [13].

Круг характеристик, использующихся в качестве предикторов риска бедности, весьма широк. Наиболее часто в российском научном дискурсе подчеркивается значи-

мость состава домохозяйства (наличие детей и пенсионеров) как фактора повышения вероятности отнесения к бедной когорте населения [14], а также значительная доля «работающих бедных» [15, 16]. Есть работы, посвященные гендерному аспекту проблемы бедности [17, 18], а также ее пространственной неоднородности [19, 20].

Однако ни одна из этих работ не представляет собой взгляд на проблему бедности с позиций теории равных возможностей. В зарубежной научной литературе это направление также слабо представлено, однако есть некоторое число публикаций, рассматривающих проблему с этого ракурса: например, в работе [21] с позиций теории равных возможностей исследуется риск бедности в Испании. Согласно оценкам автора, основным неконтролируемым фактором является финансовый стресс, пережитый респондентом в детстве, на втором месте - профессиональный статус отца, на третьем - образование отца.

В работе [22] обсуждается роль территории проживания в формировании неравенства и бедности в рамках дискуссии «люди против места». Сторонники подхода «кто ты есть важнее, чем где ты живешь» акцентируют внимание на основополагающей роли индивидуальных характеристик (поведение индивида, принимаемые им решения), и соответственно, их улучшение они рассматривают как основной путь борьбы с бедностью. Напротив, сторонники подхода «место, а не люди» утверждают, что территория проживания в значительной мере предопределяет возможности индивидов в реализации своих жизненных планов. В связи с этим предполагается, что улучшение характеристик жизненного пространства является важнейшим инструментом борьбы с бедностью.

Методы исследования

Информационная база исследования включает данные социологического опроса LiTS III (ЕБРР, 2016 г.) [23]. Выбор этой базы обусловлен тем, что в ней доступны данные о половозрастной структуре и доходах домохозяйства, а также регионе проживания, что позволяет определить принадлежность домохозяйств и его членов к бедным слоям населения в соответствии с принятой в РФ методикой, основанной на ежеквартально публикуемых Росстатом размерах прожиточного минимума для детей, пенсионеров и трудоспособного населения в каждом из российских регионов. Кроме того, база LiTS III содержит сведения об образовании родителей, типе населенного пункта - месте рождения, поле и национальности индивидов, т. е. представлен базовый набор факторов-обстоятельств, принимающихся во внимание практически во всех эмпирических работах, посвященных оценке неравенства возможностей.

В литературе по неравенству возможностей встречается два подхода к учету образования родителей. В первом варианте в анализ включают образовательные уровни отца и матери, что позволяет более детально учесть изучаемую характеристику. Однако это приводит к исключению из рассмотрения индивидов, у которых неизвестен уровень образования хотя бы одного из родителей. Вполне вероятно, что отсутствие таких сведений связано с тем, что респондент рос в неполной семье. Поэтому исключение респондентов с указанными пропусками может приводить к тому, что из анализа выпадет потенциально уязвимая в отношении проблемы бедности в следующем поколении социальная группа. В связи с этим существует и второй вариант - использовать максимальный уровень образования родителей. В своей работе мы выполнили расчет с применением обоих вариантов.

Общий объем наблюдений в опросе LiTS III (ЕБРР, 2016 г.) - 1502 респондента. После ограничения выборки респондентами в возрасте от 25 до 65 лет и удаления наблюдений с пропусками в данных объем наблюдений составил 794 и 830 при учете образования обоих родителей и максимального образования родителей соответственно.

Описательная статистика приведена в табл. 1.

Таблица 1. Описательная статистика используемых в работе переменных Table 1. Descriptive statistics of variables used in the work

Показатель Index Категория Category LITS-2016 (максимальный уровень образования родителей maximum level of education of parents) LITS-2016 (образование отца и матери father and mother education)

Образование родителей: отец Parents' education: father основное общее и меньше basic general and less - 19,14

общее среднее general secondary - 27,33

среднее профессиональное secondary vocational - 31,61

высшее и более higher and more - 21,91

Образование родителей: мать Parents' education: mother основное общее и меньше basic general and less - 18,26

общее среднее general secondary - 27,20

среднее профессиональное secondary vocational - 30,73

высшее и более higher and more - 23,80

Максимальный уровень образования родителей Maximum level of education of parents основное общее и меньше basic general and less 14,46 -

