Региональная политика по борьбе с бедностью (на примере Ленинградской области)

Наблюдения проводятся на уровне домохозяйств и на уровне индивидов. Для проведения анализа структуры бедного населения учитываются данные по полу, возрасту, виду экономической активности и др. (см. таблицу 9).

Переходя к статистике бедности в России, обратимся к актуальным целевым показателям. Согласно целям Указа «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года», к 2024 году уровень бедности должен составить 6,6%, при численности населения с доходами ниже прожиточного минимума 9,6 млн человек.

Согласно официальным данным, представленным Федеральной службой государственной статистики, численность бедных в России последние четыре года (с 2016 по 2019 год) снижается. Численность населения с доходами ниже прожиточного минимума сократилась на 900 тысяч человек, что от общей численности населения составляет менее 1%. Тем не менее, данная тенденция положительна, на фоне резкого скачка численности бедных в 2014 году, когда за один год в стране стало на 3,4 млн человек больше бедных (см. рисунок 2).

Рост численности бедных в 2014 году аналитики связывают с опережающим ростом прожиточного минимума по сравнению с индексом потребительских цен. При увеличении прожиточного минимума на 17% (см. рисунок 3), годовая инфляция составила 11,36%. Как показывает опыт, при росте величины прожиточного минимума пропорционально инфляции такого дисбаланса можно было бы избежать.

Таблица 9 Два уровня статистических наблюдений по структуре бедных

Уровень	Домохозяйства	Индивиды
Классификационные признаки	- Наличие и число иждивенцев. - Число детей до 18 лет. - Возрастные группы домохозяйств. - Статус занятости главы домохозяйства. - Группы доходов выше и ниже прожиточного минимума.	- Пол. - Возраст. - Наличие инвалидности. - Вид экономической активности. - Наличие права на получение мер социальной поддержки.

Составлено по: [10].

При анализе динамики бедности в рамках абсолютной концепции стоит обратить внимание на соотношение среднедушевых доходов населения и величины прожиточного минимума (см рисунок 4). Данные на рисунке демонстрируют параллельный рост величины прожиточного минимума и среднедушевых доходов населения, однако прожиточный минимум в среднем за 7 лет составляет всего 31% от доходов населения. Такая ситуация свидетельствует о том, что в бедные люди живут в три раза хуже, чем население в среднем по стране.



Рисунок 2 Численность и доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума

Составлено по: [57].

Рисунок 3 Величина прожиточного минимума в России с 2010 по 2019 год, рублей



Составлено по: [57].

Рисунок 4 Величина прожиточного минимума для отдельных категорий граждан в России с 2010 по 2019 год, рублей

Составлено по: [57].

При расчете уровне бедности используется усредненный показатель прожиточного минимума, поскольку в Российской Федерации прожиточный минимум устанавливается отдельно для трех категорий граждан: пенсионеров, детей и трудоспособного населения. Самой уязвимой группой населения являются пенсионеры, для которых величина прожиточного минимума в среднем на 18% ниже, чем в целом по стране, на 24% ниже, чем для трудоспособного населения и на 16% ниже, чем для детей (см. рисунок 5).

Тем не менее, согласно данным ВНДН в России очевидна проблема детской бедности. За период с 2013 по 2017 год наблюдается увеличение бедных среди детей до 16 лет на 10,9% (см. рисунок 6). Согласно заявлению Росстата, самый высокий уровень бедности среди детей в многодетных семьях, он составляет 52,2%. Детская бедность является ловушкой, которая заключается в том, что дети, растущие в нищете, часто не имеют возможности получить достойное образование, высокооплачиваемую работу и впоследствии достойную пенсию.

Также стоит обратить внимание на высокий уровень бедности среди трудоспособного населения в возрасте от 31 до 59 лет. На рисунке 5.2 прослеживается ярко выраженная тенденция к увеличению доли бедных в данной возрастной группе. Такая ситуация обусловлена относительно низкой заработной платой в большинстве отраслей экономики.

Рисунок 5 Величина прожиточного минимума для отдельных категорий граждан в России с 2010 по 2019 год, рублей

Составлено по: [57].

Уровень заработной платы также разнится в городах и сельских поселениях, что влияет на сельскую и городскую бедность. На сельских территориях преобладает аграрная отрасль экономики, в которой отмечаются самые низкие заработные платы по стране. Также в селах наблюдается высокий уровень безработицы, который в 1,7 раза превышает общий уровень городской безработицы по стране.

Данные факторы оказывают влияние на рост бедности среди сельского населения. Проблема сельской бедности стала острой в России с 2013 года, когда численность бедного населения в селах резко опередило городское население (см. рисунок 7).

Рисунок 6 Распределение численности малоимущего населения по возрастно-половым группам, в % общего количества бедных в России в 2018 году

Составлено по: [57].

Рисунок 7 Бедность среди городских и сельских жителей, в % общего количества бедных в России в 2018 году



Составлено по: [57].

Таким образом, в Российской Федерации официальной границей бедности считается прожиточный минимум, который определяется из стоимости потребительской корзины. Такой подход относит к бедным ту часть населения, которая в состоянии удовлетворить минимум базовых потребностей. При расчете бедности рамках абсолютного подхода на конец 2019 года в России насчитывается 18,6 млн граждан, проживающих за чертой бедности. Показатель уровня бедности на конец 2019 года достигает 12,9%. Для достижения целевых показателей, к 2024 году численность граждан за чертой бедности должна быть сокращена вдвое, а уровень бедности почти в 3 раза.

Для достижения данных целей разработан ряд инструментов, обозначенный в Основных направлениях деятельности Правительства Российской Федерации на период до 2024 года. В документе представлены следующие инструменты:

- Повышение минимального размера оплаты труда в соответствии ростом прожиточного минимума.

- Индексация заработной платы сотрудников бюджетной сферы.

- Увеличение страховых пенсий темпами, превышающими инфляцию предшествующего года.

- Индексация социальных выплат и пособий.

