Направления снижения дифференциации уровня жизни населения регионов Приволжского федерального округа

Введение

Актуальность темы обусловлена ростом региональных диспропорций в уровне жизни населения, что представляет собой значительный фактор риска для обеспечения стабильности и устойчивости экономики на региональном уровне. В современных условиях, связанных с обострением геополитической напряженности, ростом конкуренции на мировом рынке, необходимо уделять приоритетное внимание широкому кругу факторов экономической безопасности. Повышение уровня жизни населения выступает не только как самоцель, но и как предпосылка качественного воспроизводства рабочей силы, способной обеспечить устойчивое развитие производства на ключевых направлениях. [5] Проблема региональной дифференции регионов по уровню жизни остаётся одной из самых ключевых на сегодняшний день и представляет собой угрозу малообеспеченности и бедности населения, влекущего за собой усиление социальной нестабильности в обществе.

Объектом исследования является уровень жизни населения в регионах Приволжского федерального округа (ПФО). Предметом исследования в работе выступает региональная дифференциации уровня жизни населения как угроза экономической безопасности Приволжского федерального округа. Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи: проанализировать и оценить индикаторы уровня жизни населения Приволжского федерального округа в контексте экономической безопасности; выявить угрозы уровня жизни населения Приволжского федерального округа с учетом региональных особенностей и дифференциаций в контексте экономической безопасности; провести кластеризацию регионов Приволжского федерального округа по показателям дифференциации уровня жизни населения [4].

Основная часть

Индикативный метод, выбранный в качестве основного в рамках исследования, подразумевает сопоставление фактических значений исследуемого показателя в анализируемый момент времени с пороговым значением, несоответствие которому формирует угрозу для экономической безопасности, то есть ситуацию, при которой возникает вероятность нанесения ущерба национальным интересам России. В настоящее время наиболее актуальны индикативные системы, предложенные Сенчаговым В.К. и Глазьевым С.Ю. [2] По мнению Сенчагова В.К., важность в использовании пороговых значений состоит в проведении системного анализа, на основании которого выявляются угрозы и прогнозируется дальнейшее развитие социально-экономических индикаторов. [9]

Важным этапом рассматриваемой методики является формирование системы показателей для дальнейшего анализа и оценки (таблица 1). Показатели, представленные в таблице, на наш взгляд, являются наиболее отражающими уровень жизни и региональной дифференциации. Поскольку понятие «уровень жизни населения» характеризует потребление населения, отражает материальное благосостояние группы людей на определенной территории [12], самым большим анализируемым блоком является блок «доходы» (три показателя) (таблица 1). Логика деления показателей на соответствующие блоки заимствована из статистического сборника Росстата «Регионы России» [7]. Выбор ограниченного количества показателей связан с особенностями изучаемого вопроса, поставленной целью исследования — необходимо сделать вывод о существовании общей закономерности дифференциации уровня жизни населения Приволжского федерального округа на основании анализа ограниченного числа показателей и на этой основе предложить направления для её сокращения.

Таблица 1

Система индикаторов уровня жизни регионов Приволжского федерального округа

Представим краткое разъяснение по каждому отобранному показателю.

1. Доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума – показатель отражает уровень бедности в обществе. Этот показатель позволяет определить долю граждан, которые находятся в трудном материальном положении и требуют социальной поддержки. Высокий уровень этого показателя указывает на социальные проблемы и неравенство. Актуальное значение для оценки уровня экономической безопасности занимают целевые значения, определенные в Указе Президента РФ от 07.05.2024 №309. В ранее упомянутом Указе целевым значением к 2030 году является соотношение «не менее 7%».

2. Коэффициент фондов – позволяет оценить степени дифференциации доходов между разными слоями населения и для выявления возможных проблем социальной справедливости. Д.э.н., профессор Сенчагов В.К. предложил пороговое значение не более 7.

3. Коэффициент Джини – используется для измерения неравенства в доходах. Измеряется показатель от 0 до 1, причем значения ближе к 0 свидетельствуют о равномерном распределении доходов по группам населения, однако, чем ближе коэффициент к 1, тем сильнее сконцентрированы доходы в узких кругах населения. Профессор, д.э.н., академик РАН С.Ю. Глазьев определил пороговое значение коэффициента – 0,3,

4. Суммарный коэффициент рождаемости - отражает среднее количество детей, которых ожидают иметь женщины в течение жизни. Для расчёта коэффициента берутся женщины в возрасте от 15 до 50 лет. Высокий коэффициент может быть показателем здоровой экономики и социальной политики. В Указе Президента РФ от 07.05.2024 № 309 целевым значением является – не менее 1,6.

