CC BY
7
DOI: 10.15838/ptd.2022.3.119.3 УДК 330.59 | ББК 65.9(2Рос)-94
© Белехова Г.В.
ТЕНДЕНЦИИ МОНЕТАРНОГО НЕРАВЕНСТВА В РЕГИОНАХ СЕВЕРО-ЗАПАДНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА В 2015-2020 ГОДАХ
ГАЛИНА ВАДИМОВНА БЕЛЕХОВА
Вологодский научный центр Российской академии наук Вологда, Российская Федерация e-mail: belek-galina@yandex.ru
ORCID: 0000-0002-6373-9043; ResearcherlD: I-8182-2016
Проблема монетарного неравенства является органичной частью современного российского общества. Актуальность ее рассмотрения только обостряется в условиях новых вызовов, связанных с геополитическими, финансово-экономическими и эпидемиологическими процессами. Отсутствие позитивных изменений по вопросу сглаживания дифференциации населения по доходам в периоды кризиса и нестабильности может привести к возникновению неблагоприятных общественных и экономических эффектов. Решение задачи по сокращению монетарного неравенства предполагает, в том числе, ведение мониторинга соответствующих статистических показателей. Соответственно, цель исследования состоит в оценке динамики и масштабов монетарного неравенства в регионах Северо-Западного федерального округа в 2015-2020 гг., а также выявлении особенностей дифференциации населения по доходам в Вологодской области на фоне ситуации в федеральном округе. Проведенный анализ свидетельствует, что динамика и тренды показателей монетарного неравенства населения регионов СЗФО соответствуют общероссийской ситуации, а положение Вологодской области во многом близко к средним значениям по федеральному округу. В половине регионов СЗФО отмечается рост среднедушевых и медианных денежных доходов, сокращается уровень абсолютной бедности, коэффициенты фондов и Джини. Рассчитанные коэффициенты вариации и осцилляции говорят о высокой однородности субъектов СЗФО и отсутствии тенденции к усилению поляризации. В Вологодской области происходит снижение среднедушевых и медианных денежных доходов населения как в целом за анализируемый период, так и во время первого года пандемии; при этом уровни среднедушевых
Для цитирования: Белехова Г.В. (2022). Тенденции монетарного неравенства в регионах Северо-Западного федерального округа в 2015-2020 годах // Проблемы развития территории. Т. 26. № 3. С. 24-41. DOI: 10.15838/ptd.2022.3.119.3
For citation: Belekhova G.V. (2022). Monetary inequality trends in the regions of the Northwestern Federal District in 2015-2020. Problems of Territory's Development, 26 (3), 24-41. DOI: 10.15838/ptd.2022.3.119.3
и медианных денежных доходов населения региона одни из самых низких среди субъектов СЗФО. Значения коэффициентов фондов и Джини по области ниже среднероссийского уровня, и видна тенденция к их уменьшению. Ограничение исследования состоит в том, что полученные выводы опираются только на доступные статистические данные и отражают ситуацию с монетарным неравенством на начальном этапе влияния пандемии.
Монетарное неравенство, Северо-Западный федеральный округ, пандемия, медианный доход, вариация, самооценка.
Введение
Неравенство населения по доходам является «хронической всемирной дилеммой» (Shi et al., 2020). Избыточные масштабы и рост доходного неравенства рассматриваются как одни из основных социально-экономических рисков современности для развитых и развивающихся государств. Неравные возможности в получении доходов и социальных благ (здравоохранения, образования, культуры, спорта) качественно ухудшают экономический рост, сдерживают совокупный спрос и развитие человеческого потенциала, искажают демографические установки, приводят к накоплению морально-этических проблем и усиливают социальную напряженность в обществе (Говорова, 2021). В течение последних сорока лет неравенство доходов увеличивалось в большинстве крупных развитых стран и стран с формирующейся рыночной экономикой (Kohlscheen et al., 2021).
Межрегиональные различия в уровне социально-экономического развития территорий, в уровне и качестве жизни населения представляют собой результат объективных закономерностей, возникших в процессе эволюции человеческого общества. При этом проблематика чрезмерного неравенства населения по доходам всегда являлась актуальной как для ученых, так и для политических деятелей. Не случайно первой из 17 целей в области устойчивого развития, предложенных ООН1, выступает искоренение всех форм бедности, которая неразрывно связана с неравенством.
Для российского общества проблема неравномерности распределения доходов -одна из наиболее злободневных и затяжных.
В России в 1980 году на пятую 20%-ю группу населения (с наибольшими доходами) приходилась ровно треть совокупных доходов, а к 2019 году - примерно половина (47%). Стремительный рост доходных контрастов в условиях российской действительности является одной из важнейших угроз целостности страны (Беляева и др., 2019), сдерживает развитие ее геополитической роли в условиях формирования многополярного мира, а также создает риски для внутриполитических кризисов (Ильин, Морев, 2022).
Высокая практическая необходимость сглаживания чрезмерной социальной дифференциации и претворения в жизнь конституционного положения о социальном государстве обусловливает повышенное внимание научного сообщества к проблемам социально-экономического неравенства. Важность результативной работы в этих направлениях отмечена в январском Послании Президента РФ Федеральному Собранию РФ (2020 год) и в Указе Президента РФ от 21 июля 2020 года № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года».
Новые геополитические и эпидемиологические вызовы существенно усложняют ситуацию с неравенством, проявляясь в нестабильности систем социальной защиты, бедственном положении уязвимых групп населения и проч. Не вызывает сомнений, что пандемия СОУГО-19 не только усугубила имеющиеся разрывы в доходах населения внутри стран, но и привела к возникновению новых факторов неравенства. В частности, по мнению лауреата Нобелевской премии Ангуса Дитона, в 2020 году более богатые страны испытали в среднем более
1 #Envision2030: 17 goals to transform the world for persons with disabilities. URL: https://www.un.org/ development/desa/disabilities/envision2030.html (accessed 31.03.2021).
значительное сокращение экономики и усиление неравенства населения, чем бедные (Феррейра, 2021; Deaton, 2021).
Зарубежные ученые выделяют несколько каналов влияния пандемии на неравенство доходов (Chen et al., 2021). Первый канал -прямое влияние на смертность и, как следствие, на предложение рабочей силы и трудовые доходы (Barro et al., 2020). Второй канал -снижение доходов домохозяйств из-за сокращения экономической активности и рост страховых сбережений, следствием чего становится снижение потребления и доходности капиталов (Wu, 2020; Karlsson et al., 2014). Третий канал - фискальная политика, проводимая государствами для смягчения негативного воздействия пандемии на уязвимые домохозяйства и экономику в целом (Gozgor, 2022), которая в результате может еще более углубить различия между отдельными группами населения (Bell, Gersbach, 2009), а также привести к росту государственного долга или налоговых ставок (Piketty, Zucman, 2014).
Проведены исследования, в которых с помощью расчетных данных выявлено, что не только сама пандемия, но и связанные с ней последствия для здоровья, отражаемые уровнем смертности, оказывают значительное негативное влияние на неравенство доходов населения (Esseau-Thomas et al., 2022; Chen et al., 2021). Изучено воздействие длительности периодов изоляции и прекращения деятельности предприятий в Европе, показано, что эти меры в краткосрочном периоде привели к увеличению индекса бедности в среднем на 4,9 процентных пункта, а коэффициента Джини - в среднем на 3,5 процентных пункта (Palomino et al., 2020).
В России также осуществляются исследования, посвященные оценке влияния пандемии COVID-19 на различные сферы общественной жизни. В частности, широко освещаются социально-политические и демографические последствия пандемии на национальном уровне (Торкунов и др., 2021), оцениваются экономические последствия коронакризиса с точки зрения макроэкономики, изменения структуры отраслей промышленности, развития отрасли цифровых
технологий, а также проводится анализ действий федеральных и региональных органов власти в период пандемии (Плаксин и др., 2021). Представлены и предметные исследования, где внимание уделяется вопросам бедности и неравенства, включая гендерное, мерам социальной поддержки на глобальном и страновом уровнях (Говорова, 2021).
