Возможности географического метода для реализации адресной социальной помощи в Казахстане

Введение

Система социальной защиты в мировой экономике постоянно совершенствуется, но адресная социальная помощь остается ее неотъемлемой частью, поскольку всегда существует социальная группа, которая нуждается в поддержке, исходя из принципа социальной справедливости. В то же время в условиях необходимости сохранения экономической конкурентоспособности страны бюджетные ресурсы всегда ограничены, что заставляет государственные органы управления искать решения, удовлетворяющие одновременно принципам максимизации социального эффекта и минимизации бюджетных затрат.

До недавнего времени сложные системы социальной помощи являлись скорее исключением, чем правилом, но ситуация в мировой экономике меняется, и сложность системы более не является серьезным препятствием для ее внедрения [1] (Gentilini, 2019). В числе применяемых методов таргетинга программ социальной помощи географический метод нередко является приоритетным и либо строго очерчивает пространство для реализации программы, либо определяет нормированную нагрузку по регионам на основе пространственных вариаций потребности в помощи. Географический таргетинг используется примерно в четверти программ, но редко является единственным методом [2] (Grosh et al., 2022).

Литературный обзор

Адресная социальная помощь, как и многие социальные программы, имеет географическую проекцию, поскольку экономические и социально-демографические параметры стран с обширной территорией чаще всего демонстрируют выраженную неоднородность.

Региональный фактор, как правило, учитывается в исследованиях продовольственной безопасности и денежной бедности [3] (Headey, Ecker, 2012).

В ряде случаев отмечается, что реализуются программы, имеющие географическую привязку, в том числе по причинам доступности социальных услуг (школы, медицинских и специальных социальных центров и др.) Иногда домашние хозяйства выбираются в программу по географическому признаку [4–7] (Kosec, Mo, 2017; World Bank. Disability…; Arruda et al., 2021; World Bank. Disability…).

Чтобы ускорить реакцию реагирования на процесс снижения ресурсов семьи и вхождения в социальную группу бедных, в системы раннего предупреждения включают в числе прочих и географические триггеры [8–12] (World Bank. Strengthen…; UNICEF. Realizing…; World Bank. Ethiopia …; Gentilini et al., 2020; Boko et al., 2020).

Достаточно широко признано, что географическая информация может помочь диагностировать проблему доступа к программе, которая генерирует ошибки исключения из нее [13] (World Bank. Tackling…). Географический таргетинг открыл новый этап для своего метода, который стал возможным на основе обработки сложных массивов информации и составления карт нищеты [14, 15] (Skoufias, Strobl, Tveit, 2017; Ohlenburg, 2020).

В то же время, во многих исследованиях отмечается, что только географического метода недостаточно, он используется параллельно с прокси-методом и денежными измерителями [16] (World Bank. Data…).

В нашем исследовании мы применяем географический метод для составления типологии регионов Казахстана и разработки рекомендаций для отдельных типов.

Целью исследования является типология регионов Казахстана по принципу близости значений параметров социальной группы, получившей право на обусловленную социальную помощь для выявления географических особенностей ее распределения.

Объектом исследования стала социальная группа получателей обусловленной денежной помощи в Казахстане, которая требует от семей – получателей участия в активных мерах занятости согласно соответствующему нормативно-правовому акту [17].

Методология. В исследовании применены экономико-статистические методы анализа (расчет удельных и средних величин, ранжирование данных), кластерный анализ на основе метода k- средней связи.

Параметры получателей в официальной информационной базе нами сгруппированы следующим образом:

- социально-демографические, рассчитанные на 1 семью;

- организационно-управленческие, определенные на 1 семью и на 1 трудоспособного.

Социально-демографические показатели представлены в следующем составе:

- число членов семьи;

- количество многодетных семей;

- количество детей;

- количество пенсионеров;

- количество трудоспособных;

- количество безработных;

- количество имеющих работу на момент обращения;

- количество лиц, занятых уходом за детьми, инвалидами, престарелыми.