- Поддержание уровней соотношений средней заработной платы отдельных категорий работников бюджетной сферы со среднемесячным доходом от трудовой деятельности.

Данные изменения затрагивают наиболее уязвимые к бедности категории граждан: пенсионеров, людей, получающих социальные выплаты по инвалидности и др., работников с низкой оплатой труда и низкой квалификацией.

При расчете уровня бедности в Российской Федерации в рамках относительного подхода, было выяснено, что граница бедности и численность бедного населения окажется значительно выше. В среднем по России в 2019 году уровень относительной бедности составляет 25,2%, что на 12,3% больше, чем показатель абсолютной бедности. Из этого следует, что четверть населения России не в состоянии иметь доход, удовлетворяющий принятым в обществе стандартам.

Также, были выявлены тенденции к росту детской и сельской бедности. Решение данных проблем тесно связано с расширением мер социального обеспечения многодетных семей, развитием сельского рынка труда и регулирования заработной платы работников некоторых отраслей экономики, в частности сельского хозяйства.

Как показывают современные практики, описанные в главе 1, регулирование уровня доходов населения и социальная поддержка уязвимых к бедности групп населения не приведет уровень бедности к минимуму. Именно поэтому с 2020 года в России планируется применение многомерного подхода для анализа бедности, который повлечет за собой принятие управленческих решений, направленных на решение выявленных проблем. Поскольку данный подход оценивает бедность через призму широкого спектра показателей, то и меры по ее ликвидации будут распространяться на разные сферы, например, здравоохранение, жилищная политика и другие.

2.2 Особенности оценки бедности на региональном уровне

Работа по ликвидации бедности проводится как на федеральном, так и на региональном уровне. Стоит отметить, что показатель уровня бедности включён в перечень показателей для оценки эффективности деятельности высших должностных лиц субъектов, поэтому работа в данном направлении должна стать приоритетной на региональном уровне.

В Российской Федерации можно выделить два основных направления в реализации государственной социальной помощи нуждающимся.

Первое направление - оказание помощи определённым категориям граждан, которые теоретически находятся в зоне риска бедности: инвалиды, дети-сироты, матери - одиночки, многодетные семьи, ветераны. Они получают государственные пособия и льготы без подтверждения своего дохода.

Второе направление - оказание помощи гражданам, которые отнесены к категории нуждающихся в помощи на основе контроля дохода. Сюда относятся семьи или отдельные граждане с доходами ниже прожиточного минимума, которые могут претендовать на получение социальной помощи в виде детских пособий, субсидий на оплату жилищно-коммунальных услуг, иной адресной социальной помощи.

Поскольку при борьбе с бедностью необходимы меры в различных сферах социально-экономического развития региона, то повышается значимость программного подхода.

Согласно Приказу Министерства Труда и социальной защиты Российской Федерации «О реализации в субъектах Российской Федерации пилотных проектов, направленных на достижение до 2024 года национальных целей социально-экономического развития по повышению реальных доходов граждан, снижению уровня бедности в два раза» ряд субъектов России примет участие в проекте, направленном на снижение уровня бедности (см. таблицу 10).

Для мониторинга реализации программ и для отслеживания динамики бедности на региональном уровне проводится анализ бедности. Результаты анализа используются для составления региональных стратегий развития.

Изучение бедности на региональном уровне имеет ряд особенностей. Во-первых, в рамках анализа бедности в регионе проводится сравнение с аналогичным показателем по стране и по Федеральному округу. Из этого следует и определение региональной бедности, которое характеризует ее, как социально-экономическое явление, обусловленное отставанием условий жизни в регионе от стандарта потребления и условий жизни в стране. Во-вторых, оценка бедности на уровне региона учитывает уровень жизни населения и уровень экономического развития территории. В-третьих, при расчетах используются актуальные для региона показатели уровня дохода населения и уровня цен. В - пятых, на региональном уровне можно получить наиболее точные данные о концентрации бедности в городской и сельской местностях.

Таблица 10 Регионы - участники проекта по повышению реальных доходов граждан, снижению уровня бедности в два раза

Федеральный округ	Субъекты участники пилотных программ
Южный ФО	Вологодская область
Северо-Кавказский ФО	Кабардино-Балкарская Республика
Центральный ФО	Липецкая область Ивановская область
Северо-Западный ФО	Республика Коми Новгородская область
Приволжский ФО	Пермский край Республика Марий Эл Республика Башкортостан Республика Мордовия Нижегородская область Удмуртская Республика Чувашская Республика Республика Татарстан Саратовская область
Сибирский ФО	Республика Алтай Алтайский край Томская область. Республика Тыва
Дальневосточный ФО	Приморский край
Уральский ФО	Курганская область



Составлено по: [9].

В официальной статистике Российской Федерации на региональном уровне также рассчитываются абсолютная бедность.

Субъекты Российской Федерации по показателю абсолютной бедности можно разделить на четыре группы: регионы с уровнем бедности ниже, чем в среднем по стране, с уровнем в диапазоне от 12,9% до 20%, в диапазоне от 20% до 34,4%. По результатам группировки статистических данных за 2019 год получаем, что 60% регионов имеют уровень бедности выше среднероссийского (см. таблицу 11). Кроме того, 10 из них (12%) превышают отметку уровня бедности в 20% от общей численности населения региона, что свидетельствует о том, что пятая часть региона живет за чертой бедности. Перечень регионов входящих в ту или иную группу представлен в Приложении Г.

Таблица 11 Группировка субъектов Российской Федерации по уровню бедности в 2019 году

№	Интервал, %	Количество регионов, штук	Доля регионов в интервале
1	5,8-12,9	34	40,00%
2	12,9-20	41	48,24%
3	20-34,4	10	11,76%

Составлено по: Регионы России. Социально-экономические показатели 2019. - М., - 2019. - С.228-229.

При расчете доли бедных в рамках относительного подхода, где граница бедности установлена на уровне 60% от медианного дохода, картина совсем иная.

