CC BY
22Найден С.Н.,
Белоусова А.В.,
Грицко М.А.1
СОЦИАЛЬНОЕ НЕРАВЕНСТВО КАК ФАКТОР ОГРАНИЧЕНИЯ БЛАГОСОСТОЯНИЯ
РЕГИОНОВ ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА2
Ключевые слова: благосостояние, социальное неравенство, экономическая безопасность, валовой региональный продукт, дифференциация, Дальний Восток.
Keywords: welfare, social inequality, economic security, gross regional product, differentiation, Far East.
Благосостояние, являясь одним из важных условий стабильности и устойчивых темпов роста экономики страны, обеспечивает выполнение основного критерия экономической безопасности и регионов, и страны в целом [11]. С другой стороны, достижение безопасности гарантирует «защищенность экономических отношений, определяющих прогрессивное развитие экономического потенциала страны и обеспечивающих повышение уровня благосостояния всех членов общества, его отдельных социальных групп» [12]. При определении уровня социально-экономической безопасности принято оперировать данными в области сохранения устойчивости хозяйственного комплекса, обеспечения функционирования экономики в условиях кризиса и чрезвычайных ситуациях, стабильности социальной ситуации в регионе и т.д. [18].
Для Дальнего Востока рост благосостояния населения и территории в целом становится необходимым условием сохранения и укрепления национальной безопасности на тихоокеанских рубежах страны. Тем не менее, мониторинг региональной экономической безопасности свидетельствует о наличии в регионе угроз, которые сдерживают устойчивое поступательное развитие Дальневосточного макрорегиона.
Анализ благосостояния макрорегиона и населения. Основные показатели развития, в частности, динамика валового регионального продукта (ВРП), как отмечают эксперты, «хотя и имели положительные значения в 20102017 гг., но были значительно ниже уровня 2000-2009 гг. Формирование общеэкономического темпа роста происходило на фоне замедления роста в промышленности, строительстве, внешней торговле, социальной сфере» [7; 13]. «Объясняется это в основном практическим исчерпанием потенциала восстановительного периода и связанного с ним потенциала трансформационных бонусов» [17]. Несмотря на сохранение общероссийских тенденций увеличения в структуре ВРП доли производства услуг, «отмечается увеличение доли добывающих отраслей в экономике макрорегиона с 19,1% в 2004-2009 гг. до 27,3% в 2010-2017 гг. Это объясняется как технико-экономическими факторами (ввод в разработку новых месторождений, технические условия эксплуатации существующих месторождений), так и факторами спроса на внешних рынках. Благоприятное сочетание этих факторов позволило сократить период восстановления и сохранить на Дальнем Востоке положительные темпы роста ВРП в кризисный и посткризисный период 2009-2010 гг. Это же стало главным «якорем», удержавшим экономику макрорегиона от резкого спада и в период после 2014 г.» [4].
Исследование взаимосвязи макроэкономических трендов показывает, что в настоящее время в макрорегионе «сохраняется экспортно-сырьевая модель экономики с эксплуатацией транзитных и природно-ресурсных полезностей региона, позволяющая поддерживать положительные темпы роста в соответствующих отраслях на фоне находящихся в процессе стагнации обрабатывающих и потребительских производств, и сохранением негативных процессов в социально-демографической сфере» [8; 13].
Рост благосостояния населения Дальнего Востока в исследуемый период происходил неоднозначно. Так, за 2000-2017 гг. номинальные денежные доходы дальневосточников выросли в 14,8 раз, но с учетом роста индекса потребительских цен, их реальное содержание увеличилось лишь в 3 раза. Снижение темпов роста номинальной заработной платы после 2012 года даже на фоне замедлившегося роста индекса потребительских цен не смогло обеспечить положительной динамики реального содержания заработной платы, хотя и удержало ее от глубокого падения [9]. Четыре года подряд с 2014 г. по 2017 г. индекс реальной заработной платы не превышал уровень 2013 года. В резуль-
1 Найден Светлана Николаевна - д.э.н., профессор РАН, гл.н.с. лаборатории региональных и межрегиональных социально-экономических исследований Института экономических исследований ДВО РАН. E-mail: nayden@ecrin.ru
Белоусова Анна Васильевна к.э.н., с.н.с. лаборатории региональных и межрегиональных социально-экономических исследований Института экономических исследований ДВО РАН. E-mail: belousova@ecrin.ru
Грицко Мария Анатольевна - к.э.н., ученый секретарь, зав. отделом научно-образовательных проектов Института экономических исследований ДВО РАН. E-mail: gritsko@ecrin.ru
2 Статья подготовлена при финансовой поддержке проекта ДВО РАН № 18-5-045 «Безопасность и устойчивое развитие Дальнего Востока: трансформация системы пространственного распределения экономических ресурсов в условиях социально-демографических вызовов».