Организационно-управленческие факторы связаны с активными мерами занятости:

- лица, привлеченные на активные формы занятости, на 1 семью;

- активные меры в области занятости на одно трудоспособное лицо;

- лица, трудоустроенные на постоянные рабочие места, на одно трудоспособное лицо;

- лица, трудоустроенные на общественные работы, на одно трудоспособное лицо.

Основные результаты

Социальный портрет средней семьи, получающей ОДП (обусловленную денежную помощь, по условиям которой трудоспособные члены семьи должны участвовать в активных мерах содействия занятости).

Средняя семья состоит из 5,5 человека, из которых:

- 3,5 – дети до 18 лет;

- 0,1 – слушатели дневных форм обучения (кроме докторантуры);

- 1,8 – трудоспособные граждане;

- 0,1 – другие.

Переводя полученную информацию в другой формат измерения, можно сказать, что при обращении семьи за ОДП с вероятностью 64% в составе семьи будут дети до 18 лет (включая детей с инвалидностью), вероятностью 33% – трудоспособные граждане, вероятностью 3% – другие категории.

Из всех трудоспособных членов семьи вероятность того, что соискатель будет безработным, равна 4,6%; будет уже иметь работу – 65,6%; будет занят уходом за другими членами семьи – 29,8%.

Характеристики группы получателей ОДП, исчисленные на основе показателей, собираемых государственными органами при управлении программой, позволяют представить ее следующим образом:

- доля многодетных семей составляет 47%, т.е. почти каждая вторая семья многодетная;

- на 100 семей приходится по два инвалида, по одному пенсионеру, по одному ребенку с инвалидностью;

- в каждой пятой семье есть студенты или магистранты дневной формы обучения, без учета этой группы и инвалидов в каждой семье 1,7 человека трудоспособны. Из 1,7 трудоспособных на одну семью 1 человек имеет работу на момент обращения за помощью, что позволяет сделать вывод о недостаточности его доходов для превышения черты бедности;

- доля семей, в составе которых есть человек, занятый уходом за другими членами семьи, 57%, то есть примерно каждая вторая семья имеет трудоспособного члена семьи, занятого уходом за детьми, инвалидами, престарелыми. Эта подгруппа при соответствующем желании может быть вовлечена в частичную занятость;

- на 100 семей приходится 11 безработных;

- один человек из трех семей и один из шести трудоспособных привлекается к активным мерам занятости;

- каждый десятый из трудоспособных находит постоянную занятость в результате содействия со стороны Центров карьеры;

- из каждых 100 трудоспособных на общественные работы попадают трое, но только один из 100 получает поддержку от других проектов программы занятости (молодежная практика, социальные рабочие места, содействие предпринимательству).

Различия между регионами достаточно значимые, что подтверждают результаты проведенного кластерного анализа.

Кластерный анализ

Результаты кластерного анализа в разрезе регионов Казахстана представлены на рисунке 1.

Рисунок 1. Дендрограмма регионов Казахстана на основе характеристик социальной группы получателей ОДП, 2022

Источник: составлено авторами по данным АО «Центр развития трудовых ресурсов» при Министерстве труда и социальной защиты населения РК.

Сформированы два крупных кластера, внутри каждого из них можно выделить два подкластера.

Кластер № 1 включает все приграничные с Российской Федерацией и центральные региона Казахстана. В подкластер 1.1 вошли три области, которые можно считать северной дугой: Костанайская, Павлодарская и Северо-Казахстанская область. В подкластер 1.2 вошли восточные, западные и центральные регионы Казахстана.

Кластер № 2 включает все южные и западные регионы, города-миллионники, один восточный регион. Подкластер 2.2 включает южные и западные регионы. Подкластер 2.1 включает города-миллионники, один приграничный c Россией западный регион и два южных.

Для уточнения характеристик полученного кластерного распределения нами предпринят сравнительный анализ среднего арифметического значения показателей программы по кластеру со средним значением конкретного показателя по стране.

При анализе демографических характеристик семьи выявляются кардинальные различия между кластерами:

- в первом кластере все демографические характеристики ниже среднего значения по стране (табл. 1);

- во втором кластере они либо близки к среднему значению по стране (субкластер 2.1, графы 4–8), либо выше среднего (субкластер 2.2, графы 4,5).