Разница между регионом с самой высокой долей бедных и самой низкой составляет всего 6,3%.

Регионом с самым низким уровнем бедности в рамках относительного подхода является Костромская область (20,2%), в то время как самый высокий уровень относительной бедности зафиксирован в Ямало-Немецком автономном округе (26,5%) (см таблицу 12).

Таблица 12 Регионы лидеры и аутсайдеры по уровню бедности в рамках абсолютного и относительного подхода

Подход	Абсолютный подход	Относительный подход
Результат	Лидер	Аутсайдер	Лидер	Аутсайдер
	Ямало-Немецкий автономный округ - 5,8%	Республика Тыва - 34,4%	Костромская область - 20,2%	Ямало-Немецкий автономный округ - 26,5%

Составлено по: [57].

Как было выяснено в первой главе, бедность в рамках абсолютного и относительного подхода определяется исходя из уровня дохода населения. В Российской Федерации уровень дифференциации доходов среди населения различных субъектов достаточно высокий. Согласно данным за 2018 год коэффициент фондов составляет 15,6 раз. Это говорит о том, что уровень доходов 10% населения с самыми высокими доходами превышает средний уровень доходов 10% населения с низким доходами в 15,6 раз. Также, в 2018 году коэффициент Джини по стране достиг 0,413, а как известно, чем ближе коэффициент к 1, тем больше неравенство в распределении доходов среди населения.

2.3 Уровень бедности в Ленинградской области

Не все регионы с низкими денежными доходами попали в группу субъектов с высоким уровняем бедности. Тем не менее, большая группа регионов со среднедушевыми доходами ниже среднероссийских показателя попали в группу с низким уровнем бедности. Среди таких регионов Ленинградская область, на данных о которой будет проведен дальнейший анализ региональных особенностей бедности.

В рамках анализа бедности в регионе особого внимания заслуживает изучение структуры и динамики денежных доходов и расходов населения, а также их соизмерение с прожиточным минимумом.

В период с 2010 по 2018 год в Ленинградской области наблюдается прямо пропорциональный рост среднедушевых денежных доходов и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы, в то время (см. рисунок 8), как в среднем по России с 2013 по 2016 годы происходило их устойчивое снижение, которое повлекло за собой увеличение численности бедного населения.

Анализ изменения структуры расходов населения Ленинградской области показал, что в 2018 году по сравнению с 2017 люди стали тратить на покупку продуктов питания больше (см. рисунок 9). Это свидетельствует о том, что население стало беднее. Преимущество расходов на продукты питания над непродовольственными расходами свидетельствует о снижении благосостояния населения.

Тем не менее, согласно данным о динамике показателя абсолютной бедности с 2011 по 2018 год в Ленинградской области по сравнению со среднероссийской положительная, линия тренда идет на понижение (см. рисунок 10). За период с 2011 по 2018 год наблюдается понижение численности бедных на 3,6%. В 2018 году по сравнению с 2017 изменения уровня бедности не наблюдается, но изменение структуры потребительских расходов может послужить сигналом к увеличению уровня бедности.



Рисунок 8 Динамика среднедушевых денежных доходов и среднемесячной номинальной начисленной заработной платы в Ленинградской области в период с 2010 по 2018 годы

Составлено по: Регионы России. Социально-экономические показатели 2019. - М., - 2019. - С.234-235.

Рисунок 9 Динамика потребительских расходов населения в Ленинградской области за 2017-2018 год



Составлено по: Регионы России. Социально-экономические показатели 2019. - М., - 2019. - С. 228-229.

Рисунок 10 Доля населения с доходами ниже величины прожиточного минимума, %

Составлено по: Регионы России. Социально-экономические показатели 2019. - М., - 2019. - С. 228-229.

Рисунок 11 Стоимость потребительской корзины, рублей



Составлено по: Регионы России. Социально-экономические показатели 2019. - М., - 2019. - С.234-235.

Согласно данным, на начало 2019 года в Ленинградской области стоимость потребительской корзины ниже, чем в среднем по России и по регионам Северо-Западного Федерального округа (см. рисунок 11). Она составляет 9975 рублей, в то время как среднероссийская 10444 рубля. В соотношении денежных доходов населения и величины прожиточного минимума Ленинградская область, наряду с Санкт-Петербургом и Ямало-Немецким автономным округом, имеет более высокую долю населения с доходами от 3 ПМ до 6 ПМ, чем в среднем по России (см. рисунок 12). Это объясняется тем, что высокая доля жителей Ленинградской области получает заработную плату в Санкт-Петербурге, где ее уровень выше регионального и среднероссийского.

Данные среднедушевого дохода также используются для расчета черты бедности в рамках относительного подхода. Согласно данным о соотношении уровня относительной и абсолютной бедности в регионах Северо-Западного Федерального округа, в Ленинградской области отмечается существенный разрыв (см. рисунок 13). Такая картина характерна для регионов, где высокая концентрация населения с доходами выше величины прожиточного минимума, но ниже 60% медианного среднедушевого дохода по региону. Стоит отметить, что в Ленинградской области наблюдается самый низкий уровень абсолютной бедности, по сравнению с другими регионами Северо-Западного Федерального округа (кроме Санкт-Петербурга).



Рисунок 12 Доли населения по соотношению денежных доходов и величины прожиточного минимума по субъектам Северо-Западного ФО, %

Составлено по: Регионы России. Социально-экономические показатели 2019. - М., - 2019. - С.228-229.

Рисунок 13 Абсолютная и относительная бедность в регионах Северо-Западного Федерального округа



Составлено по: Регионы России. Социально-экономические показатели 2019. - М., - 2019. - С. 222-223, 228-229.

Таким образом, на региональном уровне измерение бедности проводится по тем же методологиям, что и на федеральном. Согласно данным об уровне бедности и доходах населения, между субъектами Российской Федерации наблюдается высокая дифференциация, что делает среднероссийский показатель недостаточно актуальным для сравнения его с региональными.

