Детерминанты экономического благополучия стран в условиях геополитических рисков

Введение. Проблемы, обозначенные в период пандемии COVID-19, а также нарастающая экономическая и политическая конфронтация в современном мире, требуют от государства усиления роли и принятых мер в обеспечении благополучия людей. Спектр направлений государственной политики расширился от широкомасштабных мер по преодолению кризиса в области здравоохранения до финансовой поддержки домашним хозяйствам, работникам и малым и средним компаниям. Борьба за устранение угроз благополучию приобрела первостепенную важность.

Определение приоритетов государственной политики для уверенного восстановления экономики является сложной задачей для любого правительства, учитывая множество целей, которые должны быть достигнуты одновременно. Подход, основанный на благополучии, может придать структуру процессу определения приоритетов, обеспечив основу для мониторинга данных о текущем благополучии, результатах распределения и ресурсах для будущего экономического благосостояния.

Согласно данным отчета ОЭСР (OECD, 2020) необходимость роста занятости и финансовой безопасности является ключевыми приоритетами [8, 10]. Финансовая незащищенность населения создает риск оказаться за чертой бедности [9].

Экономическое благополучие является индикатором, характеризующим устойчивое развитие стран. По сути, данный показатель является комплексным, достижение которого неразрывно связано с реализацией государственной политики, бизнесом и обществом. Данная категория является ключевой в исследовании экономического развития, поскольку включает в себя не только макроэкономические индикаторы (например, ВВП, уровень безработицы или инфляции), но и некоторые социальные аспекты (доступность образования, здравоохранения и т.п.)

В современной экономической науке благополучие рассматривается через призму как объективных, так и субъективных факторов. К первым относятся индикаторы, измеряемые статистикой: доход на душу населения, коэффициент Джини, начисленная заработная плата, расходы на здравоохранение по отношению к ВВП. Ко вторым – субъективные оценки, которые, как правило, связаны с результатами социологических опросов.

Необходимость измерения экономического благополучия продиктована следующими причинами первостепенной важности:

¾ обоснование направлений государственной политики и формирование соответствующих бюджетных приоритетов;

¾ предотвращение социальных и экономических кризисов;

¾ привлечение инвестиций для развития бизнеса;

¾ оценка реального уровня жизни населения;

¾ международные сравнения и сотрудничество.

Оценка экономического благополучия требует рассмотрения множества аспектов. Например, рамочная программа благополучия ОЭСР рассматривает текущие результаты благополучия и неравенство в них, чтобы охватить материальные условия, которые формируют экономические возможности людей, их качество жизни и их отношения. ОЭСР собирает статистические данные по ключевым компонентам благополучия для мониторинга качества жизни людей и благополучия в контексте цифровых, демографических и зеленых переходов, а также для того, чтобы сориентировать страны в понимании результатов существующей политики, насколько выбранные направления позволяют эффективно решать текущие проблемы. Сбором данных по оценке благополучия на международном уровне также занимаются Всемирный банк, Международный валютный фонд (МВФ, IMF), ООН (ПРООН, UNDP), Всемирный экономический форум (WEF).

Экономическое благополучие является многомерным понятием, требующим комплексного подхода к измерению. В современной экономической науке применяются различные методологии, сочетающие количественные и качественные показатели, макроэкономические индикаторы и субъективные оценки. Основные методы и индексы, используемые для оценки благополучия представлены рисунком 1.

Рисунок 1. Методология оценки экономического благополучия

Источник: составлено автором с использованием [3, 4, 11, 14]

Figure 1. Methodology for assessing economic well-being

В России данной проблематикой занимаются такие структуры, как Банк России (ЦБ РФ) Росстат, Министерство экономического развития (МЭР РФ), Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ) и различные аналитические центры (например, РАНХиГС, «СберИндекс»).

В 2016 году средний доход 10% самых богатых людей, например в странах ОЭСР, уже примерно в девять раз превышал доход беднейших 10% населения, по сравнению с семью раз в середине 1980-х годов [8]. Данный отчет свидетельствует о том, что группа людей, которая была финансово уязвима до пандемии COVID-19, особенно пострадала от нее.

