CC BY
0
Ars Administrandi (Искусство управления). 2024. Т. 16, № 3. С. 481-497.
Ars Administrandi. 2024. Vol. 16, no. 3, pp. 481-497.
Научная статья
УДК 330.117
https://doi.org/10.17072/2218-9173-2024-3-481-497
СОЦИАЛЬНАЯ СТРАТИФИКАЦИЯ СЕЛЬСКИХ ДОМОХОЗЯЙСТВ РОССИИ В УСЛОВИЯХ ПАНДЕМИИ CoViD-19
Руслан Раисович Садыртдинов1^, Екатерина Александровна Еремеева2
1 2 Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань, Россия
1 [email protected], https://orcid.org/0000-0001-8312-1390
2 [email protected], https://orcid.org/0000-0002-6344-0885
Аннотация. Введение: в рамках изучения социальной депривации и неравенства в обществе актуальным является вопрос выявления факторов, усиливающих данные явления или смягчающих их. Индексы и модели, построенные с их учетом, активно используются во многих странах для проведения целенаправленной государственной политики в отношении наиболее уязвимых социальных групп. Авторами предпринята попытка изучить влияние отдельных факторов на социальную депривацию сельского населения России в условиях пандемии COVID-19. Цель: провести стратификацию сельских домохозяйств для определения степени их социальной депривации в период ко-ронавирусной инфекции. Методы: метод построения стратификационных шкал по трем разным факторам - распределению дохода, обладанию активами, степени цифрового неравенства. Построение интегральной стратификационной шкалы позволяет классифицировать сельские домохозяйства и выделить среди них самые уязвимые группы, испытывающие наибольшую депривацию в условиях COVID-19. Результаты: предпринято комплексное исследование трех отдельных факторов депривации сельского населения в особой ситуации - в период эпидемии, когда проблема социальной депривации только обострилась. При этом оценивалось влияние каждого из выбранных факторов и полученные результаты объединялись для построения интегральной шкалы социального расслоения. Благодаря этому сельское население было разделено на пять основных групп по степени неравенства и социальной депривации. Выводы: установлено, что цифровое неравенство домохозяйств, живущих в крайней нищете и не имеющих широкополосного доступа к сети Интернет, значительно увеличивает их социальную изоляцию. В условиях физической самоизоляции в период COVID-19 данное обстоятельство только усугублялось отсутствием у половины сельских домохозяйств такого актива, как автомобиль. При этом более низкие доходы сельских жителей по сравнению с городскими не позволили изменить сложившуюся ситуацию и преодолеть проблему социальной депривации сельского населения России даже после завершения активного периода пандемии в 2020-2021 годах.
Ключевые слова: социальная стратификация, социальная депривация, цифровой разрыв, пандемия COVID-19, Россия, сельская территория
Благодарности: исследование выполнено при финансовой поддержке Российского научного фонда, проект № 23-28-01651 «Разработка модели взаимосвязи социальной депривации и включенности домохозяйств в цифровое общество для таргетирования государствен-
ф I Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License The content is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
481 © Садыртдинов Р. Р., Еремеева Е. А., 2024
ной поддержки на наиболее уязвимые группы населения России в условиях экстремальной общественной ситуации (пандемия COVID-19)», https://rscf.ru/project/23-28-01651/.
Для цитирования: Садыртдинов Р. Р., Еремеева Е. А. Социальная стратификация сельских домохозяйств России в условиях пандемии COVID-19 // Ars Administrandi (Искусство управления). 2024. Т. 16, № 3. С. 481-497. https://doi.org/10.17072/2218-9173-2024-3-481-497.
Original article
SOCiAL STRATiFiCATiON OF HOUSEHOLDS iN RURAL RUSSiA iN THE CONTEXT OF THE COViD-19 PANDEMiC
Ruslan R. Sadyrtdinov1^, Ekaterina A. Eremeeva2
1 2 Kazan Federal University, Kazan, Russia
1 [email protected], https://orcid.org/ 0000-0001-8312-1390
2 [email protected], https://orcid.org/ 0000-0002-6344-0885
Abstract. Introduction: in the context of studying social deprivation and inequality in society, the issue of identifying factors that enhance or mitigate these phenomena is relevant. Indices and models taking them into account are actively used in many countries to implement targeted government policies towards the most vulnerable social groups. As part of this study, an attempt was made to study the influence of individual factors influencing the social deprivation of the rural population in the Russian Federation during the COVID-19 pandemic. Objectives: to stratify rural households to determine the degree of their social deprivation during the coronavirus epidemic. Methods: a method for constructing stratification scales according to three different factors - income distribution, asset ownership and the degree of digital inequality. The construction of an integral stratification scale allows to classify rural households and identify the most vulnerable groups experiencing the greatest deprivation in the context of COVID-19. Results: three factors of the rural population deprivation were comprehensively studied in a special situation, namely, during an epidemic, which increased the social deprivation severity. In this case, an assessment is made of both the influence of each of the selected factors separately and the combination of the results obtained to construct an integral scale of social stratification of the rural population. Thus, the study made it possible to divide the rural population into five main groups according to the degree of inequality and social deprivation. Conclusions: it has been found that the digital divide among households living in extreme poverty without broadband access significantly increases their social exclusion. In conditions of physical self-isolation during the COVID-19 period, in half of rural households this circumstance was only aggravated by the lack of such an asset as a car. At the same time, lower incomes of the rural population, compared to the ones of urban population, do not allow to change the current situation and overcome social deprivation of the rural population in the Russian Federation even after the end of the active period of the pandemic in 2020-2021.
