Методология оценки реальных доходов населения в отечественной и мировой экономике

Введение

Реальный доход населения является одним из основных показателей социально-экономического положения России и других стран, и его можно отнести к важнейшим индикаторам, характеризующим благосостояние населения. Реальный доход отражает не только финансовое состояние населения, но и служит основой для анализа социально-экономической ситуации любой страны.

Реальный доход – это денежное содержание дохода индивида. На основе реального дохода оценивается благосостояние людей, так как изменение номинального дохода не обязательно означает соответствующее изменение потребительских возможностей индивидов [12, 15] (Grishina et al., 2019; Naumik et al., 2019).

На уровень реального дохода населения влияют множество социально-экономических факторов, таких как [24] (Shcherbatyh et al., 2024):

1. Уровень инфляции. Данный фактор напрямую влияет на уровень покупательной способности населения. Высокий уровень инфляции может снижать показатель реального дохода.

2. Социальные программы. Государственные программы поддержки малоимущих, больших семей, такие как пособия по безработице, пенсии, материнский капитал, могут значительно повлиять на уровень реального дохода граждан.

Реальный доход оказывает значительное влияние на общество. Высокий уровень дохода способствует увеличению благосостояния, снижению безработицы, способствует устойчивому развитию и повышает уровень социальной мобильности [25] (Yakimova, 2022).

Тема статьи является особенно актуальной, так как уровень реального дохода населения является одним из ключевых элементов отечественной экономики. Реальный доход не только отражает финансовое состояние граждан, но и влияет на другие аспекты жизни населения.

Целью данной работы является исследование понятия реального дохода населения, изучение структуры источников формирования доходов населения, разработка алгоритма для проведения факторного анализа с целью выявления основных переменных, влияющих на уровень реального дохода населения.

Научная новизна исследования заключается в разработке алгоритма проведения факторного анализа для более глубокого изучения и оценки показателя реального дохода населения.

Гипотеза исследования состоит в том, что несмотря на негативное влияние санкций, экономических кризисов и глобальных пандемий на состояние уровня реального дохода населения, благодаря факторному анализу станет возможным более подробно изучить динамику показателя реального дохода населения, выявив переменные, определяющие динамику данного показателя с целью более точного прогнозирования его будущих значений по сравнению с существующими методиками.

В статье авторы использовали такие методы, как анализ, наблюдение, индукция и дедукция.

Изучению реального дохода населения посвящены труды многих известных экономистов. В частности, Н.М. Сергеева в своей работе [18] (Sergeeva, 2019) рассматривает проблему снижения реальных доходов населения Российской Федерации. В вышеуказанной работе автор представил результаты анализа динамики и структуры реального дохода населения в РФ, что подтвердило гипотезу о наличии тенденции к снижению уровня реального дохода. Эта ситуация требует от государства реализации социально-экономической политики, направленной на решение возникшей проблемы [18] (Sergeeva, 2019).

Е.Ю. Перькова в своей работе [17] (Perykova, 2022) исследует тенденции изменения реальных доходов населения в период с 2019–2021 гг. в регионах РФ в условиях COVID-19. Автор пришел к выводу, что присутствует вариация по кварталам, но несмотря на это, номинальный среднедушевой доход в России остался на прежнем уровне. Это подтверждает анализ динамики реальной величины доходов. Автором установлено, что с 2019–2020 гг. динамика величины реального дохода снижается, а в 2021 году наблюдается увеличение [17] (Perykova, 2022).

Вышеуказанные работы, наряду с другими, подчеркивают необходимость комплексного анализа реального дохода населения, так как на его уровень могут влиять различные социально-экономические факторы.

В работе Т.Б. Якимовой [25] показано, как экономический рост влияет на динамику среднедушевого дохода и его распределение. В анализе представлены соответствующие данные за период 2000–2022 гг. Динамика данных характеризует усиление неравенства в распределении доходов. В своей работе автор подчеркивает, что увеличение темпа экономического роста в России сопровождалось усилением дифференциации населения по доходам. Данное явление обосновано тем, что экономический рост в России в указанный период не всегда был равномерно распределен среди различных социальных групп. В частности, увеличение доходов наблюдалось преимущественно у более обеспеченных слоев населения, в то время как низкие и средние доходы росли значительно медленнее. Автором было установлено, что рост дохода зависит от темпа экономического роста, который выражен в приросте ВВП. Ощутимое улучшение качества жизни и материального положения наблюдается, когда темп роста ВВП превышает 5% [25].