К. Пикетт, Р. Уилкинсон (2015) отмечают, что неравенство в благополучии между странами может негативно отразиться на благосостоянии общества в целом, так как тесно связано с уровнем образования и здоровья населения [12].

А. Нозаль, Н. Мартин и Ф. Муртин (2019) исследуя экономику благополучия, сделали расчет, что, например, в странах ЕС ежегодно около 550 тыс. человек трудоспособного возраста преждевременно умирают из-за неинфекционных заболеваний, что сокращает фактический экономический потенциал на 115 миллиардов евро [7]. В данном случае подход к росту благополучия неразрывно связан с устранением коренных причин социальной и экологической уязвимости и дисбалансов в экономических системах.

С. Бакл (2020) определил, что существует взаимосвязь между экологическим, социальным и экономическим благополучием. Автор отмечает, что не существует универсальных политических решений для повышения благосостояния общества, так как это зависит от национальных приоритетов и текущего социально-экономического положения стран [5].

Дж. Миллер (2016) исследовал связь между благополучием, производительностью и экономическим влиянием компаний. Он акцентирует внимание на важности внутрикорпоративной политики в решении данной проблемы, перенося, тем самым вопрос повышения благосостояния с макроэкономического на микроэкономический уровень [6].

Э. Пома, Б. Писторези и К. Джовинаццо в своих исследованиях пришли к выводу, что здоровый человеческий капитал является важным фактором в долгосрочной перспективе экономического роста [13].

Д.В. Зайцев, И.Ю. Суркова И.Ю. и Ю.В. Селиванова, используя социологический опрос, исследовали параметры регионального социально-экономического благополучия [2].

Н.В. Гоффе, Г.А. Монусова на основе эконометрического анализа пришли к выводу, что эпидемия COVID-19 непропорционально сильно повлияла на экономическое благополучие. Авторы указывают на наличие межстрановых различий в уровне ковидной смертности и ее связи с социально-экономической структурой общества [1].

Таким образом, следует отметить, что на экономические системы существенное влияние оказывают, как внешние макроэкономические факторы (пандемия COVID-19, торгово-экономическое и политическое противостояние стран), так и микроэкономические – организационно-управленческие особенности функционирования компаний и их опыт взаимодействия с работниками. Кроме того, первостепенное значение в этих условиях приобретает политика государства и ее возможности в предотвращении негативного воздействия на экономическое благосостояние общества. Поэтому актуальность темы очевидна.

Целью данного исследования является комплексный анализ детерминант экономического благополучия стран в условиях геополитической нестабильности, с акцентом на выявление ключевых факторов, влияющих на ВВП на душу населения в странах с разным уровнем дохода, а также разработка рекомендаций по стабилизации и росту экономического благосостояния.

Научная новизна заключается в том, что впервые были систематизированы и ранжированы факторы экономического благополучия в условиях современных геополитических вызовов (санкции, пандемия, энергокризис), что позволило выявить приоритетность социальных показателей (уровень бедности) над традиционными макроэкономическими индикаторами. Уточнена концепция «экономического благополучия» для стран с высоким доходом. В частности, показано, что даже в развитых экономиках рост ВВП не гарантирует устойчивого благосостояния при сохранении высокого неравенства. Разработана модель оценки экономического благополучия, сочетающая количественные методы и качественные критерии (адаптационные механизмы стран к кризисам).

Материалы и методы. Для исследования использованы данные официальной статистики Всемирного банка (World Bank Open Data) и OECD.Stat. Период исследования охватывает 2014-2023 гг. Проанализированы показатели по 53 странам с высоким доходом (по классификации ВБ) и 20 развивающимся экономикам для компаративного анализа. В качестве критериев отбора использована полнота данных за последние десять лет, соблюдена репрезентативность по регионам (Европа, Азия, Африка, Латинская Америка). В качестве методов анализа данных использована группировка, корреляционно-регрессионный и сравнительный анализ. Разработка моделей и их апробация осуществлялась на странах с высоким уровнем ВВП на душу населения, что обусловлено вышеуказанными критериями отбора.