тате к началу 2018 года рост номинального размера оплаты труда в макрорегионе составил 15,7 раз по отношению к соответствующему показателю 2000 года (для сравнения в среднем по России рост составил 17,6 раз), а в реальном исчислении - всего в 3,2 раза против 3,5 в целом по стране. Под влиянием кризисных явлений в экономике неуклонно сокращался удельный вес двух основных источников формирования денежных доходов дальневосточников: доля оплаты труда снизилась с 56,1% в 2012 г. до 51,8% в 2017 г., а доля доходов от предпринимательской деятельности - с 11 до 10%. Доля доходов от собственности, хотя и повысилась на 0,6 п.п. (с 2,8 до 3,4%), но в целом не оказала существенного влияния на формирование денежной массы у населения региона. В то же время необходимость в социальной поддержке населения спровоцировала незначительный прирост доли социальных выплат - с 18,9 до 19,4%. Как следствие, население было вынуждено расконсервировать накопленные средства (значительная часть которых предусматривалась для будущих расходов на образование, здравоохранение, культурно-оздоровительные мероприятия, в том числе за пределами Дальнего Востока, где уровень социальной инфраструктуры и ассортимент предлагаемых услуг существенно ограничен по сравнению с западными районами страны) и прибегнуть к другим источникам доходов (включая «скрытую» заработную плату, доходы от продажи валюты, денежные переводы и пр.), доля которых выросла с 11,2% в 2012 г. до 15,4% в 2017 г. [10].
За исследуемый период изменились не только динамика и структура доходов населения, но и их реальное содержание, определяемое на основе показателя их покупательной способности, который оценивает условное количество наборов прожиточного минимума, которое население могло бы приобрести на свои номинальные денежные доходы. Соотнесение покупательной способности денежных доходов в течение сравниваемых периодов характеризует изменение реальных доходов населения.
По номиналу все субъекты Дальнего Востока входят в первую двадцатку самых дорогих регионов страны, но лидирующие позиции удерживают Чукотский АО и Камчатский край, где минимальная стоимость жизни оценивалась в 2017 году, соответственно, в 20 194 и 19438 руб. на человека в месяц, или почти в 2 раза выше, чем в среднем по стране. Немного отстают, но входят в пятерку «самых дорогих» - Магаданская область (17 957 руб.) и Республика Саха (Якутия) (16 554 руб.).
Для 7 из 9 территорий Дальнего Востока покупательная способность доходов населения остается ниже, чем в среднем по России, исключение составляют только Чукотский АО и Сахалинская область, где формируются высокие среднедушевые денежные доходы населения (табл. 1).
Таблица 1
Соотношение доходов и стоимости жизни
Территория Отношение к прожиточному минимуму
среднемесячной начисленной заработной платы среднемесячных начисленных пенсий среднедушевых денежных доходов
2010 г. 2017 г. 2010 г. 2017 г. 2010 г. 2017 г.
Российская Федерация 3,68 3,88 1,34 1,36 3,33 3,11
Дальний Восток* 3,21 3,57 1,10 1,14 2,58 2,70
Республика Саха (Якутия) 3,14 3,76 1,13 1,12 2,52 2,40
Камчатский край 3,02 3,39 1,00 1,06 2,28 2,18
Приморский край 3,27 3,07 1,15 1,08 2,58 2,67
Хабаровский край 2,64 3,24 1,03 1,19 2,62 2,88
Амурская область 3,00 3,30 1,07 1,17 2,03 2,71
Магаданская область 4,01 4,22 1,32 1,15 3,05 2,99
Сахалинская область 4,03 5,01 1,14 1,28 3,46 3,56
Еврейская авт. обл. 2,97 2,75 1,10 1,03 2,31 1,87
Чукотский авт. округ 4,22 4,56 1,24 1,30 3,43 3,51
* Рассчитано авторами по: [5; 14].