Keywords: social stratification, social deprivation, digital divide, COVID-19 pandemic, Russia
Acknowledgements: the research was supported by the grant program of the Russian Science Foundation, project no. 23-28-01651 "Developing a model of the relationship between social deprivation and inclusion of households in the digital society for targeting state support to the most vulnerable groups of the Russian population in the context of an extreme social situation (COVID-19 pandemic)", https://rscf.ru/project/23-28-01651/.
For citation: Sadyrtdinov, R. R. and Eremeeva, E. A. (2024), "Social stratification of households in rural Russia in the context of the COVID-19 pandemic", Ars Administrandi, vol. 16, no. 3, pp. 481-497, https://doi.org/10.17072/2218-9173-2024-3-481-497.
ВВЕДЕНИЕ
Несмотря на то, что бедность в сельской местности в последние десятилетия снижается, она по-прежнему остается преимущественно сельским явлением. При этом успехи в преодолении бедности не всегда приводят к снижению социальной депривации или сокращению разрыва между городом и деревней. Пандемия COVID-19 усугубила и без того нелегкое положение уязвимых групп сельского населения, сократив их доходы, ограничив мобильность и поставив под угрозу продовольственную безопасность и возможность получать средства к существованию.
Наблюдаемый непропорциональный уровень бедности и социальной изоляции, а также высокий уровень сезонной и неформальной занятости на деревне только обостряют проблему социальной защиты селян. Однако возможности ее решения здесь, как правило, ниже, чем в городах. Имеющиеся результаты исследований свидетельствуют о том, что сельские жители испытывают депривацию иначе, чем горожане. К числу особенностей жизни в сельской местности относятся повышенный расход топлива на отопление и транспорт, меньшая доступность социально значимых услуг, включая здравоохранение, и ограниченные возможности получения сопоставимого с городом дохода.
Неравенство в социальном классе, статусе и власти или способе производства наблюдается во всех обществах. В последнее время социологи акцентируют внимание на социальной депривации как одном из главных факторов стратификации, то есть ранжирования людей в обществе по определенным объективным критериям. Так, например, марксисты рассматривают стратификацию с точки зрения способа производства. Такой подход является историческим, в его основе - концепция производительных сил и производственных отношений. В свою очередь, подход к стратификации немецкого социолога Макса Вебера учитывает концепции богатства, власти и престижа. Богатство определяется как изобилие нематериальных и материальных ценностей (деньги, средства производства, недвижимость или личное имущество), превышающее жизненные потребности. Престиж означает комфорт и стиль жизни, власть - способность контролировать или доминировать над ходом событий, составляющих социальную жизнь.
При изучении расслоения в сельской местности в качестве основных детерминантов стратификации учитываются специфические факторы, такие как собственность на землю, тип сельских жителей, их богатство, статус и власть, и это лишь подтверждает важность отдельного изучения факторов и специфики социальной депривации и стратификации в такой социальной группе, как сельское население. К тому же проблему социального расслоения могут усугублять различные ситуативные обстоятельства. В связи с этим изу-
чение социальной депривации и вызывающих ее обстоятельств представляется интересным и практически значимым для своевременной корректировки государственной политики в отношении наиболее уязвимых групп жителей сельской местности и населения в целом. Одним из таких обстоятельств стала пандемия COVID-19, наиболее активная фаза которой пришлась на 2020-2021 годы. В рамках данного исследования предпринята попытка выделить факторы, ставшие актуальными с точки зрения усугубления депривации среди сельского населения Российской Федерации в период эпидемии коронавируса, и оценить степень их влияния на проблему социального неравенства в стране.
МЕТОДОЛОГИЯ (ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ) ИССЛЕДОВАНИЯ
При изучении проблем социальной депривации и неравенства ученые исследуют различные факторы посредством методов корреляции, расчета различных индексов и моделей, которые далее используются на практике во многих странах для целенаправленного вмешательства и помощи наиболее уязвимым социальным группам с наиболее высоким уровнем лишений и ограничений.
Анализ научных трудов демонстрирует значительный интерес к таким факторам депривации, как доход, занятость, образование и т. д.
В одном из исследований ученые изучали специфичность и чувствительность индексов депривации в Великобритании при выявлении лиц, претендующих на получение пособий по соцобеспечению, которые связаны с доходом и занятостью. По всем индексам чувствительность и специфичность выявления лиц, лишенных дохода и работы, были низкими, при этом менее половины из них проживали в самых бедных районах. От 55 до 62 % людей, лишенных дохода, и от 56 до 63 % людей, лишенных работы, не попали в индексы на пороге 20 % депривации (McCartney et al., 2023, p. 23). Меры поддержки на основе индекса депривации в Великобритании имеют ограниченную чувствительность и специфичность для выявления лиц, лишенных дохода или работы. На основе этого авторы приходят к выводу, что поддержка на местном уровне вряд ли окажется эффективной для сокращения неравенства. Более целесообразным будет проведение мероприятий, учитывающих на основе связанных наборов данных социальные и экономические отношения между различными группами в обществе (McCartney et al., 2023, p. 23).