В работе Е.В. Дробот с соавторами [2] (Drobot et al., 2020) на основе анализа данных макроэкономической статистики о колебаниях валового внутреннего продукта (ВВП), валовой добавленной стоимости, в том числе в разрезе отдельных отраслей экономики, проведена оценка изменений, происходящих в реальном секторе экономике в мире и в России, а также представлены результаты сравнительного анализа возможного экономического спада в мире и в России (по показателю ВВП).

Теоретические подходы к определению понятия реального дохода населения

Одним из ключевых моментов для экономики России в ХХ веке стало проведение экономических реформ в 1990-х годах, которые привели к переходу от плановой экономики к рыночной. По мнению известного экономиста А. Смита, рыночная экономика представляет собой систему, в которой экономические процессы осуществляются зачастую корпоративными организациями или частными лицами, а роль государства сводится к минимуму [6] (Smit, 1993).

В рыночной экономике, как и в любой системе, есть ряд своих плюсов и минусов. К положительным аспектам можно отнести [21] (Umarov, 2019):

1. Рациональное распределение ресурсов страны.

2. Поддержка рынка балансом между спросом и предложением, при этом значительные колебания нивелируются.

3. Осуществляется свобода предпринимательской деятельности и увеличивается выбор товаров для потребителей.

4. Удовлетворяются потребности граждан благодаря производству товаров и услуг наилучшего качества.

Если говорить о негативных последствиях перехода к рыночной экономике, одним из ключевых моментов является неравномерное распределение доходов граждан. Для государства основная задача заключается не в повышении производства социально-экономических благ, а в удовлетворении товарами и услугами наиболее платежеспособной прослойки населения [21] (Umarov, 2019).

Следует констатировать, что переход России к рыночной экономике оказал ключевое влияние на социально-экономическую сферу жизни населения, и не в лучшую сторону изменил показатель реального дохода граждан, а также послужил причиной безработицы и роста инфляции в стране.

Для того чтобы подробнее разобрать существующую проблему низкого уровня дохода населения, необходимо рассмотреть ключевое понятие доход с теоретической точки зрения.

В своей работе «Общая теория занятости, процента и денег» Джон Кейнс определяет доход как сумму всех денежных поступлений, которые получает индивид или домохозяйство за определенный период времени [1] (Keyns, 2013).

В общем понимании доход – денежная оценка результатов деятельности любого субъекта рыночной экономики. Важно отметить, что уровень потребления зависит от уровня дохода [20] (Tuchina, 2019).

В экономической теории выделяют несколько видов денежных поступлений субъекта, такие как [19, 20] (Takmakova, 2010; Tuchina, 2019):

1. Натуральный доход – доход, сформированный в результате переданных товаров или оплаты их стоимости.

2. Денежный доход – доход, сформированный в результате поступления денежных средств в виде оплаты труда, прибыли от предпринимательской деятельности, социальных пособий и др.

Следует отметить, что денежные доходы более распространены, чем натуральные, поскольку они универсальны, что позволяет легко совершать сделки и обменивать товары и услуги, а также у данного вида доходов отсутствуют ограничения, то есть они не могут быть ограничены в зависимости от сезона или условий производства, в отличие от натурального.

Рассматривая теоретическую основу такого показателя, как доход, следует определить источники его формирования. В современном мире выделяют пять основных источников формирования доходов. На рисунке 1 представлена структура источников формирования доходов [16, 28] (Okun et al., 2012).

Рисунок 1. Структура источников формирования доходов населения Источник: составлено авторами по [16, 28] (Okun et al., 2012).