Покупательная способность заработной платы в дальневосточных субъектах традиционно отстает от среднероссийских показателей за исключением трех территорий (Чукотского АО, Магаданской и Сахалинской областей), где в сфере оплаты труда сильно влияние природно-ресурсных и добывающих отраслей. Из растущего тренда выпадают Приморский край (3,07 в 2017 г. против 3,27 в 2010 г.) и Еврейская автономная область (2,75 против 2,97), где покупательная способность оплаты труда даже в условиях ее положительной, но замедленной динамики, снизилась. Покупательная способность пенсий крайне неустойчива и балансирует на грани минимальной стоимости жизни: в среднем по Дальнему Востоку всего 1,14 наборов прожиточного минимума, что не может быть признано достаточным для подержания достойного уровня жизни в условиях сурового климата и значительной удаленности от развитых центральных районов страны.
Таким образом, несмотря на рост покупательной способности доходов населения в отдельных субъектах Дальнего Востока, по отношению к стоимости прожиточного минимума эти показатели продолжают оставаться значительно ниже, чем в среднем по России и, самое главное, значительно ниже, чем в тех регионах страны, куда в основном предпочитают мигрировать дальневосточники.
Численность населения с доходами ниже величины прожиточного минимума к 2018 году составила 950,6 тыс. чел. или 15,5% от общей численности населения Дальнего Востока (для сравнения в среднем по России доля бедного населения - 12,9%). При более высоком, чем в среднем по стране удельном весе бедного населения в общей числен-
ности, степень неравенства по уровню доходов в субъектах Дальнего Востока остается ниже, чем в среднем по стране (табл. 2).
Таблица 2
Дифференциация доходов населения
Территория Коэффициент фондов, раз Коэффициент Джини
2010 г. 2017 г. 2010 г. 2017 г.
Российская Федерация 16,6 15,2 0,421 0,409
Республика Саха (Якутия) 14,4 14,0 0,401 0,397
Камчатский край 11,9 9,6 0,374 0,344
Приморский край 12,8 12,3 0,386 0,380
Хабаровский край 12,9 12,7 0,387 0,384
Амурская область 11,3 13,8 0,367 0,396
Магаданская область 15,0 12,7 0,408 0,384
Сахалинская область 15,8 15,3 0,415 0,410
Еврейская авт. обл. 12,1 9,8 0,378 0,347
Чукотский авт. округ 14,8 14,1 0,406 0,398
Составлено по: [5; 14].
Тем не менее, сохранение социального неравенства в условиях Дальнего Востока остается проблемой номер один в борьбе за экономический рост и поддержание экономической и политической безопасности. Неспроста, нобелевский лауреат по экономике Джозеф Стиглиц утверждает, что «неравенство есть причина и следствие провалов политической системы, и именно оно ведет к росту нестабильности нашей экономической системы». За нестабильностью, по его мнению, следует несправедливость: «Рынки сами по себе, даже тогда, когда они стабильны, зачастую приводят к высоким показателям неравенства, что на выходе означает несправедливость» [16]. Вопросы соотношения экономических и социальных последствий расширяющегося неравенства остаются актуальными до сих пор [2; 3; 19]. «До тех пор, пока мы будем игнорировать необходимость решения проблемы неравенства, урон, который она будет наносить нашему общественному устройству и политической жизни, будет продолжать беспокоить нас» [15, с.60]. В конечном итоге стремительно увеличивается социальное неравенство, нарастает социальная напряженность, возникает угроза безопасности. Именно поэтому, несомненный интерес представляет выявление связи между динамикой неравенства и экономическим ростом, или, другими словами, оценка влияния социального неравенства на рост благосостояния, которое, в конечном итоге, способствует укреплению экономической безопасности1.
Информация, методы и результаты. Для проверки гипотезы о возможности рассмотрения социального неравенства в качестве ингибитора роста благосостояния региона используются методы эконометрического моделирования. В качестве объекта исследования выступает Дальневосточный федеральный округ (ДФО). Период исследования составляет 16 лет (с 2002 г. по 2017 г.)
Для построения и оценки статистически качественных моделей объект исследования представляется в дезагрегированном виде в соответствии с административно-территориальным делением РФ: девятью субъектами РФ (Республика Саха (Якутия), Камчатский, Приморский, Хабаровский края, Амурская, Магаданская, Сахалинская, Еврейская автономная области, Чукотский автономный округ). Оперирование данными по указанным территориям позволяет увеличить исходный массив до 144 наблюдений, организуя панельно-временную структуру выборки.