Однако можно отметить дефицит работ, в рамках которых рассматриваются динамика и масштабы монетарного (доходного) неравенства населения по субъектам РФ с учетом влияния пандемии коронавируса. В связи с этим в рамках данной статьи мы хотим сосредоточиться на оценке монетарного неравенства в регионах Северо-Западного федерального округа в период 2015-2020 гг., а также выявить особенности дифференциации населения по доходам в Вологодской области на фоне ситуации в федеральном округе.
Методологические основания
и информационная база исследования
Неравенство - многоаспектное явление, отражающееся во всех сферах жизни общества. Под монетарным (экономическим, доходным) неравенством понимается дифференциация получаемых доходов у различных групп населения. Единой методики измерения уровня монетарного (доходного) неравенства не выработано. Традиционно оценка доходного неравенства заключается в установлении масштабов расслоения (дифференциации) населения по уровню доходов или благосостояния. При этом используются различные индикаторы - монетарные и немонетарные (Бикеева, Моисеева, 2019).
Необходимость оценки неравенства по совокупности показателей обусловлена тем, что попытка описать различные формы неравенства одним и тем же набором показателей может привести к противоречивым или ложным выводам (Капелюшников, 2017). Например, неравенство в текущих доходах населения совсем не обязательно должно быть эквивалентно неравенству в богатстве, которое представляет собой различия именно в прошлых накоплениях, а неравенство в доходах вполне может отличаться от неравенства в потреблении.
Монетарное (доходное) неравенство оценивается преимущественно в рамках комплексного экономико-социологического подхода. В частности, следует отметить представительные работы Г.В. Анисимовой и С.В. Мареевой о масштабах монетарного неравенства в России вплоть до 2020 года, включая международные сопоставления, обращение к вопросу о стратификации российского общества и проблеме концентрации доходов и богатства (Анисимова, 2020; Мареева, 2020). Примером комплексного подхода к исследованию монетарного неравенства являются работы М.В. Бикеевой и И.В. Моисеевой (Бикеева, Моисеева, 2019), а также коллектива авторов под руководством В.Н. Бобкова. В них анализируется социально-экономическое неравенство населения и связанные с ним проблемы межрегионального неравенства в качестве и уровне жизни населения (Бобков, Гулюгина, 2012), вопросы социальной стратификации и определения критериев для идентификации групп населения с различающимся уровнем и качеством жизни (Бобков, Одинцова, 2020). Отдельно следует отметить работу В.С. Жаромского, Л.А. Миграновой и М.С. Токсанбаевой, в которой рассматривается проблема информационного обеспечения оценки социально-экономического неравенства, выделяются недостатки проводимых обследований, ведущие к занижению неравенства заработной платы и доходов, а также проводится анализ межрегионального и внутрирегионального неравенства доходов населения, позволивший установить, что для России не применимы социальные пределы неравенства, обоснованные для европейских стран (Жаромский и др., 2018). Наряду с этим показатели доходного неравенства используются в смежных исследованиях, в частности при изучении уровня жизни отдельных социальных групп (например, семей с детьми (Иванова и др., 2020)), или в качестве индикаторов при оценке эффективности деятельности органов государственной власти (Герсонская, 2020).
В ходе анализа динамики и масштабов монетарного неравенства обыкновенно используются следующие индикаторы: распределение домашних хозяйств по величине среднедушевого/медианного денежного дохода; распределение общего объема денежных доходов населения по 20%-м и 10%-м группам; распределение населения на группы, пропорциональные размеру прожиточного минимума; специальные статистические показатели (коэффициент фондов, коэффициент Джини, энтропийный индекс Тейла; семейство мер неравенства Аткинсона и др.) (Бикеева, Моисеева, 2019; Войнова, Ниво-рожкина, 2019). А.Ю. Шевяков и А.Я. Кирута рассмотрели шесть различных показателей неравенства и объяснили невозможность выделения одного оптимального индикатора неравенства, поскольку все они обладают своими уникальными особенностями и пре-имуществами2 (Шевяков, Кирута, 1999).
С учетом имеющихся наработок в области изучения монетарного (доходного) неравенства нами был сформирован следующий перечень показателей: монетарные индикаторы - медианные и среднедушевые доходы, покупательная способность доходов, уровень бедности, децильный коэффициент фондов, коэффициент Джини, распределение доходов по 20%-м группам; немонетарный индикатор - самооценка покупательных возможностей (финансового положения). Выбор показателей совокупного дохода (среднедушевого и медианного) и показателей их дифференциации позволяет оценить, каков средний доход и на сколько в среднем отклоняются отдельные доходы от среднего значения, каков разброс в доходах. Коэффициенты фондов и Джини не лишены недостатков: коэффициент фондов не учитывает середину распределения и описывает только интервал между наиболее и наименее обеспеченными группами, а коэффициент Джини изменяется вместе с изменением распределения и не учитывает, в какой части распределения произошло данное изменение3.
2 Войнова В.И. (2019). Статистическая оценка взаимосвязи экономического неравенства и финансового поведения домашних хозяйств: дис. ... канд. экон. наук: 08.00.12. Ростов н/Д. 255 с.
3 Там же.
Информационной базой исследования послужили данные Федеральной службы государственной статистики, в том числе результаты выборочных обследований бюджетов домашних хозяйств, обеспечивающие возможность межрегионального сопоставления («Регионы России. Социально-экономические показатели», «Доходы, расходы и потребление домашних хозяйств»). Ограничение временных границ исследования периодом 2015-2020 гг. объясняется доступностью данных (не учитывались предварительные данные за 2021 год) и необходимостью оценки динамики и масштабов неравенства в период пандемии.
Результаты и обсуждение
Ключевым индикатором оценки монетарного неравенства являются денежные доходы населения. Как свидетельствуют данные (табл. 1), распределение денежных доходов населения по 20%-м группам в 20152020 гг. имеет довольно стабильную структуру. Удельный вес первых четырех групп в большинстве регионов СЗФО (за исключением г. Санкт-Петербурга и Ненецкого автономного округа) незначительно превышает среднероссийский уровень. Доля группы с наибольшими доходами, напротив, меньше среднего уровня по стране практически во всех регионах СЗФО, особенно в Республике
Таблица 1. Расп
ределение денежных доходов населения по 20%-м группам, %
Удельный вес общего объема денежных доходов, приходящихся на соответствующую группу населения, в общем объеме денежных доходов
Год Регион первая (с наименьшими доходами) вторая третья четвертая пятая (с наибольшими доходами)
РФ 5,3 10,0 15,0 22,6 47,1
Республика Карелия 7,1 12,0 16,6 23,1 41,2
Республика Коми 5,5 10,2 15,2 22,7 46,4
Архангельская область 6,3 11,2 16,0 23,0 43,5
Ненецкий автономный округ 5,1 9,7 14,7 22,5 48,0
2015 Вологодская область 6,4 11,3 16,1 23,0 43,2
Калининградская область 6,3 11,1 16,0 22,9 43,7
Ленинградская область 6,3 11,1 15,9 22,9 43,8
Мурманская область 6,4 11,3 16,0 23,0 43,3
Новгородская область 6,1 10,9 15,8 22,9 44,3
Псковская область 7,0 11,8 16,5 23,1 41,6
г. Санкт-Петербург 5,2 9,9 14,9 22,6 47,4
РФ 5,5 10,2 15,2 22,7 46,4
Республика Карелия 7,0 11,9 16,6 23,1 41,4
Республика Коми 6,2 11,1 15,9 22,9 43,9
Архангельская область 6,4 11,3 16,0 23,0 43,3
Ненецкий автономный округ 5,1 9,7 14,8 22,5 47,9
2020 Вологодская область 6,7 11,5 16,3 23,0 42,5
Калининградская область 6,8 11,6 16,3 23,0 42,3
Ленинградская область 6,7 11,6 16,3 23,0 42,4
Мурманская область 7,2 12,0 16,7 23,1 41,0
Новгородская область 7,3 12,2 16,7 23,1 40,7
Псковская область 6,8 11,6 16,4 23,0 42,2
г. Санкт-Петербург 5,6 10,3 15,3 22,7 46,1
Источник: расчеты автора.