На рисунке 1 представлена структура источников формирования доходов, которая включает в себя следующие элементы: оплата труда, социальные трансферы в денежной форме, доходы от собственности, доходы от предпринимательской деятельности и другие поступления (алименты, гонорары, благотворительная помощь и др.).

Для более полного понимания необходимо разобрать каждый элемент структуры в отдельности. Оплата труда представляет собой получение денежного вознаграждения за проделанную работу. В России официальная заработная плата гражданам выплачивается не реже чем каждые полмесяца. Следующим источником выступают социальные трансферы в денежной форме. Это доходы, которые характеризуются как доходы, предоставляемые малоимущим людям. Трансферы выплачиваются из местных бюджетов и средств общественных организаций. Третьим источником является доход от собственности, это доход, который формируется посредством использования финансовых или нефинансовых активов, полученный в результате предоставления их в пользование. Четвертым источником выступает доход от предпринимательской деятельности, который владелец получает по итогам реализации произведенной продукции. И последний, пятый источник, другие поступления (алименты, гонорары, благотворительная помощь), которые получают в результате обязательных выплат, в виде вознаграждения за труд или в форме безвозмездной денежной помощи [13](Koval et al., 2023).

Если говорить о проблеме распределения доходов после перехода к рыночной экономике, то необходимо упомянуть такой показатель, как совокупный доход семьи. Данный вид дохода характеризует сумму, которая складывается из всех источников поступления, которые ранее были представлены на рисунке 1. Для того чтобы оценить динамику дохода, используются такие понятия, как номинальный доход, располагаемый доход и реальный доход [28]. Для полноты понимания все вышеуказанные понятия будут четко определены, а также представлены соответствующие формулы расчета.

Номинальный доход, который принято обозначать как (NT) – совокупность денежной массы, которую населению выплачивают за определенный промежуток времени. Доход рассчитывается по следующей формуле [15] (Naumik et al., 2019):

где – цена товара или услуги;

– количество проданных товаров и услуг.

Вторым показателем является располагаемый доход, его принято обозначать (DI) – это номинальный доход за вычетом налогов и других обязательных платежей. Доход рассчитывается по следующей формуле [30]:

– налог на товары и услуги.

И наконец, последним основным показателем для оценки динамики дохода является реальный денежный доход, его принято обозначать (RI) – это количество товаров и услуг, которые можно приобрести на сумму располагаемого дохода за определенный промежуток времени. Доход рассчитывается по следующей формуле [15] (Naumik et al., 2019):

где – номинальный доход;

– уровень инфляции (в денежном эквиваленте).

Если классифицировать доходы с точки зрения законности, то можно выделить два вида, такие как: легитимные доходы, то есть те, которые граждане получают законным путем за труд или предпринимательскую деятельность, и обратные им – нелегитимные, то есть те доходы, которые граждане получают незаконным способом при помощи мошенничества, уклонения от уплаты налогов, отмывания денег и др. [22] (Fedorova, 2013).

Далее будут приведены самые распространенные виды доходов: зарплата, прибыль и рента. Для более детального понимания сути этих терминов следует привести соответствующие определения и ознакомиться с методами их расчета.

Так, заработная плата – это денежные поступления, которые работник получает за проделанный труд [7] (Tumashev et al., 2011). Важно понимать, что номинальную заработную плату работники получают за определенный промежуток времени, а реальная заработная плата представляет собой количество товаров и услуг, которые можно приобрести за номинальную заработную плату. Заработная плата рассчитывается по следующей формуле [7] (Tumashev et al., 2011):

где – установленный работнику должностной оклад (тарифная ставка) за месяц (руб.);

, – фактическая и нормативная продолжительность работы за месяц (ч).

Следующий показатель, который позволяет гражданам получать доход с капитала, облигаций, личного имущества или земли, – рента. Данный показатель подразделяется на постоянную ренту, при которой собственнику недвижимого имущества выплачивают доход за право пользования его имуществом. Также существует пожизненная рента – договор, который действует до момента смерти рантье и касается недвижимого имущества [14] (Mishchenko, 2023). Пожизненная рента рассчитывается по следующей формуле [7] (Tumashev et al., 2011):

– процентная ставка;

– период времени.