В качестве показателей регионального благосостояния рассматриваются: объем валового регионального продукта (ВРП), среднедушевой денежный доход населения, оборот розничной торговли; в качестве характеристик социального неравенства - коэффициент Джини (индекс концентрации доходов), коэффициент фондов (соотношение доходов 10% наиболее и 10% наименее обеспеченного населения), численность населения со среднедушевым доходом ниже величины прожиточного уровня (в процентах от общей численности населения региона).
Для корректности проведения межрегиональных сопоставлений наборы показателей, характеризующих благосостояние, рассчитываются с учетом численности населения региона (душевое представление) и корректируются на показатели региональных удорожаний. В качестве последних для ВРП и оборота розничной торговли выступают сравнительные оценки стоимости фиксированного набора потребительских товаров и услуг, для денежных доходов -прожиточный минимум .
Базовая модельная конструкция представляется в виде многофакторной модели линейного типа (1).
уй = ЕакХйк+Ь (1),
где у - показатель благосостояния региона; х - характеристика социального неравенства; 1 - субъекты РФ, входящие в состав ДФО, 1=1. .9; 1-время, 1=2002...2017; а, Ь - оцениваемые коэффициенты; к - число факторных признаков.
Количественный анализ уравнения (1) позволяет получить оценки изменений благосостояния региона, индуцированные изменениями социального неравенства. Так, коэффициент ак показывает, на сколько в среднем изменится значение показателя благосостояния регионов ДФО при единичном изменении значений к-той характеристики соци-
1 Подобные оценки в свое время предпринимал С. Кузнец, который, правда, признавал, что опытным путем доказать влияние неравенства на экономический рост очень трудно, что лишь на 5% это соотношение подтверждается эмпирически [20, с. 26].
2 Именно наличием информации по двум корректирующим показателям обусловлено начало временного периода исследования, а именно, с 2002 года, когда Росстат стал регулярно публиковать по ним информацию.
ального неравенства. Коэффициент b показывает влияние иных, отличных от дифференциации доходов населения, факторов, под действием которых формируются показатели благосостояния ДФО.
Предлагаемый вариант формализации влияния социального неравенства на благосостояние региона (1), предполагающий работу с пространственно-временной выборкой (панельной структурой), обусловливает расширение аналитических и прогностических свойств используемых модельных конструкций. Так, в частности помимо моделей общей регрессии, оцениваемых с использованием обычного или взвешенного метода наименьших квадратов, становится возможным получение оценок их модификаций - моделей с фиксированными эффектами. Последние представляют собой специфичные для каждого из объектов наблюдения факторы, определяющие результативный признак.
Сказанное выше означает, что в случае оценки зависимостей динамики регионального благосостояния от «уровня» внутреннего социального неравенства в «контексте» иных подобных территориальных образований и с учетом особенностей последних, модельная конструкция (1) трансформируется в (2).
yit = £акХйк+ bi+b' (2),
где b, bi - искомые коэффициенты.
Таким образом, единый для всех регионов выборки коэффициент b, присутствующий в модели (1), дезагрегируется на две составляющие: одна из которых - опять-таки является единой (постоянной) для всех регионов, а другая -специфичной. При этом, как видно из (2), выделенные элементы свободного члена регрессии (b-, bi) не входят в слагаемые, содержащие экзогенные признаки, а следовательно, определяют совокупное влияние факторов, отличных от учтенных в модели.
Количественный анализ всех рассмотренных выше модельных конструкций осуществлялся посредством специализированного программного обеспечения - эконометрического пакета для ПВЭМ «Econometric Views».
Отдельные результаты оценок представлены в таблице 3.
Таблица 3
Соотношение изменений ВРП от коэффициента Джини в ДФО
Общая регрессия (9 регионов) Модель с фиксированными эффектами (9 регионов) Модель с фиксированными эффектами (4 региона)
а b' bi R2 а bi b' R2 а bi b' R2
685,5 -231,9 0,48 403,7 (7,91) 0,71 809,4 (6,52) 0,76
(11,4) (-10,0) Субъект РФ* Субъект РФ*
Общая регрессия (4 региона) 1 -122,31 3 -283,09
а b' bi R2 2 -127,68 4 -289,57
1085,6 (9,4) -388,4 (-8,5) 0,59 3 -130,98 7 -259,42
4 -132,74 9 -280,80
5 -128,61
6 -125,53
7 -95,51
8 -130,17
9 -117,53
Источник: расчеты авторов. Примечание: 1) в скобках указаны значения ^статистики; 2) *: 1 - Республика Саха (Якутия); 2 - Камчатский край; 3 - Приморский край; 4 -Хабаровский край; 5 - Амурская область; 6 - Магаданская область; 7 - Сахалинская область; 8 - Еврейская автономная область; 9 - Чукотский автономный округ.