Изучение социальных потребностей имеет основополагающее значение для понимания динамики качества жизни, социальной изоляции, бедности или экономического неравенства, а также для разработки социальной политики. В Румынии исследование социальных представлений о хорошей жизни показало, что материальные устремления людей можно рассмотреть в двух измерениях: а) основные потребности, необходимые для выживания, которые универсальны и имеют внутренний источник; б) материальные потребности, отражающие социальные условия, в которых живут люди. При этом наиболее важными факторами, определяющими разницу в материальных лишениях и способности удовлетворить потребности, являются доход, занятость, образование и место жительства (Dumitru and Stanescu, 2014).
Л. Айяла, Дж. Мартин-Роман и К. Наварро проанализировали, как материальные лишения реагируют на резкие изменения уровня безработицы. Исследовав шоки безработицы, зарегистрированные в некоторых странах Европейского союза, они обнаружили, что, вопреки традиционному предположению о низкой чувствительности мер материальной депривации к изменениям в экономическом цикле, шоки безработицы оказывают значительное и быстрое влияние на материальную депривацию. Этот вывод остается в силе даже при продлении периода анализа, изменении показателя материальной депривации или изменении определения шока безработицы (Ayala et al., 2023).
В качестве актуального фактора социального неравенства рассматривается разный доступ к цифровым услугам и информационным технологиям, на основе которого формируется так называемое цифровое неравенство. В ряде исследований в качестве ключевого фактора социальной деприва-ции называется отсутствие широкополосного доступа к сети Интернет (Clercq de et al., 2023; Chen S.-L. et al., 2023) или соответствующих цифровых навыков (Wang et al., 2023). При этом перечисленные факторы сказываются не только на расслоении домохозяйств и граждан, но и на развитии компаний. Так, в период пандемии COVID-19 предприятия малого и среднего бизнеса, лишенные доступа к цифровым технологиям и сети Интернет, были в большей степени ограничены в возможностях своего развития (Morris et al., 2022), тогда как доступ к цифровым технологиям и электронной коммерции способствовал расширению экономической деятельности компаний, в том числе и в сельской местности (Chen Ch. et al., 2023; Torabi et al., 2023).
Проведенные исследования затрагивают и пандемию коронавируса, которая обострила влияние некоторых факторов на проблему социальной депри-вации. Так, в одной из работ была проанализирована степень жилищной депривации, с которой столкнулись домохозяйства в европейских странах, когда были приняты меры по локализации COVID-19. Авторы обнаружили сходное распределение показателей жилищной депривации в странах с самой высокой и самой низкой степенью депривации по жилой площади. Тем не менее различие в уровне жилищной депривации в разных странах есть. На момент начала карантина восточноевропейские домохозяйства были значительно более лишены жилья, чем остальные. Это показывает, что последствия карантина для социального благосостояния не затронули всех европейцев в равной степени, и подчеркивает необходимость правительственных мер, способствующих обеспечению жильем граждан в отдельных странах Европы (Ayala et al., 2022). В рамках другого исследования рассматривается влияние COVID-19 на неравенство доступа к образовательным услугам, которые в эпоху самоизоляции были переведены в электронный формат. Опрос 492 китайских школьников средних классов позволил установить, что в период пандемии результативность образования оказалась зависима от таких факторов, как внутренняя мотивация, самоэффективность электронного обучения, поддержка родителей и учителей. При этом каждый из факторов зависел от цифровых навыков самих обучающихся, учителей и родителей (Zhao et al., 2022).
Отдельное место среди факторов социальной депривации занимает разрыв по многим социально-экономическим показателям между сельским
и городским населением. Так, Ш. Аринаитве в своей работе акцентирует внимание на бедности сельского населения Уганды. Ключевым фактором депривации сельского населения Уганды, по мнению ученого, становится доступ к активам, которые обеспечивают существование и при этом концентрируются в городах. Действенным выходом из сложившейся ситуации и способом сокращения социальной депривации сельского населения становится участие в общественных группах, ассоциациях и кооперативах (Arinaitwe, 2024). К аналогичному выводу о социальной депривации сельского населения и важности кооперации в преодолении этой проблемы приходят и авторы других исследований, основанных на опыте различных государств и изучении разных факторов (Wu et al., 2023), в том числе наличия транспорта и транспортной доступности территории (McGuire et al., 2022).
Осознавая влияние разрыва между городским и сельским населением, Дж. Маккартни и Р. Хоггетт попытались сравнить чувствительность шотландского индекса множественной депривации (SIMD) c целью выявления лиц, лишенных дохода и занятости, по классификации «город - село» и по муниципальным образованиям. В результате они обнаружили, что количество и доля людей, лишенных доходов и работы, в городах выше, чем в сельской местности. Однако учеными также было отмечено, что индекс SIMD упускает из виду более высокий процент людей, лишенных доходов и работы, в отдаленных, сельских и островных районах по пороговым значениям лишений, независимо от того, используются ли классификационные слои на национальном, местном уровне или по классификации «город - село» (McCartney and Hoggett, 2023).
Анализ литературы, посвященной российскому обществу, в том числе его социальной стратификации, и проблеме социальной депривации в нашей стране, демонстрирует актуальность изучения тех же факторов, которые ранее были рассмотрены на примере работ зарубежных ученых об опыте других государств. Эти факторы - доход, занятость, цифровое неравенство, влияние пандемии COVID-19, неравенство городского и сельского населения.
В. А. Аникин на основе данных мониторинга Института социологии ФНИСЦ РАН 2015 и 2018 годов определяет Россию как «общество вертикально интегрированных классов», в основе выделения которых лежат «немонетарные характеристики возможностей россиян в четырех главных жизненных сферах: экономические условия, производственные отношения, образовательные и медицинские возможности, а также возможности потребления» (Аникин, 2020, с. 31).