И последним источником формирования доходов населения выступает прибыль, то есть конечный финансовый результат за определенный период времени [7] (Tumashev et al., 2011). Данный показатель рассчитывается по следующей формуле:

– совокупные издержки.

Подводя итог, можно сделать вывод о том, что показатель реального дохода играет одну из главных ролей в поступательном развитии социально-экономической сферы страны, поскольку он улучшает покупательную способность населения, а также уровень и качество его жизни.

Необходимо повышать уровень реального дохода, поскольку это способствует росту потребительского спроса на товары и услуги. Это позволит не только приобретать товары более высокого качества, но и делать вклады в инвестиции, например, в образование, здоровье и др., что приведет к улучшению качества жизни населения.

Необходимо стремиться к тому, чтобы не возникало неравномерности распределения реального дохода, так как это может привести к социально-экономическим волнениям в любой стране. Однако важно отметить, что в некоторых странах, таких как Россия и США, наблюдается значительная неравномерность доходов, при этом социальные волнения могут не проявляться явно [10] (Balatskiy et al., 2006). Важно выстроить экономическую политику так, чтобы были созданы условия для устойчивого роста реального дохода и его справедливого распределения среди всех слоев населения. Таким образом, эффективное управление реальным доходом является важным фактором для достижения экономического благополучия и социальной справедливости в обществе, хотя реализация этих целей может варьироваться в зависимости от конкретных условий и особенностей каждой страны.

Для того чтобы рассмотреть и проанализировать динамику показателя реального дохода в России, авторами был выбран метод факторного анализа. Данный статистический инструмент представляет собой метод, при котором выявляются основные факторы, объясняющие изменчивость данных о реальном доходе населения [23] (Shiryaeva et al., 2015). Использование данного метода позволит не только зафиксировать колебания показателей, но и понять, какие именно факторы влияют на изменение реального дохода, что является важной информацией для разработки эффективной социальной политики, а также построения статистической модели для дальнейшего прогнозирования показателя реального дохода населения.

Основная суть метода заключается в уменьшении необходимого количества данных, при этом выделяются ключевые факторы, которые объясняют большую часть изменений в наборе переменных. В процессе анализа выделяются ключевые компоненты, которые представляют собой линейные комбинации данных. Эти компоненты могут быть скрытыми факторами, объясняющими изменения в показателях реального дохода [29].

Для понимания логичности использования группы показателей для анализа динамики реального дохода был произведен анализ парных коэффициентов корреляции. Это статистический метод, который позволяет изучить взаимосвязь между двумя экономическими показателями. Этот метод помогает определить степень и направление связи между переменными, что, в свою очередь, может быть полезно для выявления факторов, влияющих на динамику реального дохода, а также для построения прогнозов и принятия обоснованных решений на основе полученных данных [29].

При проведении корреляционного анализа были использованы данные с сайта Федеральной службы государственной статистики [30]. Метод факторного анализа в исследовании динамики доходов использовал экономист А.И. Балаев в своей работе [9] (Balaev, 2017). В своем исследовании автор провел факторный анализ для того, чтобы выявить, какие факторы определяют изменение доходов бюджетной системы РФ. Для проведения факторного анализа необходимо провести отбор факторов, и автором были взяты такие факторы, как: цены на нефть, обменный курс, темпы инфляции и физический объем ВВП. Для того чтобы четко разделить факторы и отследить степень их влияния была проведена ортогонализация факторов – процесс, в котором факторы или переменные преобразуются таким образом, чтобы они стали независимыми друг от друга, что требует определения порядка, в котором они воздействуют друг на друга. Такой анализ может продемонстрировать реальное положение дел, и, в частности, что зависимость бюджета от цен на нефть гораздо сильнее, чем можно предположить исходя из доли нефтегазовых доходов. Полученные результаты используются для определения того, насколько Россия может сократить вариации расходов бюджетной системы за счет введения жесткого бюджетного правила, то есть ограничениями на дефицит бюджета или государственный долг. Это правило направлено на стабилизацию бюджетных расходов и управление нефтяными доходами [9] (Balaev, 2017).