Обсуждение и выводы. Переход от многофакторных моделей к однофакторным обусловливается присутствием тесной перекрестной корреляционной связи между экзогенными переменными: коэффициентом Джини и коэффициентом фондов - 0,99; коэффициентом Джини и долей населения с доходами ниже прожиточного уровня —0,81; коэффициентом фондов и долей населения с доходами ниже прожиточного уровня —0,78.
Данные таблицы 3 являются доказательной базой гипотезы о существовании связи между динамикой регионального благосостояния и неравенством населения по доходам: на примере ДФО идентифицированы статистически значимые модельные конструкции, связывающие соответствующие показатели.
Так, выявлена положительная связь динамики ВРП и коэффициента Джини. К примеру, в случае общей регрессии, построенной для 9-ти дальневосточных субъектов РФ, увеличение коэффициента Джини на 0,01 единицы своего измерения обуславливает увеличение показателя ВРП, скорректированного для межрегиональных сопоставлений, на 6,86 единицы.
Учет фиксированных эффектов позволяет повысить характеристики статистического качества модели (значение коэффициента детерминации увеличивается с 0,48 до 0,71). Данное обстоятельство свидетельствует о важности присутствия в модельной конструкции переменных, формализующих особенности экономики каждого региона (дезагрегация свободного члена уравнения). Выявленные значения фиксированных эффектов свидетельствуют о наличии в каждом из дальневосточных субъектов РФ факторов, отличных от учтенных характеристик социального неравенства и оказывающих отрицательное воздействие на благосостояние. При этом наименьшее влияние данных факторов фиксируется в Сахалинской области (-95,51), а наибольшее - в Хабаровском крае (-132,74).
При построении и оценке зависимостей динамики ВРП от характеристик социального неравенства в отдельности для каждого дальневосточного субъекта РФ статистическая значимость соответствующих модельных конструкций как в целом, так и на уровне их коэффициентов наблюдается только для 4 регионов: Приморского края (значение коэффициента детерминации - 0,84), Амурской (0,66), Сахалинской (0,72) и Еврейской автономной областей (0,59). Во всех соответствующих моделях так же, как и в случае использования панельной структуры данных, коэффициент, стоящий при коэффициенте Джини, принимает значения, превосходящие нулевое.
Количественный анализ уравнений типа (1) и (2) на основе данных, относящихся исключительно к 4 вышеуказанным регионам, обусловил рост статистического качества оценок. Так, в случае модели общей регрессии коэффициент детерминации вырос с 0,48 до 0,59, а случае модели с фиксированными эффектами - с 0,71 до 0,76. При этом изменение влияния коэффициента Джини на динамику ВРП возрастает примерно в 2 раза.
Отдельный интерес представляет также ранжирование дальневосточных субъектов РФ по силе влияния характеристик социального неравенства на благосостояние региона. Так, для ВРП - ключевого показателя экономики - коэффициент Джини оказывает наибольшее влияние на его изменение в Сахалинской области: при увеличении независимой переменной на 0,01 единицы своего измерения, результативный признак меняется на 15,74. Наименьшее влияние изменение коэффициента Джини на благосостояние региона оказывает в Амурской области (коэффициент регрессии принимает значение 132,36). В Приморском крае и в Чукотском автономном округе значения коэффициентов при индексе Джини равны 242,89 и 724,53 соответственно.
Поскольку в рамках настоящей работы коэффициент Джини является характеристикой социального неравенства, измеренного по среднедушевым доходам, то выявленные ранее зависимости означают, что увеличение дифференциации доходных показателей жителей округа обусловливает рост благосостояния региона (как частный случай -оцениваемого посредством ВРП), а снижение дифференциации - сокращение благосостояния. Полученные результаты являются весьма нетривиальными, поскольку нивелирование социальных различий, как правило, ассоциируется со снижением уровня бедности и, как следствие, с ростом ВРП, рассматриваемого в качестве совокупного доходного показателя региона.