Ю. П. Лежнина, используя веберианскую логику жизненных шансов и негативной/позитивной привилегированности, в своем исследовании приходит к выводу о том, что «позитивная привилегированность в российском обществе обеспечивается в первую очередь через экономические условия и возможности потребления, а негативная - через положение в производственной сфере». При этом негативная привилегированность «чаще всего локализуется в сельской местности» (Лежнина, 2019, с. 207-208).
Авторы другого исследования акцентируют свое внимание на неравенстве шансов на достижение жизненного успеха между жителями провин-
ции и жителями экономических и культурных «столиц» - Москвы и Санкт-Петербурга. Узость рынков труда, низкий уровень зарплат в большинстве отраслей региональных экономик, проявления клановости, неудовлетворенность условиями получения качественного образования становятся факторами не только социальной депривации, но и интенсификации внутренней мобильности в Российской Федерации (Реутов и др., 2020).
С. В. Коржук затрагивает еще один важный фактор, влияющий на расслоение общества, - инвалидность. Изложенные в работе результаты демонстрируют, что инвалидность одного из членов семьи в трудоспособном возрасте резко увеличивает риск бедности всего домохозяйства. А при наличии иных факторов, например проживания в сельской местности, наличия детей, риск бедности для таких семей возрастает еще больше (Коржук, 2021).
Как фактор, влияющий на социальное расслоение российского общества, рассматривается и пандемия СОУГО-19. Данное явление вызывает интерес прежде всего с точки зрения изменения поведения представителей разных социальных групп в условиях адаптации к новым реалиям ковидного и пост-ковидного периодов в России (Горшков и Тюрина, 2021).
При изучении неравенства, возникающего между городским и сельским населением в Российской Федерации, Н. З. Сафиуллин и С. В. Куксин делают акцент на цифровом неравенстве. Социологический опрос, проведенный ими в 2020 году, показал, что отсутствие широкого электронного взаимодействия сельских жителей с органами власти в большей степени связано с низкой компьютерной грамотностью, что ограничивает сельчан в получении электронных государственных и муниципальных услуг. А это, в свою очередь, может стать причиной усугубления проблемы социальной депривации сельского населения (Сафиуллин и Куксин, 2022).
По итогам анализа работ отечественных и зарубежных авторов были выделены ключевые факторы, изучение которых представляется актуальным при исследовании вопроса социальной депривации именно среди сельского населения России, причем в условиях пандемии и такого явления, как самоизоляция.
В рамках данного исследования для оценки социальной депривации были построены стратификационные шкалы: три субшкалы и одна интегральная шкала. По первой субшкале все включенные в исследование домохозяйства распределяются по доходам как одному из ключевых факторов социального неравенства в современном обществе согласно большинству рассмотренных исследований; по второй субшкале - по обладанию социально значимыми активами, в том числе автомобилем, крайне важным для преодоления географической изоляции сельского населения, территориально отделенного от многих благ; по третьей субшкале - по цифровому неравенству, которое приобрело особую значимость в период пандемии СОУГО-19 и самоизоляции.
Каждая из построенных субшкал социальной стратификации включает в себя пять интервалов. Так, для ранжирования домохозяйств по первой субшкале используется показатель дохода на душу населения. Деление шкалы на интервалы начинается с определения середины третьего интервала. Это величина медианного дохода. Далее границы интервалов шкалы опреде-
ляются с шагом 0,4 от середины третьего интервала. Граница между первым и вторым интервалами, разделяющая все домохозяйства на бедные и небедные, установлена на уровне 50 % медианного дохода. В результате первая субшкала имеет пять интервалов, разделенных четырьмя границами.
Для второй субшкалы используется показатель социально значимых активов, отражающих богатство домохозяйства. К таким активам относятся право собственности на первое жилье, право собственности на дополнительное жилье, владение одним или несколькими автомобилями и наличие земельного участка, находящегося в собственности домохозяйства. Обладание всеми четырьмя активами позволяет домохозяйству попасть в пятый интервал шкалы, наличие трех активов - в четвертый интервал, наличие двух активов - в третий, наличие хотя бы одного актива - во второй. Отсутствие в домохозяйстве всех вышеперечисленных активов соответствует первому интервалу.
Для третьей субшкалы используются показатели цифрового разрыва. Это позволяет сделать вывод о цифровой включенности домохозяйств в различные социально-экономические процессы. К числу таких показателей относятся наличие компьютера или ноутбука, наличие доступа в Интернет, наличие кабельного/спутникового телевидения и использование услуг мобильной связи. Наличие всех четырех показателей позволяет домохозяйству попасть в пятый интервал шкалы, наличие трех показателей - в четвертый интервал, наличие двух показателей - в третий, наличие хотя бы одного показателя -во второй. Отсутствие в домохозяйстве всех вышеперечисленных показателей соответствует первому интервалу.
Построение интегральной шкалы социальной стратификации начинается с присвоения каждому домохозяйству балла, соответствующего номеру интервала на каждой из трех субшкал, в который оно попало. Предположим, что домохозяйство находится в пятом интервале шкалы, тогда ему присваивается пять баллов. Далее баллы по трем субшкалам для каждого домохозяйства суммируются, что позволяет ранжировать их по следующим группам:
1-я группа - крайне бедные (3-5 балла);
2-я группа - малообеспеченные (6-8 баллов);
3-я группа - средний класс (9-11 баллов);
4-я группа - высокообеспеченные (12-13 баллов);
5-я группа - богатые (14-15 баллов).