Карелии, Псковской и Мурманской (по данным 2020 года) областях. Удельный вес четвертого квинтиля в распределении доходов населения РФ и регионов СЗФО за анализируемый период не изменился. Однако в условиях пандемии во многих рассматриваемых субъектах произошло снижение удельного веса пятой группы и повышение доли первой, отличающейся наименьшим уровнем денежных доходов. Наибольшие изменения наблюдаются в Республике Коми, Мурманской и Новгородской областях.
Распределение денежных доходов населения по 20%-м группам в Вологодской области соответствует указанным обобщенным трендам, т. е. область занимает срединную позицию среди других регионов СЗФО.
В анализируемом периоде (2015-2020 гг.) показатель среднедушевых денежных доходов населения, как основной определитель ресурсных возможностей граждан, практически во всех макрорегионах России демонстрирует снижение, особенно сильное - в Северо-Кавказском, Приволжском и Дальневосточном округах. Исключение составляют Центральный и Северо-Западный федеральные округа, где отмечается рост среднедушевых доходов (табл. 2). Однако в 2020 году во всех федеральных округах данный показатель сократился.
Наиболее сильное падение среднедушевых денежных доходов населения среди регионов СЗФО в целом за период и в условиях пандемии наблюдалось в Новгородской (на 16 и 4% соответственно) и Калининградской (на 5 и 3%) областях, Республике Коми (на 5 и 3%). Напротив, в Республике Карелии, Мурманской области и г. Санкт-Петербурге отмечено их повышение.
В динамике по Северо-Западному федеральному округу показатель среднедушевых денежных доходов не демонстрирует высокой неоднородности, которая практически не усиливается даже в условиях пандемии 2020 года. Так, коэффициент вариации (без учета Ненецкого автономного округа как экстремума) вырос всего с 13,8% в 2015 году до 16,4% в 2020 году, что говорит о сред-
ней степени дифференциации показателя и достаточной однородности распределения. Различия между крайними субъектами (Псковской областью с наименьшими доходами населения и г. Санкт-Петербургом с наибольшими) увеличились с 2,3 до 2,4 раза. Коэффициент осцилляции относительно стабилен, следовательно, углубления дифференциации между регионами не происходит.
Ситуация по Вологодской области в большей степени соотносится со среднероссийским трендом, т. е. наблюдается снижение среднедушевых денежных доходов населения как в целом за период (на 2,2%), так и во время первого года пандемии (на 1%). Среди субъектов СЗФО регион имеет одни из самых низких значений анализируемого показателя (7-8 место из 10 субъектов без учета Ненецкого автономного округа).
Показатель медианного среднедушевого дохода более объективен по сравнению с простым среднедушевым доходом. Он отражает количество средств, которые получает среднестатистический индивид, поскольку рассчитывается как величина денежного дохода, относительно которой половина населения в целом по РФ имеет значение дохода ниже данного значения, другая половина - выше.
В целом по России медианный среднедушевой денежный доход характеризуется незначительной отрицательной динамикой: в сопоставимых ценах (по 2020 год) он сократился на 2% - с 27521 руб. в 2015 году до 27036 руб. в 2020 году. В целом за рассматриваемый период он снизился почти в половине субъектов СЗФО, наиболее существенно - в Новгородской области (на 11%). В других субъектах СЗФО показатель был стабилен или даже повышался, в наибольшей степени - в Ленинградской области (на 10%). Однако в условиях пандемии 2020 года медианные среднедушевые денежные доходы населения в большей части регионов СЗФО сократились на 0,5-3%.
Наибольший уровень медианных среднедушевых денежных доходов населения традиционно фиксируется в г. Санкт-Петербурге, Мурманской области и Ненецком автоном-
Таблица 2. Динамика среднедушевых денежных доходов населения*, руб. в месяц
Территория Год Изменение**, %
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2020 год к 2015 году 2020 год к 2019 году
Российская Федерация 30254 30865 31897 33266 35338 36073 -2,1 -2,7
Центральный ФО 34752 36230 37151 39086 40955 41587 0,7 -2,5
Южный ФО 26648 28135 29100 29949 31611 32645 -0,5 -2,3
Северо-Кавказский ФО 24451 23760 24611 24635 25844 26243 -11,2 -5,6
Приволжский ФО 28748 28092 28807 29627 31660 32010 -8,9 -4,0
Уральский ФО 32720 33083 33982 36034 38488 39299 -5,4 -3,1
Сибирский ФО 25477 25685 26740 27714 29307 30451 -1,9 -1,8
Дальневосточный ФО 27845 28815 30477 29690 33142 34414 -8,5 -2,0
Северо-Западный ФО 29698 30925 32163 34029 36163 37646 3,4 -1,0
Республика Карелия 24005 24338 25482 27212 29143 30991 3,3 -0,4
Республика Коми 28632 29432 30126 31362 33081 34016 -5,2 -2,7
Архангельская область 28336 28209 29262 30926 32654 33854 -1,5 -1,5
Ненецкий автономный округ 50618 51458 54212 60321 63165 67678 -0,1 0,4
Вологодская область 24565 25978 25454 27099 29043 29768 -2,2 -1,0
Калининградская область 25371 25071 25778 26581 28359 29116 -5,1 -3,0
Ленинградская область 24530 27398 28560 30285 31353 32715 7,3 -1,4
Мурманская область 30338 31052 32811 34972 37370 39755 3,0 0,7
Новгородская область 28501 27717 28178 27246 28450 29115 -16,2 -4,3
Псковская область 22091 22672 24297 24585 27239 28335 1,4 -1,3
г. Санкт-Петербург 34789 36359 38317 40754 43433 45527 7,6 -0,4
Максимальное значение 50618,2 51458,4 54212,4 60321,4 63164,9 67678,2 - -
Минимальное значение 22090,9 22671,9 24296,8 24584,6 27239,0 28334,9 - -
Максимальное значение без Ненецкого автономного округа 34788,8 36358,9 38316,8 40753,7 43432,7 45527,0 - -
Среднее значение 29252,3 29971,3 31134,3 32849,3 34844,6 36442,8 - -
Среднее значение без Ненецкого автономного округа 27115,7 27822,6 28826,5 30102,1 32012,5 33319,3 - -
Коэффициент разрыва полярных значений 2,29 2,27 2,23 2,45 2,32 2,39 - -
Коэффициент разрыва без Ненецкого автономного округа 1,57 1,60 1,58 1,66 1,59 1,61 - -
Размах вариации 28527,3 28786,5 29915,5 35736,8 35925,9 39343,3 - -
Размах вариации без Ненецкого автономного круга 12697,9 13687,0 14019,9 16169,1 16193,7 17192,1 - -
Коэффициент вариации, % 27,1 26,8 27,8 31,0 30,2 31,8 - -
Коэффициент вариации без Ненецкого автономного округа, % 13,81 13,97 14,66 15,96 15,69 16,43 - -
Коэффициент осцилляции 0,98 0,96 0,96 1,09 1,03 1,08 - -
Коэффициент осцилляции без Ненецкого автономного округа 0,47 0,49 0,49 0,54 0,51 0,52 - -
* Перевод в сопоставимые цены осуществлен по стоимости фиксированного набора товаров и услуг. Данный метод используется для сравнения регионов между собой за соответствующий год. ** Рассчитано по показателям, выраженным в сопоставимых ценах 2020 года, перевод в которые осуществлен по ИПЦ. Данный метод используется для оценки изменения стоимостных показателей за ряд лет в рамках одного региона с учетом уровня инфляции. Источник: расчеты автора.
ном округе; в лидерах также Архангельская область и Республика Коми. Самые низкие показатели - в Псковской, Калининградской и Вологодской областях (табл. 3).