5. Уровень безработицы по методологии МОТ – показывает процент безработных среди рабочей силы. Высокий уровень безработицы может свидетельствовать о экономических кризисах и социальных проблемах. Верхняя и нижняя границы показателей рассчитаны самостоятельно автором методов доверительных интервалов.

6. Площадь жилья на одного жителя – (в среднем на 1 чел., м2). Показатель свидетельствует о доступности жилищного фонда для населения. Этот показатель важен для оценки комфортности жизни граждан, их условий проживания и уровня жилищной обеспеченности. Чем больше площадь, тем выше уровень жизни. В Указе Президента РФ от 07.05.2024 № 309 целевым значением является – не менее 33 кв.м.

За исследуемый период с 2010 по 2023гг. доля населения с денежными доходами ниже прожиточного минимума (уровень бедности) [6] практически во всех регионах Приволжского федерального округа принимает значения выше целевого «не более 7%» (рис.1). Единственным регионом, в котором фактическое значение показателя «уровень бедности» не превышает целевое значение или примерно равно ему (абсолютное отклонение не превышает 0,7 п.п.), является республика Татарстан: темп снижения уровня бедности составляет 40,2% по отношению к базовому значению за 2010 год. Республика Татарстан является одним из лидеров среди российских регионов по качеству жизни населения, занимая 5 место РИА рейтинга за 2024 год. [8] Анти-лидерами являются Республика Марий Эл (фактическое значение на 2023 год – 14,3%), Республика Мордовия (13,2%), Саратовская область(12,3%). Однако, если рассматривать показатели в динамике, то в целом наблюдается положительный тренд, то есть происходит снижение уровня бедности в регионах Приволжского федерального округа. На уровень бедности и низкие доходы населения влияет тенденция старения населения, а также структура валового регионального продукта (далее – ВРП) регионов и их недостаточная диверсификация. Так, власти Марий Эл отмечают: «Значительная часть трудоспособного населения – около 20% - занята в отраслях социальной сферы, а также у субъектов малого и среднего предпринимательства - свыше 40%, где уровень заработной платы ниже среднего по республике». [1, 13]

Рис. 1 - Динамика доли населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума (от общей численности населения) в регионах Приволжского федерального округа за 2010-2023 гг., %

Составлено авторами на основе сборника «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2024: Стат. сб. / Росстат. М., 2024. 852 с»

Коэффициент фондов является важным показателем дифференциации доходов населения и социального расслоения, поскольку характеризует отношение 10% группы бедного к 10% группе богатого населения. За исследуемый период наблюдается поступательное снижение данного показателя в регионах Приволжского федерального округа до 2023 года в среднем на 18,7% по отношению к базисному году (рис.2). В 2023 году произошел рост для всех 14 регионов на 7,1 %, который отражает и общероссийскую тенденцию роста неравенства. Для объяснения причин роста неравенства необходимо обратиться к уровню заработной плате по отраслям и анализу диспропорций в темпах роста зарплат. В действительности большое количество в экономике работников занято на низкооплачиваемых должностях. Как правило, эти рабочие места сосредоточены в секторах с низкой рентабельностью (ЖКХ, обрабатывающая промышленность, сельское хозяйство), либо относящихся к бюджетному сектору. В сложных экономических условиях поддержка этих отраслей ограничивается, что сказывается на объёмах производства и, соответственно, доходе, из которого формируются зарплаты. В тех отраслях и на тех специальностях, где есть кадровый дефицит, работодатели, как правило, повышают зарплаты, а там, где дефицита нет, зарплаты стагнируют.

Рис. 2 - Динамка коэффициента фондов в регионах Приволжского федерального округа за 2010-2023гг.

Составлено авторами на основе сборника «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2024: Стат. сб. / Росстат. М., 2024. 852 с»

Коэффициент Джини в сравнении с коэффициентом фондов является более универсальным показателем неравенства в доходах, поскольку полностью учитывает разброс значений признака вариационного ряда, в то время как коэффициент фондов учитывает только разрыв, складывающийся между крайними группами. Коэффициент Джини имеет схожую тенденцию: снижение значений показателя за исследуемый период и небольшой рост в 2023 году (рис.3). Превышение целевого значения, взятого с Указа Президента РФ от 07.05.2024 № 309 – «не более 0,37» в 2023 году характерно для Нижегородской области (0,399), Республики Татарстан (0,389) и Пермского края (0,389), Республики Башкортостан (0,384), Оренбургской области (0376). Значительное снижение значения коэффициента произошло в Самарской области – уменьшение на 16,7%, в Пермском крае на 9,4%. В целом тенденция к сокращению неравенства по доходам объясняется ростом социальных выплат, введению прогрессивной шкалы налогообложения по НДФЛ с 2025 года, повышением минимального размера оплаты труда на 16,6% с 16 242 рублей до 22 440 рублей. Тем не менее, важно учитывать выборочность обследования, а также то, что показатель не может учитывать достаточно большой теневой сектор.