При анализе региональной бедности особое внимание стоит уделить потребительским доходам и расходам, которые могут дать почву для прогнозирования ситуации с уровнем бедности и опровергнуть некоторые суждения, в частности о том, что у регионов с высоким уровнем доходов не может быть высокого уровня бедности. Среди большинства регионов Российской Федерации в таком положении оказалась и Ленинградская область.

На начало 2020 года в Ленинградская область не является участником проекта по повышению реальных доходов граждан и снижению уровня бедности в два раза. Кроме того, в регионе нет программы или подпрограммы, направленной на снижение бедности в регионе.

Для принятия решения о мерах государственной политики по снижению бедности, органам власти необходимо точно знать, какая из областей благосостояния населения нуждается в поддержке. Для этих целей необходимо оценить степень влияния показателей благосостояния на уровень бедности и сделать вывод об эффективности уже принятых мер, направленных на решение проблемы бедности.



2.4 Методология оценки степени влияния показателей благосостояния на уровень бедности

Для ответа на исследовательский вопрос об использовании в государственных программах Ленинградской области целевых показателей благосостояния, достижение которых повлечет за собой снижение уровня бедности в данной работе проводится оценка степени влияния показателей благосостояния на уровень бедности.

В рамках данного исследования были использованы следующие эмпирические методы: построение динамических рядов, группировка, корреляционно-регрессионный анализ показателей, оказывающих наибольшее влияние на измерения уровня бедности в регионе.

Первым этапом анализа является отбор показателей и построение динамических рядов. В качестве независимых переменных (X) для корреляционно-регрессионного анализа были взяты основные показатели благосостояния, которые оказывают влияние на уровень бедности (Y), рассчитываемые в рамках абсолютной концепции.

Для анализа были выбраны 20 показателей благосостояния, которые оказывают влияние на уровень бедности (см. таблицу 13). Данные показатели были объединены в 6 блоков.

Стоит отметить, что в не все показатели благосостояния, представленные в таблице 13, находят свое отражение в той или иной государственной программе Ленинградской области, но тем не менее, они встречаются в федеральных нормативно-правовых актах или при оценке многомерной бедности в мировой практике (см Глава 1).

Источником данных для построения динамических рядов является сайт Росстата (https://www.gks.ru/), откуда были взяты показатели по Ленинградской области за период с 2010 по 2018 год. Готовые динамические ряды данных представлены в Приложении Д.



Таблица 13 Показатели благосостояния по блокам

№	Наименование блока	Показатели благосостояния - X
1	2	3
1	Доходы	1. Среднедушевые денежные доходы, рублей 2. Среднемесячная начисленная заработная плата, рублей 3. Коэффициент Джини
2	Риск бедности	4. Демографическая нагрузка на трудоспособное население, человек 5. Численность детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, в возрасте до 18 лет, человек*** 6. Доля расходов на социальную поддержку отдельных категорий граждан в общем объеме расходов консолидированного бюджета региона, %** 7. Средний размер начисленных пенсий, на конец года, рублей
3	Охват населения образованием	8. Выпуск бакалавров, специалистов, магистров, тыс. человек 9. Выпуск квалифицированных рабочих и служащих, тыс. человек 10. Валовой коэффициент охвата дошкольным образованием, в процентах от численности детей в возрасте 1 - 6 лет, % ***
4	Здоровье населения и демография	11. Заболеваемость на 1000 человек населения, человек 12. Численность населения на одну больничную койку, человек 13. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении, лет 14. Смертность населения в трудоспособном возрасте, умерших на 100 000 человек 15. Численность населения на одного врача, человек*
5	Жилищные условия	16. Удельный вес аварийного жилищного фонда в общей площади всего жилого фонда, % 17. Общая площадь жилых помещений на одного жителя, м2 18. Удельный вес расходов домашних хозяйств на оплату жилищно-коммунальных услуг, в процентах от общей суммы потребительских расходов
6	Доступность базовых благ	19. Число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения, штук 20. Доля потребительских расходов на покупку продуктов питания, %
Использование показателя, как целевого в государственной программе Ленинградской области: *Государственная программа «Развитие здравоохранения в Ленинградской области» **Государственная программа «Социальная поддержка отдельных категорий граждан в Ленинградской области» ***Государственная программа «Современное образование Ленинградской области»



Составлено по: [3, 4, 5 ,6 ,7 ,8, 11, 12, 13, 14, 35].

На втором этапе была построена парная регрессионная модель при использовании пакета анализа данных в Microsoft Exel.

Для всех показателей действует модель парной регрессии следующего вида:

Y=a+bX,

Где Y - уровень бедности (зависимая переменная);

X - показатель благосостояния (независимая переменная);

a - свободный член (значение Y при X=0);

b - угловой коэффициент (значение увеличения Y при увеличении X на 1 единицу).

При интерпретации результатов анализа используются следующие показатели:

Множественный R (корреляция Пирасана) описывает связь между зависимой и независимой переменной. Он показывает какая доля вариации зависимой переменной учтена в модели и обусловлена влиянием на нее фактора.

R-квадрат - коэффициент детерминации. Данный показатель характеризует качество модели, чем он выше, тем лучше. В качестве модели нет сомнений при R-квадрат больше 0.8.

Средняя ошибка аппроксимации - А - характеризует точность модели и ее надежность. Она рассчитывается по следующей формуле:

,



где А - средняя ошибка аппроксимации;

n - количество наблюдений;

Оx - остатки для X;

X - значение независимой переменной.

Качество модели оценивается, как хорошее, если А не превышает 8-10%.

F - критерий Фишера позволяет оценить значимость уравнения регрессии. Если соблюдается условие, при котором F> F табл. (в данном случае F табл.= 3,81), то уравнение возможно использовать для анализа и прогнозирования.