Результаты. Ключевой показатель экономического благосостояния - ВВП на душу населения. В 2023 г. по сравнению с 2014 г. данный показатель увеличился в 1,5 раза и составил 22,9 тыс. долларов США. В целом наблюдается ежегодная положительная динамика (рисунок 2).

По итогам 2023 г. к странам с самым высоким ВВП на душу населения относятся Люксембург (128,7 тыс. долл. США), Ирландия (103,9 тыс. долл. США), Швейцария (99,6 тыс. долл. США), Норвегия (87,9 тыс. долл. США), Сингапур (84,7 тыс. долл. США) и США (82,8 тыс. долл. США) [14].

Рисунок 2. ВВП на душу населения (Мир)

Источник: составлено автором с использованием [14]

Figure 2. GDP per capita (World)

Эти страны сочетают специализацию в высокодоходных нишах, качественные институты, низкий уровень коррупции и уникальные географические преимущества. Например, Сингапур является глобальным хабом для торговли (2-й по загруженности порт в мире) и финансовым центром в Азии. Люксембург является мировым финансовым центром, где располагаются штаб-квартиры крупных банков и институтов стран ЕС. Важную роль в этом случае играет также эффект малого населения, что позволяет достичь высокий относительный показатель при меньшей численности населения.

В настоящее время согласно методике Всемирного банка, все страны разделены на четыре группы по уровню дохода: низкий доход, ниже среднего дохода, выше среднего дохода, высокий доход (таблица 1).

Этот показатель показывает значение валового внутреннего продукта (ВВП) на душу населения, выраженное в текущих международных долларах, конвертированных с использованием коэффициента пересчета паритета покупательной способности (ППС).

Таблица 1

Классификация стран по уровню ВВП на душу населения (методика Всемирного банка), тыс. долл. США

Table 1

Classification of countries by GDP per capita (World Bank methodology), thousand US dollars

В 2023 г. по сравнению с 2014 г. ВВП на душу населения в разрезе групп произошли следующие изменения:

¾ 1 группа – 2411,3 тыс. долл. США (+1,4 раза);

¾ 2 группа – 9300,5 тыс. долл. США (+1,7 раза);

¾ 3 группа – 15857,7 тыс. долл. США (+1,7 раза);

¾ 4 группа – 63189,15 тыс. долл. США (+1,5 раза) (рисунок 3).

За последние десять лет ключевой показатель благосостояния в разрезе групп свидетельствует о том, что разрыв между странами с высоким уровнем ВВП и низким уровнем ВВП продолжает увеличиваться. Так, например, если в 2014 г. разница составляла в 25,3 раза, то в 2023 г. – 26,2 раза.

Рисунок 3. ВВП на душу населения (группы)

Источник: составлено автором с использованием [14]

Figure 3. GDP per capita (groups)

Прогнозные данные, построенные с помощью нелинейного уравнения, свидетельствуют о дальнейшем усилении различий.

Рисунок 4. Соотношение ВВП на душу населения между четвертой и первой группой стран

Источник: составлено автором с использованием [14]

Figure 4. Ratio of GDP per capita between the fourth and first group of countries

Инфляция является важным фактором, способным существенно изменить уровень экономического благосостояния. Это связано с тем, что устойчивый рост общего уровня цен приводит к снижению покупательной способности денежной единицы, а, следовательно, ухудшает уровень жизни населения. Особо чувствительна к данному процессу группа населения с фиксированными доходами (пенсионеры, работники бюджетной сферы) и малоимущие домохозяйства.

Безусловно, что умеренная инфляция (2–5%) способна стимулировать потребление и инвестиции, тем самым поддерживая благосостояние. Однако гиперинфляция оказывает негативное воздействие на экономику, сокращает производство и ведет к росту бедности. Таким образом, высокие темпы роста данного показателя могут привести к росту неравенства и социальной напряженности.