Рис.3 - Динамика коэффициента Джини в регионах Приволжского федерального округа за 2010-2023 гг., %

Составлено авторами на основе сборника «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2024: Стат. сб. / Росстат. М., 2024. 852 с»

Суммарный коэффициент рождаемости показывает количество детей, которых рожает в среднем одна женщина, находясь в репродуктивном возрасте. Выбор этого индикатора обоснован необходимостью анализа не только общего числа родившихся, но и количества детей, приходящихся на одну женщину. Из рисунка 4 видно, что наиболее благоприятная ситуация, с точки зрения экономической безопасности, была в 2015 году, поскольку только два региона не соответствовали целевому значению «не менее» 1,6, а именно Республика Мордовия на 15% (фактическое 1,36) и Республика Марий Эл почти на 3% (1,55). Примечательно, что Республика Мордовия является анти-лидером на протяжении всех 13 лет и в 2023 году в 1,52 раза отклоняется от цели. Данный показатель напрямую связан с естественной убылью населения, которая в Республике Мордовия составляет -7,3 промилле. Помимо демографических тенденций на суммарный коэффициент рождаемости влияют реальные денежные доходы населения, а также уровень браков и разводов в республике. Уровень бедности в Республике Мордовии превышал целевое практически в 2 раза, т.е. на 6,2 п.п. по состоянию на 2023 год. Среднее значение по округу за 2023 год составляет 1,349, что меньше целевого на 15,6%.

Рис. 4 - Динамика суммарного коэффициента рождаемости в регионах Приволжского федерального округа за 2010-2023 гг.

Составлено авторами на основе сборника «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2024: Стат. сб. / Росстат. М., 2024. 852 с.»

Заместитель директора Центра трудовых исследований ВШЭ Ростислав Капелюшников отмечает, что «уровень безработицы мало коррелирует с реальной ситуацией в экономике». [14] Так, в условиях снижения экономической активности, неполной занятости или самозанятости граждан, дефиците рабочей силы в ключевых отраслях экономики в Башкирии наблюдается рекордно низкий уровень безработицы. В следствии этого, низкий уровень безработицы (рисунок 5) также является угрозой экономической безопасности регионов России, поскольку важно учитывать существующие дисбалансы на рынке труда. По данным Росстат на апрель 2025 года, острый дефицит кадров наблюдается в сфере розничной торговли почти во всех регионах округа, что также сказывается на объёмах выпускаемой продукции и социально-экономическом положении регионов. Усугубляют проблему естественная убыль населения, наблюдаемая в Приволжском федеральном округе, снижение миграционных потоков и старение населения.

Рис. 5 - Динамика уровня безработицы Приволжского федерального округа за 2010-2023 гг., в %

Составлено авторами на основе сборника «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2024: Стат. сб. / Росстат. М., 2024. 852 с»

Рисунок 6 иллюстрирует положительный тренд роста общей площади жилых помещений, которая приходится в среднем на одного жителя в регионах Приволжского федерального округа. Тем не менее, за исключением Пензенской области в 2022 и 2023 годах и Ульяновской области в 2023 году все регионы Приволжского федерального округа не достигают целевого значения из Указа Президента № 309 – «не менее 33 кв.м.». Республика Татарстан, являющаяся лидером практически во всех ранее анализируемых показателях, отклоняется от целевого на 3.3 п.п., аналогичное отклонение в Республике Башкортостан. К анти-лидерам относится Удмуртская Республика, в которой отклонение равно 6,4 п.п. в 2023 году, при этом темп прироста относительно 2010 года оставил 33%.

Рис. 6 - Динамика общей площади жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя в Приволжском федеральном округе за 2010-2023гг., кв. м.

Составлено авторами на основе сборника «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2024: Стат. сб. / Росстат. М., 2024. 852 с»

В целом по Приволжского федеральному округу были рассчитаны индексы региональной дифференциации уровня жизни населения, которые для лучшей визуализации представлены в виде лепестковой диаграммы. (рис.7) Исходя из представленной динамики, видно, что показатели, связанные с доходами (коэффициент фондов и уровень бедности), находятся в зоне значительного риска, что свидетельствует об угрозе усиления дифференциации населения по доходам.