P-Значение позволяет оценить значимость коэффициентов полученной модели. Модель считается точной, если P-Значение <0.05 (уровень значимости a=0.05). В случаях, когда Р-Значение>0,05 независимая переменная практически не влияет на зависимую переменную.

Таким образом, оценка степени влияния показателей благосостояния на уровень бедности в Ленинградской области позволит сделать вывод о необходимости включения некоторых из них, как целевых показателей, в определенные программы Ленинградской области.

В данной главе были описаны особенности измерения, тенденции и причины бедности на федеральном и региональном уровне (на примере Ленинградской области).

В Российской Федерации официальной границей бедности считается прожиточный минимум, который определяется из стоимости потребительской корзины. При расчете бедности рамках абсолютного подхода на конец 2019 года в России насчитывается 18,6 млн граждан, проживающих за чертой бедности. Показатель уровня бедности на конец 2019 года достигает 12,9%. Для сравнения был рассчитан уровень относительной бедности, который оказался на 12,3% выше абсолютного. Из этого следует, что четверть населения России (25,2%) не в состоянии иметь доход, удовлетворяющий принятым в обществе стандартам.

Также, были выявлены тенденции к росту детской и сельской бедности. В настоящее время на решение данных проблем направлены меры государственной поддержки семей с детьми, многодетных семей, матерей одиночек. Также действуют программы развития сельских территорий, поддержки сельского рынка труда и регулирования заработной платы работников сельского хозяйства.

На региональном уровне измерение уровня бедности производится по общероссийской методологии. При изучении мер государственного регулирования проблемы бедности в Ленинградской области было выявлено, что область не стала участником государственного проекта по снижению уровня бедности. Кроме того, в регионе нет программы или подпрограммы, направленной на снижение бедности.

Тем не менее, для поддержания достойного уровня жизни населения Ленинградской области и сохранения относительно низкого уровня бедности органам власти необходимо контролировать ситуацию и поддерживать ключевые сферы благосостояния населения.

Для этой цели в данной работе предложен метод регрессионного анализа, который позволит определить степень влияния показателей благосостояния на уровень бедности. Для анализа были отобраны 20 показателей благосостояния, которые фигурируют в международных практиках оценки уровня бедности и государственных программах Российской Федерации.

Результаты анализа, их интерпретация и рекомендации органам власти Ленинградской области по совершенствованию региональной политики по борьбе с бедностью представлены в Главе 3.



ГЛАВА 3. ВЛИЯНИЕ БЛАГОСОСТОЯНИЯ НАСЕЛЕНИЯ НА УРОВЕНЬ БЕДНОСТИ В РЕГИОНЕ

3.1 Изменения уровня бедности под влиянием показателей благосостояния

В данном параграфе представлены результаты регрессионного анализа, которые позволит определить степень влияния показателей благосостояния на уровень бедности в Ленинградской области. Далее будут отдельно описаны результаты анализа каждого из двадцати показателей и даны рекомендации органам власти региона по совершенствованию региональной политики по борьбе с бедностью.

Показатель 1. Среднедушевые денежные доходы, рублей.

В период с 2010 по 2018 год среднедушевые денежные доходы населения Ленинградской области стабильно растут.

Таблица 14 Результаты регрессионного анализа показателя 1

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
1	0,88	0,77	0,0017	23,81	0,0022

Составлено по: Приложение Д

Согласно данным регрессионного анализа уровень бедности и среднедушевые денежные доходы находятся в тесной связи, о чем свидетельствует показатель множественного R (0,88) (см. таблицу 14). Данную модель можно считать качественной, поскольку F - критерий Фишера и А находятся в допустимых пределах. P - значение также находится в пределах нормы и характеризует уравнение как значимое.

Показатель 2. Среднемесячная начисленная заработная плата.

Согласно данным мониторинга НИУ ВШЭ 65,7% доходов россиян в 2018 году составляет оплата труда. В период с 2010 по 2018 год среднемесячная начисленная заработная плата жителей Ленинградской области стабильно растёт.

Таблица 15 Результаты регрессионного анализа показателя 2

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
2	0,92	0,85	0,0003	40,36	0,001

Составлено по: Приложение Д

Результаты регрессионного анализа свидетельствуют о наличии тесной обратной связи между показателем 2 и уровнем бедности (0,92).

Данную модель можно считать качественной, а уравнение регрессии значимым, поскольку все показатели в таблице 15 находятся в допустимых пределах.

Показатель 3. Коэффициент Джини.

Коэффициент Джини характеризует отклонение в распределении доходов среди населения от равновесного. Данный показатель имеет тесную связь со среднедушевыми доходами населения, поскольку рассчитывается исходя из них.

Таблица 16 Результаты регрессионного анализа показателя 3

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
3	0,5	0,25	0,16	2,37	228,9

Составлено по: Приложение Д

Согласно результатам регрессионного анализа, представленным в таблице 16, модель некачественна, поскольку R² находится на низком уровне (менее 0,5).

Уравнение регрессии считается незначимым, поскольку F <3,8. Связь между коэффициентом Джини и уровнем бедности несущественная, так как P_{значение} = 0,16 >0.05.

Поскольку неравенство населения по доходу не означает, что в обществе всегда есть бедные и богатые, то низкая корреляционная зависимость между коэффициентом Джини и уровнем бедности вполне логична.

Таким образом, в первом блоке показателей (доходы населения) незначимым оказался Коэффициент Джини, характеризующий неравенство в распределении доходов населения.

Между уровнем бедности и среднедушевым денежным доходом была выявлена тесная зависимость. В рамках абсолютной и относительной концепции бедность, так или иначе, определяется исключительно исходя из доходов населения. Это объясняет определение в адресной государственной программе "Социальная поддержка граждан» следующей основной цели: достижение до 2024 года национальных целей социально-экономического развития по повышению реальных доходов граждан, снижению уровня бедности в два раза.

Показатель 4. На 1 000 человек трудоспособного возраста лиц нетрудоспособного возраста.