В динамике по СЗФО показатель медианных среднедушевых денежных доходов умеренно однороден, причем пандемия
2020 года не сказалась на его распределении. Так, коэффициент вариации (без учета Ненецкого автономного округа как экстремума) вырос с 11,5% в 2015 году до 14,5% в 2020 году, что свидетельствует о средней степени рассеивания показателя. Различия между крайними субъектами (Псковской
Таблица 3. Динамика медианных среднедушевых денежных доходов населения*, руб. в месяц
Территория Год Изменение**, %
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2020 год к 2015 году 2020 год к 2019 году
Российская Федерация 22605,1 23057,8 23057,8 24794,8 26363,6 27036,4 -1,8 -2,2
Северо-Западный ФО
Республика Карелия 19863,1 19868,3 20614,9 22454,9 24063,2 25562,7 3,0 -0,5
Республика Коми 21931,7 22664,4 22724,2 24474,9 25981,3 26880,6 -2,2 -2,1
Архангельская область 22758,9 23068,5 23424,5 24176,4 25588,5 27064,2 -2,0 0,5
Ненецкий автономный округ 36991,3 37253,5 38815,0 44040,3 45381,2 49603,4 0,2 2,4
Вологодская область 19758,5 21227,5 21117,9 22021,5 23548,0 24109,5 -1,5 -1,1
Калининградская область 20193,9 20246,5 20869,6 21496,7 22921,1 23684,3 -3,0 -2,4
Ленинградская область 19369,7 20581,7 22198,1 24214,4 25349,4 26552,2 10,3 -1,0
Мурманская область 24270,9 24100,5 25073,7 28308,4 30819,0 32996,0 6,9 1,3
Новгородская область 22410,4 21983,2 22493,2 22328,8 23464,6 24273,4 -11,1 -3,3
Псковская область 18205,8 18719,4 19741,7 20047,4 22187,8 23067,1 0,1 -1,3
г. Санкт-Петербург 26151,4 27954,0 28572,8 30787,6 32762,8 34561,3 8,6 0,3
Максимальное значение 36991,3 37253,5 38815,0 44040,3 45381,2 49603,4 - -
Минимальное значение 18205,8 18719,4 19741,7 20047,4 22187,8 23067,1 - -
Максимальное значение без Ненецкого автономного округа 26151,4 27954,0 28572,8 30787,6 32762,8 34561,3 - -
Среднее значение 22900,5 23424,3 24149,6 25850,1 27460,6 28941,3 - -
Среднее значение без Ненецкого автономного округа 21491,4 22041,4 22683,1 24031,1 25668,6 26875,1 - -
Коэффициент разрыва полярных значений 2,03 1,99 1,97 2,20 2,05 2,15 - -
Коэффициент разрыва без Ненецкого автономного округа 1,44 1,49 1,45 1,54 1,48 1,50 - -
Размах вариации 18785,5 18534,1 19073,3 23992,9 23193,3 26536,4 - -
Размах вариации без Ненецкого автономного круга 7945,5 9234,6 8831,0 10740,2 10574,9 11494,2 - -
Коэффициент вариации, % 22,8 22,3 22,5 26,2 24,7 26,9 - -
Коэффициент вариации без Ненецкого автономного округа, % 11,47 11,95 11,37 13,58 13,54 14,54 - -
Коэффициент осцилляции 0,82 0,79 0,79 0,93 0,84 0,92 - -
Коэффициент осцилляции без Ненецкого автономного округа 0,37 0,42 0,39 0,45 0,41 0,43 - -
* Перевод в сопоставимые цены осуществлен по стоимости фиксированного набора товаров и услуг. Данный метод используется для сравнения регионов между собой за соответствующий год. ** Рассчитано по показателям, выраженным в сопоставимых ценах 2020 года, перевод в которые осуществлен по ИПЦ. Данный метод используется для оценки изменения стоимостных показателей за ряд лет в рамках одного региона с учетом уровня инфляции. Источник: расчеты автора.
областью с наименьшими доходами населения и г. Санкт-Петербургом с наибольшими) колеблются около отметки в 1,5 раза. Коэффициент осцилляции изменяется минимально, следовательно, различия между регионами не усиливаются.
В Вологодской области, как и в среднем по России, происходит снижение медианных среднедушевых денежных доходов населения в целом за период и в условиях пандемии. Среди субъектов СЗФО регион имеет одни из самых низких значений уровня анализируемого показателя (7-8 место из 10 субъектов без учета Ненецкого автономного округа).
Значительное число граждан России имеют низкий уровень доходов по сравнению с величиной прожиточного минимума (ПМ). Доля лиц с доходами ниже установленной границы ПМ (абсолютный уровень бедности) составляла в 2020 году 12,1% от общей численности населения страны, постепенно снижаясь с 2015 года. Среди субъектов СЗФО в числе антилидеров по данному показателю, в которых уровень бедности превышает среднероссийское значение, стабильно находятся Псковская, Новгородская и Калининградская области, республики Коми и Карелия (табл. 4). Более благоприятная ситуация фиксируется в г. Санкт-Петербурге,
Таблица 4. Численность населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума*, % от общей численности населения субъекта
Территория Год Изменение (+/-)
2015 2016 2017 2018 2019 2020 2020 год к 2015 году 2020 год к 2015 году
Российская Федерация 13,4 13,2 12,9 12,6 12,3 12,1 -1,3 -0,2
Северо-Западный ФО
Псковская область 19,0 19,0 17,7 17,0 16,2 16,2 -2,8 0
Республика Коми 15,6 16,1 15,7 14,9 15,5 15,3 -0,3 -0,2
Республика Карелия 16,2 16,7 16,5 15,6 15,7 15,1 -1,1 -0,6
Новгородская область 13,9 14,8 13,9 13,8 13,9 13,7 -0,2 -0,2
Калининградская область 13,6 14,1 13,8 13,7 13,6 13,5 -0,1 -0,1
Вологодская область 14,5 13,8 13,9 13,6 12,9 12,9 -1,6 0
Архангельская область 16,5 15,2 14,3 13,5 13,6 12,8 -3,7 -0,8
Мурманская область 12,7 12,0 11,3 9,9 10,6 10,2 -2,5 -0,4
Ненецкий автономный округ 9,4 10,1 10,6 9,7 9,4 9,4 0 0
Ленинградская область 10,3 9,7 9,0 8,4 8,8 8,7 -1,6 -0,1
г. Санкт-Петербург 8,5 8,3 7,3 6,6 6,5 5,9 -2,6 -0,6
Максимальное значение 19,0 19,0 17,7 17,0 16,2 16,2 - -
Минимальное значение 8,5 8,3 7,3 6,6 6,5 5,9 - -
Среднее значение 13,7 13,6 13,1 12,4 12,4 12,2 - -
Коэффициент разрыва полярных значений 2,2 2,3 2,4 2,6 2,5 2,7 - -
Размах вариации 10,5 10,7 10,4 10,4 9,7 10,3 - -
Коэффициент вариации 23,7 24,1 24,5 26,3 25,5 26,3 - -
Коэффициент вариации без Ненецкого автономного округа 21,8 23,1 24,5 26,1 24,9 26,0 - -
Коэффициент осцилляции 0,77 0,79 0,79 0,84 0,78 0,85 - -
Коэффициент осцилляции без Ненецкого автономного округа 0,75 0,77 0,78 0,82 0,76 0,83 - -
* Ранжировано по данным за 2020 год. Источник: расчеты автора.
Ленинградской области и Ненецком автономном округе.
Стоит отметить, что в первый год пандемии по официальным статистическим данным доля бедного населения в субъектах СЗФО не возросла. Скорее всего, это связано с большим объемом социальной и финансовой поддержки, оказанной населению благодаря оперативным решениям правительства и Центрального банка РФ. Уровень бедности в Вологодской области также имеет тенденцию к снижению, однако в численном выражении он остается несколько выше среднероссийского уровня.
Поскольку значение коэффициента вариации не превышает 33%, можно говорить, что регионы СЗФО достаточно гомогенны по доле населения с доходами ниже величины ПМ. При этом незначительный рост коэффициента осцилляции в 2020 году может свидетельствовать о росте их поляризации по данному показателю. Однако важно понимать, что, несмотря на понижательный тренд, т. е. уменьшение доли населения с доходами ниже ПМ в России и СЗФО, констатировать стабильную позитивную динамику в уровне жизни граждан и монетарном неравенстве преждевременно, т. к. оценка
численности населения с низкими доходами выглядит сомнительной на фоне практически неизменной величины самого прожиточного минимума.