В результате каждый интервал соответствует определенной социальной группе домохозяйств. Самая уязвимая социальная группа в этом рейтинге находится в первом интервале: она испытывает депривацию не только в плане доходов, но и с позиции владения социально значимыми активами и цифровой включенности. Так выстраивается социальное расслоение сельских домохозяйств от самых богатых до крайне бедных.
Источником данных является ежегодный Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ (РМЭЗ НИУ ВШЭ)1.
1 Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ [Электронный ресурс] // Офиц. сайт Высшей шк. экономики. URL: https://www.hse.ru/rlms/ (дата обращения: 14.04.2024).
Мониторинг представляет собой серию общенациональных репрезентативных опросов, проводимых на основе вероятностной стратифицированной многоэтапной территориальной выборки, разработанной с участием ведущих мировых специалистов в данной области.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Обратимся к рассмотрению результатов построения субшкал по каждому из выбранных показателей социальной стратификации.
В таблице 1 представлено ранжирование домохозяйств по первой субшкале социальной стратификации - субшкале доходов.
В 2019 году 9,9 % домохозяйств (14,6 % физических лиц) со среднедушевым доходом 5,2 тыс. рублей находились в нижнем распределении по доходам. В 2020 году в период пандемии COVID-19 доля таких домохозяйств сократилась на 1,5 п.п. (доля индивидов - на 2,6 п.п.). Возможно, это связано с мерами правительства по поддержке семей, безработных, инвалидов и работающих пенсионеров. Однако доходы домохозяйств, оставшихся в первом интервале, в 2020 году практически не выросли. Это сделало их более уязвимыми к ограничениям в период самоизоляции. В 2021 году число бедных домохозяйств вернулось к допандемийным показателям и даже превысило их. Увеличение в 2020 году числа домохозяйств, попавших в четвертый интервал, произошло одновременно за счет увеличения доходов малообеспеченных домохозяйств и снижения числа высокодоходных домохозяйств. Доля домохозяйств в верхнем пятом интервале уменьшилось почти на 2 п.п. Средний доход домохозяйств вырос во всех интервалах.
В таблице 2 представлено ранжирование домохозяйств по второй субшкале социальной депривации - субшкале активов.
Существенных изменений в ранжировании домохозяйств по субшкале активов с 2019 по 2021 год не произошло. В 2020 году число домохозяйств в третьем интервале выросло на 1,2 п.п., в 2021 году оно незначительно уменьшилось. Число домохозяйств в пятом интервале в 2020 году сократилось на 0,6 п.п., что свидетельствует о снижении обеспеченности домохозяйств социально значимыми активами. Возможно, эти активы продавались для пополнения финансового бюджета домохозяйств или в связи с невозможностью их содержания. Следует отметить, что более 50 % домохозяйств на селе не имели легкового автомобиля в течение всего исследуемого периода. В условиях ограничений режима самоизоляции это обстоятельство можно считать значимым фактором географической и, как следствие, социальной изоляции сельчан.
В таблице 3 представлен рейтинг домохозяйств по третьей субшкале социальной стратификации - субшкале цифровой инклюзивности.
Число домохозяйств, находящихся в цифровом разрыве, сократилось с 4 до 2,8 % в 2020 году и осталось неизменным в 2021-м. В этих домохозяй-ствах нет компьютера, доступа в Интернет, мобильной связи и кабельного/ спутникового телевидения. При этом количество домохозяйств, имеющих доступ ко всем цифровым ресурсам и попадающих в пятый интервал шкалы, увеличилось на 1,3 п.п. в 2020 году и на 1,8 п.п. в 2021-м. Однако даже в пятом
Рейтинг домохозяйств по душевому доходу, 2019-2021 гг. /Households per capita income rating, 2019-2021
Показатель Интервалы на субшкале доходов, по годам Вся выборка
1 2 3 4 5
2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021
Доля домохозяйств в общей выборке, % 9,9 8,7 10,9 22,0 23,1 23,2 34,3 33,9 32,5 16,7 19,3 19,5 17,1 15,0 13,9 100 100 100
Доля индивидов в общей выборке, % 14,6 12,5 14,7 25,2 25,0 26,4 31,6 32,3 31,7 14,5 17,2 16,4 7,0 13,0 10,8 100 100 100
Средний доход, тыс. руб. 5,2 5,6 7,4 9,9 10,5 13,4 15,0 15,7 19,9 20,8 21,8 27,7 34,4 36,1 52,1 17,2 17,9 23,0
Источник: таблицы 1-4 рассчитаны авторами на основе данных РМЭЗ НИУ ВШЭ.