общее среднее general secondary 24,46 -

среднее профессиональное secondary vocational 31,33 -

высшее и более higher and more 29,76 -

Пол респондента Gender of respondent мужской/male gender 36,63 36,65

женский/female 63,37 63,35

Место рождения: тип местности проживания Place of birth: type of locality город/city 66,99 67,00

поселок городского типа settlement - -

село/village 33,01 33,00

Национальность Nationality русский/russian 91,57 91,56

другое/other 8,43 8,44

Принадлежность к бедным слоям населения Belonging to the poor да/yes 13,86 13,35

нет/no 86,14 86,65

Источник: составлено по расчетам авторов. Source: Compiled according to authors' calculations.

В связи с тем, что показатель индивидуального достижения (а именно отсутствие статуса бедного у индивида) является бинарной переменной, использовалась методика измерения неравенства возможностей, впервые предложенная в работе [24] и в дальнейшем усовершенствованная в [25].

Рассматриваемая методика включает следующие этапы:

1. Оценка бинарной пробит-регрессии, в которой бинарное индивидуальное достижение используется как результативный показатель, а факторы-обстоятельства - как независимые переменные.

2. Расчет прогнозных значений вероятности принятия бинарной результативной переменной значения 1.

3. Расчет модифицированного индекса диссимиляции (МПГ) по распределению прогнозных значений. ЫБГ является абсолютной мерой неравенства возможностей.

4. Оценка вклада факторов-обстоятельств в общий уровень неравенства возможностей с применением декомпозиции по Шепли.

Результаты и дискуссия

Результаты оценки бинарной пробит-регрессии на факторы-обстоятельства приведены в табл. 2.

Таблица 2. Результаты регрессионного анализа Table 2. Regression analysis results

Фактор Factor Категория Category LITS-2016 (максимальный уровень образования родителей maximum level of education of parents) LITS-2016 (образование отца и матери father and mother education)

Образование родителей: отец Parents' education: father основное общее и меньше basic general and less - базовая/basic

общее среднее general secondary - -0,4256**

среднее профессиональное secondary vocational - -0,2685

высшее и более higher and more - 0,0595

Образование родителей: мать Parents' education: mother основное общее и меньше basic general and less - базовая/basic

общее среднее general secondary - 0,2918

среднее профессиональное secondary vocational - 0,3214

высшее и более higher and more - 0,4691*

Максимальный уровень образования родителей Maximum level of education of parents основное общее и меньше basic general and less базовая/basic -

общее среднее general secondary -0,028 -

среднее профессиональное secondary vocational 0,0835 -

высшее и более higher and more 0,3877** -

Место рождения: тип местности проживания Place of birth: type of locality город/city базовая/basic базовая/basic

поселок городского типа settlement - -

село/village -0,434*** -0,4053***

Национальность Nationality русский (базовая)/russian (basic) базовая / basic базовая/basic

другое/other -0,2815 -0,2401

Пол респондента мужской/male gender базовая/basic базовая/basic

Gender of respondent женский/female -0,029 -0,0152

Константа/Constant 1 4498*** 1,4309***

N 830 794

pseudo-R2 0,0420 0,0510

p 0,0001 0,0002

Примечание: *, **, *** - значимость на 10-, 5- и 1 %-м уровне. Note: *, **, *** - perceptibility at 10-, 5- and 1 % levels. Источник: составлено по расчетам авторов. Source: Compiled according to authors' calculations

Как следует из табл. 2, рассматриваемые факторы имеют ожидаемое влияние на результативный показатель. Наличие высшего образования у родителей достоверно снижает риск бедности в следующем поколении, а рождение в селе или поселке городского типа - значимо увеличивает его. Национальность и пол не имеют большого значения.

Результаты оценки неравенства возможностей и вклада в него отдельных факторов-обстоятельств в отношении бедности приведены в табл. 3.

Таблица 3. Вклад отдельных факторов в неравенство возможностей

в отношении риска бедности Table 3. Contribution of individual factors to the inequality of opportunities

in relation to the risk of poverty

Результаты оценивания Estimation results LITS-2016 (максимальный уровень образования родителей maximum level of education of parents) LITS-2016 (образование отца и матери father and mother education)

Абсолютный уровень неравенства возможностей (модифицированный индекс диссимиляции) Absolute level of inequality of opportunity (Modified Dissimilarity Index, MDI) 0,1030 0,1105

Вклад факторов-обстоятельств/Contribution of factors-circumstances, %

Образование отца/Father's education - 30,51

Образование матери/Mother's education - 24,08

Максимальный уровень образования родителей Maximum level of education of parents 31,87 -

Место рождения/Place of Birth 59,59 41,07

Пол/Floor 3,39 0,87

Национальность/Nationality 5,51 3,47

Источник: составлено по расчетам авторов. Source: compiled according to authors' calculations.