Покупательная способность отражает возможности населения по приобретению товаров и услуг, т. е. какое количество определенного продукта (в данном случае - наборов, соответствующих прожиточному минимуму) можно приобрести на имеющиеся денежные доходы. В целом по России показатель стабилен, аналогично практически во всех субъектах СЗФО он также неизменен (табл. 5). Позитивная динамика показателя наблюдается в Архангельской области и г. Санкт-Петербурге. Снижение покупательной способности среднедушевых и медианных доходов отмечено в Калининградской и Новгородской областях, что говорит о нарастании трудностей у населения этих субъектов в плане удовлетворения базовых потребительских нужд. Покупательная способность доходов населения в Вологодской области несколько ниже показателя в среднем по стране, но соответствует общему тренду по СЗФО.
Коэффициент фондов, характеризующий масштабы расслоения населения по уровню доходов, в целом по России за ис-
Таблица 5. Покупательная способность денежных доходов населения* (отношение доходов к прожиточному минимуму), раз
Территория 2015 год 2018 год 2020 год
среднедушевых медианных среднедушевых медианных среднедушевых медианных
г. Санкт-Петербург 3,7 2,8 4,1 3,1 4,1 3,1
Ненецкий автономный округ 3,9 2,8 3,9 2,8 3,9 2,8
Ленинградская область 2,9 2,3 3,1 2,4 2,9 2,4
Архангельская область 2,4 2,0 2,9 2,2 2,8 2,2
Мурманская область 2,7 2,2 2,8 2,3 2,6 2,2
Вологодская область 2,6 2,1 2,5 2,0 2,6 2,1
Республика Коми 2,6 2,0 2,6 2,1 2,5 2,0
Калининградская область 2,6 2,1 2,5 2,0 2,4 2,0
Новгородская область 2,8 2,2 2,4 2,0 2,3 1,9
Псковская область 2,2 1,8 2,2 1,8 2,3 1,9
Республика Карелия 2,2 1,8 2,3 1,9 2,3 1,9
Российская Федерация 3,2 2,4 3,3 2,4 3,2 2,4
* Ранжировано по данным за 2020 год. Источник: расчеты автора.
Таблица 6. Динамика коэффициента фондов*, раз
Территория Год
2015 2016 2017 2018 2019 2020
Ненецкий автономный округ 17,0 16,3 15,7 17,2 18,5 16,9
г. Санкт-Петербург 16,1 15,8 14,9 14,7 14,8 14,4
Республика Коми 14,8 13,4 12,5 12,5 12,2 11,8
Архангельская область 11,4 11,9 12,7 12,5 12,4 11,2
Вологодская область 11,1 11,5 10,3 10,2 10,4 10,4
Ленинградская область 11,7 12,0 11,4 11,2 10,5 10,3
Калининградская область 11,6 11,1 10,6 10,5 10,5 10,2
Псковская область 9,6 9,6 9,9 10,1 10,1 10,1
Республика Карелия 9,3 9,0 9,0 9,4 9,4 9,4
Мурманская область 11,2 11,0 10,5 10,5 9,4 9,1
Новгородская область 12,3 11,7 10,7 9,8 9,4 8,9
Российская Федерация 15,7 15,6 15,3 15,6 15,4 14,8
Коэффициент вариации 20,3 18,8 18,0 20,5 24,3 21,9
Коэффициент вариации без Ненецкого автономного округа 17,65 16,22 15,13 14,65 15,91 15,23
Коэффициент осцилляции 0,62 0,60 0,57 0,67 0,78 0,72
Коэффициент осцилляции без Ненецкого автономного округа 0,57 0,58 0,52 0,48 0,49 0,52
* Ранжировано по данным за 2020 год. Источник: расчеты автора.
следуемый период сократился с 15,7 до 14,8 раза (табл. 6). Однако нормальным признается неравенство, при котором отношение доходов 10% наиболее богатых к доходам 10% наиболее бедных не превышает 6-8 раз (Лапин и др., 2020). В большинстве регионов СЗФО отмечается положительная динамика сокращения данного показателя, даже в условиях пандемии, особенно в Республике Коми, Новгородской и Мурманской областях, г. Санкт-Петербурге (см. табл. 6). Значение коэффициента фондов по Вологодской области ниже среднероссийского и, как и в большинстве регионов СЗФО, имеет тенденцию к снижению. Коэффициент вариации показывает, что совокупность достаточно однородна, а незначительные колебания коэффициента осцилляции говорят о том, что различия между регионами не усиливаются.
О высокой степени расслоения населения по монетарному признаку свидетельствует коэффициент Джини. Несмотря на понижательный тренд данного показателя с 2015 года вплоть до начала пандемии в 2020 году, величина коэффициента в среднем по России стабильно превышает отметку в 0,400 (табл. 7). Такой уровень индекса Джини, согласно позиции Всемирного банка, свидетельствует о наличии в стране избыточного неравенства, которое, в свою очередь, негативно влияет на темпы экономического роста4. Максимальное значение показателя среди регионов СЗФО отмечается в Ненецком автономном округе и г. Санкт-Петербурге против минимального уровня в Новгородской и Мурманской областях (см. табл. 7). Небольшой рост коэффициента Джини зафиксирован в Псковской области и Республике Карелии. Значение по Вологодской области заметно меньше
4 Poverty and Shared Prosperity 2016: Taking on Inequality (2016). Washington, DC: World Bank. DOI: 10.1596/978-1-4648-0958-3
Таблица 7. Динамика коэффициента Джини*
Территория Год
2015 2016 2017 2018 2019 2020
Ненецкий автономный округ 0,425 0,419 0,413 0,426 0,435 0,424
г. Санкт-Петербург 0,416 0,414 0,407 0,405 0,406 0,402
Республика Коми 0,405 0,391 0,382 0,382 0,379 0,374
Архангельская область 0,369 0,375 0,383 0,382 0,380 0,366
Вологодская область 0,365 0,370 0,354 0,353 0,355 0,356
Ленинградская область 0,372 0,376 0,369 0,366 0,357 0,354
Калининградская область 0,371 0,365 0,358 0,357 0,357 0,353
Псковская область 0,344 0,343 0,349 0,351 0,352 0,352
Республика Карелия 0,339 0,334 0,335 0,341 0,341 0,342
Мурманская область 0,366 0,364 0,357 0,356 0,342 0,337
Новгородская область 0,379 0,372 0,359 0,347 0,342 0,333
Российская Федерация 0,413 0,412 0,410 0,413 0,411 0,406
Коэффициент вариации 7,3 6,9 6,6 7,2 8,1 7,7
Коэффициент вариации без Ненецкого автономного округа 6,35 6,05 5,64 5,46 5,82 5,64
Коэффициент осцилляции 0,23 0,23 0,21 0,23 0,26 0,25
Коэффициент осцилляции без Ненецкого автономного округа 0,21 0,22 0,20 0,18 0,18 0,19
* Ранжировано по данным за 2020 год. Источник: расчеты автора.
среднероссийского уровня и, как в большинстве регионов СЗФО, имеет тенденцию к снижению. Коэффициент вариации свидетельствует об однородности рассматриваемой совокупности, а стабильный коэффициент осцилляции показывает, что дифференциация между регионами не нарастает.
В ходе анализа немонетарного индикатора доходного неравенства - самооценки потребительских возможностей - выявлено, что в среднем по России в 2020 году, как в 2015 году, самой массовой группой (почти 50%) стали «малообеспеченные», которые не могут позволить себе покупку товаров длительного пользования, а второй по численности - группа «среднеобеспеченного» населения (табл. 8). Следует отметить, что в условиях пандемии наполняемость этих двух групп несколько увеличилась. В среднем по Северо-Западному федеральному округу удельный вес группы «среднеобеспеченного» населения немного превышает долю группы «малообеспеченного» населения.
Подобная картина наблюдается в г. Санкт-Петербурге, Мурманской и Архангельской областях.
В Псковской и Вологодской областях самооценки населения заметно хуже по сравнению как со средней картиной по федеральному округу, так и общероссийской ситуацией. Однако в условиях пандемии в Вологодской области более чем в два раза сократился удельный вес тех, кому денег хватает на еду, но возникают трудности с покупкой одежды и оплатой жилищно-коммунальных услуг, и почти в 1,5 раза увеличилась наполняемость группы «среднеобеспеченного» населения, испытывающего затруднения при совершении крупных покупок (квартиры, машины и проч.). Возможно, подобное перераспределение связано с временным сокращением экономической активности в 2020 году, что привело к снижению возможностей для приобретения товаров и услуг, позволило сформировать определенный объем накоплений и отложенный потребительский спрос.