В действительности же процесс снижения дифференциации доходных показателей домохозяйств может обуславливаться разными причинами. При выборе в качестве измерителя неравенства коэффициента Джини, стремление его значения к единице может быть обусловлено, к примеру, ростом концентрации совокупного дохода у более обеспеченной части населения. При этом доходные показатели менее обеспеченной части населения могут оставаться постоянными или характеризоваться убывающим трендом.
Для идентификации условий, при которых социальное неравенство обуславливает рост благосостояния регионов ДФО, обратимся к зависимостям, связывающим ВРП и иные показатели дифференциации населения по доходам. Исходя из описанных выше корреляционных связей между используемыми в работе показателями, очевидно, что коэффициент регрессии в зависимостях динамики ВРП от значений коэффициента фондов превосходит нулевое значение, а в зависимостях ВРП от доли населения с доходами ниже прожиточного уровня - оказывается отрицательным.
Так, при увеличении коэффициента фондов на 1 единицу, ВРП, рассчитанный на душу населения и скорректированный на стоимость фиксированного набора потребительских товаров и услуг, увеличивается на 7,99 единиц. Поскольку коэффициент фондов представляет собой соотношение доходов 10% наиболее обеспеченного и 10% наименее обеспеченного населения, то причины роста его значения так же, как и социального неравенства, являются вариативными (к примеру, постоянство доходов 10% наиболее обеспеченного населения и сокращение доходов 10% наименее обеспеченного населения; рост доходов 10% наиболее обеспеченного населения и постоянство (сокращение) доходов 10% наименее обеспеченного населения)
Наибольшую ясность при идентификации условий сокращения социального неравенства вносит анализ зависимостей между ВРП и удельным весом населения, доходы которого ниже прожиточного уровня. При увеличении (уменьшении) доли соответствующего населения, к примеру, на 1%, значение ВРП падает (увеличивается) на 0,67. Сопоставление данных оценок и соотношений, описанных выше, обусловливает следующий вывод: увеличение благосостояния регионов Дальнего Востока обеспечивается «сосредоточением» основной массы совокупного дохода у более обеспеченной части населения.
Аналогичная с точки зрения математической науки ситуация складывается в отношении покупательной способности населения и оборота розничной торговли: наблюдается отрицательная связь с долей населения, доходы которого ниже прожиточного минимума, и положительная связь с коэффициентами Джини и фондов. При этом с точки зрения экономического смысла, выявленные соотношения в некоторой степени повторяют ситуацию с динамикой ВРП дальневосточных субъектов РФ: снижение социального неравенства, обусловленное увеличением доли наименее обеспеченного населения (увеличением доли совокупного дохода у наиболее обеспеченной части населения), генерирует рост показателей регионального благосостояния.
В отношении покупательной способности населения изменение коэффициента Джини на 0,01 единицу своего измерения приводит к изменению результативного признака на 0,3. Зависимость между покупательной способностью и коэффициентом фондом имеет смысл исключительно при учете факторов, специфичных для каждого региона. Соответствующая модельная конструкция демонстрирует следующее соотношение: при изменении коэффициента фондов на 1 единицу покупательная способность изменяется на 0,3. И, наконец, изменение доли населения с доходами ниже прожиточного уровня на 1% приводит к изменению покупательной способности населения регионов ДФО на -0,07 единицы.
Спецификации модельных конструкций, связывающих оборот розничной торговли и показатели социального неравенства, аналогичны случаю покупательной способности. Изменение коэффициента Джини на 0,01 единицу обу-
словливает изменение оборота на 0,7 единиц; изменение коэффициента фондов на 1 единицу - изменение оборота торговли на 1,03; изменение доли населения с доходами ниже прожиточного минимума на 1% - изменение оборота торговли на -0,18.
Таким образом, проведенное исследование подтверждает наличие связи между динамикой социального неравенства и региональным благосостоянием. В то же время их взаимовлияние не является однозначным. Если по мере улучшения экономической ситуации, роста создаваемого регионального продукта и увеличения оборота розничной торговли, с одной стороны, происходит сокращение численности бедного населения и снижается социальное неравенство, то, с другой стороны, растут доходы собственников и наиболее высокооплачиваемых работников, участвующих в наращивании экономического потенциала регионов, тем самым увеличивается разрыв между богатыми и бедными дальневосточниками. Следовательно, вопрос нивелирования социального неравенства заключается в механизме перераспределения получаемых доходов и соблюдения принципов социальной справедливости для всех участников регионального экономического процесса.