Таблица 1

Соотношение средних значений удельных показателей (на одну семью/одного трудоспособного) по субкластерам со средним значением по стране, 2022

Субкластер 1.1 отличается более низкими демографическими показателями от субкластера 1.2. Это касается среднего размера семьи, среднего числа детей в семье, удельного веса многодетных семей, количества трудоспособных членов семьи, количества лиц, занятых уходом. В субкластере 1.2 удельный показатель количества пенсионеров на семью выше среднего по стране, но по этому параметру регионы в субкластере рассеяны по совокупности. Области Акмолинская, Западно-Казахстанская, Улытау расположены на 3–5 позиции в ранжированной совокупности от максимального значения к минимальному.

Субкластер 2.2 является безусловным лидером страны по всем демографическим показателям, все значения максимально отдалены от среднего значения в положительную сторону. Субкластер 2.1 по показателям удельного веса многодетных семей, количества трудоспособных, а также лиц, занятых уходом, выше среднего значения по стране, а по остальным показателям почти равен среднему значению.

Что касается социального статуса на рынке труда, то в первом кластере превышение средних значений по количеству безработных на одну семью наибольшее по субкластеру 1.2, а максимальное в Западно-Казахстанской области 0,36 против 0,11 в среднем по стране. В этом же кластере количество имеющих работу на одну семью на момент обращения в программу ниже среднего по стране. По этим двум показателям субкластер 2.2 схож с кластером 1.

По средним значениям социальных характеристик на рынке труда субкластер 2.1 радикально отличается от 1.1, 1.2, 2.2, так как по удельному показателю безработных демонстрирует значение меньше в два раза, чем среднее по стране. Это обеспечивается присутствием в субкластере трех городов-миллионников, имеющих наименьшие показатели безработицы и высокие значения количества лиц, имеющих работу. В то же время присутствие в программе этих семей связано либо с низким уровнем заработной платы, т.е. невысокой квалификацией, либо с высоким коэффициентом иждивенцев, что подтверждается максимальным значением в г. Шымкенте: 1,28 против 1,05 в среднем. Только в кластере 2.1 удельный показатель лиц, имеющих работу на момент обращения в программу, выше среднего по области, а в трех остальных субкластерах ниже.

Необходимо отметить, что именно демографические показатели оказали решающее влияние на кластерное распределение регионов по всем показателям программы, в то время как отдельное рассмотрение показателей, характеризующих программу занятости по удельным показателям на одну семью (графа 11) и на одного трудоспособного (графы 12, 13) позволяют дать следующую характеристику выделенным кластерам.

Субкластер кластер 2.1 отличается от средних значений по стране почти двухкратным отрицательным отклонением, т.е. представляет наименьшие удельные показатели программы занятости. Это происходит за счет того, что города-миллионники занимают по всем трем показателям наименьшие значения при ранжировании совокупности. Если рассмотреть отдельно дендрограмму только по показателям программы занятости, то эта группа выделяется в самостоятельный кластер (рис. 2).

Рисунок 2. Дендрограмма кластерного анализа по показателям программы занятости для получателей ОДП, 2022

Источник: составлено авторами по данным АО «Центр развития трудовых ресурсов» при Министерстве труда и социальной защиты населения РК.

Она выделяется в отдельный кластер в связи с малым количеством безработных на семью и высоким количеством имеющих работу на момент подачи заявления в программу АСП. Но поскольку эти граждане все же имеют право на получение помощи, то очевидно, что они нуждаются в повышении квалификации для увеличения своих заработков и доходов семьи.

Только субкластер 1.1 (табл. 1) по всем показателям программы занятости имеет значения выше среднего по области, т.е. каждая третья семья имеет в своем составе лиц, которые вовлекаются в программу занятости. К каждому четвертому трудоспособному в Северо-Казахстанской области предлагаются активные меры содействия занятости, а в Костанайской и Павлодарской – каждому пятому. Соответственно, и уровень трудоустройства на постоянное рабочее место в этом кластере выше, чем в остальных трех. Каждый 6–7-й участник отмечается как нашедший постоянную работу.