Динамика показателя демографической нагрузки на трудоспособное население иллюстрирует, что в течение анализируемого периода, нагрузка возрастает. За 9 лет прирост составляет 15%.

Таблица 17 Результаты регрессионного анализа показателя 4

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
4	0,88	0,78	0,001	26,1	0,06

Составлено по: Приложение Д

Показатель множественного R (0,88) и P - значение (0,001<0.05) (см. таблицу 17) свидетельствуют о наличии тесной прямой связи между уровнем бедности и демографической нагрузкой на трудоспособное население.

Показатель 5. Численность детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, в возрасте до 18 лет, имеющих право на получение мер социальной поддержки за счет средств бюджета субъекта Российской Федерации.

Таблица 18 Результаты регрессионного анализа показателя 5

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
5	0,27	0,07	0,47	0,57	0,02

Составлено по: Приложение Д

Данную модель регрессии нужно считать незначимой, поскольку F <3,8. Связь между признаками несущественная и коэффициент статистически незначим, так как P_{значение} >0.05, а множественный R <0.5 (см. таблицу 18).

Показатель 6. Расходы на социальную поддержку отдельных категорий граждан

С 2010 по 2018 расходы на социальную поддержку отдельных категорий граждан в Ленинградской области стабильно возрастают, за период с 2010 по 2018 гг. прирост составляет 9063505 рублей.

Показатель множественного R свидетельствует о наличии тесной связи между уровнем бедности и расходом из бюджета региона на социальную поддержку (0,88). Данную модель можно считать качественной, поскольку F - критерий Фишера (24,41 >3.8) и А (менее 8) находятся в допустимых пределах. P - значение также находится в пределах нормы (0,001<0.05) и характеризует уравнение, как высоко значимое (см. таблицу 19).

Таблица 19 Результаты регрессионного анализа показателя 6

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
6	0,88	0,77	0,001	24,41	7,05



Составлено по: Приложение Д

Показатель 7. Средний размер начисленных пенсий, на конец года.

В Российской Федерации пенсионеры относятся к группе населения в зоне риска бедности. Размер пенсии за анализируемый период вырос на 43%. Этому поспособствовали рост пенсии с учетом инфляции и принятое в 2012 году решение властей о доведении размера пенсий до величины прожиточного минимума.

Таблица 20 Результаты регрессионного анализа показателя 7

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
7	0,89	0,8	0,001	28,64	0,004

Составлено по: Приложение Д

Показатель множественного R свидетельствует о наличии тесной связи (0.89) между уровнем бедности и размером начисленных пенсий. Данную модель можно считать качественной, поскольку F - критерий Фишера (28.64> 3.8) и А (менее 8) находятся в допустимых пределах. P - значение (0,0001<0.05) также находится в пределах нормы и характеризует уравнение, как значимое (см. таблицу 20).

Таким образом, социальная поддержка категорий граждан, находящихся в зоне риска бедности, оказывает влияние на уровень бедности в целом.

Во втором блоке показателей благосостояния как незначимый был определен показатель: численность детей-сирот и детей, оставшихся без попечения родителей, в возрасте до 18 лет. Стоит отметить, что данный показатель встречается как целевой в государственной программе «Современное образование в Ленинградской области».

Показатель демографической нагрузки на трудоспособное население не регулируется ни одной из государственных программ или иными документами, но тем не менее является важным при оценке бедности на уровне отдельных взятых домохозяйств.

Показатель «Расходы на социальную поддержку отдельных категорий граждан» был выбран для данного анализа, поскольку он встречается в государственной программе «Социальная поддержка граждан».Меры социальной поддержки, о которых идет речь в данной программе, направлены на поддержку отдельных категорий граждан, которые находятся в зоне риска бедности: семьи с детьми, дети-сироты, молодежь, ветераны, инвалиды, пожилые люди, работники организаций бюджетной сферы.

Отдельно прописаны меры, направленные на снижение бедных среди пенсионеров. В государственной программе «Развитие пенсионной системы» прописаны целевые показатели по росту пенсионного обеспечения пенсионеров по старости, военных, федеральных государственных служащих и других категорий граждан, получающих социальные пенсии. Кроме того, согласно Указу Президента России

"О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года", до 2024 года задачей Правительства является обеспечение роста уровня пенсионного обеспечения выше уровня инфляции.

Показатель 8. Валовой коэффициент охвата дошкольным образованием.

Данный показатель характеризует доступность дошкольного образования населению. Уровень охвата дошкольным образованием, в процентах от численности детей в возрасте 1 - 6 лет в течение анализируемого периода, возрастает, за исключением 2018 года, когда наблюдается спад на 2.5.%. В идеале он должен составлять 100%, но на конец 2018 года значение упало до 75,7%.



Таблица 21 Результаты регрессионного анализа показателя 8

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
8	0,9	0,81	0,0008	30,3	0,6

Составлено по: Приложение Д

Показатель множественного R (0,9) и P - значение (0,0008<0.05) (см. таблицу 21) свидетельствует о наличии тесной связи между уровнем бедности и показателем охвата населения дошкольным образованием.

Такая ситуация объясняется тем, что зачастую дошкольное образование недоступно в малонаселенных сельских поселениях с низким уровнем жизни и высоким уровнем бедности.

Показатель 9. Выпуск бакалавров, специалистов, магистров.

Согласно данным динамического рада по показателю 7, численность людей, ежегодно получающих высшее образование за анализируемый период, сократилась на 8 000 человек.

Таблица 22 Результаты регрессионного анализа показателя 9

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
9	0,56	0,31	0,11	3,17	43,2

Составлено по: Приложение Д

Согласно данным регрессионного анализа (см. таблицу 22) связь между уровнем бедности и численностью населения, получившего высшее образование, несущественная и коэффициент статистически незначим, так как P_{значение} >0.05, а множественный R достаточно низкий (3.17<3.8).

Данную модель можно признать неточной также и по показателю A, который выходит за допустимые пределы (43.2>8).