Таблица 2/Table 2
Рейтинг домохозяйств по набору социально значимых активов, 2019-2021 гг. /Households socially important assets rating, 2019-2021
Показатель Интервалы на субшкале активов, по годам Вся выборка
1 2 3 4 5
2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021
Доля домохозяйств в общей выборке, % 0,8 0,9 0,9 11,2 10,7 10,0 44,9 46,1 45,8 39,3 39,1 40,0 3,8 3,2 3,3 100 100 100
Доля индивидов в общей выборке, % 0,7 0,8 0,9 8,3 7,9 6,7 38,4 39,0 38,8 47,6 48,3 49,4 5,0 3,9 4,2 100 100 100
Доля домохозяйств с личным автомобилем в общем числе домохозяйств в интервале, % 0 0 0 2,3 3,4 2,7 9,5 11,3 10,8 97,5 96,5 96,4 100 100 100
Рейтинг домохозяйств по цифровой включенности, 2019-2021 гг./Households digits inclusiveness rating, 2019-2021
Показатель Интервалы на субшкале цифровой включенности Вся выборка
1 2 3 4 5
2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021
Доля домохозяйств 4,0 2,8 2,8 28,6 27,5 26,5 17,3 17,4 16,0 33,9 34,8 35,4 16,2 17,5 19,3 100 100 100
в общей выборке, %
Доля индивидов в об- 1,8 1,4 1,2 18,9 16,9 17,0 16,8 14,8 12,5 43,5 44,3 43,6 19,0 22,6 25,7 100 100 100
щей выборке, %
Доля домохозяйств, 0 0 0 0,3 0 0 6,1 9,5 7,8 57,5 55,0 54,2 63,9 66,1 53,9 - - -
имеющих высокоско-
ростной доступ в Ин-
тернет в общем числе
домохозяйств в интер-
вале, %
Социальная стратификация российских домохозяйств, 2019-2021 гг. / Households social stratification, 2019-2021
Показатель Стратификационная шкала Вся выборка
1 2 3 4 5
2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021 2019 2020 2021
Доля домохозяйств в общей выборке, % 1,4 1,3 1,4 29,5 26,8 25,6 47,9 50,9 51,7 16,6 17,9 16,7 4,6 3,1 2,6 100 100 100
Доля индивидов в общей выборке, % 0,9 0,8 0,9 24,8 20,4 19,1 51,2 54,2 57,7 17,9 21,1 19,5 5,2 3,5 2,7 100 100 100
Средний доход, тыс. руб. 7,0 7,2 7,8 11,3 11,8 15,1 16,6 17,4 21,2 24,9 25,9 36,8 35,9 35,9 47,2 17,2 17,9
Доля домохозяйств с личным автомобилем в общем числе домохозяйств в интервале, % 0 0 0 11,2 12,9 13,5 52,4 50,2 53,3 82,6 80,1 72,4 100 100 96,5
Доля домохозяйств с доступом в Интернет в общем числе домохозяйств в интервале, % 0 7,1 12,5 12,1 14,7 13,9 58,6 59,8 66,4 91,6 93,9 92,4 98,1 100 96,5
интервале не все домохозяйства имеют доступ к высокоскоростному Интернету, что может быть связано с неразвитостью инфраструктуры высокоскоростного Интернета в сельской местности по сравнению с городом.
В таблице 4 представлена стратификационная шкала российских домо-хозяйств, обобщающая результаты трех субшкал. Существенных изменений в социальной стратификации домохозяйств с 2019 по 2021 год не произошло.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В условиях пандемии COVID-19 цифровой разрыв домохозяйств, живущих в крайней бедности, значительно увеличивает их социальную изоляцию и усиливает социальную депривацию. Это подтверждает продолжающееся расслоение по доходам городских и сельских жителей. Как показывает исследование, более 50 % домохозяйств на селе не имеют автомобиля. В условиях географической отдаленности сел и ограничений режима самоизоляции это становится значимым фактором социальной изоляции и, как следствие, депривации среди сельского населения. Низкие доходы и материальные лишения не позволяют таким домохозяйствам изменить сложившуюся ситуацию.
Список источников
Аникин В. А. Социальные классы новой России - неравные и разные // Социологические исследования. 2020. № 2. С. 31-42. https://doi.org/10.31857/ S013216250008492-4.
Горшков М. К., Тюрина И. О. Состояние и динамика массового сознания и поведенческих практик россиян в условиях пандемии COVID-19 // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2021. Т. 21, № 4. С. 739-754. https://doi.org/10.22363/2313-2272-2021-21-4-739-754.
Коржук С. В. Риски бедности для домохозяйств людей с инвалидностью // Регион: экономика и социология. 2021. № 4. С. 231-259. https://doi.org/10.15372/ REG20210409.
Лежнина Ю. П. Риски и возможности россиян как база социальной динамики // Журнал исследований социальной политики. 2019. Т. 17, № 2. С. 207222. https://doi.org/10.17323/727-0634-2019-17-2-207-222.
Реутов Е. В., Реутова М. Н., Шавырина И. В. Жизненный успех и шансы на его достижение в представлениях жителей российской провинции // Социологические исследования. 2020. № 6. С. 61-71. https://doi.org/10.31857/ S013216250009480-1.
Сафиуллин Н. З. Куксин С. В. Анализ причин цифрового разрыва между городским и сельским населением России // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2022. Т. 15, № 3. С. 163-172. https://doi. org/10.53914/issn2071-2243_2022_3_163.
Arinaitwe C. Community groups as an enabler for access to livelihood capitals, deprivation of which contributes to multidimensional poverty in rural Uganda // World Development Perspectives. 2024. Vol. 34. Art. № 100582. https://doi. org/10.1016/j.wdp.2024.100582.
Ayala L., Bárcena-Martín E., Cantó O. et al. COVID-19 lockdown and housing deprivation across European countries // Social Science & Medicine. 2022. Vol. 298. Art. № 114839. https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2022.114839.
Ayala L., Martín-Román J., Navarro C. Unemployment shocks and material deprivation in the European Union: A synthetic control approach // Economic Systems. 2023. Vol. 47, № 1. Art. № 101053. https://doi.org/10.1016Aj.ecosys.2022. 101053.