Для большего понимания дальнейших расчетов авторами было принято решение сформулировать комплексный алгоритм расчета, который будет апробирован с соответствующим математических аппаратом и статистическими данными в следующем прикладном исследовании, основа для которого сформирована в данной работе.

Так, на рисунке 2 представлен авторский алгоритм проведения факторного анализа показателя реального дохода населения.

Рисунок 2. Алгоритм факторного анализа

Источник: составлено авторами по [9, 23] (Shiryaeva et al., 2015).

Таким образом, представленный на рисунке 2 алгоритм проведения факторного анализа состоит из шести итераций или этапов.

Первый этап: сбор базы данных. Для того, чтобы начать анализ, необходимо найти статистические данные по исследуемым показателям. Данные рекомендуется брать из проверенных источников, таких как: Росстат – федеральный орган исполнительной власти РФ, который выполняет действия по сбору и формированию официальной статистической информации об экономическом, социальном, экологическом и демографическом положении страны [30]. Второй наиболее популярный источник – Витрина статистических данных – платформа для хранения, организации и использования различных видов статистических данных [27]. И наконец, третий источник, широко применяемый для поиска статистической информации по зарубежным странам, World Bank – портал, предоставляющий доступ к глобальной экономической и социальной статистике [31].

Второй этап: корреляционный анализ – метод исследования, позволяющий определить степень и направление связи между двумя явлениями. Для более точного понимания необходимо построить корреляционную матрицу при помощи программного продукта Excel или RStudio. Далее необходимо проанализировать полученные результаты, а именно определить степень тесноты связи между показателями при помощи шкалы Чеддока [1]. Так, если коэффициент корреляции |rху| > 0,70, то связь тесная и сильная, если коэффициент корреляции 0,50 < |rxy| < 0,69 то связь средняя, если коэффициент корреляции 0,30 < |rxy| < 0,49 то связь умеренная, если коэффициент корреляции 0,20 < |rxy| < 0,29 то связь слабая, а если коэффициент корреляции |rху| < 0,19, то связь очень слабая [8] (Kharchenko, 2008).

Третий этап: расчет накопленной дисперсии. Накопленная дисперсия – показатель, который используется в факторном анализе и представляет собой сумму дисперсий выделенных факторов [26]. Расчет данного показателя необходимо проводить при помощи написания кода в программном продукте RStudio [2]. Программа рассчитает Стандартное отклонение – характеристику, использующуюся в статистике для измерения степени изменчивости или разброса данных [26]. Доля отклонений – доля общей дисперсии, объясняемая каждым фактором [11] (Bolshakov, 2022). А также совокупная доля – показатель, который отражает совокупную долю общей дисперсии, объясняемую по мере добавления дополнительных факторов [11] (Bolshakov, 2022). Расчет накопленной дисперсии необходим для дальнейшего определения оптимального числа факторов. После расчета показателя в программном продукте RStudio можно провести визуализацию полученных данных при помощи графика для того, чтобы наглядно увидеть распределить факторов за счет их стандартного отклонения.

Четвертый этап: выявление оптимального числа факторов. Это важный этап в анализе данных, особенно в контексте методов многомерного анализа, таких как факторный анализ. Выявление оптимального числа факторов позволяет упростить модель, то есть сократить количество переменных, что делает статистическую модель более простой и понятной. Для выявления оптимального числа факторов необходимо обратить внимание на показатель совокупной доли, который рассчитывается на третьем этапе. Важно, чтобы совокупная доля находилась в пределах 70–90%, поскольку тогда она будет объяснять 70–90% вариаций в данных. Необходимо также обратить внимание на совокупную долю следующего фактора, так как если процент его совокупной доли не сильно отличается от процента совокупной доли выбранного фактора, то данный фактор выбирать нецелесообразно, поскольку его добавление не будет давать существенного прироста в соответствующей вариации.