Таблица 8. Распределение домашних хозяйств по оценке своего финансового положения*,
% от числа ответивших
Территория Группа 1** Группа 2** Группа 3** Группа 4** Группа 5**
2015 год 2020 год 2015 год 2020 год 2015 год 2020 год 2015 год 2020 год 2015 год 2020 год
Российская Федерация 1,2 0,2 19,4 13,0 45,2 49,7 29,8 34,2 2,4 2,7
Северо-Западный ФО 1,4 0,2 13,1 8,0 38,2 43,7 43,8 45,3 3,0 2,8
Республика Карелия 1,0 0,5 19 10,8 39,8 46,6 30,8 32,0 2,1 10,1
Республика Коми 2,2 0,7 15,4 18,8 41,7 42,6 30,7 31,4 9,1 6,4
Архангельская область 3,0 1,0 18,3 11,7 35,8 33,8 39,7 47,0 2,8 6,4
Ненецкий автономный округ 0,1 0,0 6,2 2,6 49,9 50,6 30,9 39,4 0,3 7,4
Вологодская область 4,9 0,0 29,3 12,3 39,9 51,0 22,6 34,8 3,3 1,9
Калининградская область 5,8 0,0 24,4 17,8 34,9 47,1 29,5 29,3 5,4 5,9
Ленинградская область 0,0 0,0 12,1 3,4 60,9 46,9 22,9 49,6 4,1 0,0
Мурманская область 0,3 0,0 11,8 3,5 39,1 39,6 41,8 47,8 7,0 9,1
Новгородская область 0,3 0,0 18,4 12,6 43,4 63,9 27,5 18,0 8,7 5,4
Псковская область 1,2 0,2 26,6 10,3 53 71,7 19,2 17,5 0,0 0,2
г. Санкт-Петербург 0,1 0,0 3,2 4,0 27,5 37,2 68,8 58,4 0,4 0,3
* Не приведен вариант «Затрудняюсь ответить» (менее 5%), поэтому сумма ответов не равна 100%. ** Группа 1 - не хватает денег даже на еду; группа 2 - денег хватает на еду, но покупать одежду и оплачивать жилищно-коммунальные услуги затруднительно; группа 3 - денег хватает на еду и одежду, но не могут позволить себе покупку товаров длительного пользования; группа 4 - денег хватает на еду, одежду и товары длительного пользования, но не могут позволить себе покупку автомобиля, квартиры, дачи; группа 5 - средств достаточно, чтобы купить все, что считают нужным. Источник: данные выборочных обследований бюджетов домашних хозяйств.
Заключение
Проведенное исследование дало возможность оценить масштабы и динамику монетарного неравенства населения регионов Северо-Западного федерального округа, в частности Вологодской области, за период 2015-2020 гг. на фоне ситуации развития пандемии новой коронавирусной инфекции. Результаты анализа свидетельствуют о том, что тенденции монетарного неравенства в регионах СЗФО соответствуют общероссийской ситуации, а положение Вологодской области во многом близко к средним значениям по федеральному округу. Выделены следующие тенденции.
1. Монетарное неравенство в регионах СЗФО, характеризующее неравномерное распределение доходов между группами населения, имеет большие масштабы и сохраняется на протяжении длительного времени без выраженной ориентации на улучшение
и снижение глубины поляризации крайних доходных групп населения.
2. Показатели монетарного неравенства в последние годы (2015-2020 гг.) демонстрируют умеренно позитивную динамику -более чем в половине регионов СЗФО отмечается рост медианных денежных доходов, сокращается уровень абсолютной бедности, фиксируется положительная тенденция сокращения коэффициентов фондов и Джини. Однако темпы снижения малы, а сам уровень показателей превышает нормативные значения и свидетельствует о сохранении проблемы расслоения населения по доходам. Кроме того, в год начала пандемии (2020 год) произошло ухудшение некоторых показателей - во многих рассматриваемых субъектах СЗФО снизился удельный вес группы населения с наибольшими доходами и повысилась доля группы людей с наименьшими денежными доходами, а также сократились
среднедушевые денежные доходы. Это может свидетельствовать о недостаточности реализуемых мер социальной поддержки нуждающимся группам населения, изначально низких доходных возможностях беднейших слоев и существенной поляризации российского общества.
3. Рассчитанные коэффициенты вариации и осцилляции свидетельствуют о высокой гомогенности субъектов СЗФО по показателям монетарного неравенства и об отсутствии тенденции к нарастанию дифференциации между регионами. Другими словами, проблема расслоения населения по уровню доходов актуальна для всех рассматриваемых регионов федерального округа. Можно предположить, что текущие меры социальной поддержки не в полной мере учитывают принципы адресности и нуждаемости, реализуются неполно и непоследовательно, требуется разработка новых проектов и инструментов, способных обеспечить более справедливое распределение доходов и снизить социально-экономическое неравенство.
4. Что касается Вологодской области, то в ней среднедушевые и медианные денежные доходы населения снижались как в целом за анализируемый период, так и в первый год пандемии. Кроме того, регион занимает последние места среди субъектов СЗФО по уровню среднедушевых и медианных денежных доходов населения. Покупательная способность доходов в Вологодской области несколько уступает среднероссийскому уровню, но соответствует общему тренду по СЗФО. Значения коэффициентов фондов и Джини по Вологодской области ниже среднероссийских и, как и в большинстве регионов СЗФО, имеют тенденцию к снижению. Однако самооценки финансового положения населения Вологодской области заметно хуже по сравнению с общероссийской ситуацией и данными по федеральному округу.
5. В рамках анализа тенденций монетарного неравенства выявлено, что и в допанде-мийный, и в пандемийный период российское общество характеризовалось высокими показателями социально-экономического
неравенства, а население российских регионов (на примере субъектов СЗФО) заметно дифференцировано в доходном плане. Важно понимать, что стабилизация показателей неравенства, фиксируемая официальной статистикой в годы, предшествующие пандемии СОУГО-19, была обеспечена за счет снижения доходов наиболее обеспеченных групп населения при одновременном обогащении «элитных и субэлитных слоев» (Тихонова, 2019). В то же время в условиях пандемии удалось избежать обострения ситуации с дифференциацией доходов, во многом благодаря активным мерам государственной поддержки нуждающихся групп населения. Однако следует понимать, что краткосрочные и временные меры поддержки не оказывают должного положительного влияния на материальное положение наименее обеспеченных групп населения, которое в перспективе не имеет достаточных оснований для улучшения.
Негативные социально-экономические последствия избыточного монетарного неравенства определяют необходимость системного подхода к разработке эффективных мер по сглаживанию неравномерного распределения доходов между группами населения. Решение данной задачи предполагает, в том числе, ведение мониторинга соответствующих статистических показателей неравенства. Практическая значимость исследования состоит в том, что выявленные тенденции могут быть учтены региональными органами власти при определении ключевых направлений социальной политики.
Последствия пандемии в отношении неравенства доходов внутри страны будут достоверно известны только тогда, когда станут доступны надежные данные из административных источников и обследований домашних хозяйств (Феррейра, 2021). Это формирует простор для дальнейших исследований, поскольку выявленные тенденции еще не в полной мере отражают влияние пандемии, носят временный характер и могут быть переосмыслены при появлении актуальной статистической и социологической информации.