Рис. 7 - Динамика индексов региональной дифференциации уровня жизни населения Приволжского федерального округа за 2010-2023гг.

Составлено авторами на основе сборника «Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2024: Стат. сб. / Росстат. М., 2024. 852 с»

Суммарный коэффициент рождаемости характеризуется умеренным риском, что также формирует угрозу старения населения и усугубления демографической ситуации для Приволжского федерального округа. Оставшиеся индикаторы экономической безопасности находятся в зоне стабильности. Однако важно отметить, что низкий уровень безработицы также формирует угрозу экономической безопасности, связанной с дисбалансами на рынке труда, поскольку при низком уровне безработице одновременно возникает дефицит рабочей силы в ключевых отраслях. Данное явление сказывается на производительности труда и в целом на социально-экономическом положении регионов. Индикатор «площадь жилья, приходящаяся на одного человека» также является непростым для анализа, поскольку важно учитывать корреляцию с темпами снижения или увеличения численности населения в регионе. Так, высокий уровень смертности характерен для Республики Башкортостан – 3976 человек в 2024 году, Нижегородской области – 3688 человек, Республики Татарстан – 3631 человек. Снижение численности населения оказывает влияние на исследуемый индикатор.

Для изучения уровня дифференциации, а также выявления черт, присущих группам субъектов, необходимо провести кластерный анализ [10], позволяющий классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором исходных переменных. Анализ для выявления однородных групп регионов ПФО по уровню жизни населения будет проводиться по представленному ниже алгоритму (рис. 8).

Рис. 8 - Алгоритм проведения кластерного анализа [3]

Составлено авторами

Для определения однородных групп по уровню жизни населению ПФО выделен набор переменных, который наиболее полно и всесторонне характеризует объект исследования:

· Коэффициент Джини

· Коэффициенты естественного прироста населения на 1 000 человек

· Коэффициент фондов, раз

· Уровень безработицы по методологии МОТ, %

· Продолжительность жизни населения, лет

· Суммарный коэффициент рождаемости

· Общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя (на конец года; квадратных метров)

· Доля населения с денежными доходами ниже величины прожиточного минимума, %

· Потребление мяса и мясопродуктов на душу населения, кг

· Потребление картофеля на душу населения, кг

Для определения количества кластеров был выбран метод k-средних. Он применяется в анализе данных благодаря своей способности эффективно группировать объекты по степени схожести их характеристик, что делает его особенно ценным инструментом при исследовании регионов. Алгоритм последовательно минимизирует внутрикластерную дисперсию, стремясь сформировать компактные и однородные группы, в которых регионы оказываются максимально близки друг к другу по совокупности признаков, что позволяет выявлять естественные структурные разделения в данных.

Одним из ключевых преимуществ k-средних является высокая интерпретируемость результатов: каждый кластер характеризуется центроидом — средним вектором значений, который отражает типичный профиль региона в этой группе. Это дает возможность наглядно описать выделенные кластеры по уровняю жизни населения, что напрямую востребовано при разработке региональной политики, планировании инфраструктурных проектов или распределении бюджетных ресурсов. При этом метод успешно работает с многомерными данными, где каждый регион представлен набором количественных показателей. Использование евклидова расстояния в пространстве признаков позволяет эффективно оценивать схожесть объектов, а предположение о сферической форме кластеров часто соответствует реальной структуре региональных данных, где различия между группами носят выраженный, компактный характер.

Гибкость подхода проявляется в возможности адаптации числа кластеров под конкретные цели анализа. Оптимальное значение k можно определить с помощью метода локтя, при котором выбирается точка резкого замедления снижения суммы квадратов расстояний, или с помощью силуэтного коэффициента, оценивающего качество разделения. Это позволяет строить модели как с грубой сегментацией, так и с более детализированной классификацией для тонкого анализа.

В случае применения данного метода к исследованию однородности регионов Приволжского федерального округа показателям качества жизни населения оптимальным количеством является три кластера. На графике наблюдается характерный «изгиб» при k=3, где дальнейшее увеличение количества кластеров не приводит к существенному уменьшению within-cluster sum of squares (WSS). При k=3: достигается баланс между интерпретируемостью и качеством группировки (рис. 9).

Рис. 9 – График определения числа кластеров

Составлено авторами

Проведенный многомерный статистический анализ региональных показателей с применением метода главных компонент (PCA) позволил осуществить эффективное сокращение размерности исходного пространства признаков при сохранении максимальной доли дисперсии данных (рис .10).