Показатель 10. Выпуск квалифицированных рабочих и служащих.

Одновременно со снижением численности населения, получающего высшее образование, снижается и выпуск квалифицированных рабочих. В 2018 году, по сравнению с 2010, численность выпущенных специалистов сократилась на 1.8 тысяч человек.

Таблица 23 Результаты регрессионного анализа показателя 10

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
10	0,63	0,39	0,07	4,54	28

Составлено по: Приложение Д

Как и предыдущую, данную модель можно признать неточной по показателю A, который выходит за допустимые пределы (28>8).

Низкий показатель R² свидетельствует о низком качестве модели. Построенная модель описывает 39% случаев влияния численности выпущенных квалифицированных работников на уровень бедности (см. таблицу 23).

Анализ показателей третьего блока (охват населения образованием) показал, что численность населения, получившего образование (высшее и среднее специальное), не оказывает влияния на уровень бедности населения. Особенно отсутствие связи актуально для Ленинградской области, где большая часть будущих работников региона выпускается из вузов Санкт-Петербурга.

Тем не менее, построенная модель описывает 81% случаев изменения уровня бедности в зависимости от доступности дошкольного образования. Высокий уровень связи между уровнем бедности и охватом детей до 6 лет дошкольным образованием может быть объяснен нехваткой дошкольных образовательных учреждений в не густонаселённых сельских поселениях или неблагоприятных районных городах (например, Мурино).

Показатель 11. Заболеваемость на 1000 человек населения.

Заболеваемость на 1000 человек за анализируемый период возросла на 16%.

Показатели здравоохранения имеют более тесную связь с уровнем бедности, чем показатели образования.

Таблица 24 Результаты регрессионного анализа показателя 11

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
11	0,71	0,5	0,03	7,2	0,12

Составлено по: Приложение Д

Теснота связи показателя заболеваемости и уровня бедности составляет 0,71 и признается высокой. Тесноту связи и статистическую значимость коэффициента также характеризует P_{значение} = 0,03 <0.05 (см. таблицу 24).

Показатель 12. Численность населения на одну больничную койку.

Численность населения на одну больничную койку резко сократилось в 2014 году в 12 раз. С 2014 год данный показатель находится между 11 и 12 пациентами.

Таблица 25 Результаты регрессионного анализа показателя 12

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
12	0,75	0,56	0,20	9,03	3

Составлено по: Приложение Д

Согласно результатам в таблице, P_{значение} = 0,20 >0.05, что говорит о том, что коэффициент уравнения регрессии признается незначимым. Тем не менее, между уровнем бедности и доступностью стационарного лечения наблюдается тесная корреляционная связь, выраженная множественным R = 0,75 (см. таблицу 25).

Показатель 13. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении.

Ожидаемая продолжительность жизни при рождении с 2010 по 2018 год выросла с 68 до 73 лет.

Показатель множественного R (0.88) свидетельствует о наличии тесной связи между уровнем бедности и ожидаемой продолжительностью жизни (см. таблицу 26).

Таблица 26 - Результаты регрессионного анализа показателя 13

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
13	0,88	0,78	0,0016	24,35	0,6

Составлено по: Приложение Д

Данную модель можно считать качественной, поскольку F - критерий Фишера (24.35>3.8) и А (0.6<8) находятся в допустимых пределах. P - значение также находится в пределах нормы (0.0016 <0.05) и характеризует уравнение, как высоко значимое.

Показатель 14. Численность населения на одного врача.

За анализируемый период времени произошло снижение численности населения на одного врача на 30,7 человек.

Таблица 27 Результаты регрессионного анализа показателя 14

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
14	0,56	0,31	0,12	3,21	0,2

Составлено по: Приложение Д

Показатель численности населения на одного врача, согласно данным регрессионного анализа, считается незначимым, поскольку F <3,8. Связь между признаками несущественная и коэффициент статистически незначим, так как P_{значение} = 0,12 >0.05 (см. таблицу 27).

Показатель 15. Смертность населения в трудоспособном возрасте.

Численность умерших на 100 000 человек в трудоспособном возрасте за анализируемый промежуток времени сократилось с 744 до 525 человек (на 42%).



Таблица 28 Результаты регрессионного анализа показателя 15

Показатель	Множ. R	R2	P -знач.	F	А
15	0,89	0,79	0,9	26,9	0,07

Составлено по: Приложение Д

Согласно результатам на таблице, P_{значение} = 0,9 >0.05, что говорит о том, что коэффициент уравнения регрессии признается незначимым.

Тем не менее, между уровнем бедности и смертностью трудоспособного населения наблюдается тесная корреляционная связь, выраженная множественным R = 0,89 (см. таблицу 28).

Таким образом, все показатели здоровья населения и демографии (блок 5), за исключением «численности населения на одного врача», который фигурирует как целевой в государственной программе «Развитие здравоохранения в Ленинградской области» оказывают влияние на уровень бедности в регионе. Показатель 16. Удельный вес аварийного жилищного фонда в общей площади всего жилого фонда.

Доля аварийного жилого фонда в Ленинградской области за анализируемый период сократилась с 3 до 0.8%.

Уравнение регрессии признается значимым, поскольку F=24.35>3,8. P_{значение} =0.001<0.05 находится в пределах нормы и позволяет утверждать, что коэффициент уравнения значим, связь между долей аварийного жилья и уровнем бедности в регионе есть. Тем не менее, показатель ошибку аппроксимации говорит о неточности модели. Фактическое значение показателя 16 отличается от рассчитываемого в среднем на 34,3% (см. таблицу 29).

Таблица 29 Результаты регрессионного анализа показателя 16

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
16	0,88	0,78	0,001	25,1	34,3



Составлено по: Приложение Д

Показатель 17. Общая площадь жилых помещений на одного жителя.

Общая площадь жилых помещений на одного жителя с 2010 по 2018 год увеличилась всего на 3,2 м². Такой же прирост наблюдается и по среднероссийскому показателю, но на конец 2018 года в среднем по России на одного жителя приходится 25,8 м², а в Ленинградской области 29 м².