Резкий рост цен на нефть и газ из-за военно-политической конфронтации России и Украины, нарушение цепочек поставок, как последствия пандемии COVID-19, привели к рекордному росту инфляции (7,9%) в 2022 г. за последние десятилетия. Введение жёсткой монетарной политики в 2023 г., в результате которой были повышены ставки (до 5–6% в США и ЕС), а также нормализация процессов логистики позволили снизить уровень инфляции до 5,7% (рисунок 5).

Рисунок 5. Уровень инфляции (Мир)

^* Инфляция, измеряемая индексом потребительских цен, отражает годовое процентное изменение стоимости для среднего потребителя приобретения корзины товаров и услуг. Среднегодовой медианный показатель.

Источник: составлено автором с использованием [14]

Figure 5. Inflation rate (World)

Анализ инфляции в зависимости от уровня ВВП на душу населения свидетельствует о том, что существует связь между данными показателями (рисунок 6).

Рисунок 6. Уровень инфляции (группы)

Источник: составлено автором с использованием [14]

Figure 6. Inflation rate (groups)

В частности, чем меньше размер ВВП на душу населения, тем выше уровень инфляции. Следует отметить, что многие бедные страны не обеспечивают себя базовыми товарами (зерно, нефтепродукты), этому рост мировых цен, как показывает опыт 2022 г., мгновенно ускоряет инфляционные процессы.

Для количественной оценки факторов, влияющих на экономическое благосостояние, в исследовании использован эконометрический анализ пространственных данных. В качестве объекта исследования выступает выборка стран с высоким уровнем ВВП на душу населения. В модель включены следующие ключевые переменные:

Y – ВВП на душу населения, тыс. долл. США;

X₁ – уровень безработицы, %;

X₂ – расходы на здоровье, % от ВВП);

X₃ – уровень инфляции, %;

X₄ - уровень бедности, %;

X₅ - доля высокотехнологичного экспорта, % от итога экспорта;

X₆ - доля услуг в ВВП, % от итога экспорта.

Была задана следующая функциональная зависимость (1):

Y = f (X₁, X₂, X₃, X₄, X₅, X₆) (1)

Далее определим модель, которая наилучшим образом будет описывать зависимость переменных.

Результаты корреляционного анализа представлены в таблице 2.

Таблица 2

Корреляционная матрица

Table 2

Correlation matrix

Исследование парных корреляционных связей между ВВП на душу населения и другими экономическими показателями выявило статистически значимые зависимости. Наибольшая обратная корреляция наблюдается со следующими переменными:

¾ уровнем бедности (r = - 0,707);

¾ долей высокотехнологичного экспорта (r = 0,443);

¾ уровнем безработицы (r = - 0,368).

Выявленные зависимости подтверждают теоретическую гипотезу о том, что экономическое благосостояние (измеряемое ВВП на душу населения) тесно связано с социальными показателями (бедность, безработица) и структурой экономики (доля высокотехнологичного экспорта).

Для верификации качества построенных линейных и нелинейных регрессионных моделей был проведен комплексный диагностический анализ, включающий:

¾ Тестирование функциональной формы (Тест RESET Рамсея);

¾ Критерий Вайта (тестирование на гетероскедастичность);

¾ Анализ мультиколлинеарности (VIF-коэффициенты).

Проанализированы следующие наиболее подходящие модели:

1. Линейная модель множественной регрессии с последовательным исключением избыточных переменных (использован классический МНК) с поправкой на гетероскедастичность;

2. Полулогарифмическая модель множественной регрессии с последовательным исключением избыточных переменных (использован классический МНК) с поправкой гетероскедастичность.

3. Логарифмическая модель множественной регрессии (использован классический МНК) с поправкой гетероскедастичность.

4. Логарифмическая модель множественной регрессии с последовательным исключением избыточных переменных (использован классический МНК) с поправкой гетероскедастичность.