Результаты декомпозиции показали, что первая главная компонента (PC1) объясняет приблизительно 35% общей дисперсии и отражает интегральный показатель экономического развития регионов. Вторая главная компонента (PC2), ответственная за социально-демографические характеристики, объясняет около 25% дисперсии.

Пространственный анализ распределения кластеров выявил четкую дифференциацию регионов по горизонтальной оси, соответствующей экономическому развитию. При этом наблюдается частичное перекрытие групп по вертикальной оси, отражающей социальные показатели. Особого внимания заслуживает обособленное положение Татарстана и Башкортостана внутри первого кластера, что свидетельствует об их лидирующих позициях среди регионов-доноров.

На основе построенной диаграммы рассеяния были выявлены три устойчивые группы регионов, характеризующиеся различными социально-экономическими показателями.

Первый кластер включает регионы-лидеры с высоким уровнем экономического развития. К данной группе относятся Татарстан, Башкортостан, Нижегородская и Самарская области. Для этих субъектов характерны высокие значения по первой главной компоненте, интенсивная экономическая активность, низкий уровень безработицы и относительно благополучная демографическая ситуация.

Второй кластер представлен среднеразвитыми индустриальными регионами, включая Удмуртию, Чувашию, Пермский край, Кировскую и Оренбургскую области. Регионы данной группы демонстрируют сбалансированные социально-экономические показатели и демонстрируют стабильное развитие.

Третий кластер объединяет аграрные регионы с существенными социально-экономическими вызовами. В эту группу входят Марий Эл, Мордовия, Пензенская, Саратовская и Ульяновская области. Для данных субъектов характерны низкие значения по первой главной компоненте и преобладание аграрного сектора в экономике.

Рис. 10 - Диаграмма рассеяния, отражающая пространственный анализ распределения кластеров

Составлено авторами

Дендрограмма представляет собой графическое отображение процесса иерархической кластеризации, где вертикальная ось отражает метрику расстояния между формируемыми кластерами. Интерпретация значений дистанций позволяет оценить степень сходства между группируемыми объектами: высокие значения (8–10 единиц) свидетельствуют о существенных различиях между кластерами, тогда как низкие показатели (2–4 единицы) указывают на значительную схожесть характеристик объединяемых регионов.

Анализ дендрограммы выявил три основных кластера с различной степенью внутренней гомогенности (рис. 11). В левой части дендрограммы локализована группа регионов с наиболее высокими показателями развития. Ядро данного кластера формируют Республика Татарстан и Республика Башкортостан, демонстрирующие минимальное расстояние слияния (3–4 единицы), что свидетельствует об их высокой схожести по анализируемым параметрам. К данной группе последовательно присоединяются Нижегородская и Самарская области. Центральный кластер объединяет регионы со средним уровнем развития. Наиболее тесные связи наблюдаются между Удмуртской Республикой и Чувашской Республикой, при этом последующее присоединение Пермского края, Кировской и Оренбургской областей происходит при дистанциях слияния 5–6 единиц, что указывает на умеренную степень сходства.

Правая часть дендрограммы представлена группой регионов с относительно низкими показателями развития. В данном кластере формируются устойчивые пары: Республика Марий Эл — Республика Мордовия, Пензенская — Ульяновская области. Особую позицию занимает Саратовская область, интегрирующаяся в кластер на максимальных дистанциях (7–8 единиц).

Рис. 11 - Дендограмма для иерархического кластерного анализа регионов ПФО по данным 2023 года

Составлено авторами

Детальное исследование дендрограммы подтверждает обоснованность выделения трех кластеров, что коррелирует с результатами метода k-means. При этом дендрограмма предоставляет дополнительную информацию о степени близости между регионами внутри кластеров, позволяя оценить динамику формирования групп и выявить наиболее тесные региональные связи.

Заключение

В результате полученных результатов, важно прокомментировать несколько полученных выводов.

Регионы с высоким имущественным расслоением демонстрируют низкие показатели бедности, тогда как территории с относительно равномерным распределением доходов характеризуются высоким уровнем бедности. Регионы с наихудшими экономическими показателями демонстрируют высокую продолжительность жизни. В то время как высокий уровень потребления картофеля коррелирует с низким социально-экономическим развитием.

Важно определить стратегические приоритеты для каждого кластера. Для развитых регионов они заключаются в снижении имущественного неравенства, развитии социальной инфраструктуры, наращивании инвестиций в человеческий капитал. Приоритетные направления для средних регионов определяются диверсификацией экономики, повышением качества жизни населения, стимулированием демографического роста. Для проблемных регионов важны и приоритетны борьба с бедностью, модернизация агропромышленного комплекса, реализация программ демографического развития.