ЛИТЕРАТУРА
Анисимова Г.В. (2020). Обострение социально-экономического неравенства в России // Общество
и экономика. № 9. С. 125-134. DOI: 10.31857/S020736760011355-9 Беляева А.А., Гранин Ю.Д., Касавина Н.А. Лапин Н.И., Резник Ю.М. (2019). Становление государства благосостояния и перспективы социального государства в России. Реалии и проекты / под общ. ред. Н.И. Лапина. СПб.: Реноме. 232 с. Бикеева М.В., Моисеева И.В. (2019). Измерение экономического неравенства: проблемы, факты и
оценка // Статистика и экономика. Т. 16. № 6. С. 48-56. DOI: 10.21686/2500-3925-2019-6-48-56 Бобков В.Н., Гулюгина А.А. (2012). Неравенство качества и уровня жизни населения регионов //
Экономика региона. № 2 (30). С. 170-178. Бобков В.Н., Одинцова Е.В. (2020). Низкие уровень и качество жизни экономически активного населения: критерии идентификации и оценка распространенности // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 13. № 5. С. 168-181. DOI: 10.15838/esc.2020.5.71.10 Войнова В.И., Ниворожкина Л.И. (2019). Концептуальные основы измерения экономического неравенства: сходства и различия основных мер неравенства // Оценка социально-экономического развития: опыт и перспективы: мат-лы III Международной научно-практической конференции студентов и молодых ученых, г. Донецк, 4-5 апреля 2019 г. Донецк: Изд-во Донецкого национального ун-та. С. 17-20. Герсонская И.В. (2020). Оценка эффективности деятельности органов государственной власти и управления в России // Наука Красноярья. Т. 9. № 2. С. 49-64. DOI: 10.12731/2070-7568-2020-2-49-64 Говорова Н.В. (2021). Бедность и неравенство: вызовы пандемии COVID-19 // Общественные науки
и современность. № 3. С. 75-87. DOI: 10.31857/S086904990015422-6 Жаромский В.С., Мигранова Л.А., Токсанбаева М.С. (2018). Социально-экономическое неравенство в России: динамика и методы оценки // Народонаселение. Т. 21. № 4. С. 89-95. DOI: 10.26653/15617785-2018-21-4-08
Иванова Н.В., Маркова С.В., Ерина Т.В. (2020). Уровень жизни семей с детьми в Республике Татарстан: проблемы измерения и повышения // Наука Красноярья. Т. 9. № 1. С. 55-82. DOI: 10.12731/2070-7568-2020-1-55-82 Ильин В.А., Морев М.В. (2022). Бедность в стране - «угроза для стабильного развития и демографического будущего» // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 15. № 1. С. 9-33. DOI: 10.15838/esc.2022.1.79.1 Капелюшников Р.И. (2017). Неравенство: как не примитивизировать проблему // Вопросы экономики.
№ 4. С. 117-139. DOI: 10.32609/0042-8736-2017-4-117-139 Лапин Н.И., Ильин В.А., Морев М.В. (2020). Экстремальные неравенства и социальное государство
(ч. 1) // Социологические исследования. № 1. С. 4-17. DOI: 10.31857/S013216250008491-3 Мареева С.В. (2020). Монетарное неравенство в России в социологическом измерении // Вестник
Института социологии. Т. 11. № 3. C. 78-98. DOI: 10.19181/vis.2020.11.3.664 Плаксин С.М., Жулин А.Б., Фаризова С.А. (2021). «Черный лебедь» в белой маске. Аналитический доклад НИУ ВШЭ к годовщине пандемии COVID-19. М.: Изд. дом Высшей школы экономики. 336 с.
Тихонова Н.Е. (2019). Социальная политика в современной России: новые системные вызовы //
Общественные науки и современность. № 2. С. 5-18. DOI: 10.31857/S086904990004334-9 Торкунов А.В., Рязанцев С.В., Левашов В.К. (2021). Пандемия COVID-19: вызовы, последствия, противодействие. М.: Аспект Пресс. 248 с. Феррейра Ф.Х.Г. (2021). Неравенство во время пандемии COVID-19 // Финансы и развитие. Июнь. С. 20-23. Шевяков А.Ю., Кирута А.Я. (1999). Измерение экономического неравенства и бедности (теория
индексов). М.: Межведомственный центр социально-экономических измерений. 50 с. Barro R.J., Ursúa J.F., Weng J. (2020). The Coronavirus and the great influenza pandemic: lessons from the «Spanish Flu» for the coronavirus's potential effects on mortality and economic activity. NBER Working Paper26866. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research. DOI: 10.3386/w26866 Bell C., Gersbach H. (2009). The macroeconomics of targeting: the case of an enduring epidemic. Journal
of Health Economics, 28 (1), 54-72. DOI: 10.1016/j.jhealeco.2008.07.011 Chen T., Gozgor G., Koo C.K. (2021). Pandemics and income inequality: What do the data tell for the globalization era? Frontiers Public Health, 9:674729. DOI: 10.3389/fpubh.2021.674729
Deaton A. (2021). COVID-19 and Global Income Inequality. NBER Working Paper 28392. Cambridge, MA:
National Bureau of Economic Research. DOI: 10.3386/w28392 Esseau-Thomas C., Galarraga O., Khalifa S. (2022). Epidemics, pandemics and income inequality. Health
Economics Review, 12 (7). DOI: 10.1186/s13561-022-00355-1 Gozgor G. (2022). Global evidence on the determinants of public trust in governments during the COVID-19.
Applied Research in Quality of Life, 17, 559-578. DOI: 10.1007/s11482-020-09902-6 Karlsson M., Nilsson T., Pichler S. (2014). The impact of the 1918 Spanish Flu epidemic on economic performance in Sweden: an investigation into the consequences of an extraordinary mortality shock. Journal of Health Economics, 36, 1-19. DOI: 10.1016/j.jhealeco.2014.03.005 Kohlscheen E., Lombardi M., Zakrajsek E. (2021). Income Inequality and the depth of economic downturns.
Economics Letters, 205, 1-16. DOI: 10.1016/j.econlet.2021.109934 Palomino J., Rodriguez J., Sebastian R. (2020). Wage inequality and poverty effects of lockdown and social
distancing in Europe. European Economic Review, 129, 1-25. DOI: 10.1016/j.euroecorev.2020.103564 Piketty T., Zucman G. (2014). Capital is back: wealth-income ratios in rich countries 1700-2010. The Quarterly
Journal of Economics, 129 (3), 1255-1310. DOI: 10.1093/qje/qju018 Shi K., Changa Z., Chen Z., Wu J., Yu B. (2020). Identifying and evaluating poverty using multisource remote sensing and point of interest (POI) data: a case study of Chongqing, China. Journal of Cleaner Production, 2, 1-12. DOI: 10.1016/j.jclepro.2020.120245 Wu S. (2020). Effects of pandemics-related uncertainty on household consumption: evidence from the crosscountry data. Front Public Health, 8: 615344. DOI: 10.3389/fpubh.2020.615344
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ
Галина Вадимовна Белехова - научный сотрудник, Вологодский научный центр Российской академии наук (Российская Федерация, 160014, г. Вологда, ул. Горького, д. 56а; e-mail: belek-galina@yandex.ru)
Belekhova G.V.
MONETARY INEQUALITY TRENDS IN THE REGIONS OF THE NORTHWESTERN FEDERAL DISTRICT IN 2015-2020
The problem of monetary inequality is an organic part of contemporary Russian society. The relevance of its consideration is only becoming more acute in the context of new challenges related to geopolitical, financial, economic and epidemiological processes. The absence of positive changes on the issue of smoothing the differentiation of the population by income during periods of crisis and instability can lead to adverse social and economic effects. Solving the problem of reducing monetary inequality involves, among other things, monitoring relevant statistical indicators. Accordingly, the purpose of the research is to assess the dynamics and scale of monetary inequality in the regions of the Northwestern Federal District in 2015-2020, as well as to identify the features of population differentiation by income in the Vologda Oblast against the background of the situation in the Federal District. The analysis shows that the dynamics and trends of indicators of monetary inequality of the NWFD regions correspond to the all-Russian situation, and the situation of the Vologda Oblast is in many respects close to the average values for the federal district. In half of the regions of the Northwestern Federal District, there is an increase in per capita and median monetary incomes, the level of absolute poverty, the R/P10% and the Gini coefficient are decreasing. The calculated coefficients of variation and oscillation indicate a high homogeneity of the subjects of the NWFD and the absence of a tendency to increase polarization. In the Vologda Oblast, there is a decrease in the average per capita and median monetary incomes as a whole during the analyzed
period, and during the first pandemic year; at the same time, the levels of average per capita and median monetary incomes of the region are one of the lowest among the subjects of the NWFD. The values of the R/P10% and the Gini coefficient in the region are below the average Russian level, and there is a tendency to decrease them. The research limitation is that the findings are based only on available statistical data and reflect the situation with monetary inequality at the initial stage of the pandemic impact.
Monetary inequality, Northwestern Federal District, pandemic, median income, variation, self-assessment.