Оценочные характеристики моделей представлены в таблице 3.

Анализ качественных характеристик моделей позволил сделать вывод, что наиболее предпочтительнее выбор следующих моделей (2,3):

Модель 4: ln у = 2,298 +0,006 ln x₁ - 0,164 ln x₂ + 0,030 ln x₃ - 0,463 ln x₄ -0,034 ln x₅ +0,564 ln x₆ (2)

Модель 5: ln у = - 0,442 ln x₄ (3)

Таким образом, данные свидетельствуют о том, что наибольшую эластичность по отношению к экономическому благополучию имеют уровень бедности и доля услуг в ВВП.

Таблица 3

Оценочные значения моделей (зависимая переменная У)

Table 3

Estimated values ​​of models (dependent variable Y)

В скобках указана величина стандартной ошибки.

Источник: составлено автором

Выводы. Ключевыми детерминантами экономического благополучия являются уровень бедности и доля высокотехнологичного экспорта в ВВП. Следовательно, в условиях геополитических рисков макроэкономические факторы стабильности оказались менее значимы, чем социальные. Анализ межгрупповых различий свидетельствует о том, что разрыв между странами с высоким и низким доходом имеет тенденцию роста. Страны с высоким уровнем дохода на душу населения в условиях геополитической напряжённости имеют следующие преимущества по сравнению с остальными группами:

¾ устойчивость к внешним шокам благодаря диверсифицированной экономике и сильным институтам;

¾ высокая доля услуг (в среднем 70-75% ВВП) и высокотехнологичного экспорта (15-25% от общего экспорта) позволяют обеспечивать стабильный рост;

¾ относительно низкий уровень бедности и эффективные системы социальной поддержки;

¾ гибкая монетарная политика, что позволяет контролировать инфляцию без значительного ущерба для роста.

В качестве основных рисков экономического благополучия следует отметить чрезмерную зависимость от финансового сектора и высокотехнологичных отраслей, высокий уровень чувствительности к нарушениям в глобальных цепочках поставок, демографические проблемы (старение населения).

В качестве рекомендаций для обеспечения устойчивого роста экономического благосостояния стран с учетом полученных результатов корреляционно-регрессионного анализа (акцент на уровень бедности как ключевой детерминанте) следует выделить:

1. Проведение мониторинга и анализа бедности. В частности, внедрение системы для отслеживания динамики бедности с дифференциацией по возрастным группам, географическим регионам.

2. Разработка комплексного индекса уязвимости, учитывающего доходы ниже прожиточного минимума, доступ к базовым услугам (медицина, образование) и уровень финансовой задолженности домохозяйств.

3. Совершенствование системы адресной социальной поддержки населения – внедрение автоматической индексации пособий при росте инфляции >3%, использование дифференцированного подхода по выплатам в зависимости от степени нуждаемости и финансовой уязвимости категорий получателей.

4. Разработка программ профессиональной переподготовки для уязвимых групп населения.

5. Корректировка методики расчета минимальной заработной платы с учетом медианной заработной платы по стране.

6. Государственная поддержка частного предпринимательства среди малоимущих с использованием инструментов льготного налогообложения, налоговых каникул, а также субсидируемого кредитования для стартапов.

Кроме того, необходимо создание института на уровне государства для координации межведомственных программ по сокращению бедности, контроля эффективности расходования бюджетных средств и формирования ежегодной отчетности.

Таким образом, вышеуказанные мероприятия, направленные на рост финансовой безопасности граждан, в ответ на существующие геополитические риски, позволят положительно повлиять на рост экономического благосостояния населения.

В качестве научных перспектив исследования следует обратить внимание на развитие методологии анализа долгосрочных эффектов санкций 2022–2024 гг. и оценку экономического благополучия посредством расширения возможностей существующего инструментария мониторинга. Для этого необходимо расширять сотрудничество научно-исследовательских институтов с такими международными организациями, как Всемирный банк и Международный валютный фонд.