Как следует из табл. 3, образование родителей и место рождения индивида являются ведущими факторами в отношении риска бедности в следующем поколении.

Анализ неравенства возможностей в отношении личного трудового дохода на тех же данных дает следующие результаты (табл. 4).

Как следует из табл. 4, среди рассматриваемых неконтролируемых характеристик в отношении трудового дохода наибольшее значение имеет образование родителей, на втором месте - пол, на третьем - место рождения. Национальность не играет большой роли. Таким образом, относительная важность факторов-обстоятельств в отношении бедности и неравенства доходов получилась различной, что подтверждает выдвинутую гипотезу исследования.

Таблица 4. Вклад отдельных факторов в неравенство возможностей

в отношении личного трудового дохода Table 4. Contribution of individual factors to the inequality of opportunities in relation to personal labor income

Вклад факторов-обстоятельств, % Contribution of factors-circumstances, % LITS-2016 (максимальный уровень образования родителей maximum level of education of parents) LITS-2016 (образование отца и матери father and mother education)

Образование отца Father's education - 17,44

Образование матери Mother's education - 32,39

Максимальный уровень образования родителей Maximum level of education of parents 44,76 -

Место рождения Place of Birth 17,93 13,29

Пол/Floor 33,73 32,10

Национальность Nationality 3,58 4,78

Источник: составлено по расчетам авторов. Source: Compiled according to authors' calculations

Заключение

В работе сделана попытка изучения риска бедности и роли неконтролируемых факторов-обстоятельств (образование родителей, пол, национальность, место рождения индивида) в его формировании.

Выбор методики предопределился бинарностью используемой переменной достижения. Для оценки относительной важности отдельных факторов-обстоятельств была применена декомпозиция по Шепли.

Установлено, что риск бедности в следующем поколении в основном обусловлен местом рождения индивида и образованием его родителей. Наименее важные обстоятельства - пол и национальность.

В целом проведенный сравнительный анализ относительной важности неконтролируемых характеристик в отношении риска бедности и уровня трудового дохода позволил подтвердить выдвинутую гипотезу о том, что бедность и неравенство - родственные, но нетождественные проблемы, поэтому относительная важность отдельных факторов может значительно различаться.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Rowntree S. Poverty: a study of town life. - London: Macmillan, 1901. - 437 p.

2. Ибрагимова З.Ф., Франц М.В. Неравенство возможностей в Российской Федерации: измерение и оценка на микроданных // Прикладная эконометрика. - 2019. - № 2 (54). - С. 5-25. DOI: 10.24411/2076-4766-2017-10001.

3. Ибрагимова З.Ф., Франц М.В. Неравенство возможностей: теория и практика измерения на микроданных RLMS-HSE // Экономическая политика. - 2020. - T. 15. - № 1. - С. 64-89. DOI: 10.18288/1994-5124-2020-1-64-89.

4. Ибрагимова З.Ф., Франц М.В. Россия - страна возможностей? Смотря как считать // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. - 2020. - № 6 (160). - С. 4-29. DOI: 10.14515/monitoring.2020.6.1710.

5. Bourguignon F., Ferreira F., Menéndez M. Inequality of opportunity in Brazil // Review of Income and Wealth. - 2007. - Vol. 53. - P. 585-618. D0I:10.1111/j.1475-4991.2007.00247.x.

6. Zhang Y., Eriksson T. Inequality of opportunity and income inequality in nine Chinese provinces, 1989-2006 // China Economic Review. - 2010. - № 21 (4). - P. 607-616. DOI: 10.1016/j.chieco.2010.06.008.

7. Checchi D., Peragine V. Inequality of opportunity in Italy // Journal of Economic Inequality. - 2010. -V. 8. - Iss.4. - P. 429-450. DOI: 10.1007/S10888-009-9118-3.

8. Ибрагимова З.Ф. Эволюция подходов к определению и измерению бедности // Экономика и управление: теория, методология, практика: сборник материалов XVI Международной научно-практической конференции. - Уфа: РИЦ БашГУ, 2021. - С. 92-96.