Chen S.-L., Chen Ch.-J, Lee Y.-H. The correlation between broadband prices and the digital divide: A survey of Taiwan's north coast // Telematics and Informatics. 2023. Vol. 84. Art. № 102033. https://doi.org/10.1016/jj.tele.2023.102033.
Chen Ch, Gan Ch., Li J. et al. Linking farmers to markets: Does cooperative membership facilitate e-commerce adoption and income growth in rural China? // Economic Analysis and Policy. 2023. Vol. 80. P. 1155-1170. https://doi.org/10.1016/jj. eap.2023.09.040.
Clercq de M., D'Haese M., Buysse J. Economic growth and broadband access: The European urban-rural digital divide // Telecommunications Policy. 2023. Vol. 47, № 6. Art. № 102579. https://doi.org/10.1016/jj.telpol.2023.102579.
Dumitru M., Stanescu I. Social needs: A consensual approach to material deprivation // Procedia Economics and Finance. 2014. Vol. 8. P. 293-299. https://doi. org/10.1016/s2212-5671(14)00093-8.
McCartney G., Hoggett R. How well does the Scottish Index of Multiple Deprivation identify income and employment deprived individuals across the urban-rural spectrum and between local authorities? // Public Health. 2023. Vol. 217. P. 26-32. https://doi.org/10.1016/jj.puhe.2023.01.009.
McCartney G., Hoggett R., Walsh D. et al. How well do area-based deprivation indices identify income- and employment-deprived individuals across Great Britain today? // Public Health. 2023. Vol. 217. P. 22-25. https://doi.org/10.1016/jj. puhe.2023.01.020.
McGuire R., Longo A., Sherry E. Tackling poverty and social isolation using a smart rural development initiative // Journal of Rural Studies. 2022. Vol. 89. P. 161170. https://doi.org/10.1016/jj.jjrurstud.2021.11.010.
Morris J., Morris W., Bowen R. Implications of the digital divide on rural SME resilience // Journal of Rural Studies. 2022. Vol. 89. P. 369-377. https://doi. org/10.1016/j.jrurstud.2022.01.005.
Torabi Z. Al., Rezvani M. R., Hall M. et al. On the post pandemic travel boom: How capacity building and smart tourism technologies in rural areas can help -Evidence from Iran // Technological Forecasting and Social Change. 2023. Vol. 193. Art. № 122633. https://doi.org/10.1016/jj.techfore.2023.122633.
Wang W., Zhang Y., Zhao J. Technological or social? Influencing factors and mechanisms of the psychological digital divide in rural Chinese elderly // Technology in Society. 2023. Vol. 74. Art. № 102307. https://doi.org/10.1016/jj.tech-soc.2023.102307.
Wu L., Gao Y., Niu Z. et al. A study assessing the impact of income relative deprivation and cooperative membership on rural residents' health: A pathway towards improving the health status of rural residents // One Health. 2023. Vol. 16. Art. № 100494. https://doi.org/10.1016/jj.onehlt.2023.100494.
Zhao L., Cao C., Li Y. et al. Determinants of the digital outcome divide in E-learning between rural and urban students: Empirical evidence from the COVID-19 pandemic based on capital theory // Computers in Human Behavior. 2022. Vol. 130. Art. № 107177. https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.107177.
Информация об авторах
Р. Р. Садыртдинов - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры государственного и муниципального управления ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет», 420000, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Кремлевская, 6/20 SPIN-код (РИНЦ): 4749-4258 Author ID (РИНЦ): 493048 Web of Science ResearcherlD: M-2367-2015 Scopus Author ID: 55776340100
Е. А. Еремеева - ассистент кафедры государственного и муниципального управления ФГАОУ ВО «Казанский (Приволжский) федеральный университет», 420000, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Кремлевская, 6/20 SPIN-код (РИНЦ): 1514-1300 Author ID (РИНЦ): 885680 Web of Science Researcher ID: HLX-2241-2023 Scopus Author ID: 56539590100
Вклад авторов: все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Статья поступила в редакцию 25.03.2024; одобрена после рецензирования 06.05.2024; принята к публикации 06.05.2024.
References
Anikin, V. A. (2020), "Social classes of the new Russia: Unequal and different", Sotsiologicheskiye issledovaniya, no. 2, pp. 31-42, https://doi.org/10.31857/ S013216250008492-4.
Gorshkov, M. K. and Tyurina, I. O. (2021), "The state and dynamics ofthe Russian mass consciousness and behavioral practices under the covid-19 pandemic", RUDN Journal of Sociology, vol. 21, no. 4, pp. 739-754, https://doi.org/10.22363/2313-2272-2021-21-4-739-754.
Korzhuk, S. V. (2021), "Poverty risks for households with disabled people", Region: Economics and Sociology, no. 4, pp. 231-259, https://doi.org/10.15372/ REG20210409.
Lezhnina, Yu. P. (2019), "The risks and capabilities of Russians as a base for social dynamics", The Journal of Social Policy Studies, vol. 17, no. 2, pp. 207-222, https://doi. org/10.17323/727-0634-2019-17-2-207-222.
Reutov, E. V., Reutova, M. N. and Shavyrina, I. V. (2020), "Life success and chances for its achievement in the representations of the inhabitants of the Russian province", Sotsiologicheskiye issledovaniya, no. 6, pp. 61-71, https://doi.org/10.31857/ S013216250009480-1.