Пятый этап: расчет весовых коэффициентов для определения принадлежности переменной фактору. Весовые коэффициенты – это значения, которые показывают, насколько сильно каждая исходная переменная влияет на соответствующую главную компоненту. Главная компонента – переменная, помогающая упростить данные, сохраняя при этом их основную информацию. Расчет весовых коэффициентов можно производить при помощи написания кода в программном продукте RStudio. После расчета весовых коэффициентов необходимо распределить переменные по факторам, чтобы понять, какие переменные входят в каждый фактор. Для того чтобы распределить переменные, важно обратить внимание не на сами весовые значения, а на их модули. При разбиении переменных необходимо распределить переменные по строкам в зависимости от их модуля. Чей модуль больше, то число и входит в фактор. Например, переменная x1 имеет весовые коэффициенты: PC1=0,38, PC2=0,37, PC3=-0,54 и PC4=-0,03. Следовательно, переменная x1 будет входить в 3 фактор, так как модуль наибольший его модуль равен 0,54 и входит в третий фактор. Таким образом распределяется каждая переменная и образуются факторы.

Шестой этап: построение модели. Для построения модели можно выбрать любой метод прогнозирования. Авторами было принято решение использовать метод наименьших квадратов (МНК) для построения модели. МНК – математический метод, применяемый для решения различных задач, основанный на минимизации суммы квадратов отклонений некоторых функций от экспериментальных входных данных [4, 5, 11] (Kostin, 2004; Kostin, 2004; Bolshakov, 2022). В дальнейшем анализе модель МНК будет реализована при помощи программного продукта Gretl [3]. При построении модели важно обращать внимание на значимость факторов в модели, то есть на p-значение. Обычно в модели используется уровень значимости α (альфа) = 0,05. Это означает, что если p-value меньше 0,05, то мы отвергаем нулевую гипотезу и считаем фактор статистически значимым, а также необходимо обратить внимание на значение R^2. Оно должно быть равно не меньше, чем 70%, так как при таких значениях модель с высокой степенью достоверности характеризует изменчивость зависимой переменной.

Подводя итог, можно сделать вывод о том, что именно факторный анализ, по мнению авторов, является наиболее действенным и оптимальным инструментом, позволяющим исследовать и выявлять скрытые структуры в данных применительно к поставленной в данной статье задаче. Факторный анализ помогает уменьшить размерность данных, выявляя основные факторы, которые объясняют вариацию в наблюдаемых переменных. Алгоритм, составленный авторами, позволяет пошагово выполнить анализ данных. Таким образом, гипотеза исследования получила свое подтверждение.

Заключение

В данной работе рассмотрено понятие реального дохода населения с теоретической точки зрения, представлена структура источников формирования доходов населения, таких как оплата труда, социальные трансферы, доходы от собственности и предпринимательской деятельности и другие поступления. Также рассмотрены релевантные понятия, дающие оценку уровня динамики дохода: номинальный и располагаемый доход, заработная плата, рента и прибыль.

Представлены авторский алгоритм проведения факторного анализа, который включает в себя: сбор показателей, построение матрицы парных коэффициентов корреляции, расчет накопленной дисперсии, выявление оптимального числа факторов, расчет весовых коэффициентов для определения принадлежности переменных к факторам и построение модели.

Данное исследование не только раскрывает понятие реального дохода населения с теоретической точки зрения, но и доказывает тот факт, что современная мировая экономика требует задействования новых способов по исследованию и улучшению социально-экономической сферы, и ответ, по мнению авторов, кроется в использовании оптимальных статистических методов. Последствия различных геополитических ситуаций, экономических кризисов и социальных конфликтов в недалекой мировой истории оказали значимое влияние на базовые экономические показали и, в частности, на такой основополагающий показатель, как реальный доход. Именно поэтому нашей стране необходима разработка новых методов по повышению уровня благосостояния и качества жизни населения, на что и направлена работа авторов.

[1] Шкала Чеддока – градация силы связи, используемая в теории корреляции.

[2] RStudio – это свободная среда разработки программного обеспечения с открытым исходным кодом для языка программирования R.

[3] Gretl – прикладной программный пакет для эконометрического моделирования.