9. Овчарова Л.Н. Теоретические и практические подходы к оценке уровня, профиля и факторов бедности: российский и международный опыт. - Москва: М-Студио, 2009. - 267 с.

10. Шабанов В.Л. Депривационный подход в исследованиях бедности // Теория и практика общественного развития. - 2020. - № 4 (146). - С. 13-16. DOI: https://doi.Org/10.24158/tipor.2020.4.1.

11. Ибрагимова З.Ф., Франц М.В. Неравенство доходов, его субъективное восприятие и влияние на психосоциальное самочувствие населения // Статистика и экономика. - 2018. - T. 15. - № 4. - С. 52-60. DOI: https://doi.org/10.21686/2500-3925-2018-4-52-60.

12. Ниворожкина Л.И., Овчарова Л.Н. Субъективная оценка бедности: так ли она субъективна? // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Общественные науки. - 2006. -№ 1 (133). - С. 56-62.

13. Абдуллаева Н.А. Нечеткий подход к прогнозированию уровня бедности // Управление большими системами. - 2010. - Вып. 30. - С. 98-114.

14. Слободенюк Е.Д. Нерыночные факторы бедности в современной России и пути совершенствования социальной политики // Журнал исследований социальной политики. - 2013. - Т. 11. - № 3. -С. 391-406.

15. Аникин В.А., Слободенюк Е.Д. Бедность работающих: как изменились детерминанты в России за последние 20 лет? // Социологическая наука и социальная практика. - 2021. - Т. 9. - № 4 (36). -С. 23-41. D0I:10.19181/snsp.2021.9.4.8603.

16. Тихонова Н.Е., Слободенюк Е.Д. Бедность российских профессионалов: распространенность, причины, тенденции // Мир России. Социология. Этнология. - 2022. - Т. 31. - № 1. - С. 113-137. DOI:10.17323/1811-038X-2022-31-1-113-137.

17. Денисова И.А., Карцева М.А. Гендерные аспекты бедности в России: абсолютный и многокритериальный подход // Женщина в российском обществе. - 2020. - № 2. - С. 138-155. DOI: 10.21064/WinRS.2020.2.12.

18. Кошарная Г.Б., Каримова Л.Ф. Адаптационные стратегии бедного населения в регионе (гендерный аспект) // Социально-экономические явления и процессы. - 2018. - Т. 13. - № 3. - С. 27-32. DOI: 10.20310/1819-8813-2018-13-103-27-32.

19. Домбровская В.Е. Роль географического фактора в проблематике бедности среди сельского населения на примере Белгородской, Вологодской и Тверской областей // Научные ведомости БелГУ. Серия «Экономика. Информатика». - 2019. - Т. 46. - № 3. - С. 391-407. DOI: 10.18413/2411-3808-201946-3-391-407.

20. Тютин Д.В. Анализ территориальной структуры бедности населения Калужской области // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2019. - № 10 (108). - С. 126-135.

21. Perez-Mayo J. Inequality of opportunity, a matter of space? // Regional Science Policy & Practice. - 2019. -№ 11. - P. 71-87. DOI: 10.1111/rsp3.12181.

22. Pinoncely V. Poverty, place and inequality: why place-based approaches are key to tackling poverty and inequality. - London: Royal Town Planning Institute, 2016. - 44 p.

23. European Bank for Reconstruction and Development: Life in Transition III online. URL: https://litsonline-ebrd.com/ (дата обращения 20.03.2022).

24. Measuring inequality of opportunities in Latin America and the Caribbean / R.P. de Barros, F.H.G. Ferreira, J.R.M. Vega et al. - New York: Palgrave Macmillan; Washington, D.C.: The World Bank, 2009. - 195 p.

25. Chavez-Juarez F.W., Soloaga I. IOP: Estimating ex-ante inequality of opportunity // Stata Journal. - 2014. -V. 14. - P. 830-846. DOI: 10.1177/1536867X1401400408.

Поступила: 27.08.2022 г.

Принята после рецензирования: 12.11.2022 г.