Safiullin, N. Z. and Kuksin, S. V. (2022), "Investigation into the causes of the digital divide between urban and rural population of Russia", Vestnik of Voronezh State Agrarian University, vol. 15, no. 3, pp. 163-172, https://doi.org/10.53914/issn2071-2243_2022_3_163.
Arinaitwe, C. (2024), "Community groups as an enabler for access to livelihood capitals, deprivation of which contributes to multidimensional poverty in rural Uganda", World Development Perspectives, vol. 34, art. no. 100582, https:// doi.org/10.1016/j.wdp.2024.100582.
Ayala, L., Bárcena-Martín, E., Cantó O., et al. (2022), "COVID-19 lockdown and housing deprivation across European countries", Social Science & Medicine, vol. 298, art. no. 114839, https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2022.114839.
Ayala, L., Martín-Román, J. and Navarro, C. (2023), "Unemployment shocks and material deprivation in the European Union: A synthetic control approach", Economic Systems, vol. 47, no. 1, art. no. 101053, https://doi.org/10.1016Zj.eco-sys.2022.101053.
Chen, S.-L., Chen, Ch.-J. and Lee, Y.-H. (2023), "The correlation between broadband prices and the digital divide: A survey of Taiwan's north coast", Telematics and Informatics, vol. 84, art. no. 102033, https://doi.org/10.1016/j.tele.2023.102033.
Chen, Ch., Gan, Ch., Li J. et al. (2023), "Linking farmers to markets: Does cooperative membership facilitate e-commerce adoption and income growth in rural China?", Economic Analysis and Policy, vol. 80, pp. 1155-1170, https://doi. org/10.1016/j.eap.2023.09.040.
Clercq de, M., D'Haese, M. and Buysse, J. (2023), "Economic growth and broadband access: The European urban-rural digital divide", Telecommunications Policy, vol. 47, no. 6, art. no. 102579, https://doi.org/10.1016/j.telpol.2023.102579.
Dumitru, M. and Stanescu, I. (2014), "Social needs: A consensual approach to material deprivation", Procedia Economics and Finance, vol. 8, pp. 293-299, https:// doi.org/10.1016/s2212-5671(14)00093-8.
McCartney, G. and Hoggett, R. (2023), "How well does the Scottish Index of Multiple Deprivation identify income and employment deprived individuals across the urban-rural spectrum and between local authorities?", Public Health, vol. 217, pp. 26-32, https://doi.org/10.1016/j.puhe.2023.01.009.
McCartney, G., Hoggett, R., Walsh, D. et al. (2023), "How well do area-based deprivation indices identify income- and employment-deprived individuals across Great Britain today?", Public Health, vol. 217, pp. 22-25, https://doi.org/10.1016/j. puhe.2023.01.020.
McGuire, R., Longo, A. and Sherry, E. (2022), "Tackling poverty and social isolation using a smart rural development initiative", Journal of Rural Studies, vol. 89, pp. 161-170, https://doi.org/10.1016/j.jrurstud.2021.11.010.
Morris, J., Morris, W. and Bowen, R. (2022), "Implications of the digital divide on rural SME resilience", Journal of Rural Studies, vol. 89, pp. 369-377, https://doi. org/10.1016/j.jrurstud.2022.01.005.
Torabi, Z. Al., Rezvani, M. R., Hall, M. et al. (2023), "On the post pandemic travel boom: How capacity building and smart tourism technologies in rural areas can help - Evidence from Iran", Technological Forecasting and Social Change, vol. 193, art. no. 122633, https://doi.org/10.10167j.techfore.2023.122633.
Wang, W., Zhang, Y. and Zhao, J. (2023), "Technological or social? Influencing factors and mechanisms of the psychological digital divide in rural Chinese elderly", Technology in Society, vol. 74, art. no. 102307, https://doi.org/10.1016/j. techsoc.2023.102307.
Wu, L., Gao, Y., Niu, Z. et al. (2023), "A study assessing the impact of income relative deprivation and cooperative membership on rural residents' health: A pathway towards improving the health status of rural residents", One Health, vol. 16, art. no. 100494, https://doi.org/10.1016Aj.onehlt.2023.100494.
Zhao, L., Cao, C., Li, Y. et al. (2022), "Determinants of the digital outcome divide in E-learning between rural and urban students: Empirical evidence from the COVID-19 pandemic based on capital theory", Computers in Human Behavior, vol. 130, art. no. 107177, https://doi.org/10.1016/j.chb.2021.107177.
information about the authors
R. R. Sadyrtdinov - Candidate of Economics, Associate Professor, Associate Professor of the Department of State and Municipal Administration, Kazan Federal University, 6/20 Kremlevskaya Str., Kazan, 420000, Russia SPIN-code (RSCI): 4749-4258 Author ID (RSCI): 493048 Web of Science Researcher ID: M-2367-2015 Scopus Author ID: 55776340100
E. A. Eremeeva - Assistant of the Department of State and Municipal Administration, Kazan Federal University, 6/20 Kremlevskaya Str., Kazan, 420000, Russia SPIN-code (RSCI): 1514-1300 Author ID (RSCI): 885680 Web of Science Researcher ID: HLX-2241-2023 Scopus Author ID: 56539590100
Contribution of the authors: the authors contributed equally to this article. The authors declare no conflicts of interests.
The article was submitted 25.03.2024; approved after reviewing 06.05.2024; accepted for publication 06.05.2024.