Список литературы
1. Белоусова А.В., Грицко М.А. Благосостояние населения: оценка пространственной неоднородности (на примере субъектов ДФО) // Территориальные исследования: цели, результаты и перспективы: Тезисы IX Всероссийской научной конференции молодых ученых. Биробиджан, 03-04 октября 2017 г. / Под ред. Е.Я. Фрисмана. - Биробиджан: ИКАРП ДВО РАН; ПГУ им. Шо-лом-Алейхема, 2017. - С. 38-41.
2. Воейков М.И. К проблеме социально-экономического неравенства: экономическое и социальное // Вопросы теоретической экономики. 2017. - № 1 (1). - С. 8-21
3. Григорьев Л.М. Социальное неравенство в мире - интерпретация неочевидных тенденций // Журнал новой экономической ассоциации. 2016. - № 3 (31). - С. 160-169.
4. Демьяненко А.Н., Прокапало О.М. Экономическое пространство Дальнего Востока России: посткризисная динамика и экономическая безопасность // Регионалистика. 2018. - Т. 5, № 5. - С. 25-32. DOI: 10.14530/reg.2018.5.25.
5. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС) / ФСГС России. - https://fedstat.ru/
6. Исаев А. Инструменты политики экономического развития Дальнего Востока в контексте региональной экономической безопасности // Регионалистика. 2018. - Т. 5, № 6. - С.70-82. DOI: 10.14530/reg.2018.6.70
7. Минакир П. Экономический рост и развитие: региональное приложение // Федерализм. 2013. - № 2. - С. 49-62.
8. Мотрич Е.Л., Молодковец Л.А. О формировании населения и трудовых ресурсов на Дальнем Востоке России // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2019. - Т. 12, № 1. - С. 53-69. DOI: 10.15838/esc.2019.1.61.3
9. Найден С.Н. Мониторинг доходов и расходов населения Дальнего Востока: итоги 2016 года // Регионалистика. 2017. - Т. 4, № 4. - С. 5-28.
10. Найден С.Н., Грицко М.А. Социальный потенциал устойчивого развития Дальнего Востока: демографические и инфраструктурные ограничения // Социальные и гуманитарные науки на Дальнем Востоке. 2017. - № 4 (56). - С. 104-111.
11. О Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года: Указ Президента Российской Федерации от 13.05.2017 № 208.
12. Основы экономической безопасности (государство, регион, предприятие, личность) / Под ред. Е. А. Олейникова. - М.: Бизнес-школа «Интел-синтез», 1997. - 288 с.
13. Прокапало О.М., Бардаль А.Б., Исаев А.Г., Мазитова М.Г., Суслов Д.В. Экономическая конъюнктура в Дальневосточном федеральном округе в 2018 г. // Пространственная экономика. 2019. - № 2. - С. 110-149. DOI: 10.14530/se.2018.2.110-149
14. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010-2018: стат. сб. / Росстат. - М., 2010-2018. - http://www.gks.ru/
15. Стиглиц Дж. Неравенство тормозит восстановление // Мир перемен. - М., 2013. - № 1. - С. 58-62.
16. Стиглиц Дж. Цена неравенства. Чем расслоение общества грозит нашему будущему. - М.: Эксмо, 2015. - 255 с.
17. Структурная политика в России: новые условия и возможная повестка // Вопросы экономики. - М., 2018. - № 6. - С. 5-28.
18. Чичканов В.П., Беляевская-Плотник Л.А. Анализ подходов к оценке региональных процессов формирования социально-экономической безопасности // Экономика региона. 2016. - Т. 12, № 3. - С. 654-669. DOI: 10.17059/2016-3-4
19. Шкаратан О.И. Социально-экономическое неравенство в современном мире и становление новых форм социального расслоения в России // Мир России. - М., 2018. - Т. 27, № 2. - С. 6-35. DOI: 10.17323/1811-038X-2018-27-2-6-35.
20. Kuznets S. Economic growth аМ Income inequality // The Атепсап Economic Review. 1955. - Vol. 45, N 1. - P. 26.