UDC 303.4.025:364.662-262.2:311.313

THE ROLE OF UNCONTROLLED FACTORS OF THE SOCIAL BACKGROUND IN THE FORMATION OF POVERTY: AN EMPIRICAL STUDY

Liliya Ya. Bukharbaeva,

[email protected]

Zulfiya F. Ibragimova,

[email protected]

Marina V. Frants,

[email protected]

Ufa University of Science and Technology, 32, Zaki Validi street, Ufa, 450076, Russia

Liliya Ya. Bukharbaeva, Dr. Sc., professor, Ufa University of Science and Technology. Zulfiya F. Ibragimova, Cand. Sc., associate professor, Ufa University of Science and Technology. Marina V. Frants, Cand. Sc., associate professor, Ufa University of Science and Technology.

The relevance of this article is caused by the fact that poverty remains one of the most acute social problems of Russian society, despite the Government's long-term efforts to reduce its level. The article is devoted to the analysis of the problem of population poverty in modern Russia from the perspective of the theory of equality of opportunities. The key idea of this theory is to identify two groups of factors responsible for the inequality of individual achievements. The first group is formed by factors controlled by the individual and therefore related to the zone of personal responsibility (factors-efforts), the second group - factors beyond the control of the individual (factors-circumstances). The inequality caused by the first group of factors is considered ethically acceptable and socially useful, while the inequality formed by the factors of the second group (inequality of opportunities) is unfair and therefore should be eliminated in a fair society. The purpose of the article is to study the role of factors of the social background uncontrolled by an individual in relation to the risk of poverty. The analysis is based on the data of the sociological survey Life in Transition III (wave 2016) conducted by the European Bank for Reconstruction and Development. Methods: a parametric approach. To assess the contribution of individual factors, the Shepley decomposition was applied. The education of the parents, gender, nationality, place of birth of the individual were used as factors-circumstances, and the lack of poor status of the individual - a measure of individual achievements. According to the results of the assessment, the absolute level of inequality of opportunities when taking into account the education of both parents is 0,1105, and when taking into account the maximum education of parents - 0,1030. It is also established that the risk of poverty in the next generation is mainly due to the place of birth of an individual and the education of his parents. The least important factor is gender. It is assumed that the efforts of the State aimed at ensuring equal opportunities for the poor will make it possible to succeed in building a more just society.

Key words: inequality of opportunities in relation to the poor, social background factors, regression analysis, Shapley decomposition.

REFERENCES

1. Rowntree S. Poverty: a study of town life. London, Macmillan, 1901. 437 p.

2. Ibragimova Z.F., Frants M.V. Inequality of opportunity in the Russian Federation: Measurement and evaluation using micro-data. Applied Econometrics, 2019, no. 2 (54), pp. 5-25. In Rus. DOI: 10.24411/20764766-2017-10001.

3. Ibragimova Z.F., Frants M.V. Inequality of opportunity: theory and practice of measurement using RLMS-HSE microdata. Economic Policy, 2020, no. 15 (1), pp. 64-89. In Rus. DOI: 10.18288/1994-5124-2020-1-64-89.

4. Ibragimova Z.F., Frants M.V. Is Russia a land of opportunity? It depends on how you look at it. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes Journal, 2020, no. 6 (160), pp. 4-29. In Rus. DOI: 10.14515/monitoring.2020.6.1710.

5. Bourguignon F., Ferreira F., Menéndez M. Inequality of opportunity in Brazil. Review of Income and Wealth, 2007, vol. 53, pp. 585-618. DOI: 10.1111/j.1475-4991.2007.00247.x.

6. Zhang Y., Eriksson T. Inequality of opportunity and income inequality in nine Chinese provinces, 1989-2006. China Economic Review, 2010, no. 21 (4), pp. 607-616. DOI: 10.1016/j.chieco.2010.06.008.

7. Checchi D., Peragine V. Inequality of opportunity in Italy. Journal of Economic Inequality, 2010, vol. 8, Iss. 4, pp. 429-450. DOI: 10.1007/S10888-009-9118-3.

8. Ibragimova Z.F. Evolyutsiya podkhodov k opredeleniyu i izmereniyu bednosti [Evolution of approaches to the definition and measurement of poverty]. Sbornik materialov ZVI Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii. Ekonomika i upravlenie: teoriya, metodologiya, praktika [Economics and Management: theory, methodology, practice. Collection of materials of the VI International Scientific and Practical Conference]. Ufa, BASHGU Publ., 2021. pp. 92-96.