Таблица 30 Результаты регрессионного анализа показателя 17

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
17	0,26	0,071	0,48	0,53	3,9

Составлено по: Приложение Д

Данный показатель, согласно данным регрессионного анализа считается незначимым, поскольку F <3,8. Связь между признаками несущественная, так как P_{значение} = 0,48 >0.05, а коэффициент корреляции менее 0,5 (см. таблицу 30).

Показатель 18. Удельный вес расходов домашних хозяйств

на оплату жилищно-коммунальных услуг, в процентах от общей суммы потребительских расходов.

За период с 2010 по 2018 год расходы жителей Ленинградской области на оплату жилищно-коммунальных услуг в целом снизились на 2,3%, но это снижение было нестабильным.

Таблица 31 Результаты регрессионного анализа показателя 18

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
18	0,36	0,12	0,34	1,04	7,7

Составлено по: Приложение Д

Согласно данным регрессионного анализа, представленным на таблице, данный показатель считается незначимым, поскольку F <3,8. Связь между признаками несущественная, так как P_{значение} = 0,34>0.05, а коэффициент корреляции менее 0,5 (см. таблицу 31).

Результаты регрессионного анализа показателей из блока 6 (жилищные условия) демонстрируют, что не один из используемых в анализе показателей жилищных условий не оказывает влияния на уровень бедности. Исторически сложившаяся система уплотненного расселения людей еще себя не изжила. Несмотря на то, что плотность населения в регионе составляет 21,8 чел/ км2, на одного жителя в среднем приходится 29 м2 жилья. Тем не менее, полагать, что такая ситуация связана с тем, что население бедное оснований нет.

Показатель 19. Число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения.

За период времени с 2010 по 2020 год число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения увеличилось всего на 55 штук. Для сравнения, в среднем по России прирост составляет 80 штук, по Северо-Западному Федеральному округу 66 штук.

Таблица 32 Результаты регрессионного анализа показателя 19

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
19	0,8	0,65	0,008	13,1	0,19

Составлено по: Приложение Д

Показатель множественного R свидетельствует о наличии тесной связи (0.8) между уровнем бедности и показателем 19. Данную модель можно считать качественной, поскольку F - критерий Фишера (13,1> 3.8) и А (менее 8) находятся в допустимых пределах. P - значение (0,0008<0.05) также находится в пределах нормы и характеризует уравнение, как значимое (см. таблицу 32).

Показатель 20. Доля потребительских расходов на покупку продуктов питания.

Динамика потребительских расходов на покупку продуктов питания в Ленинградской области волнообразна. Резкие спады наблюдались в 2012 и 2017 году, но в целом за период данный показатель повысился с 35,9% до 36,1.

Важность данного показателя обусловлена тем, что в основе абсолютной концепции бедности лежит потребительская корзина, 50 % стоимости которой составляют затраты на покупку продуктов питания.

Также важно помнить, что согласно международным стандартам, при расходах на питание в более, чем 60% от дохода, население относят к бедным.

Несмотря на такую важность данного показателя при анализе уровня бедности, согласно данным регрессионного анализа (см. таблицу 33), данный показатель признается незначимым, поскольку F <3,8. Связь между признаками несущественная, так как P_{значение} = 0,9 >0.05, а коэффициент корреляции находится на самом минимуме.

Таблица 33 Результаты регрессионного анализа показателя 20

Показатель	Множ. R	R2	Pзначение	F	А
20	0,04	0,002	0,9	0,01	2,83

Составлено по: Приложение Д

Показатели блока 7 характеризуют доступность населению базовых (продукты питания) и престижных (автомобиль) благ. Показатель «число собственных легковых автомобилей на 1000 человек населения, штук» используется в индексе многомерной бедности EU-SILC в домене “Материальная депривация” (см Приложение Б) для оценки доступности для населения не базовых материальных благ. Согласно результатам регрессионного анализ наличие автомобиля и уровень бедности имеют тесную связь. Однако, показатель доли расходов населения на покупку продуктов питания, по результатам анализа, оказался незначимым. Это можно объяснить двумя причинами. Во-первых, говоря о затратах на питание, важно понимать калорийность приобретаемой продукции и только исходя из этого проводить связь с бедностью. Во-вторых, важную роль играет распределение населения на городское и сельское, поскольку сельские жители имеют возможность выращивать еду и не тратиться на нее. В Ленинградской области, по сравнению со среднероссийским и средним по федеральному округу показателем доли сельского и городского населения, наблюдается более многочисленная группа сельского населения (см. таблицу 34).

Таблица 34 Распределение городского и сельского населения, %

Территория	Городское население, %	Сельское население, %
Ленинградская область	64,3	35,7
Российская Федерация	74,6	25,4
Северо-Западный ФО	84,5	15,5

Составлено по: Регионы России. Социально-экономические показатели 2019. - М., - 2019. - С 21-22.

Исходя из полученных результатов сформулированы следующие выводы:

1. Обобщая результаты регрессионного анализа 20 показателей благосостояния и уровня бедности в Ленинградской области (см. Приложение Е), получаем, что 9 из них были признаны незначимыми (см. таблицу 35).

2. Среди показателей, встречающихся, как целевые в государственных программах Ленинградской области, значимыми с точки зрения влияния на уровень бедности оказались; доля расходов на социальную поддержку отдельных категорий граждан в общем объеме расходов консолидированного бюджета региона и валовой коэффициент охвата дошкольным образованием, в процентах от численности детей в возрасте 1 - 6 лет.

3. Особо сильную связь с уровнем бедности в Ленинградской области имеют показатели из блока «доходы населения», «риск бедности» и «здоровье населения и демография».

Для реализации в Ленинградской области политики по борьбе с бедностью в следующем параграфе данного раздела предложены рекомендации органам власти региона по внедрению некоторых целевых показателей благосостояния в региональные программы.