REFERENCES
Anisimova G.V. (2020).The aggravation of socio-economic inequality in Russia. Obshchestvo i ekonomika=Society and Economics, 9, 125-134. DOI: 10.31857/S020736760011355-9 (in Russian).
Barro R.J., Ursua J.F., Weng J. (2020). The coronavirus and the great influenza pandemic: Lessons from the "Spanish Flu" for the coronavirus's potential effects on mortality and economic activity. NBER Working Paper, 26866. DOI: 10.3386/w26866
Bell C., Gersbach H. (2009). The macroeconomics of targeting: The case of an enduring epidemic. Journal of Health Economics, 28(1), 54-72. DOI: 10.1016/j.jhealeco.2008.07.011
Bikeeva M.V., Moiseeva I.V. (2019). Measuring economic inequality: Challenges, facts and assessment. Statistika i ekonomika=Statistics and Economics, 16(6), 48-56. DOI: 10.21686/2500-3925-2019-6-48-56 (in Russian).
Bobkov V.N., Gulyugina A.A. (2012). The inequality of the quality and standards of life of the population of the regions. Ekonomika regiona=Economy of Region, 2(30), 170-178 (in Russian).
Bobkov V.N., Odintsova E.V. (2020). Low level and quality among economically active population: Identification criteria and assessment of occurrence. Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz=Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 13(5), 168-181. DOI: 10.15838/esc.2020.5.71.10 (in Russian).
Chen T., Gozgor G., Koo C.K. (2021). Pandemics and income inequality: What do the data tell for the globalization era? Frontiers Public Health, 9, 674729. DOI: 10.3389/fpubh.2021.674729
Deaton A. (2021). COVID-19 and Global Income Inequality. NBER Working Paper28392. DOI: 10.3386/w28392
Esseau-Thomas C., Galarraga O., Khalifa S. (2022). Epidemics, pandemics and income inequality. Health Economics Review, 12(7). DOI: 10.1186/s13561-022-00355-1
Ferreira F.H.G. (2021). Inequality in the time of COVID-19. Finansy i razvitie=Finances & Development, June, 20-23 (in Russian).
Gersonskaya I.V. (2020). Performance assessment of the public authorities and governance bodies in Russia. Nauka Krasnoyar'ya=Krasnoyarsk Science, 9(2), 49-64. DOI: 10.12731/2070-7568-2020-2-49-64 (in Russian).
Govorova N.V. (2021). Poverty and inequality: Challenges of the COVID-19pandemic. Obshchestvennye nauki i sovremennost'=Social Sciences and Contemporary World, 3, 75-87. DOI: 10.31857/S086904990015422-6 (in Russian).
Gozgor G. (2022). Global evidence on the determinants of public trust in governments during the COVID-19. Applied Research in Quality of Life, 17, 559-578. DOI: 10.1007/s11482-020-09902-6
Ilyin V.A., Morev M.V. (2022). Nationwide poverty - "a threat to steady development and our demographic future". Ekonomicheskie i sotsial'nye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz=Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 15(1), 9-33. DOI: 10.15838/esc.2022.1.79.1 (in Russian).
Ivanova N.V., Markova S.V., Erina T.V. (2020). The standard of living of families with children in the Republic of Tatarstan: Problems of measurement and improvement. Nauka Krasnoyar'ya=Krasnoyarsk Science, 9(1), 55-82. DOI: 10.12731/2070-7568-2020-1-55-82 (in Russian).
Kapeliushnikov R.I. (2017). Inequality: How not to primitivize the problem. Voprosy ekonomiki, 4, 117-139.
DOI: 10.32609/0042-8736-2017-4-117-139 (in Russian). Karlsson M., Nilsson T., Pichler S. (2014). The impact of the 1918 Spanish Flu epidemic on economic performance in Sweden: An investigation into the consequences of an extraordinary mortality shock. Journal of Health Economics, 36, 1-19. DOI: 10.1016/j.jhealeco.2014.03.005 Kohlscheen E., Lombardi M., Zakrajsek E. (2021). Income inequality and the depth of economic downturns.
Economics Letters, 205, 1-16. DOI: 10.1016/j.econlet.2021.109934 Lapin N.I. (Ed.). (2019). Stanovlenie gosudarstva blagosostoyaniya i perspektivy sotsial'nogo gosudarstva v Rossii. Realii i proekty [The Formation of the Welfare State and the Prospects of the Social State in Russia. Realities and Projects]. Saint Petersburg: Renome.
Lapin N.I., Ilyin V.A., Morev M.V. (2020). Extremal inequalities and the social state (part 1). Sotsiologicheskie
issledovaniya=Sociological Studies, 1, 4-17. DOI: 10.31857/S013216250008491-3 (in Russian). Mareeva S.V. (2020). Monetary inequality in Russia in the sociological dimension. Vestnik Instituta sotsiologii=Bulletin of the Institute of Sociology, 11(3), 78-98. DOI: 10.19181/vis.2020.11.3.664 (in Russian).
Palomino J., Rodriguez J., Sebastian R. (2020). Wage inequality and poverty effects of lockdown and social
distancing in Europe. European Economic Review, 129, 1-25. DOI: 10.1016/j.euroecorev.2020.103564 Piketty T., Zucman G. (2014). Capital is back: Wealth-income ratios in rich countries 1700-2010. The Quarterly
Journal of Economics, 129(3), 1255-1310. DOI: 10.1093/qje/qju018 Plaksin S.M., Zhulin A.B., Farizova S.A. (2021). "Chernyi lebed'" v beloi maske. Analiticheskii doklad NIU VShE k godovshchine pandemii COVID-19 ["Black Swan" in a White Mask. HSE Analytical Report on the Anniversary of the COVID-19 Pandemic]. Moscow: Izd. dom Vysshei shkoly ekonomiki. Shevyakov A.Yu., Kiruta A.Ya. (1999). Izmerenie ekonomicheskogo neravenstva i bednosti (teoriya indeksov) [Measuring Economic Inequality and Poverty (Index Theory)]. Moscow: Mezhvedomstvennyi tsentr sotsial'no-ekonomicheskikh izmerenii.
Shi K., Changa Z., Chen Z., Wu J., Yu B. (2020). Identifying and evaluating poverty using multisource remote sensing and point of interest (POI) data: A case study of Chongqing, China. Journal of Cleaner Production, 2, 1-12. DOI: 10.1016/j.jclepro.2020.120245 Tikhonova N.E. (2019). Social policy in modern Russia: New systemic challenges. Obshchestvennye nauki i sovremennost'=Social Sciences and Modernity, 2, 5-18. DOI: 10.31857/S086904990004334-9 (in Russian). Torkunov A.V., Ryazantsev S.V., Levashov V.K. (2021). Pandemiya COVID-19: vyzovy, posledstviya, protivodeistvie
[COVID-19 Pandemic: Challenges, Consequences, Counteraction]. Moscow: Aspekt Press. Voinova V.I., Nivorozhkina L.I. (2019). Conceptual foundations for measuring economic inequality: Similarities and differences of the main measures of inequality. In: Otsenka sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya: opyt i perspektivy: mat-ly IIIMezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii studentov i molodykh uchenykh, g. Donetsk, 4-5 aprelya, 2019 [Assessment of Socio-Economic Development: Experience and Prospects: Materials of the 3rd International Scientific and Practical Conference of Students and Young Scientists, Donetsk, April 4-5, 2019]. Donetsk: Izd-vo Donetskogo natsional'nogo un-ta. Pp. 17-20 (in Russian). Wu S. (2020). Effects of pandemics-related uncertainty on household consumption: Evidence from the crosscountry data. Front Public Health, 8, 615344. DOI: 10.3389/fpubh.2020.615344 Zharomsky V.S., Migranova L.A, Toksanbaeva M.S. (2018). Socio-economic inequality in Russia: Dynamics and estimation methods. Narodonaselenie=Population, 21(4), 89-95. DOI: 10.26653/1561-7785-2018-21-4-08 (in Russian).
INFORMATION ABOUT THE AUTHOR
Galina V. Belekhova - Researcher, Vologda Research Center of the Russian Academy of Sciences (56A, Gorky Street, Vologda, 160014, Russian Federation; e-mail: belek-galina@yandex.ru)