Субкластер 1.2 имеет чуть более низкий уровень вовлечения в программу занятости – каждая четвертая семья вовлекает одного из своих членов в эту программу. По показателям активных мер содействия занятости и уровню трудоустройства на одного трудоспособного члена семьи результаты этого кластера тоже выше средних по Казахстану.

Субкластер 2.2 имеет достаточно высокие показатели привлечения в программу лиц из каждой третьей семьи и выше среднего показатель активных мер на одного трудоспособного участника, но показатель трудоустройства на постоянные рабочие места ниже среднего по Казахстану.

Обсуждение

Географический метод применяется в одной трети программ социальной помощи в мировой экономике. Мы согласны с Gentilini, Laughton, O’Brien, что он позволяет выявить особенности экономической среды и условий проживания населения в странах с протяженной территорией и разными климатическими условиями [18] (Gentilini et al., 2018).

Мы также считаем, что географический метод позволяет сконцентрировать качественные исследования на конкретных географических ареалах для уточнения особенностей поведения реципиентов в программе [19, 20] (Schnitzer, Stoeffler, 2021; Gubrium, Pellissery, 2016). В Казахстане проводится мало качественных исследований в то время как проблемные регионы в них явно нуждаются.

Не подлежит сомнению тот факт, что географический метод должен применяться в комплексе с другими (в том числе категориальным), так как он является скорее уточняющим методом, чем однозначно определяющим [21] (Ohlenburg, 2020).

Заключение

Оценка параметров семей – получателей обусловленной денежной помощи с помощью методов кластерного и экономико-статистического анализа позволяет выделить два кластера с соответствующими подкластерами.

Первый кластер включает все приграничные с Российской Федерацией и центральные региона Казахстана. Второй кластер включает все южные и западные регионы, города-миллионники, один восточный регион. Для уточнения характеристик полученного кластерного распределения нами предпринят сравнительный анализ среднего арифметического значения показателей программы по кластеру со средним значением конкретного показателя по стране.

При анализе демографических характеристик семьи выявляются кардинальные различия между кластерами:

- в первом кластере все демографические характеристики ниже среднего значения по стране;

- во втором кластере они либо близки к среднему значению по стране, либо выше среднего.

По статусу на рынке труда субкластер, в котором города-миллионники, радикально отличается от всех остальных и от среднего по стране в лучшую сторону. Иждивенческая нагрузка в городах-миллионниках соответствует среднему уровню по стране. Если рассмотреть только показатели занятости, то города-миллионники выделяются в отдельный кластер в связи с малым количеством безработных на семью и высоким количеством имеющих работу на момент подачи заявления в программу АСП. Но поскольку эти граждане все же имеют право на получение помощи, то очевидно, что они нуждаются в повышении квалификации для увеличения своих заработков и доходов семьи, чтобы выйти из программы. В то же время по показателю участия в расчете на одного трудоспособного города-миллионники ниже среднего значения по стране, а по показателю трудоустройства на постоянные рабочие места находятся в нижней части ранжированной шкалы.

Первый кластер более активен в освоении мер программы занятости: каждой третьей семье предлагаются варианты, а уровень трудоустройства на постоянное рабочее место выше, чем в среднем по стране. Для повышения доходов семей требуется расширение практики применения частичной и дистанционной занятости, то есть усилий менеджеров в Центрах карьеры.

Западные и южные регионы Казахстана характеризуются показателями активности в программе на уровне среднего значения по стране, но уровень трудоустройства на постоянные рабочие места у них невысокий. При этом получатели из этого кластера составляют 47% всех получателей АСП в Казахстане. В связи с высокой иждивенческой нагрузкой следует вспомнить о такой мере, как замена пособия для ребенка дошкольного возраста, субсидируемой государством услугой детского дошкольного учреждения. В этом случае женщина может пройти курсы профессиональной подготовки и переподготовки и обрести занятость, хотя бы частичную, для повышения среднедушевого дохода семьи.