9. Ovcharova L.N. Teoreticheskie i prakticheskie podkhody k otsenke urovnya, profilya i faktorov bednosti: rossiyskiy i mezhdunarodny opyt [Theoretical and practical approaches to assessing the level, profile and factors of poverty: Russian and International experience]. Moscow, M-Studio Publ., 2009. 267 p.

10. Shabanov V.L. Deprivatsionny podkhod v issledovaniyakh bednosti. Theory and practice of social development, 2020, no. 4, pp. 13-16. DOI: https://doi.org/10.24158/tipor.2020A1.

11. Ibragimova Z.F., Frants M.V. Income inequality, subjective perception and impact on psychosocial well-being of the population. Statistics and Economics, 2018, vol. 15, no. 4, pp. 52-60. In Rus. DOI: https://doi.org/10.21686/2500-3925-2018-4-52-60.

12. Nivorozhkina L.I., Ovcharova L.N. Subektivnaya otsenka bednosti: tak li ona subektivna? [Subjective assessment of poverty: is it so subjective?]. University news. North-Caucasian region. Social sciences series, 2006, no. 1 (133), pp. 56-62.

13. Abdullaeva N.A. Nechetkiy podkhod k prognozirovaniyu urovnya bednosti [Fuzzy approach to poverty level forecasting]. Upravlenie bolshimi sistemami, 2010, Iss. 30, pp. 98-114.

14. Slobodenyuk E.D. Non-market factors of poverty in modern Russia and ways to improve social policy. The Journal of Social Policy Studies, 2013, vol. 11, no. 3, pp. 391-406. In Rus.

15. Anikin V.A., Slobodenyuk E.D. In-work poverty in Russia: how determinants have changed over the 20 years?]. Sotsiologicheskaya nauka i sotsialnaya praktika, 2021, vol. 9, no. 4, pp. 23-41. In Rus. DOI: 10.19181/snsp.2021.9.4.8603.

16. Tikhonova N.E., Slobodenyuk E.D. Bednost rossiyskikh professionalov: rasprostranennost, prichiny, ten-dentsii [Poverty among Russian professionals: scale, causes, trends]. Mir Rossii, 2022, vol. 31, no. 1, pp. 113-137. DOI: 10.17323/1811-038X-2022-31-1-113-137.

17. Denisova I.A., Kartseva M.A. Gender poverty gap in Russia: absolute vs. multidimensional concepts. Woman in Russian Society, 2020, no. 2, pp. 138-155. In Rus. DOI: 10.21064/WinRS.2020.2.12.

18. Kosharnaya G.B., Karimova L.F. The adaptation strategy of the poor population in the region (gender aspect). Social-Economic Phenomena and Processes, 2018, vol. 13, no. 3, pp. 27-32. In Rus. DOI: 10.20310/1819-8813-2018-13-103-27-32.

19. Dombrovskaya V.E. Role of the geographic factor of poverty problem among the rural population on the example of Belgorod, Vologda and Tver regions. Belgorod State University Scientific Bulletin. Economics. Information technologies, 2019, vol. 46, no. 3, pp. 391-407. In Rus. DOI: 10.18413/2411-3808-2019-46-3-391-407.

20. Tyutin D.V. Analiz territorialnoy struktury bednosti naseleniya Kaluzhskoy oblasti [Analysis of the territorial structure of poverty in the Kaluga region]. Regional problems of economic transformation, 2019, no. 10 (108), pp. 126-135. In Rus.

21. Perez-Mayo J. Inequality of opportunity, a matter of space? Regional Science Policy & Practice, 2019, no. 11. pp. 71-87. DOI: 10.1111/rsp3.12181.

22. Pinoncely V. Poverty, place and inequality: why place-based approaches are key to tackling poverty and inequality. London, Royal Town Planning Institute, 2016. 44 p.

23. European Bank for Reconstruction and Development: Life in Transition III online. Available at: https://litsonline-ebrd.com/ (accessed 20 March 2022).

24. De Barros R.P., Ferreira F.H.G., Vega J.R.M. Measuring inequality of opportunities in Latin America and the Caribbean. New York, Palgrave Macmillan. Washington, D.C., The World Bank, 2009. 195 p.

25. Chávez-Juárez F.W., Soloaga I. IOP: Estimating ex-ante inequality of opportunity. Stata Journal, 2014, vol. 14, pp. 830-846. DOI: 10.1177/1536867X1401400408.

Received: 27 August 2022.

Reviewed: 12 November 2022.